随着电子商务行业迅速发展，快递业正逐渐演变成一个服务于本地生活的全新生态圈。快递业的仓储、分拣、运输和投递等环节每天都会涌现出海量的数据，面对海量数据，陕西快递行业需要增加大数据方面的投入，构建快递大数据平台，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为快递企业优化管理、减少空载、提高效率和行业竞争力带来新思路和新契机。

以大数据平台为基础，发展绿色仓储

仓储作为快递行业运作中的一个重要环节，在日常运营中，生成和积累了庞大的用户入库、出库、拣选等订单行为数据，如何通过大数据将这些信息对接，将每个节点的数据收集并整合，通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息，进行合理的仓储库存布局，实现成本和效率最优化，达到绿色仓储目的，是目前整个快递行业最为关心的问题。

科学布局仓储位置和仓储规模。传统快递企业在进行物流配送中心选址时，由于很难获得成本之外的其他相关信息，只能从成本的视角进行；即使企业收集到一些行业相关信息，但受制于技术问题，很难进行汇总分类分析，导致这些信息难以被有效利用。大数据技术的使用要求企业对于配送中心的选址思路从追求低成本转变为追求高收益。仓储位置根据所在地区的产业特点要尽可能接近主要客户群，交通便利，运输成本低。仓储规模要利用大数据科学测算，不盲目扩张，提高仓储空间的利用率。企业的收益受到多方因素的影响，涉及的信息量很大，考虑的因素更加全面、客观，分析难度增加，在由追求低成本到实现，收益的转变高即企业提升自身竞争力的过程中，凸显了大数据应用在快递企业的必要性。

提高库存内部管理水平。仓储库存布局包含两个维度的含义，第一个维度是在各个仓库里面放哪些品类的商品，如何跨仓解决高拆单率的问题；第二个维度是在同一个库内，哪些商品放在一起最合适仓储作业。基于这个痛点，快递企业需要利用以往运营过程中积累的海量数据，通过大数据平台，解析出不同季节、不同区域订单和商品的关联度，通过智能算法，形成快递企业独有的对于商品的分类，帮助企业更好地实现服务水平和成本之间的最优。

深度挖掘电商企业仓储需求。以京东为代表的大型电商企业，依靠自建的配送体系，已经可以实现“当日达”“明日达”等高时效配送。而中小电商企业受制于规模和技术能力，普遍停留在全国同一仓库发货的传统模式上。快递企业应利用大数据资源，帮助电商企业进行库存管理，开展全国多仓库建设，从目前单个商品长距离配送转变为全国多仓库集中预配送+单个商品区域内短距离配送，提高商品的配送效率。

以大数据平台为依托，实现绿色分拣

在拣货过程中，一般是由系统下传拣货集合单给拣货人员，由拣货人员按照集合单上的商品顺序依次完成拣货作业。现有的仓储系统虽然采用订单的批次处理策略，但主要依赖于仓库人员的经验，人工设置筛选条件来生成拣货任务，从而造成拣货位置分散、拣货路径冗长、路径选择不合理等问题，严重影响了仓库的运转效率。

通过大数据平台，规划最优选货路径。利用大数据和机器学习，快递业仓内系统可以根据商品的历史出库数据和储位数据情况自我学习，对具有相似属性的订单进行地理位置上的分类，将局部区域的订单集中在一起，用算法取代人脑规划最优拣货路径，用代码代替人腿协助拣货员，让巨型物流中心的拣货员像行走在便利店一样，每穿越一个货架都满载而归，从而节省拣货行走时间提升运转效率。

通过数字分拣系统，提高分拣效率。智能分拣设备与数据采集、信息化服务等相结合，可实现包裹称重、读码后的快速分拣及信息记录交互等工作，减少分拣过程中的人工需求，提高分拣效率及自动化程度，并提高分拣准确率。随着大数据算法的日趋完善化、快递邮件信息逐步标准化、智能控制系统集成化，分拣系统将会成为物流业由劳动密集型产业向智能化转型关键环节，凭借高效、高准确率、低破损率备受各大电商快递巨头青睐。

以大数据平台为保障，驱动绿色运输

快递运输与经济社会息息相关，快递运输大数据也会反映出经济社会发展的状态。在快递配送服务的供给、需求以及配送活动过程的各种相关数据反映整个快递行业的业态。

以数字运输系统推动配送模式创新。抓住大数据技术应用关键，全面推进信息技术与物流系统融合，建立数字物流系统，推动共同配送、集中配送等配送模式创新；推动车货匹配信息系统应用，加强货运管理，减少空车返程；优化企业物流运输系统，改进企业物流运输作业流程，智能优化配送路径，严格作业管理，提倡环保节能的作