分销和生产网络在运输大量产品时面临许多挑战。随着运输和直接交付的兴起，他们迫切需要新的方式来优化运输和存储的物流。在过去的几年中，许多企业一直在尝试利用大数据来克服这些挑战。这是通过数据处理方面的新改进而逐渐实现的，这就是为什么分发网络迅速切换到大数据以满足其需求的原因。以下是一些有关如何利用大数据的示例。 

路线优化

在物流和供应链管理流程中，大数据用于路线优化。这是物流方面的一项重要改进，使工作变得更加轻松。由于物流通常涉及到长途运输大量产品，因此拥有一个包含所有相关数据的有组织的系统将非常有帮助。使用常规数据使用时，只要显示的数据不一致，就会出现瓶颈。这会显着降低效率，同时还会降低服务质量。 

使用大数据，您可以找出瓶颈的来源，并利用数据创建防止瓶颈的途径。同时，系统随后可以创建此框架内可能的短路径。这导致运输和燃料方面的成本降低。目前正在进行研究以确定这些系统的效率，但毫无疑问，它们为许多企业的物流提供了优势。

仓库管理

随着电子商务的迅猛发展，物料搬运行业不得不适应大量客户和业务合作伙伴的涌入。每个希望增加其客户群并看到新的成功水平的零售企业都在进入电子商务市场。当它是如此容易获得时，也就不足为奇了企业旨在扩大其市场。

但是，这使许多仓库难以适应。处理大量货物是后勤上的噩梦，仓库企业发现很难协调来自不同位置的所有不同货物。 

保持库存成为一项特别困难的任务。当某件商品缺货时，客户可能会求助于竞争对手，而不是等待重新入库。大数据使企业能够快速适应，以在产品需求量很大时迅速识别潜在的短缺。它还可以帮助他们在人员甚至发现某件物品丢失之前就可以快速补货。

高效运输

运输大量产品需要克服一系列挑战。当您必须考虑产品和供应的跟踪时，运输项目的物流变得非常复杂。在大数据的帮助下，企业可以跟踪其整个旅程中发送的每个货物。这样，他们可以通知消费者和业务合作伙伴当前的装运状态以及何时到达。

大数据可以帮助企业更好地与运输服务进行实时合作。当两方能够利用正确收集的数据来将货物与他们的位置进行匹配时，在两方之间很少出现沟通不畅的情况。零售商与具备处理和处理大数据能力的企业合作时，便能够为客户提供服务。这就是为什么许多人在转向尚未适应信息处理这种快速变化的本地业务之前，会求助于General Carrying等物流专家的原因。利用运输公司的实时见解，供应商可以快速处理数据并根据其订单采取相应行动。

易腐货物的交付

配送物流的一个特别困难的部分是易腐货物的运输和存储。这些产品的货架时间有限，这就是为什么需要格外小心地将它们存放在特定的环境中以使其使用寿命更长的原因。对于许多运输和处理它们的企业来说，据了解，由于不适当的存储或后勤错误，一定比例的货物将丢失。缺少交货期限和产品处理不当将很快导致它们灭亡，而且这种情况经常发生，足以引起人们的注意。

通过使用大数据，企业可以快速应对运输过程中发生的错误。当您可以跟踪产品并根据其需求组织产品时，查找紧急存储变得容易得多。利用传感器来跟踪准确的时间和货物的登录时间。如果运输不足并且易腐货物的质量下降，企业可以迅速做出反应并发送新货物。这为客户提供了理想的服务，并保护了他们免于因手中的物品而变质。他们将不再需要订购新产品，也无需退款。

结论

大数据正在缓慢地帮助变革配送物流，而企业正在迅速注意到这一点。在接下来的几年中，不使用大数据来分发产品和服务的业务将是罕见的。为了使消费者和业务合作伙伴满意，企业必须学习正确地使用大数据进行运输。尽管拥有所有价值，但只要您有合适的资源和人员来处理大数据，它就容易实现。沟通是大数据管理的关键方面，如果企业要应用大数据，则需要进行沟通。