现代物流交通运输大数据技术的建设与展望
随着国民经济的不断增长，现阶段大中小企业物流数据呈现指数型增长趋势，这些数据类型多样且涵盖范围较大。在物流交通运输过程中，大数据技术能够整合、分析物流运输以及仓储配送等各环节产生的数据信息，通过对这些数据的分析，企业管理人员可以对物流交通运输环节进行优化，并在控制物流交通运输成本、提升物流交通运输效率的同时，为物流产业智能化赋能。
一、物流交通运输中的大数据技术分析
大数据技术多指代能够实现海量信息数据的收集、存储、处理与分析的技术或者技术支持工具，其核心功能为信息数据的处理分析，通过该功能可以帮助管理人员在海量的数据当中提取到有用信息，并为后期决策提供数据支持。大数据技术的特征主要包括以下几个方面。
第一，数据量庞大。数据的格式以及存放形式非常复杂，如日志文件、文本文件以及图像文件等均可通过大数据技术处理。第二，多样性。被处理的数据信息形式多样，如交易数据、生产数据、传感器数据等[1]。第三，时效性。通常情况下能够实现对海量数据的实时处理。第四，效率高，速度快。如高速的数据输入、存储以及检索等。第五，挖掘有价值的信息。通过大数据技术能够挖掘数据中有价值的信息，这也是大数据技术能够帮助管理人员决策的原因。
目前，大数据技术与物流交通运输尚处于融合阶段，受到技术要求以及投入成本等方面的影响，当前物流交通运输领域对于大数据技术的覆盖应用水平并不高，但是在一些大型物流企业当中，企业通过大数据技术压缩物流成本、优化运输流程的需求却非常强烈。
现阶段大数据技术在物流管理中的应用主要表现在市场销量预测、库存优化管理、仓储网络布局优化等几个方面，整体而言这些都是为物流交通运输而服务，如通过大数据技术可以对产品的销量展开预测，其预测的结果便可以为物流供应运输提供便利，而通过在库存仓储中应用大数据技术则可以优化库存设置，并提升物流交通运输对库存的周转效率[2]。此外，大数据技术也能够直接作用于物流交通运输当中，如通过大数据技术优化物流运输车辆的调度以及路径的分配，以此起到降低物流交通运输成本、提升物流运输效率的作用。
二、大数据技术在物流管理中的应用价值
1. 促进物流运输数据信息的对接
将大数据技术应用到物流交通运输中，将为物流信息的对接提供诸多便利。传统物流运输信息的对接主要通过人工操作来实现，不利于物流运输效率的提升，但是在大数据技术的支持下，通过现代化物流管理体系则能够实现物流运输信息的智能化对接，可确保物流运输工作的顺利进行。此外，通过发挥大数据技术的信息技术整合功能，还能够对物流交通运输环节的风险展开评估，并依据风险模型对物流管理工作进行完善，以此确保物流业务的顺利运行[3]。
2. 提升客户的黏性
现阶段客户黏性需求已经成为衡量物流管理水平的重要依据。一方面，物流企业可以通过大数据技术分析客户在物流交通运输方面的需求，如物流运输效率等；另一方面则可以通过大数据技术构建信息化物流管理平台，并通过该平台强化与客户的对接，进而为用户提供更为高效的物流交通运输服务，以此帮助物流企业扩大客户群体。
3. 推动传统物流交通运输的优化升级
首先，通过大数据技术能够帮助物流企业对物流资源进行科学配置，满足商家更为高效、迅速地配送需求。其次，大数据技术还能够对传统仓储进行优化，通过对仓储的智能监测能够及时发现潜在问题，并避免由于仓储环节问题而影响到物流运输效率。后，通过大数据技术能够优化物流交通运输线路，这是大数据技术的核心功能，可以在提升物流运输效率的同时满足客户对物流产品定位的需求，即在物流运输过程中能够实现物流信息的共享，同时消费者也可以随时查看物流的精准动态，有效提高物流运输效率及运输质量。
三、大数据技术在物流运输管理中的应用
1. 在物流需求预测中的应用与展望
物流需求预测是物流交通运输的基础，通过物流需求预测可以为物流运输车辆的数量设置和调度安排提供帮助，同时满足物流企业对资源配置以及决策等方面的需求。整体而言，大数据技术在物流需求预测中的应用主要包括以下几个方面。
第一，趋势分析是物流交通运输的内部条件，通过大数据技术可以对企业以往物流数据展开分析，并就未来物流需求展开预测，以此帮助企业确定物流运输设备的规模。在趋势分析中大数据技术还带有周期性需求预测功能，通常情况下物流交通运输需求存在周期性特征，如节假日、“双11”等促销活动周期的物流需求会明显增加，因此通过对于周期性需求的预测，还能够帮助企业及时调整产品供应链以及物流交通运输计划等工作。
第二，外部数据分析也是大数据的核心功能之一，物流交通运输时常会受到交通环境以及天气等因素的影响，而通过大数据技术同样能够对这些外部数据源展开分析，基于强大的算法和预测模型支持下，大数据技术可以通过时间序列分析、回归分析以及机器语言学习等各类预测模式，就外部数据对物流交通运输可能产生的影响做出预测，而物流企业则可以通过处理结果对运输工作展开优化管理，以此提升物流交通运输的时效性。
2. 在物流运输路径优化中的应用与展望
在物流交通运输过程中，通过应用大数据技术能够起到优化运输路径的作用，这对于帮助企业压缩物流成本、缩短交货时间等具有一定意义。在物流交通运输过程中，通过大数据技术可以对供应链、交通、产品等信息展开有效分析，并依据分析结果确定优运输路径规划，其具体应用主要包括以下几个方面。
第一，在物流运输路径规划过程中，大数据技术能够自动排除拥堵、施工等不利于通行的道路，并为物流运输人员制定运输效率高的路线，以此缩短物流交通运输时间。在物流优路线规划过程中，大数据技术的算法还会综合考虑运输距离、运输时间以及货物特性等，并在对这些信息数据充分分析的基础上确定物流佳运输线路。此外，大数据技术还能够结合实际情况对现有路线做出动态化调整，以满足运输人员对实时性优物流运输线路的需求。
第二，通过大数据技术能够实现物流车辆调度和配送路线的优化。在大数据技术的支持下，物流企业能够实现物流运输车辆的智能调动，同时可以依据物流运输需求与车辆所处的位置确定车辆佳配送线路与产品佳配送顺序，在提升物流运输效率的同时降低车辆燃料与运输时间的消耗。
第三，通过分析供应链与交通网络数据，大数据系统可以确定物流运输方式的功能。比如，大数据系统可以确定物流产品何时需要通过公路、铁路、水路以及航空运输，同时确定何时需要搭配不同方式进行运输，通过对多模式物流运输优化，可以为物流运输提供佳路径，并为物流企业在不同运输模式之间的选择提供帮助。
3. 在物流仓储管理中的应用与展望
做好物流仓储管理可以间接提升物流交通运输效率。在物流仓储管理中通过应用大数据技术可以提升仓储效率并降低库存的成本，具体应用主要表现在以下几个方面。
第一，仓储库存的优化与预测，大数据系统可以分析仓储内以往数据，并以此为依据对各类产品在未来的需求量与销售量展开预测，由此避免库存产品过剩问题。
第二，通过大数据技术能够为仓库布局优化提供便利，通过对产品特征、销售地区以及销售流量等数据信息，可以调整各类产品在仓库中的布局，提升仓库操作效率，还能够节省产品向物流运输车辆的搬运时间，所以也能够提升物流运输效率。
第三，在仓库容量规划过程中，通过大数据技术可以对产品未来的需求展开分析，而仓管人员则可以通过这些数据对仓库的容量做出调整，并避免仓库出现过于拥堵或者过于空闲的情况。
4. 物流运输监控中的应用与展望
大数据技术在物流运输监控中的应用主要是通过收集、整合和分析大量的运输数据，以实现实时监控、分析和管理物流运输过程。其具体应用如下。
第一，满足物流运输车辆实时位置追踪的需求，在物流交通运输过程中将大数据、物联网以及全球定位系统相融合，便能够确定物流运输车辆的精确位置数据，进而确定物流运输产品的状态等信息。
第二，能够对物流运输效率展开分析，物流企业可以将物流运输产品重量以及行驶路线等与大数据系统对接，进而对物流运输效率展开评估，通过数据反馈可以帮助物流企业总结物流运输环节中的问题，以便为后期物流运输秩序的改良提供便利。
第三，通过大数据技术能够实现异常情况的监测，在物流运输环节，运输者可能会遭遇交通事故、道路堵塞以及产品损坏等问题，通过在大数据系统中接入异常数据预设模型，当物流运输出现异常情况时物流企业便能够第一时间通过系统获取到异常反馈信息，以此将异常情况对物流交通运输效率以及产品安全的影响降到低。
第四，运输数据可视化，当物流交通运输车辆对接大数据技术后，交通线路等有关数据能够通过可视化形式呈现在车辆当中，这些数据能够帮助物流企业以及物流运输者全面、快速且精确了解物流运输的全过程，同时为实时监控和决策调整提供诸多便利。
四、总结
综上所述，目前大数据技术已经应用到大型物流企业当中，且在解放生产力、压缩物流运输成本、提升物流运输效率等方面发挥了重要作用。就现阶段大数据技术发展速度来看，该技术在物流交通运输管理领域中的应用将会持续拓展，同时人工智能等新技术的出现，也必将进一步提升物流交通运输的智能化、数字化水平，而这也将为整个物流行业带来巨大的经济效益与发展空间。
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