日本FBA物流ビッグデータの倉庫保管における応用知能単量予測ビッグデータ技術の応用の重要な方向は知能単量予測である。企業が商品を在庫する際にまず考えなければならないのは、これらの商品の倉庫内と倉庫外での市場価値です。これらの数値の分析と予測には、自身の発展に合ったインテリジェントな単量予測システムを構築する必要があり、ビッグデータ技術の参加が必要である。インターネットの結合を通じて、ビッグデータは消費者の異なる季節における好み、消費習慣、消費重点をリアルタイムに知ることができる。これらのデータの収集と分析を通じて、最終的に消費者の消費需要を理解し、倉庫の価値を倉庫の価値より低くし、企業の利益を回復させることができる。同時に、ビッグデータの下で消費者の需要に基づいて、商品の物流は顧客の需要とよりよく同期することができて、これらの予測した物品を事前に消費者の周りの倉庫に輸送して、あるいは事前に輸送ルートを予測して、専門的な計画を行って、輸送効率を高めることができて、顧客の物流業務に対する満足度を高めることもできます。
日本FBA物流はそれをより合理的にし、コストを効果的に節約し、資源の合理的な利用を促進する。倉庫レイアウトには主に次の2つの次元があります。次元は、各倉庫にどのタイプの荷物を置くべきか、倉庫間の開梱率が高い問題をどのように解決するかです。もう1つの次元は、さまざまな商品が同じ倉庫にどのように置かれているのか、どの商品が一緒に置かれているのが適切なのかということです。したがって、この2つの次元を解決するには、ビッグデータ技術の参加が必要です。従来の物流倉庫データの収集と分析を通じて、異なる地域の貨物源、異なる入庫時間の貨物、異なる出庫時間の貨物などに基づいてデータを整理し、ソートすることができる。これらの分類と順序付けは、倉庫内の貨物のレイアウト、および各倉庫内でどのように貨物を合理的に配置するかについて重要な参考になります。倉庫は貨物の分類に基づいて全体的に配置し、それから貨物の出入りの頻度に基づいて合理的な配置位置を確定しなければならない。移動中の貨物については、全体の作業量をできるだけ減らすために、輸出に近い場所に手配しなければならず、貨物は先進的な先出しの原則に従って手配しなければならない。倉庫内には、他の貨物の操作に支障を来さないように、臨時配置タスクのある貨物を置くための臨時転換区も設置しなければならない。これらの仕事の合理的な手配、および倉庫の科学的な配置は、すべてビッグデータ技術の収集と整理に頼ることができて、倉庫の各種類の貨物の合理的な手配のために理論とデータの根拠を提供して、大いに仕事の効率を高めただけでなく、倉庫の空間資源の利用率を高めました。
