认证服务商一、引言
随着环保意识的不断提高和我国 “碳达峰、碳中和” 战略的推进，绿色物流成为物流行业发展的必然趋势。大数据技术作为当今时代的重要驱动力，在绿色物流中发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨大数据在绿色物流中的作用，为物流行业的可持续发展提供参考。
在我国实现 “碳达峰、碳中和” 的战略背景下，践行绿色低碳发展路径是我国物流行业的必由之路。绿色物流是以降低对环境的污染、减少资源消耗为目标，利用先进物流技术规划和实施运输、储存、包装、装卸、流通加工等物流活动。其内涵包括集约资源、绿色运输、绿色仓储、绿色包装和废弃物物流五个方面。
大数据技术在物流行业的应用现状及其优势日益凸显。目前，大数据已经在物流行业的各个领域得到了广泛应用，如运输领域可实时监控货物运输情况、优化运输路线、减少运输成本；仓储领域能实现库存实时监控和预测，提高库存周转率，减少库存积压。大数据在物流管理中的优势在于能够提供全面、准确的数据支持，帮助企业了解消费者需求和行为习惯，精准进行市场定位和产品推广，同时为企业战略决策提供支持。
物联网技术的应用使得物流管理更加智能化。通过物联网技术，企业可以实时了解货物的位置、状态等信息，实现更加精准的物流管理和控制，还能促进企业与供应商、客户之间的信息共享，提高供应链的协同效率。智能物流管理的发展趋势是向着自动化、智能化、网络化方向发展，未来将实现更加精准的预测和决策，提高物流管理和运营效率。
随着环保意识的不断提高，绿色物流管理已经成为企业发展的必然趋势。绿色物流管理旨在通过优化物流过程，减少物流活动对环境的负面影响。实施绿色物流管理需要从优化运输结构、提高仓储效率、推广绿色包装等多个方面入手。例如，采用新能源车辆、优化运输路线可减少运输过程中的能源消耗和排放；采用环保材料、设计合理的包装结构可减少包装废弃物对环境的污染。
供应链管理与物流管理是相辅相成的两个环节。企业需要更加注重供应链与物流的协同发展，通过优化供应链管理提高供应链的协同效率，进而提高物流管理的效率。同时，物流管理也需要与供应链管理紧密配合，实现信息的共享和协同。为实现供应链管理与物流管理的协同发展，企业需要加强信息化建设，建立统一的信息平台。大数据驱动的未来物流管理新模式是物流行业发展的必然趋势。通过加强大数据、物联网、绿色物流以及供应链管理的协同发展，企业可以提高物流管理的效率和竞争力。未来，随着技术的不断发展，物流管理将会实现更加智能化、绿色化、协同化的发展。
二、绿色物流的概念与内涵
（一）绿色物流的定义
绿色物流是指以降低对环境的污染、减少资源消耗为目标，利用先进物流技术规划和实施运输、储存、包装、装卸、流通加工等物流活动。
（二）绿色物流的内涵
1. 集约资源
集约资源是绿色物流的本质内容，也是物流业发展的主要指导思想之一。通过整合现有资源，优化资源配置，企业能够提高资源利用率，减少资源浪费。在实际操作中，企业可以对物流各个环节进行全面梳理，找出资源浪费的环节并加以改进。例如，对运输线路进行合理规划，避免重复运输和迂回运输，提高车辆装载率，减少空载率，从而降低运输成本，提高资源利用效率。同时，在仓储环节，合理布局仓库，科学规划仓储空间，使仓库得以充分利用，实现仓储面积利用的最大化，减少仓储成本。
2. 绿色运输
运输过程中的燃油消耗和尾气排放，是物流活动造成环境污染的主要原因之一。打造绿色运输，首先要对运输线路进行合理布局与规划。通过科学的数据分析和算法优化，缩短运输路线，提高车辆装载率，实现节能减排的目标。另外，注重对运输车辆的养护，使用清洁燃料，如电动汽车、氢燃料电池车等新型交通工具，减少能耗及尾气排放。发展多式联运也是实现绿色运输的重要途径，将不同的运输方式有机结合起来，如铁路、水路、公路等，以最优的组合方式运输货物，既能提高货物运输的效率和安全性，又能减少能源消耗和碳排放。
3. 绿色仓储
绿色仓储一方面要求仓库选址要合理，有利于节约运输成本。仓库的位置应考虑到与供应商、客户之间的距离，以及交通便利程度等因素。另一方面，仓储布局要科学，使仓库得以充分利用，实现仓储面积利用的最大化，减少仓储成本。在仓库建设前还应当进行相应的环境影响评价，充分考虑仓库建设对所在地的环境影响。例如，布局过于密集，会增加运输的次数，从而增加资源消耗；布局过于松散，则会降低运输的效率，增加空载率。
4. 绿色包装
包装是物流活动的一个重要环节，绿色包装可以提高包装材料的回收利用率，有效控制资源消耗，避免环境污染。研究新型可百分百降解材料，如利用秸秆废弃物揉丝，一次成型纸箱工艺，节约造纸成本，减少资源损耗，减少工业原料添加剂而带来的环境污染。推广应用节能环保的新技术、新工艺、新材料，研究设计可重复利用快递箱，政府出台相应快递行业政策，围绕减量化、绿色化、可循环的目标，要求快递包装袋宜采用生物降解塑料，降低快递封套用纸的定量要求。在设计绿色快递包装时，要遵循通用性原则、绿色化原则和简约化原则，减少包装材料，采用环保可降解材料，通过模式的改变实现回收功能。
5. 废弃物物流
废弃物物流是指在经济活动中失去原有价值的物品，根据实际需要对其进行搜集、分类、加工、包装、搬运、储存等，然后分送到专门处理场所后形成的物品流动活动。对废弃物进行有效的物流管理，可以减少资源浪费和环境污染。企业可以建立完善的废弃物回收体系，与供应商、客户以及专业的回收处理机构合作，确保废弃物能够得到妥善处理。同时，政府也应加强对废弃物物流的管理和监督，制定相关政策和法规，引导企业积极参与废弃物物流的建设和发展。
三、大数据在绿色物流中的作用
（一）物流需求预测
在大数据时代，通过对历史数据和实时数据的分析，能够准确预测物流需求，为物流企业合理安排资源提供有力依据，避免资源浪费。基于大数据的物流需求预测模型的构建，首先需要从各种数据源收集数据，包括历史物流数据、经济数据、社会数据和天气数据等。然后对这些数据进行预处理，如数据清洗、数据转换和数据集成等操作，将其转化为适合进行需求预测的格式。常见的大数据物流需求预测模型包括时间序列模型、回归模型、机器学习模型、深度学习模型和混合模型等。这些模型各有优缺点，可根据具体需求选择合适的模型。构建模型一般包括数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估四个步骤。通过大数据分析技术，可以从大量物流数据中提取有价值的信息和知识，为需求预测提供数据支持。例如，利用大数据可以分析历史销售数据、市场趋势以及客户行为，从而预测未来的物流需求。这样物流企业就能提前进行库存规划和调度，避免库存积压和缺货现象，实现资源的合理配置，减少浪费。
（二）运输路线优化
大数据可以综合考虑路况、堵车、过路费、运输安全等因素，规划最优运输路线，减少运输时间和成本，降低能源消耗和排放。基于大数据分析的绿色物流运输路径优化是一个复杂的系统工程，涉及到多学科、多领域知识的综合应用。通过对车辆运行数据、交通状况数据、天气数据等信息的分析，可以实现针对性运输路线规划，减少车辆空驶率，降低运输成本和碳排放。绿色物流运输路径优化是指在物流运输过程中，通过对运输路线、运输方式、运输时间等因素进行综合考虑和优化，以减少物流运输过程中的碳排放、能源消耗和环境污染，提高物流运输的整体效率和可持续性。例如，利用大数据技术可以实时监测交通状况，根据路况动态调整运输路线，避开拥堵路段，缩短运输时间。同时，结合车辆性能和载重量等因素，规划出最节能的运输路线，降低能源消耗。此外，还可以考虑过路费等成本因素，在保证运输效率的前提下，选择成本较低的路线，实现经济效益和环境效益的双赢。
（三）车辆运载情况掌握
大数据能够帮助网络货运平台更好地掌握车辆满载、空载、路线等情况，优化物流需求，撮合货物和司机，降低空载率，提高运输效率。高速大数据还能够帮助网络货运平台更好地掌握货车满载、空载、路线等情况，进而优化物流需求，最大限度做好货物和司机的撮合匹配，空载率减少了，路线优化了，效率提高了，碳排量自然也就减少了。通过大数据分析，可以实时了解车辆的位置、载重量等信息，实现对车辆的精准调度。当有货物需要运输时，平台可以根据车辆的实时情况，快速匹配最合适的车辆，提高运输效率，降低空载率。同时，大数据还可以为司机提供最优的运输路线建议，减少运输时间和成本。
（四）仓储管理优化
大数据可以实现库存的实时监控和预测，提高库存周转率，减少库存积压。同时，优化仓储布局，提高仓库利用率，降低仓储成本。物流行业大数据驱动的仓储管理优化策略中，大数据技术在仓储管理中的应用十分广泛。通过数据采集与存储、数据处理与分析以及人工智能应用等手段，可以实现对仓库的实时监控和管理。大数据可以帮助企业实现库存的精准控制。通过对历史销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而制定出更加合理的库存计划。例如，根据大数据分析结果，在销售旺季来临前提前储备货物，避免缺货；在销售淡季适当减少库存，降低库存成本。同时，大数据还可以帮助企业优化仓库布局。通过对货物流动情况的分析，企业可以更加合理地规划仓库的空间布局，提高货物的存储和取货效率。例如，将畅销商品放置在靠近出入口的位置，方便快速出货；将滞销商品放置在相对不便于取货的位置，减少仓库空间的占用。
（五）绿色包装应用
大数据可以引导企业选择环保材料，优化包装结构，建立回收体系，推广回收利用技术，减少包装废弃物对环境的污染。大数据在绿色包装中的应用主要体现在以下几个方面。首先，通过对市场需求和环保材料成本的分析，引导企业选择合适的环保材料。例如，利用大数据分析发现，可降解包装材料虽然成本较高，但随着消费者环保意识的提高，市场需求逐渐增加。企业可以根据这些信息，逐步推广使用可降解包装材料。其次，大数据可以优化包装结构。通过分析商品的尺寸、重量等信息，利用大数据和 AI 算法，推荐合理的纸箱型号和装箱方案，避免 “大材小用”、过度包装，可以平均减少 15% 的材料使用。此外，大数据还可以帮助企业建立回收体系。通过对包装废弃物的流向和数量的分析，企业可以合理设置回收点，提高包装废弃物的回收率。同时，政府出台相应快递行业政策，围绕减量化、绿色化、可循环的目标，要求快递包装袋宜采用生物降解塑料，降低快递封套用纸的定量要求。在设计绿色快递包装时，要遵循通用性原则、绿色化原则和简约化原则，减少包装材料，采用环保可降解材料，通过模式的改变实现回收功能。
四、大数据助力绿色物流的具体方式
（一）实时监控与跟踪
在绿色物流中，大数据技术可通过传感器、GPS 等技术采集数据，实现对货物的实时监控与跟踪。企业能够随时了解货物的位置、运输状态和交通情况，从而及时调整运输路线，避免拥堵，保证货物按时送达目的地。例如，基于大数据分析的物流状态可视化跟踪方法及系统，通过将提单与物流状态信息进行匹配，整合为提单状态信息，实现对货物的系统性跟踪。同时，大数据的实时监控与跟踪提高了物流运输的可控性和安全性，为绿色物流的发展提供了有力保障。
（二）预测分析和优化
大数据技术能够对历史数据和实时数据进行分析，实现对货物需求量、运输路径和配送需求的预测。企业可以根据这些预测结果优化配送路线，降低运输成本，提高运输效率。例如，大数据分析可综合考虑路况、堵车、过路费、运输安全等因素，规划最优运输路线，减少运输时间和成本，降低能源消耗和排放。同时，预测分析还可以帮助企业调整库存策略，避免库存积压或供不应求的情况，提高库存周转率。
（三）库存管理与供应链优化
大数据技术可以分析销售数据、库存数据等信息，准确预测需求量，优化库存策略，降低库存成本。例如，物流企业通过大数据分析能够实现对库存的精准控制，在销售旺季来临前提前储备货物，避免缺货；在销售淡季适当减少库存，降低库存成本。同时，大数据还能优化供应链结构，提高供应链的效率和灵活性，满足客户需求。例如，大数据可以帮助企业优化仓库布局，提高货物的存储和取货效率。
（四）客户服务个性化定制
基于大数据分析，企业可以更好地了解客户需求和偏好，为客户提供个性化的物流服务定制方案。例如，企业可以根据客户的历史订单数据、收货地址等信息，为客户提供最适合的运输方式、配送时间等服务。个性化定制服务能够提高客户满意度和忠诚度，增强企业竞争力。通过个性化定制，企业能更好地满足不同客户的需求，提高服务质量。
（五）物流运输安全保障
大数据技术可以用于监测交通状况、天气情况等因素，预警潜在的安全风险，保障物流运输的安全性。例如，实时监控和数据分析能够及时调整运输计划，确保货物安全运抵目的地。在物流运输过程中，大数据可以对车辆运行状态、路况等进行实时监测，一旦发现潜在风险，及时通知驾驶员和物流企业，采取相应的措施进行规避。
（六）环境保护和资源节约
大数据技术可以优化物流运输方案，减少能源消耗和排放，降低环境污染。例如，通过对车辆运行数据、交通状况数据、天气数据等信息的分析，可以实现针对性运输路线规划，减少车辆空驶率，降低运输成本和碳排放。同时，大数据还可以帮助企业实现资源的有效利用，减少浪费，推动物流行业向环保和可持续发展方向转变。
（七）合规管理和风险控制
大数据技术可用于监测物流运输过程中的合规问题和潜在风险，及时预警并采取措施进行控制。例如，企业可以通过大数据分析识别运输过程中的违规行为，如超载、超速等，及时进行纠正。同时，大数据分析还可以帮助企业识别各种潜在风险，如市场风险、供应商风险、运输风险等，保障企业运营的安全性和可靠性。
五、绿色物流与大数据结合的案例
1. 制定项目实施计划，分阶段推进绿色物流建设。
2. 实施绿色订单管理，采用电子面单和智能合并包裹，减少碳足迹。
3. 开展绿色运输，选用新能源电车，降低能源消耗和资源浪费。
4. 应用大数据与算法分析，精准指导仓内存储作业，提高存储效率。
仓小二平台基于深度思考预测模型，大幅改善时效和路径预测准度，提升配送服务质量。通过大数据分析，精准指导仓内存储作业，提高存储效率。
5. 建设屋顶光伏电站，减少碳排放。
6. 提出物流环节降本增效的建议和措施。
针对企业物流效率难题，仓小二从商务环节、厂内效率、降低成本以及在途管理等方面入手，通过打通物流在内的全业务链条、实现数据可视化、厂内车辆自动化管理以及货物全流程监控等手段，实现物流环节的降本增效。具体而言，搭建底层基础设施、数据中台、业务场景赋能、增值服务赋能以及平台赋能等多层次的物流平台业务架构，覆盖采购物流、生产物流、园区管理、销售物流在内的物流全流程，实现企业物流的全程可视化、数字化和服务一体化。
7. 推出数字化厂区业务协同平台，实现全业务场景自动化管理，助力企业降本增效、实现绿色低碳发展。
仓小二平台致力于打通企业上游采购物流、厂内生产物流、下游销售物流等业务流程，将车辆、道路、设备等不同要素实现联动互通，帮助企业实现全业务场景的自动化管理，以数字赋能助力企业降本增效、实现绿色低碳发展。
六、结论
大数据技术为绿色物流的发展提供了强大的支持，通过物流需求预测、运输路线优化、车辆运载情况掌握、仓储管理优化等方面的作用，以及实时监控与跟踪、预测分析和优化、库存管理与供应链优化等具体方式，助力物流行业实现绿色化、低碳化、智能化发展。同时，结合绿色物流与大数据结合的案例，我们可以看到，大数据在推动物流行业绿色转型方面具有巨大的潜力。未来，随着技术的不断进步，大数据在绿色物流中的应用将更加广泛和深入，为物流行业的可持续发展做出更大的贡献。大数据在绿色物流中的应用已经取得了显著成效。通过物流需求预测，企业能够合理安排资源，避免资源浪费；运输路线优化则可以减少运输时间和成本，降低能源消耗和排放；车辆运载情况掌握有助于降低空载率，提高运输效率；仓储管理优化能够实现库存的实时监控和预测，提高库存周转率，减少库存积压。同时，大数据还通过实时监控与跟踪、预测分析和优化、库存管理与供应链优化等方式，为绿色物流提供了全方位的支持。
在绿色物流与大数据结合的案例中，递四方全链路绿色物流计划通过制定项目实施计划、实施绿色订单管理、推行绿色包装、开展绿色运输和提倡绿色办公等措施，实现了物流全过程的绿色化、低碳化。菜鸟网络智慧物流园通过屋顶安装太阳能电池板、应用大数据与算法分析精准指导仓内存储作业、建设屋顶光伏电站等方式，满足了园区全部用电需求，提高了存储效率，减少了碳排放。中交兴路与华为云合作破解厂区物流痛点，推出数字化厂区业务协同平台，实现了全业务场景自动化管理，助力企业降本增效、实现绿色低碳发展。
未来，大数据在绿色物流中的应用将更加广泛和深入。随着技术的不断进步，大数据分析将更加精准和高效，为物流企业提供更加全面和准确的决策支持。同时，大数据与物联网、人工智能等技术的融合将进一步推动绿色物流的发展，实现物流全过程的智能化和自动化。此外，政府和企业将更加重视绿色物流的发展，加大对大数据在绿色物流中应用的投入和支持力度，推动物流行业向绿色、低碳、可持续的方向发展。
总之，大数据技术在绿色物流中的应用具有巨大的潜力和广阔的发展前景。通过大数据的支持，物流行业将实现绿色化、低碳化、智能化发展，为经济社会的可持续发展做出更大的贡献。
400-0827-818
（早9:00-晚 18:00）
