日本FBAの物流データの備蓄はビッグデータを生み出す根本であり、ビッグデータがその使い道を十分に発揮できるようにしている。物流倉庫データに含まれる範囲は広く、領域は広く、より複雑なデータ環境を有する。物流倉庫保管ビッグデータはビッグデータに関する理念、技術を用いてその中のデータの収集と応用などの問題を解決することであり、物流倉庫保管分野におけるビッグデータの重要な応用である。物流倉庫におけるビッグデータの運用はビッグデータの基本技術と手段のほか、物流倉庫における具体的な問題と現実環境を結合して相応の更新を行わなければならず、物流倉庫とよりよく結合することができ、双方が共通の進歩と発展を得ることができる。物流倉庫のビッグデータは現在の物流情報技術と物流倉庫のビッグデータを生成する源を結合して解析する必要があり、その主な応用は以下のいくつかの部分、倉庫のコストの制御、倉庫の在庫の制御、倉庫物流の入退場の登録及び検品サービスデータなどである。これにより、ビッグデータは物流倉庫に広く応用されており、各種データを全体的に計画するだけでなく、データ処理全体の効率を向上させることができ、倉庫作業とサービスの効率を効果的に向上させ、物流倉庫関連事業の発展を大いに推進することができる。
日本FBA物流倉庫におけるビッグデータ応用原則ビッグデータ技術の物流倉庫における応用は以下のいくつかの方面の原則に従う必要があり、倉庫システムの作業レベルと作業効率を全面的に向上させるために便利である。第一に、先着順サービスの原則。倉庫に保管されている商品は顧客が保管している商品に対して出庫入庫の時間があり、日本FBA物流倉庫管理では出庫要求の具体的な時間に基づいて倉庫商品の操作を行うべきである。しかし、異なる顧客の貨物は多くて雑であるため、事前にタスクの配置と時間計画、貨物の入庫と要求される時間を行い、サービスの優先度を決定する必要がある。第二に、貨物作業の頻度順序付けの原則。ビッグデータの分析及び過去の入出庫の具体的な状況に基づいて、具体的な時間帯の貨物の操作頻度の配列順序リストを統計的に整理する。リストは入出庫頻度の高低に基づいてソートされ、ソートが前であればあるほど、頻度の高い貨物は貨物管理計画の中で最も重要な地位を占め、優先的な行列にあるべきである。第三に、商品の優先執行権の原則。一部の商品は入庫前に特別な原因による需要があり、正常な入出庫操作前に注文上の特別な要求の特殊な要素に基づいて行うべきで、例えば出庫時間を優先するなど。そのため、このタイプの貨物は具体的な作業の中でまずこのタイプの等級の区分を行い、区分の順位に基づいて前後して他の要素と結合して入出庫実行を展開しなければならない。第四に、実行時間の最短最長原則。品物のタイプと数量の違いは異なる注文作業時間の長さをもたらし、そのため、一定時間内に各種類の品物の具体的な作業にかかる時間を統計し、統計した時間の長さに基づいてソートし、倉庫管理を行う際に操作時間を全体計画に考慮し、まず最短時間の品物を展開する。これらの原則はビッグデータ技術の応用を展開するかどうかにかかわらず遵守しなければならず、全体の物流倉庫作業の作業効率をある程度高めることができる。日本のFBA物流にはしかし、受注貨物の輸送状況を全体の供給時効などに考慮できないなどの欠陥もあるため、実際の状況に合わせて遵守し、応用しなければならない。
