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产品简介

更新时间:2017-08-02 16:26:00

物流大数据应用解决方案

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概述

从销量预测、库存、车辆路径三方面进行物流优化,并在此基础上改善供应链整体状况。结合交通、天气和经济等方面的大数据,以及智能优化算法,全面提升物流效率,降低库存成本和运输成本,提升物流服务水平。

应用场景


场景一:销量预测

  • 精准的销量预测,是合理控制库存,制定运输计划和整个供应链优化的前提。
  • 阿里云在菜鸟和天猫等应用场景采用传统预测方法(时间序列\季节分析\趋势分析)结合大数据/机器学习,使得预测精度大幅度提高。

场景二:库存优化

  • 在历史数据和销量预测的基础上,对库存进行分析和优化,包括多层ABC分析、库存周转率分析、库存仿真,最终确定各类商品合理的库存数量。
  • 根据不同货物的销售量和销售频率,确定其类别(A/B/C),对不同类别,采用不同的库存策略。通过阿里云高性能计算平台的仿真模拟计算,最终确定合适的库存量,使得:
  1. 在控制库存量的前提下,尽量避免缺货。
  2. 一旦预测到即将缺货,及时从就近仓库或网点调拨。

场景三:车辆路径优化

  • 根据用户输入的订单和车辆数据,进行车辆分配和路径优化。
  • 显示车辆行驶路径、时间安排,以及货物3D摆放状况。
  • 用户可以对结果进行手工调整,然后进行再计算,输出最终的规划用于物流执行。可以处理各种带实际约束条件的路径优化问题,例如:
  1. 时间窗: 装卸货物的时间窗约束
  2. 装卸货: 配送途中多次装卸
  3. 三维装箱: 货物在车辆中的实际摆放
  4. 中转站: 经过中转站交换货物

场景四:车货匹配

  • 建立订单和车辆的特征体系和评估体系,根据订单和车辆各个维度的特征,包括出发地、到达地、时效、货物体积、重量、车辆负荷、司机等级等,使用智能推荐算法,把订单推送给最合适的车辆,避免无效推送,最大程度提升物流效率和用户体验。
  • 该算法适用于物流O2O平台、打车平台等。
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