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物流大数据?大挑战?大机遇
物流领域发展近三十年 ，近年来面对诸多挑战 ，蕴含工资成本上升 ，人员排班限度增长、留才不易、电商物流畅润率降落、集中式促销方式导致的暴增货量。近几年来 ，物流业转型升级缓慢 ，从登载的征人告白来看 ，仍多以业务、理货人员、宅配司机为大量 ，较不足前瞻将来的数据分析、人为智能使用、无人机/自动运输 ，或是创新贸易模式的研发人力。
大数据的分析利用 ，欧美发展比我们早了七、八年 ，此刻慢慢着花了局 ，从欧美的经验能够知路 ，大数据不仅能协助降低物流作业成本 ，还能够创造新的营收起源 ，数据的整顿、分析 ，一向到最后建置神经网络模型起头运作 ，至少得花二年 ，在这个领域 ，越早投入 ，就越能看到显著成就。
物流中心经营不易 ，也相当耗费人力 ，因而必必要让作业人员的效益充份阐扬 ，所谓的充份阐扬 ，并非让每位作业人员每天都有做不完的工作；而是让作业人员的功夫 ，尽量做「有价值、有意思」的工作。
在物流中心内 ，「找器材」、「走路」这二种作为是对商品附加价值最低的 ，由于在物流中心内走再多路 ，若是无法让商品实时装车出货 ，物流中心就不会赢利 ，若何削减走路 ，牵扯到整体动线 ，以及料架、商品的最佳摆放地位。这些根基路理各人都理解 ，问题在于若何透过微型装置 ，能够日积月累地捉拿这些信息？
大数据的分析要花钱 ，所以最好选择可改善的领域是自己能够节造的。举例来说 ，就算我们知路均匀每辆货运车在码优等待卸货时均匀排放三公斤二氧化碳当量 ，我们也难以去逐一改善这些车辆的排气装置；反之 ，若是我们知路均匀每件退货处置睬耗掉物流中心八个工作幼时 ，或是均匀每位拣货人员每天在物流中心工作时要走15000步 ，就可深刻去分析其真正原因 ，由于这背后世表的都是相当大的改善效益。
处置大数据 ，使用传十足计学是一个步骤 ，但不见得是最好步骤 ，由于统计学中很多推论步骤 ，必须先如果「母体切合常态分配」 ，甚至抽样的样本间要齐全独立。然而在现今的电子商务环境 ，以及社群媒体的辅助下 ，消费者彼此间的下单采购行为不再是齐全独立 ，而是容易受到各类表在环境的影响（例如看到脸书直播 ，就会吸引社群同好急剧下单） ，传十足计理论的合用性会受到很大挑战。而目前对于大数据处置最佳的步骤令是神经网络(neural net-work) ，也就是将大量数据喂入神经网络模型 ，进而做出更好的逻辑推论 ，例如年轻人、年收入100万以下 ，是否会采办扫地机械人。
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