自進(jìn)入大數據時(shí)代以來(lái)，大數據就在悄然改變車(chē)貨匹配、銷(xiāo)售預測與庫存、供應鏈協(xié)同管理、運輸線(xiàn)路分析、設備修理預測等方面的內容，使國際快遞物流人的思維方式發(fā)生了很大變化。 近年來(lái)，國內的大數據研究、應用與發(fā)展取得了顯著(zhù)成效。未來(lái)，大數據將成為現代社會(huì )基礎設施的一部分，對于國際快遞物流行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數據將像公路、鐵路、通信網(wǎng)絡(luò )、港口、水電一樣成為基礎設施，但大數據不會(huì )因 為使用而貶值。現如今，在很多人看來(lái)，國際快遞物流行業(yè)仍是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最后一塊未開(kāi)墾之地，大數據在這方面的應用仍未落到實(shí)地。所以，將大數據引入國際快遞物流領(lǐng)域意義非凡。那么，對于傳統國際快遞物流來(lái)說(shuō)，大數據的引入究竟能為 其帶來(lái)何種變革呢? 

1.大數據與變革車(chē)貨匹配 

      每個(gè)國際快遞物流園區都有很多信息部，園區的停車(chē)場(chǎng)停放著(zhù)很多閑置的運輸車(chē)輛，有些FBA頭程物流車(chē)輛往往要等2~3天才能完成配貨，造成了嚴重的資源浪費。面對這種情況，車(chē)貨匹配的信息平臺與App應運而生，且不論車(chē)貨匹配產(chǎn)生了多少數據，僅大數據沉淀就需要耗費很長(cháng)一段時(shí)間。車(chē)貨匹配產(chǎn)生的數據經(jīng)過(guò)運力池分析后，標準的公共運力與人們對專(zhuān)業(yè)運力的個(gè)性化需求可以有效匹配，同時(shí)與企業(yè)信息系統相結合也能實(shí)現全 面整合與優(yōu)化。 通過(guò)大數據讓車(chē)輛與貨物實(shí)現高效匹配，不僅能減少車(chē)輛空駛產(chǎn)生的損耗，還能實(shí)現節能減排，一舉多得。隨著(zhù)大數據的廣泛應用，公共信息平臺缺乏貨源或貨源信息不實(shí)等問(wèn)題能得以有效解決。但目前，國 內專(zhuān)注于車(chē)貨匹配的平臺型企業(yè)仍處在探索階段，車(chē)貨匹配效果不佳， 運作乏力。

2.大數據與優(yōu)化運輸路線(xiàn) 

     UPS國際快遞在使用大數據優(yōu)化運輸路線(xiàn)方面做出了有益示范，具體分析如下：UPS國際快遞的配送人員無(wú)須自己設計最優(yōu)的配送路線(xiàn)， Orion漿統可實(shí)時(shí)對20萬(wàn)種可能的配送路線(xiàn)進(jìn)行分析，在3秒鐘之內找到最佳的配送路線(xiàn)。通過(guò)大數據分析，UPS國際快遞做出了如下規定： 卡車(chē)不能左轉，以縮短行駛過(guò)程中的等待時(shí)間。未來(lái)，UPS國際快遞將使用大數據對快遞員行為進(jìn)行預測，以及時(shí)糾正其錯誤行為，降低問(wèn)題發(fā)生的頻率。 通過(guò)對大數據的運用，國際快遞物流運輸效率將得以大幅提升，國際快遞物流企業(yè)之間的溝通、交流將變得更加便利，國際快遞物流配送路徑將實(shí)現優(yōu)化。所以，UPS國 際快遞的配送人員寧愿繞圈也不愿意左轉的做法聽(tīng)起來(lái)不可思議，實(shí)際上 真的節省了配送時(shí)間、降低了油耗。以往的數據顯示，UPS國際快遞的配 送人員貫徹公司盡量避免左轉的策略，不僅減少了行駛路程，還使配送的 包裹數量增加了350000件。 3.大數據與預測銷(xiāo)售和庫存 通過(guò)改變互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與商業(yè)模式，從生產(chǎn)者到顧客的供應渠道也能 得以有效改變，這一改變從時(shí)間、空間兩大層面為國際快遞物流業(yè)新價(jià)值的創(chuàng )游 奠定了基礎。利用大數據對庫存結構進(jìn)行優(yōu)化，使庫存成本不斷下降， 對商品品類(lèi)進(jìn)行有效分析，系統可對促銷(xiāo)商品、引流商品進(jìn)行精確劃分。 同時(shí)，系統還能以現有的銷(xiāo)售數據為依據進(jìn)行建模分析，以對商品的安全庫存做出科學(xué)判斷，及時(shí)發(fā)布預警。這樣一來(lái)，系統無(wú)須再以往年的銷(xiāo)售情況為依據對當前的庫存狀況進(jìn)行預測，可以降低庫存，提升資金借助不斷變化的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，全國國際快遞物流業(yè)布局可實(shí)現有效調整。國際快遞物流企業(yè)無(wú)須再在全國范圍內布局配送中心，整個(gè)國際快遞物流配送模式將從用戶(hù)提交個(gè)性化訂單向上推移，發(fā)生顯著(zhù)改變。過(guò)去供給決定需求的模式將被徹底改變，今后更多的是從需求倒推供給，以需求模式為依據對供給點(diǎn)進(jìn)行設置。這就是大數據時(shí)代帶來(lái)的變革。