8.3物联网、大数据与云计算在跨境电子商务物流中的应用（课件）-《跨境电商数据化管理》同步教学（北京邮电大学出版社）

跨境电子商务物流数据分析 项目8 1 YCF 01 跨境电子商务物流概述 03 物联网、大数据与云计算在跨境电子商务物流中的应用 02 跨境电子商务物流数据库技术 目录 CATALOG 2 01 了解跨境电商物流的概念。 02 了解跨境电商的物流模式。 知识目标 01 能够防控跨境电商物流的风险。 02 能够正确运用数据库的技术。 技能目标 重点及难点 重点： （1）数据库应用技术。 （2）物联网技术在跨境物流中的应用。 （3）数据挖掘在跨境物流中的作用。 难点： （1）数据库技术在跨境物流中的应用。 （2）大数据技术在跨境物流中的应用。 （3）云计算技术在跨境物流中的应用。 5 【案例导入】 亚马逊如何借助大数据给物流降本增效 有数据显示，2018年，亚马逊在美国的零售额达到2 582.2亿美元，这占到美国电商领域49.1%的市场份额。市场研究机构eMarketer的数据显示，亚马逊在美国电商市场份额遥遥领先，而排在第二位的eBay，它在美国电商领域的市场份额为6.6%，远远落后于亚马逊。 其实，亚马逊不仅仅是电商平台，还是一家科技公司，其在业内率先使用了大数据，利用人工智能和云技术进行仓储物流的管理，创新推出了预测性调拨、跨区域配送、跨国境配送等服务，并由此建立了全球跨境云仓。 可以说，应用大数据技术是亚马逊提升物流效率、应对供应链挑战的关键。 1.引领电商物流的技术优势 亚马逊物流运营体系的强大之处在于，它已把仓储中心打造成了全世界最灵活的商品运输网络，通过强大的智能系统和云技术，将全球所有仓库联系在一起，以此做到快速响应，并能确保精细化运营。 6 【案例导入】 2.智能入库 智能预约系统通过供应商预约送货，能提前获知供应商送货的物品，并相应调配好到货时间、人员支持及存储空间。收货区将按照预约窗口进行有序作业，货物也将根据先进先出的原则，按类别存放到不同区域。 入库收货是亚马逊大数据采集的第一步，为之后的存储管理、库存调拨、拣货、包装、发货等每一步操作提供了数据支持。这些数据可在全国范围内共享，系统将基于这些数据在商品上架、存储区域规划、包装等方面提供推荐指引，提高整个流程的运营效率和质量。 3.智能存储 亚马逊开拓性地采用了“随机存储”的方式，打破了品类之间的界限，按照一定的规则和商品尺寸，将不同品类的商品随机存放到同一个货位上，不仅提高了货物上架的效率，还最大限度地利用了存储空间。 此外，在亚马逊运营中心，货架的设计会根据商品品类有所不同，所有存储货位的设计都是基于后台数据系统的数据收集和分析。例如，系统会基于大数据的信息，将爆款商品存储在距离发货区比较近的地方，从而减少员工的负重行走路程。 7 【案例导入】 4.智能拣货与订单处理 在亚马逊的运营中心，员工拣货路径通过后台大数据的分析进行优化，系统会为员工推荐下一个要拣的货在哪儿，确保员工永远不走回头路，而且所走的路径是最短的。 此外，大数据驱动的仓储订单运营非常高效，在中国亚马逊运营中心最快可以在30分钟之内完成整个订单处理过程，订单处理、拣选、包装、分拣等一切都由大数据驱动。由于亚马逊后台系统的运算和分析能力非常强大，因此能够实现快速分解和处理订单。 5.预测式调拨 亚马逊智能物流系统的先进性还体现在其可以根据消费者的购买行为记录消费者的浏览历史，提前对库存进行优化配置，将消费者感兴趣的商品提前调拨到离消费者最近的运营中心，即“客未下单，货已在途”，这便是亚马逊智能分仓的魅力。 8 【案例导入】 6.精准库存 同时，亚马逊智能物流系统还会通过自动持续校准来提升速度和精确度，通过实现连续动态盘点，让企业客户实时了解库存状态。据了解，亚马逊系统全年365天、每天24小时连续盘点能力可以降低库存丢失风险，确保库存精准、安全。 7.“超强大脑”的神机妙算 亚马逊智能系统就像一个超强大脑，可以洞察每小时每一个品类，甚至每一件商品的单量变化，让单量预测的数据细分到全国各个运营中心、每一条运输线路和每一个配送站点，提前进行合理的人力、车辆和产能的安排。 同时，系统预测还可以随时更新，并对备货方案进行实时调整。在国内多数电商刚刚开始利用大数据备货的阶段，亚马逊早已实现了供应链采购和库存分配高度自动化、智能化。在一定程度上讲，供应链前端的备货是保证高峰期后端物流高效、平稳运行的基础。 9 03 物联网、大数据与云计算在跨境电子商务物流中的应用 8.3.1 物联网技术在跨境电子商务物流中的应用 8.3.2 大数据技术在跨境电子商务物流中的应用 8.3.3 云计算技术在跨境电子商务物流中的应用 10 8.3.1 物联网技术在跨境电子商务物流中的应用 （1）传感器技术。传感器技术也是计算机应用中的关键技术。众所周知，绝大部分计算机处理的都是数字信号。 （2）射频识别标签。R