基于大数据技术的物流企业降本增效研究

摘要：物流行业收益逐渐呈下行趋势，行业亟需降本增效，大数据技术已然成中国物流产业发展和转型的必由之路，亟需通过大数据传递的信息，挖掘为物流行业降本增效的契机。本文从物流企业商用车燃油和为维修保养降本出发，分析了燃油站点POI数据分布情况，利用空间统计方法，对燃油站点数据进行分析，利用其位置、形态、大小等特征，揭示站点的空间分布规律，并进行分类统计分析，将站点数据按其类别进行分类和数量统计，通过挖掘不同地区站点之间的相关性，来发现它们之间的关系，再通过市场调研，挖掘维保市场的降本潜力。通过分析发现，从控制西北地区加油成本入手，并且通过整合维修保养供应商资源，建立一站式物流企业服务平台，能切实为物流行业降本。

关键词：大数据技术；物流企业；降本增效；POI数据

=0 前言

近年来，随着制造业、电子商务的快速发展，物流行业也呈现蓬勃发展态势，中国已成为全球最大的物流市场。由于受到疫情等因素冲击，物流企业收益逐渐呈下行趋势，传统的物流模式已经不足以支撑现有物流系统的正常运行，行业亟需降本增效，大数据、云计算等新技术的智慧物流体系已成为中国物流产业发展和转型的必由之路[1]。

物流行业的蓬勃发展有利于货物的流通，也有利于推动我国第一产业、第二产业、第三产业的发展，而加油是公路物流企业的刚需，据中国物流与采购联合会调查统计，物流企业燃油成本占运费的30 - 40%，维保成本占成本支出的10%，因此物流行业的降本可以从燃油成本和维保成本入手，如何

运用行业数据驱动物流企业的降本增效成为物流领域重点关注和研究的内容。

1 数据来源及研究方法

1.1  数据来源及数据特点

全国各地区柴油站点和液化天然气(LNG)站点数据源于中石化、中海油、中石油官网及数智化物流加油平台。将数据转化为可视化图像，用于反应各站点的区域位置和全国范围内油站的数量。

数据的特点：一是海量。随着市场经济的发展，我国物流行业获得了飞速发展，平台销量数据、油价数据、司机加油量数据、车辆数据呈现出爆发式增长的模式，这些海量数据已成为一种宝贵资源，如何从海量数据中挖掘出有用价值对物流企业在燃油成本的节省上具有很大意义；二是多样化。主要体现在数据结构的多样化，分为结构化、半结构化以及非结构化数据三大类；三是高速、物流企业的高速发展，带动了能源数据的高速运转和实时流动，这就需要运用大数据处理软件及时处理，从而尽早发现里面的有用价值；四是有价值。物流企业大数据的运用为开启发掘物流行业中不容易被发现的数据价值提供了技术上的支撑，通过当前数据分析以及预测，可以有效把握市场环境的变化，从而更好地满足用户的需求，并实现利润的最大化。在物流企业的各个环节中充分利用数据信传递的信息，将有利于资源更合理地配置[2]。

图1-1 全国柴油站点分布图

图1-2 全国LNG站点分布图

表1-1 全国站点数量

从数智化物流加油平台上采集全国范围已入驻平台的柴油站点和天然气站点，并统计站点数量，一级市场将能源类型分为柴油和天然气，二级市场将能源企业分为不同的体制类型。

1.2  研究方法

大规模能源站点数据的研究方法主要包括以下几种:1.空间分析。空间分析是指通过空间统计和空间计算等方法，对能源站点数据进行分析，利用其位置、形态、大小等特征，发现站点的空间分布规律。空间分析还可以通过热力图、点聚合等可视化技术，更加清晰地展示站点的分布情况。2.分类分析。分类分析是指将站点数据按其类别进行分类，并进行统计分析。例如，将站点按照柴油和天然气进行分类，并对站点企业类型等进行分析。3.关联分析。关联分析是指通过挖掘不同站点之间的相关性，来发现它们之间的关系。各种分析方法的发展也为大规模能源站点数据的应用提供了更加智能化的手段，能源站点数据有着不可忽略的价值，其价值的挖掘和应用推动物流行业降本。

2 油气市场分析

2.1  物流企业分布情况

交通运输部公路运输科学研究院数据显示：物流运力整体分布偏向沿海地区，沿海省份运力占全国总运力的58.2%。货运密度前十名的路段呈现“京-沪-深”三角分布特点，偏重制成品运输，如：快递快运、工农业产品等，对时效性要求较高，兼顾低成本，对加油加气的便利性和车辆稳定性高度敏感，对燃油价格有一定的承受能力。北部横向物流分布呈现西边散，东边聚拢的“扫帚形”特点，追求低成本、大规模，对时效要求不高，对燃油成本极度敏感，对加油加气便利性不敏感[3]。

当前天然气重卡运力分布偏向西北地区，而柴油重卡运力分布主要在东三角地区，这也跟物流行业分布和对燃油价格承受能力有关。东南地区的油站价格较高，价格空间较小，西北运输线路相对固定，油站价格具有竞争力，可以从控制不同地区加油成本入手，尤其是西部地区，可以切实为物流行业降本。  

2.2  油气市场分析概况

根据表1-1可以看出，目前柴油站点数量远高于天然气站点数量，原因是柴油商用车数量远高于天然气商用车数量，且国内大多数物流企业位于长三角地区，柴油车也深受长三角地区喜爱，由于柴油需求较大，因此柴油站点数量更多，且中海油、中石油、中石化及民营站点所占比例更大[4]。

2.3  油气平台助力物流行业降本增效

从降低成本方面来看，数智化物流加油平台通过对油站传输的大数据进行整合，能够提供一个完整的油站网络，从而匹配一些自动比价、行程距离相对比较合适的油站，或者做一些油站协同、能够把不同的油站穿插在一起，让企业实现在线消费充值和查询的加油运作最优解。

在提高效率这方面，通过标准化、自动化、管理规范化从而提高效率，并且实时更新油站价格，为物流企业定制运输路线，企业和司机可根据成本和路线选择对应的站点加油，在运输途中为客户提供用油成本最低的方案。正是数智化物流加油平台的崛起，能够通过信息技术保证所有的信息传递及时、高效、快速、规范。

数智化物流加油平台对油品质量监测、比价、核算、开票、统一管理等提供一站式加油服务，比如说在线运营发现，近期某一些司机群体或者客户对油站的相关客诉增强，会很快地传递到平台，根据客户诉求进行平台优化，进而赋能物流行业降本增效，节省了大量的人力资源，取消了实体油卡的发放和大量纸质发票，为企业降低了运营成本，也提高了物流的作业效率。

图2-1 平台在线站点实时数据

3 维保市场分析

3.1 维保市场现状

在大环境下，物流企业商用车在维修保养方面出现一系列问题，如①采购体量小，想用品牌产品但是价格高，单个企业无议价能力。②需要的产品多，采购渠道也多，产品质量参差不齐，客户难以分辨好坏，且多方比对很麻烦。③想对维保产品的支出进行管理，但是没有好的一站式解决方案。④交付周期长，售后得不到保障，进项获取困难，因此根据客户需求和市场情况对维保市场进行数据分析，并通过获取到的信息，建立一站式采购管理平台，满足客户出发和在途，对省钱和省心的维修保养诉求。

3.2 维保成本构成

通过调研物流车队的运营成本，得出维保支出占比在10%左右，其中轮胎、维修和车用尿素都属于为维保项目，其中包括2%的轮胎费用、4.5%的维修保养费用以及2%的车用尿素费用及其他维保支出费用，按照每台物流商用车行驶里程20万公里/年来计算，年运营费用平均为112万元，维保费用、轮胎费用和车用尿素各支出2万左右，而物流商用车规模是3000万台，一年在维保中需要支出4400亿元，而通过对市场的数据分析从而制定一站式解决方案，可以帮助行业显著降本。

数据来源：运联网https://wetuc.com/

图3-1 物流车队运营成本

数据来源：运联网https://wetuc.com/

图3-2 物流车辆年行驶20万公里运营费用

4 大数据技术在物流管理中的应用

4.1 在物流路径优化中的应用

大数据技术在物流路径优化方面的应用可以帮助企业降低运输成本、缩短交货时间并提高物流运营的效率。通过分析大量的数据，包括供应链数据、交通数据、货物信息等，可以提供准确的路径规划 和优化策略。具体应用如下：实时交通监测。整合实时的交通数据，如交通拥堵状况、道路的施工信息等，以帮助物流企业实时监测交通情况。根据这些数据统计可以选择最佳的路径和交通工具，避免拥堵区域，从而大大减少运输时间和降低运输成本。

4.2 运输路线规划和优化

基于大数据分析，物流企业可以使用优化算法和模型来确定最佳的物流路径。这些算法可以同时考虑到多个因素，如：距离、时间、交通状况、货物特性等，以找到最经济和高效的路径。同时，大数据技术还可以根据历史数据和实时信息进行路径规划的动态调整，以适应不断变化的情况。

4.3 车辆调度和配送路线优化

通过大数据技术，物流企业可以对运输车辆进行智能调度和路径规划。系统根据实时需求和车辆位置，确定最佳的配送路线和顺序，从而减少行驶距离和时间，并提高配送效率，减少燃料消耗，降低运营成本。

4.4 多模式运输优化。

通过分析交通网络数据和供应链数据，系统可以判断何时使用公路运输、铁路运输或水路运输，以及如何结合不同的运输模式，以实现最佳的物流路径和成本效益，帮助企业在不同的运输模式之间进行选择和优化[5]。

5 结论

综上所述，大数据技术在物流管理中的应用为物流企业带来了巨大的机遇和优势，通过庞大的数据量挖掘出对行业有价值的信息，正是大数据发展的重要课题，挖掘出的信息有助于降低物流成本、提高运营效率，提供更可靠、更有质量的物流服务，以此来增强企业的竞争力和实力。未来，随着技术的不断进步和创新，大数据技术在物流管理中的应用将继续深化和拓展。人工智能、物联网、区块链等新兴技术的融合将进一步提升物流管理的智能化和自动化水平。同时，跨企业间的数据共享和协同合作也将成为未来发展的趋势，为国内整个物流行业带来更大的发展空间和效益。

参考文献

[1] 李荣.大数据技术在物流管理中的应用[J].中国航务周刊,2023,(31):70-72.    

[2] 廖彦超.大数据背景下物流行业降本增效策略探究[J].中国物流与采购,2023,(15):155-156.DOI:10.16079/j.cnki.issn1671-6663.2023.15.043

[3] 靳三峰,贾磊,孙晓晨.基于数字化应用的智慧物流管控平台的建设[J].河北冶金,2023,(S1):67-70.DOI:10.13630/j.cnki.13-1172.2023.S116 

[4] 程翔宇.论大数据对物流企业管理模式的影响[J].物流科技,2023,46(22):45-47.DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.22.011

[5] 臧凯.基于大数据分析的交通运输物流需求预测与调度优化[J].中国航务周刊,2023,(51):79-81.  

作者简介：范悦，女，1999年出生，硕士研究生。主要研究方向设计与制造管理。