核心提示： 隨著電商和快遞行業的迅速發展，快遞業正逐漸演變成一個服務於本地生活的全新生態圈。快遞在為百姓帶來便捷服務的同時，在倉儲、分揀、運輸和投遞等環節存在浪費與汙染問題。
隨著電商和快遞行業的迅速發展，快遞業正逐漸演變成一個服務於本地生活的全新生態圈。快遞在為百姓帶來便捷服務的同時，在倉儲、分揀、運輸和投遞等環節存在浪費與汙染問題。陝西要實現綠色快遞，就需對倉儲、分揀、運輸和投遞環節進行突破和創新，讓快遞產業鏈更加綠色環保。這不僅是保護環境、節約資源的重要舉措，更是陝西整個快遞行業實現高質量發展的根本依託。
快遞業的倉儲、分揀、運輸和投遞等環節每天都會湧現出海量的數據，面對海量數據，陝西快遞行業需要增加大數據方面的投入，構建快遞大數據平臺，挖掘出隱藏在數據背後的信息價值，為快遞企業優化管理、減少空載、提高效率和行業競爭力帶來新思路和新契機。
以大數據平臺為基礎，發展綠色倉儲
倉儲作為快遞行業運作中的一個重要環節，在日常運營中，生成和積累了龐大的用戶入庫、出庫、揀選等訂單行為數據，如何通過大數據將這些信息對接，將每個節點的數據收集並整合，通過數據中心分析、處理轉化為有價值的信息，進行合理的倉儲庫存佈局，實現成本和效率最優化，達到綠色倉儲目的，是目前整個快遞行業最為關心的問題。
科學佈局倉儲位置和倉儲規模。傳統快遞企業在進行物流配送中心選址時，由於很難獲得成本之外的其他相關信息，只能從成本的視角進行；即使企業收集到一些行業相關信息，但受制於技術問題，很難進行彙總分類分析，導致這些信息難以被有效利用。大數據技術的使用要求企業對於配送中心的選址思路從追求低成本轉變為追求高收益。倉儲位置根據所在地區的產業特點要儘可能接近主要客戶群，交通便利，運輸成本低。倉儲規模要利用大數據科學測算，不盲目擴張，提高倉儲空間的利用率。企業的收益受到多方因素的影響，涉及的信息量很大，考慮的因素更加全面、客觀，分析難度增加，在由追求低成本到實現，收益的轉變高即企業提升自身競爭力的過程中，凸顯了大數據應用在快遞企業的必要性。
提高庫存內部管理水平。倉儲庫存佈局包含兩個維度的含義，第一個維度是在各個倉庫裡面放哪些品類的商品，如何跨倉解決高拆單率的問題；第二個維度是在同一個庫內，哪些商品放在一起最合適倉儲作業。基於這個痛點，快遞企業需要利用以往運營過程中積累的海量數據，通過大數據平臺，解析出不同季節、不同區域訂單和商品的關聯度，通過智能算法，形成快遞企業獨有的對於商品的分類，幫助企業更好地實現服務水平和成本之間的最優。
深度挖掘電商企業倉儲需求。以京東為代表的大型電商企業，依靠自建的配送體系，已經可以實現“當日達”“明日達”等高時效配送。而中小電商企業受制於規模和技術能力，普遍停留在全國同一倉庫發貨的傳統模式上。快遞企業應利用大數據資源，幫助電商企業進行庫存管理，開展全國多倉庫建設，從目前單個商品長距離配送轉變為全國多倉庫集中預配送+單個商品區域內短距離配送，提高商品的配送效率。
以大數據平臺為依託，實現綠色分揀
在揀貨過程中，一般是由系統下傳揀貨集合單給揀貨人員，由揀貨人員按照集合單上的商品順序依次完成揀貨作業。現有的倉儲系統雖然採用訂單的批次處理策略，但主要依賴於倉庫人員的經驗，人工設置篩選條件來生成揀貨任務，從而造成揀貨位置分散、揀貨路徑冗長、路徑選擇不合理等問題，嚴重影響了倉庫的運轉效率。
通過大數據平臺，規劃最優選貨路徑。利用大數據和機器學習，快遞業倉內系統可以根據商品的歷史出庫數據和儲位數據情況自我學習，對具有相似屬性的訂單進行地理位置上的分類，將局部區域的訂單集中在一起，用算法取代人腦規劃最優揀貨路徑，用代碼代替人腿協助揀貨員，讓巨型物流中心的揀貨員像行走在便利店一樣，每穿越一個貨架都滿載而歸，從而節省揀貨行走時間提升運轉效率。
通過數字分揀系統，提高分揀效率。智能分揀設備與數據採集、信息化服務等相結合，可實現包裹稱重、讀碼後的快速分揀及信息記錄交互等工作，減少分揀過程中的人工需求，提高分揀效率及自動化程度，並提高分揀準確率。隨著大數據算法的日趨完善化、快遞郵件信息逐步標準化、智能控制系統集成化，分揀系統將會成為物流業由勞動密集型產業向智能化轉型關鍵環節，憑藉高效、高準確率、低破損率備受各大電商快遞巨頭青睞。
以大數據平臺為保障，驅動綠色運輸
快遞運輸與經濟社會息息相關，快遞運輸大數據也會反映出經濟社會發展的狀態。在快遞配送服務的供給、需求以及配送活動過程的各種相關數據反映整個快遞行業的業態。
以數字運輸系統推動配送模式創新。抓住大數據技術應用關鍵，全面推進信息技術與物流系統融合，建立數字物流系統，推動共同配送、集中配送等配送模式創新；推動車貨匹配信息系統應用，加強貨運管理，減少空車返程；優化企業物流運輸系統，改進企業物流運輸作業流程，智能優化配送路徑，嚴格作業管理，提倡環保節能的作業理念，通過管理創新實現節能降耗。
以運輸大數據處理保障綠色傳輸實施。物流運輸大數據需要三個條件，一是獲取數據，二是建立數據應用模型，三是分析處理數據。數據的獲取需要依靠移動互聯傳感設備和移動通信網絡；建立數據應用模型需要依靠大數據的分析專家，如數學、經濟學等領域的專家；數據處理則需要依靠雲計算等先進技術和設施。
在推進綠色配送的過程中，除了綠色技術設備應用、綠色倉儲設施建設與改造和全面推進綠色包裝以外，現代物流運輸模式的管理創新也是實現綠色快遞的重要方面。
以大數據平臺為抓手，助力綠色投遞
互聯網發展和相關技術的提高，促進了網絡購物和帶動了快遞量的飆升；國家經濟調控和城鎮化發展規劃，使城鎮居民越來越多，快遞投遞目的地急劇增多；國家和政府的城市道路規劃，使城市道路縱橫交錯路況複雜多變，以上情形直接導致了快遞投遞環境越來越複雜。如何從這麼多影響因素中決策出最優的投遞路徑，讓消費者的快遞能夠準時安全到達，讓消費者感覺到良好的快遞服務，是快遞企業首要解決的問題。
合理安排投遞線路，提高配送效率。在快遞行業的各項成本中，投遞成本佔了很大的比例，投遞線路安排是否合理對投遞速度、服務質量以及企業效益等都有很大影響，特別是對多區域客戶的投遞線路安排，更能體現投遞最優路徑的迫切性。採用科學計算和統籌層次分析的方法來決策出投遞最優線路，能夠提高投遞效率和服務質量，縮短投遞時間，降低運營成本，促進行業又好又快發展。
精準分析投遞需求，完善末端服務體系。由於快遞的投遞時間和收件人的可取件時間不一致，因此，類似菜鳥驛站、代收點、智能快件櫃等服務設施已經大量建立起來了。但目前對這類服務設施的需求規模和需求特點把握不準，閒置和不夠用的問題同時存在，一些服務設施與居民的住所相隔較遠，使用的便利性大打折扣，生鮮配送的存儲需要冷藏設施，而目前的服務點和智能快件櫃普遍達不到要求。解決這些問題，需要對快件的基本信息進行深度挖掘，從而測算出服務設施的配比數量和建設位置，提高設施的利用率，增強設施的便利性，促進快遞業綠色高速發展。（特約撰稿 張 鴻）
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