中国的快递分拣系统逆天了：机器人5分钟计算量，相当于

中国每年产生300亿件快递包裹，智慧物流体系的建设领先全球。大数据系统甚至能计算出每个包裹需要多大纸箱。中国快递业最大智能分拣工厂，“小黄人”不断穿梭，而过去要完成这个分拣量，至少要100名熟练工人。

天津申通物流信息部经理葛志中：“我们整套的机器人设备，它五分钟的计算量，相当于北京我们最繁忙的首都机场，一天航班的起降的计算量。

大数据技术在物流行业应用越来越广，借助大数据降低成本，提高管理水平与业务效率。

案例：中国物流大数据集成平台

中国物流作为现代物流的旗舰企业，由于子公司遍布国内外多地区，涉足差异化行业，导致所用的各类软件系统难以统一、各自为政，地区间/公司内部信息孤岛密布，上下游之间信息渠道不通畅、流通环节多导致流通成本居高不下，也不利于统一管理，其构建信息化、集约化的物流服务平台的需求越来越强烈。

大数据应用

基于博为软件独有的101异构数据融合技术，中国物流免除了数据接口麻烦，摆脱了对原厂商的依赖，独立抓取各系统中数据，低成本、高效率地解决了复杂系统间数据交互和共享问题，根据业务逻辑整合、适配、同步等需求，实现跨系统的数据融合、集成，将一个个信息孤岛集成到统一的数据平台。

抓取各地区子公司及其内部的各种系统数据，到统一的数据库。大致按省份划分区域和单位，优先试点成都、合肥等信息化相对比较规范的地区，逐渐扩展至全国的业务范围区域。

在数据集成平台web系统上展示数据。包括仓储管理系统（仓储的地点，分布，存储量，成本、周转率、进货量、出货量等）、运输管理系统（运输工具，运输量，运输成本，起始地址等）及其它指定系统。

分期实现不同层次的数据抓取及展示。第一期目标：抓取时效性要求不高的总体性数据，如仓库分布情况、货品数量、物流点情况、运输成本等；第二期目标：抓取各系统实时明细数据，如运输单号、所处阶段，运输线路等。

应用效益

通过大数据集成平台，将所有分公司中的各软件系统数据实时抓取导入，可以强化对物流、商流和资金流管控，提高物流运作的自动化程度和物流决策的水平，达到合理配置物流资源、降低物流成本、提高物流服务水平的目的。

1. 物流功能得到整合。

2. 供应链各环节之间协调运行。

3. 改善了物流系统的时空效应。

4. 提高了物流系统的快速反应能力。

5. 避免人工统计输出造成的误差，提供工作效率与准确率。

大数据技术在物流行业已拥有举足轻重的作用，谁能在这转型的关键时期把握住大数据技术，谁就能走的更远！

最后更新：2017-10-08 07:44:18