电子商务中的预测物流

几乎没点餐，就已经在门口了。

昨天下单，明天送达：不久前，48小时内送达订单商品还是品质的象征，使在线零售商能够从竞争对手中脱颖而出。然而，随着次日达服务的普及，以及一些供应商开始提供当日送达服务，极短的送货时间对许多消费者来说不仅是常态，更是他们的明确要求。.

迄今为止，配送时间一直受到自然因素的限制，只能通过大量的技术投入来进一步延长。除了建立覆盖广泛的分散式仓库网络和扩大运输车队外，预测性物流也是优化物流的关键领域。.

预测性物流的发展再次由电商先驱亚马逊引领。考虑到该公司拥有近乎无限的数据宝库，这一点不足为奇；亚马逊网站上的每一次产品浏览、每一次页面访问和每一次点击都会被记录下来。这些信息被用于算法，通过更长的停留时间或重复的页面访问来推断潜在买家的概率。分析方法会不断从新获取的数据中学习，从而稳步提高预测的准确性。一旦达到一定的准确度，亚马逊就可以优先处理下游物流流程，例如订单拣选、发货准备等。当客户最终点击“购买”按钮时，包裹已经准备就绪，只需贴上标签即可发货。

但亚马逊的专利技术更进一步，它超越了单个订单，利用概率计算来精准定位整个客户群体。这使得亚马逊能够预测整个地区的购买行为。例如，假设某城市举办了一场体育赛事。比赛前一周，附近的仓库就开始准备参赛队伍的球衣。包裹上会贴上地址标签，标明收件人所在的城市或邮政编码区域。之后，这些物品会被运送到仓库，如有必要，会暂时存放在卡车上或分散的缓冲仓库中，直到预计的订单实际到达。接下来只需填写发货标签。然后，卡车就会出发，在收到订单后不久，将所需的球衣送到目的地。.

预测性仓储物流

无论是中央仓库还是本地缓冲仓库，快速发货的前提是顺畅的拣货流程。如果不想因延迟交付而失去时间优势，就需要高效的物流解决方案。而这正是小型电商零售商有机会在速度方面与西雅图巨头一较高下的关键所在。.

同样，该流程也采用主动管理。例如，如果运输系统或拣货机位于待拣选物品的存储位置附近，控制软件会根据分配给它们的作业计划，自动分配后续订单。其他选择标准可能包括车载位置传感器，例如 RFID 芯片或 GPS 设备。对于自主机器人，预判控制的工作原理是允许设备之间自主通信，并根据其当前位置或规划路线，决定哪个模块最适合拣选物品。.

但无论是软件控制还是自主运行，预测性规划都有助于高效协调仓库内的物流路线。不久前，货物还存放在传统的货架仓库中，需要人工取出并长途运输到工厂进行发货或生产；而如今，许多公司的仓库流程已经完全自动化且并行运行。.

这种自动化物流需要紧凑型存储单元，这些单元可以放置在拣货站附近，并提供高吞吐量。垂直缓冲存储系统因其尺寸小、拣货性能高，可能是一种理想的解决方案。.

运送至客户处

但如果包裹在送达客户途中被堵在路上，那么所有的算法、分散式仓库和最快的拣货速度又有什么用呢？大数据技术再次发挥了作用：交通流量被持续监控，司机始终能看到最佳路线。 哈索·普拉特纳研究所。他们最近开发了一套系统，可以将内部信息与公开的交通相关数据实时连接起来。该方案使物流公司能够获得精准的交通流量预测。该系统将用户自有货运车队的最新信息与当前的交通数据相结合并进行分析。这样，他们就能立即知道自己的卡车是否、在哪里、堵了多久，以及堵车对配送造成的延误程度。

但该系统功能远不止于此，它还能在交通中断实际发生之前进行预测。例如，如果GPS数据显示高速公路上的车辆数量不断增加，这可能预示着即将出现拥堵。同样，天气信息也可用于预测轮渡或飞机的起飞时间。这些信息有助于提前优化规划路线，确保客户在网上订购后几乎可以立即收到货物。.

作为一种替代方案，这家美国互联网巨头或许再次成为可能，因为它计划至少在中期内使用无人机直接进行空中配送。从该公司的角度来看，这无疑是一个利用无人机配送优化其Prime Now服务的绝佳机会。交通拥堵、道路拥挤或配送车辆停车位不足：这些都不会阻碍快速配送。.

公司管理层已经开始呼吁为无人机开辟专用空中走廊。这将允许送货无人机在60至120米的高度飞行，从而避免干扰空中交通。从技术上讲，无人机运输货物是完全可行的，不会出现重大问题。目前，包括加拿大在内的许多国家已经开始对无人机进行测试。目前最大的障碍是获得必要的监管审批。但一旦这些审批通过， Prime Air——下单后30至60分钟内送达——将不再是遥不可及的梦想。问题是，有多少顾客愿意为这项服务支付不菲的额外费用？但凭借其算法，亚马逊肯定已经有了答案。