日本FBA物流はピッキング作業において、端末で受信したリアルタイムのデータ情報に基づいて荷物のピッキング、商品のピッキングを行っているが、これらのピッキング作業のルートはすべて設計されたプログラムによって制御されており、機動性最適化戦略に欠けている。そのため、ビッグデータ技術を結合して受信したリアルタイム注文情報を事前に統合し、総合情報に基づいて選別車の位置、選別輸送能力などを結合分析し、この分析過程で注文商品の特殊な性質、リアルタイムの注文需要などの多方面要素の総合的な考慮を行い、遺伝アルゴリズム、アリ群アルゴリズムを結合し、選別車の走行ルートを高効率にし、商品選別の速度を向上させる。
倉庫容量を最適化し、日本FBA物流倉庫は流動性の強い倉庫タイプであり、多くの商品には独自のライフサイクルがあり、商品の価格と需要も時間の変化に伴い変動し、市場のライフサイクルを体現している。通常の状況では、伝統的な物流倉庫企業は市場調査、顧客とのコミュニケーションなどの各種方法と手段を通じて商品の各変動を確定し、市場の行方を予測し、最終的に倉庫の貯蔵量を確定するが、このような調査分析は大量の時間と人手を浪費し、しかも情報が遅れる現象が現れ、最終的な予測効果に影響し、物流倉庫全体の利益に影響を与える。ビッグデータの応用を通じてこれらの欠陥を克服し、収集したリアルタイムデータを通じて、まとめて分析し、顧客の需要をタイムリーに理解し、市場の行方を正確に把握することができる。これにより、物流倉庫企業が全体の倉庫容量の利用率を向上させ、企業の利益を向上させることができる。
以上のように、日本のFBA物流倉庫が盛んに発展している今日、ビッグデータ技術の到来と応用は物流倉庫の作業効率と企業利益を大幅に向上させるだけでなく、物流倉庫の発展にもより多くの可能性をもたらしている。本文は物流倉庫におけるビッグデータを簡単に紹介し、そしてビッグデータの物流倉庫における知能単量予測、倉庫配置の最適化、倉庫作業者の効率向上、選別車の走行ルートの最適化、倉庫倉庫容量の最適化の具体的な運用に対して分析を行い、未来の物流倉庫におけるビッグデータの発展のより良いことを望んでいる。
