大数据分析在物流及供应链管理中的应用研究进展.pdf资源-CSDN文库

版权申诉

28 浏览量 2022-06-10 17:40:51 上传评论收藏 296KB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

大数据分析在物流及供应链管理中的应用研究进展

[摘要]随着数字时代的到来，Web 20 以及 Industry 40、物联网（Internet）等数

字技术相继出现，物流及供应链管理领域中的大数据呈爆发式增长，大数据分析在物流及

供应链管理中的应用研究也面临很大的挑战。文章运用文献综述的方式对于以往关于大数

据分析在物流及 SCM 中应用的相关研究进行了总结，分别从大数据采集、储存、分析、应

用、增值几个方面开展，并对大数据分析在应用中的问题以及未来的发展趋势提出了一些

有效建议。

[关键词]物流;供应链管理;大数据;研究进展

[DOI]1013939/jcnkizgsc201928164

1 引言

随着信息时代的到来，物流与供应链领域的数据数量和规模呈爆发式增长，其数据采

集主要来源于以下几个方面：企业资源计划（ERP）系统，分布式制造环节，订单和装运

过程，社交媒体反馈以及技术驱动的数据源如全球定位系统（GPS）、基于射频识别

（RFID）的跟踪、移动设备、监视视频等。如何从大量的数据中挖掘出有价值信息，为企

业降低成本、减少风险，帮助组织改进其供应链设计和管理是目前面临的一大问题。文章

回顾并分类了大数据在物流及供应链管理应用的相关文献，根据大数据的五个特性——采

集、储存、分析、应用、增值分别进行论述。

2 供应链管理及物流中的大数据采集

21 大数据采集面临的问题

在传统的供应链管理中，纸张和手工的数据采集方法得到了广泛的应用，但从这些方

法中获取的数据具有不完整性、不准确性和不及时性的特征，因此，基于这些数据的决策

通常是不合理的、不可执行的。同时，现代数据采集技术在服务以及制造业领域方面也存

在一些挑战。首先，不同的采集器拥有不同的特定数据格式，这些格式通常是异构和不兼

容的，在这种情况下，数据集成就会变得非常困难。例如，在商业服务中，当两个类似的

公司试图合并他们的交易，数据不规范与不兼容将使其变成一项很困难的任务。其次，当

需要同时采集大量数据时，系统如果由于信号碰撞和中央处理器容量有限而被困，对金融

服务业和国家安全物流产业也会造成一定影响。

22 大数据采集技术与应用

随着智能自动识别、物联网设备等数据采集技术的发展，越来越多先进的数据采集器

被应用。这些数据采集器可以集成生物识别技术来区分各种用户，语音控制系统以及自适

应机制使设备在不同的情况下更智能、更容易使用。对于服务业和物流業来说，移动智能

数据采集器更为适合。因此，将物联网技术嵌入到手机或其他实物中是一个非常有意义的

技术。例如，装有温度传感器和射频识别（RFID）标签的盒子可以放置在带有活动 RFID

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余4页未读，立即下载

内容反馈

版权申诉

G11176593

粉丝: 6643
资源: 3万+

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip