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1、智能化 物流 探索與應用 目錄 3 智慧倉儲集群 4 智能配送中心 2 大數據方案 及架構 1 公司簡介 Part 01 公司簡介 業務范圍 業務能力 倉儲管理 運輸配送管理 信息系統平臺 供應鏈整體方案 增值服務 業務范圍 業務能力 全國倉儲網絡 送裝一體化服務 全國配送網絡 新零售服務體系 全國倉儲網絡 429+大中型城市倉 1800+門店倉 送貨到家、開箱驗機 安裝到位、上電調試 調撥車輛:1000+城配車輛:8000+(高峰15000+)覆蓋:2800+個區/縣、45000+個鄉/鎮 家居家電保養、維修 延保服務 Part 02 大數據方案及架構 方案概要 數據分析法 大數據架構 歷史
2、訂單 消費偏好 路由軌跡 天氣數據 交通數據 數據采集 分析及應用 智慧 倉儲 集群 應用 效果 智能 配送 中心 效果 應用 方案概要 智能采購 智能分配 成本降低 效率提升 運力規劃 智能調度 風險控制 服務提升 預設目標 數據準備 數據理解 模型建立 模型評估 模型應用 應用與優化 智能采購、智能調配、風控增強、降低成本 評測方法 關鍵指標 算法、調試、實驗 預處理、統計分析 歷史訂單、消費偏好、路由軌跡、天氣數據、交通數據 數據分析引擎 數據分析法 即時查詢 傳統報表 數據查詢 數據可視化 數據挖掘 數據提取 風險預測 技術協議(HTTP,FTP,Rest,Socket)數據協議(XM
3、L,JSON)路由規劃模型 庫存模型 運單模型 分配算法模型 數據分析模型 統一計算服務 離線計算MapReduce 流式分析storm 離線計算spark GPU并發計算 維度數據 流數據 實時數據 低粒度聚合數據 分布式存儲(HDFS,HBASE,HIVE)批量數據預處理(協議、格式)分布式隊列 流數據預處理 消息中間件rocketMQ 日志采集flume DB數據抽取sqoop 歷史數據 系統日志 運單狀態 實時采集 業務數據 外部數據 元數據管理 集群管控 調度管理 數據服務管理 系統管理 開發工具 分析工具 在線任務調度 離線任務調度 ETL任務調度 接口層 模型層 計算層 存儲層
4、采集層 數據源 系統管理層 調度層 大數據架構 Part 03 智慧倉儲集群 倉儲集群模型 智能采購模型 智慧倉儲集群應用 倉儲集群模型 北京市 上海市 南京市 沈陽市 唐山市 寧波市 65%27%8%一線城市 二線城市 三線城市 倉儲集群-從數據說起 20122017訂單在不同市場的分布規律 100%0 20122017典型城市庫存比例 倉儲集群-從數據說起 1.北京、天津、石家莊、保定、廊坊,大型倉儲集群樣例 廣州 上海 深圳 北京 杭州 成都 東莞 蘇州 義烏 溫州 泉州 武漢 寧波 臺州 南京 鄭州 天津 揭陽 無錫 嘉興 合肥 佛山 重慶 西安 石家莊 濟南 福州 長沙 青島 中山
5、紹興 汕頭 南通 廈門 沈陽 湖州 保定 徐州 南昌 常州 惠州 哈爾濱 廊坊 臨沂 昆明 太原 南寧 宿遷 揚州 濰坊 2016年國美零售業務量排名與倉儲集群樣例分析 2.廣州、深圳、東莞,中型倉儲集群樣例 3.濟南、青島;汕頭、廈門等,小型倉儲集群樣例 歷史訂單數據 行業銷售數據 季節差異 地域差異 數據分析與建模 智能分配 一級倉庫 一級倉庫 商場 社區店 供應商 智慧倉儲集群模型 智慧分析引擎 供應商A 供應商B 供應商C 智能采購 二級倉庫 合作伙伴 二級倉庫 一線市場智慧倉儲集群 產銷聯動智慧倉儲集群 村鎮網點 商場 二級倉庫 三級倉庫 一級倉庫 二三線市場智慧倉儲集群 智能采購模
6、型 1.食品:上海天津北京廣東浙江 2.服裝:北京天津內蒙古浙江上海 3.生活用品:北京天津上海廣東江蘇 針對不同地區的消費結構,分別分析組織采購策略;02,0004,0006,0008,00010,00012,000北京 上海 天津 廣東 江蘇 浙江 福建 甘肅 廣西 貴州 海南 河北 河南 黑龍江 湖北 湖南 吉林 江西 菁海 遼寧 內蒙古 寧夏 山東 山西 陜西 四川 西藏 新疆 安徽 云南 2016年人均消費支出 食品 服裝 居住 生活用品 智能采購-從數據說起 050100150200250北京農村地區家電擁有量(每百戶)手機 空調 電視機 計算機 照相機 洗衣機 電冰箱 05010
7、0150200250200020022004200620082010201220142016北京城市地區家電擁有量(每百戶)手機 空調 電視機 計算機 照相機 洗衣機 電冰箱 1.手機擁有量:農村城市 2.手機上漲趨勢:農村城市 3.計算機上漲趨勢:農村城市 4.空調擁有量:城市農村 不同地區,不同的備貨采購策略 智能采購-從數據說起 數據 歷史 訂單 行業 訂單 地域 因素 季節 時間 偏好 品類 采購策略 預測 成本預測 業務量預測 策略優化 倉儲成本預測 運輸成本預測 操作成本預測 銷售預測 采購預測 供應商 生產數據 質量數據 資源數據 建模 溫度 促銷 品牌 流量 價格 質量 服務
8、設計 智能采購模型 二、三線市場庫存模型 季節消費變化趨勢 城市農村市場差異模型 斷貨補貨分析模型 采購調撥成本模型 一線市場庫存模型 倉儲成本降低 運輸成本降低 用戶體驗提升 利潤率提升 服務提升 銷量增加 網點 商場 二級倉庫 三級級倉庫 供應商 智能采購 智能分配 庫存分配 合理化 一級倉庫 訂單命中率 智慧倉儲集群應用總結 Part 04 智能配送中心 運輸風險分析 智能調配原理 智能調配應用 運輸風險分析 傳統 調配 延 遲 退 貨 投 訴 索 賠 客戶體驗差 冰雪 霧霾 暴雨 限時通行 車型限行 道路維修 交通管制 號牌限行 交通事故 高峰時段 運輸風險分析 運 輸 過 程 天氣因
9、素 道路通行能力 降雨 降雪 霧霾 降低4%30%降低7%38%降低3%25%降低12%43%天氣類型 車速 降低5%37%降低4%52%02004006008001000深圳 廣州 福州 杭州 武漢 上海 濟南 北京 承德 哈爾濱 近6年天氣統計 霧霾 雪 雨 0102030405060一季度 二季度 三季度 四季度 2016年雨雪霾天氣數據統計 北京 雨 北京 雪 北京 霾 廣州 雨 廣州 雪 廣州 霾 哈爾濱 雨 哈爾濱 雪 哈爾濱 霾 天氣分析 0.000.501.001.502.002.50北京 上海 廣州 深圳 哈爾濱 重慶 濟南 杭州 大連 青島 2016Q12016Q22016
10、Q32016Q4交通分析 0102030405060北京 上海 廣州 深圳 哈爾濱 重慶 濟南 杭州 大連 青島 2016Q1 擁堵車速 2016Q1 暢通車速 2016Q2 擁堵車速 2016Q2 暢通車速 2016Q3 擁堵車速 2016Q3 暢通車速 2016Q4 擁堵車速 2016Q4 暢通車速 2016年城市擁堵指數統計 2016年城市高峰擁堵指數統計 智能調配原理 暴雨暴雨 動態分析 智能調配原理 運能運能 路由規劃 駕駛行為駕駛行為 路線調整 實時通知 訂單時效 分析監控 智能調配應用 智能調配應用 智能物流產業園區 行業標準化、資源社會化以及環保發展 柔性自動化和智能化硬件 人、機工作流程互聯互通 擴展生產流程、機器設備和人工深度融合 更加貼近人性化的服務性智能物流硬件設備 推動創建有中國特色的當代物流行業標準化,包括相關物流設施、設備、流程;實現物流容器社會化循環使用 通過系統集成、平臺整合,GPS監控、ASP租賃、無線視頻傳送等高新技術,將信息化管理覆蓋到物流園區的所有控制點 智能化物流發展的基礎條件與展望 謝 謝