本书以项目式教学为核心，深度聚焦实际操作与应用，系统全面地阐述供应链物流大数据分析的基础理论、技术方法与多元应用场景。

本书精心设计六大核心项目，各项目由多项任务构成，有机融合理论知识与实操技巧，致力于培育学生的实践能力与创新思维。项目一围绕供应链与物流数据认知展开，详细解读两者的基本概念与融合路径，助力学生构建对供应链物流的宏观认知框架。项目二着重讲解大数据技术基础知识，深度剖析其在供应链物流领域的应用潜力，为后续学习筑牢技术根基。项目三聚焦供应链物流数据收集与数据清洗，对从数据收集到数据清洗的各环节进行细致讲解。项目四深入探索供应链物流数据分析技术，涵盖描述性与预测性数据分析方法，全面提升学生数据分析能力。项目五以丰富的实际应用场景为依托，生动展现了供应链物流大数据在库存管理优化策略、智能仓储与分拣策略优化中的显著作用。项目六深入探讨供应链物流大数据分析面临的诸多挑战，并提出切实可行的应对策略，帮助学生全面认识并妥善处理行业难题。通过本书的学习，学生将熟练掌握供应链物流大数据分析的核心技能，切实具备应用能力，精准契合现代物流行业对高素质技能型人才的迫切需求。

本书是为职业院校物流类专业量身打造的新型特色教材，也可作为物流业从业人员的参考用书。

目录

项目一物流数据分析基础认知1

任务1供应链与物流数据认知3

任务2物流与供应链中的数据分析内容及重要性16

项目二大数据技术基础及其在供应链物流中的应用25

任务1大数据概述27

任务2大数据在供应链物流中的应用潜力42

项目三供应链物流数据收集与数据清洗55

任务1供应链物流数据收集57

任务2供应链物流数据清洗74

项目四供应链物流数据分析技术85

任务1描述性数据分析87

任务2预测性数据分析101

项目五供应链物流大数据应用场景123

任务1库存管理优化策略125

任务2智能仓储与分拣策略优化145

项目六供应链物流大数据分析面临的挑战与对策163

任务1数据安全与隐私保护策略165

任务2数据质量管控与准确性保障措施180

供应链与物流中数据产生的关键环节

数据在供应链与物流各环节中起着关键作用，是企业决策的重要依据。党的十九届五中全会提出，发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。在供应链与物流领域，我们要积极落实这一要求，充分利用采购、生产、仓储、销售等环节产生的数据，通过数据分析实现科学管理和优化决策，推动供应链与物流的数字化转型，提高运营效率和质量。

在供应链与物流体系的复杂运作中，数据贯穿各个关键业务环节，这些数据不仅是企业运营状态的数字化映射，更是实现科学管理与优化决策的核心依据。

1采购环节数据

采购环节作为供应链的起始端，是大量关键数据产生的源头，其中供应商招标数据、原材料采购订单数据、合同条款数据等，从不同维度反映了采购成本与质量情况。

(1)供应商招标数据

供应商招标过程是企业筛选优质合作伙伴的重要途径，在此过程中产生的数据涵盖多个关键维度。投标价格数据直观反映了不同供应商的报价策略，企业对多家供应商投标价格进行横向对比分析，能够掌握市场价格的波动趋势，识别出具有成本优势的潜在合作方。例如，在某电子产品生产企业的芯片招标中，通过对比不同供应商的报价，发现部分新兴供应商凭借成本控制优势，在保证质量的前提下提供了更具竞争力的价格，从而为企业降低采购成本打开空间。供应商资质数据包括企业规模、生产设备水平、质量管理体系认证情况(如ISO9001认证)等，这些数据是评估供应商供货质量稳定性的重要依据。历史供货记录数据则包含过往订单中的产品合格率、交货准时率等，通过对这些数据的分析，企业可以判断供应商在实际合作中的履约能力与产品质量表现，如某汽车零部件企业在招标时，优先选择历史供货记录中产品合格率达99%以上且交货准时率高的供应商，有效保障了原材料质量。

(2)原材料采购订单数据

原材料采购订单数据详细记录了采购活动的具体执行情况。订单数量与采购单价的联动分析，能够帮助企业发现批量采购带来的成本节约空间。例如，某食品企业通过分析历史采购订单数据发现，当面粉采购量达到一定规模时，供应商给予的单价折扣显著提升，于是调整采购策略，将分散的小批量采购改为大批量集中采购，有效降低了采购成本。交货时间数据对于企业的生产计划与库存管理至关重要，若供应商频繁延迟交货，不仅会导致企业生产计划延误，增加临时采购成本，还会间接提高库存管理成本；而及时交货的数据反馈则有助于企业维持合理的库存水平，降低库存积压风险。

(3)合同条款数据

合同条款数据是采购管理的重要法律依据，其各项条款直接关联采购成本与质量。付款条件条款影响企业的资金使用效率与成本，如较长的付款周期可以缓解企业资金压力，但可能需要支付更高的采购价格；而提前付款折扣条款在优化资金周转的同时，降低了采购成本。质量验收标准条款明确了产品质量要求，严格的验收标准能够倒逼供应商提升产品质量，如某建筑企业在采购钢材的合同中，对钢材的强度、化学成分等质量指标制定了高于国家标准的验收标准，促使供应商改进生产工艺，确保了建筑工程质量。违约责任条款则对供应商的履约行为形成约束，若供应商出现质量不达标、延迟交货等违约行为，须承担相应赔偿责任，这在一定程度上保障了企业的利益，降低了因供应商违约带来的潜在成本增加风险。

2生产制造数据

从供应链协同生产的视角看，生产计划数据、设备运行参数、产品质量检测数据等共同构成了保障生产效率与产品品质管控的核心数据体系。

(1)生产计划数据

生产计划数据涵盖生产排程、物料需求计划等关键内容。科学合理的生产排程能够根据订单交付日期、设备产能、人员配置等因素，合理分配生产任务，避免设备闲置或超负荷运转，从而有效提升整体生产效率。例如，某家具制造企业通过分析订单交付时间与各生产线设备产能数据，运用智能排产系统优化生产顺序，将相似工艺的产品集中生产，减少了设备切换时间，使设备利用率提高了15%，生产周期缩短了10%。物料需求计划数据则通过精准计算生产所需原材料的数量与时间，实现与采购环节的高效协同，减少库存积压，降低库存成本。如某服装企业根据生产计划与历史用料数据，运用MRP(物料需求计划)系统精确计算面料、辅料的采购数量与时间，避免了因过量采购导致的库存积压，同时确保生产过程中原材料的及时供应。

(2)设备运行参数

设备运行参数包括设备的运行时间、故障率、生产速率、能耗等关键指标。通过设备运行时间与生产速率数据的结合分析，能够直观评估设备的实际产能与生产效率，若设备生产速率低于预期，企业可以通过技术改造、操作培训等方式进行提升。例如，某电子组装企业通过分析生产线设备的运行数据，发现部分设备生产速率较低是操作人员不熟悉新的操作流程造成的，通过组织专项培训，使设备生产速率提升了20%。故障率是设备维护保养的重要参考依据，通过对故障类型及发生频率的统计分析，企业可以提前制订预防性维护计划，减少设备停机时间，保障生产的连续性。例如，某汽车生产企业通过对冲压设备故障数据的分析，发现模具磨损是导致故障的主要原因，于是建立模具定期更换与维护制度，使设备故障率降低了30%。对设备能耗的分析可以帮助企业进行成本控制。

(3)产品质量检测数据

产品质量检测数据贯穿生产过程的各个阶段，包括原材料检验数据、半成品检验数据、成品检验数据。原材料检验数据能帮助企业在生产源头把控质量，避免不合格原材料投入生产导致的资源浪费与成本增加。例如，某食品企业对采购的面粉进行蛋白质含量、水分含量等指标检测，将不合格的面粉及时退回供应商，防止了面粉质量问题导致的面包口感不佳与产品召回风险。半成品检验数据有助于在生产过程中及时发现质量问题并进行修正，避免问题在后续工序中扩大化。如某机械制造企业在零部件加工过程中，对半成品的尺寸精度、表面粗糙度等指标进行检测，一旦发现不合格产品，立即进行返工处理，保证了最终成品的质量。成品检验数据则对产品质量进行最终把关，通过对成品进行全面检测，确保交付给客户的产品符合质量标准，维护企业的品牌声誉。如某家电企业对生产的冰箱进行制冷性能、能耗等多项指标检测，只有全部合格的产品才允许出厂销售。

3仓储物流数据

仓储物流环节是供应链中连接生产与销售的重要纽带，在其作业流程中产生了丰富的数据，包括入库数据、库存盘点数据、分拣打包数据，以及运输过程中的运单数据、车辆调度数据等，这些数据对于优化仓储物流运作至关重要。

(1)入库数据

入库数据详细记录了货物进入仓库的相关信息，包括货物的名称、规格、数量、生产日期、供应商、批次等。通过对入库数据的分析，企业能够优化仓储空间布局，根据货物的特性、储存要求及出入库频率，合理安排货物存放位置，提高仓储空间利用率。例如，某电商仓库通过分析商品入库数据，将体积大、重量重但出入库频率低的家电产品放置在仓库底层较远区域，将体积小、出入库频繁的日用品放置在靠近分拣区的黄金位置，从而提高仓库空间利用率。同时，入库验收环节的质量检测数据也为后续的库存管理和产品销售提供了质量保障，若发现货物存在质量问题，可及时与供应商沟通处理，避免不合格产品进入流通环节。

(2)库存盘点数据

库存盘点数据是企业掌握库存真实情况的关键。定期进行库存盘点，能够及时发现库存差异，避免库存账实不符导致生产缺料或销售断货问题。通过对库存周转率、呆滞库存占比等指标的分析，企业可以优化库存结构，降低库存成本。例如，通过库存盘点发现部分产品库存积压严重，而畅销产品库存不足，于是可以采取促销活动清理呆滞库存，并调整采购与生产计划，增加畅销产品的备货量，提高库存周转率，降低库存成本。

(3)分拣打包数据

分拣打包数据涉及分拣效率、打包质量等内容。高效的分拣策略和精准的打包操作，能够缩短货物出库时间，降低货物损坏风险，提升客户满意度。例如，某快递分拣中心通过分析历史订单数据，采用分区分拣、批量分拣等策略，结合自动化分拣设备，使分拣效率提高了30%。同时，通过对打包质量数据的监控，优化打包流程与包装材料，将货物运输过程中的损坏率降低了12%。

(4)运单数据

运单数据包含货物信息(名称、规格、数量)，运输路线，运输时间，运输成本，发货地，收货地等内容。通过对运单数据的分析，企业可以优化运输路线，降低运输成本。例如，某物流公司通过分析历史运单数据，发现部分运输路线存在迂回运输现象，于是通过重新规划路线，缩短平均运输里程，降低运输成本。同时，运单数据还可用于运输时效分析，及时发现运输延误等问题并采取措施解决，保障货物按时交付。

(5)车辆调度数据

企业可以根据车辆调度数据，结合运输任务需求，合理安排车辆类型、数量和发车时间，提高车辆使用效率。企业通过分析订单分布、货物的重量与体积、运输距离等数据，运用车辆调度优化算法，实现车辆的合理调配。可以通过对车辆调度数据的分析，采用拼载运输策略，将同一区域的多个小订单货物整合运输，提高车辆满载率，减少车辆空驶率，降低运输成本。

4销售与客户数据

在供应链销售终端，销售订单数据、客户退货数据、市场需求调研数据等是企业了解客户需求与市场动态的重要信息来源。

(1)销售订单数据

销售订单数据包含订单数量、产品种类、客户地域分布、订单金额、下单时间等信息。通过对销售订单数据的多维度分析，企业能够精准把握不同区域、不同客户群体的产品需求特点，优化产品组合和市场推广策略。例如，某化妆品企业通过分析销售订单数据发现，南方地区客户对清爽型护肤品的需求较高，而北方地区客户更倾向于滋润型产品，于是针对不同地区调整产品供应与营销方案，使销售额提升了18%。同时，对订单数量与时间的变化趋势分析有助于企业预测市场需求，提前做好生产和库存准备，避免市场需求波动导致生产过剩或供应不足。

(2)客户退货数据

客户退货数据包含丰富的产品质量和服务问题信息。通过对退货原因的分类统计，如产品质量问题(功能故障、外观瑕疵)、物流损坏、客户主观原因(不喜欢、冲动消费)等，企业能够有针对性地改进产品设计、生产工艺或售后服务，提升客户满意度和忠诚度。例如，某家具企业通过分析客户退货数据，发现家具尺寸与描述不符导致的退货占比较高，于是优化产品描述信息，并在下单环节增加尺寸提醒功能，使该原因导致的退货率降低了30%。

(3)市场需求调研数据

市场需求调研数据通过问卷调查、访谈、市场观察、大数据挖掘等方式收集，涵盖消费者偏好、竞争对手动态、市场趋势等内容。这些数据能够帮助企业及时捕捉市场变化，开发符合市场需求的新产品，调整营销策略。例如，某手机厂商通过市场需求调研发现消费者对手机拍照功能的需求日益增长，于是加大研发投入，推出具有高像素、多种拍摄模式的新款手机，迅速抢占市场份额；同时，通过对竞争对手产品价格、功能、营销策略等数据的分析，优化自身产品定价与推广方案，提高市场竞争力。

三、数据类型细分

在供应链与物流领域，数据类型丰富多样，根据数据的结构特点，可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，不同类型的数据具有各自的特点与价值。

1结构化数据

结构化数据是指具有严格的数据结构和固定格式的数据，如ERP(企业资源计划)系统中的订单编号、产品规格、库存数量、客户姓名、联系方式等，这类数据以表格形式存储在数据库中，遵循统一的标准和规范。在数据存储方面，结构化数据由于格式规范，能够高效地存储在关系型数据库(如MySQL、Oracle)中，利用数据库的索引、分区等技术，实现数据的快速存储与检索。企业在查询某一时间段内特定产品的订单数量时，通过在订单表中设置订单日期和产品编号的索引，能够在毫秒级时间内获取准确数据，大大提高了数据查询效率。在企业运营管理中，结构化数据是进行数据分析与决策的基础，通过对订单数据、库存数据、销售数据等结构化数据的统计分析，企业可以快速了解业务运营状况，如计算各产品线的销售额占比、库存周转率等关键指标，为制订生产计划、采购策略、销售政策提供有力支持。

2半结构化数据

半结构化数据是一种介于结构化数据和非结构化数据之间的数据类型，它没有严格的表格结构，但具有一定的自描述性，能够通过标签、标记等方式体现数据的逻辑关系，常见的格式包括XML(可扩展置标语言)、JSON(JavaScript对象表示法)等。物流节点生成的XML格式的运输状态报告，通过标签明确标识运输车辆编号、当前位置、行驶速度、预计到达时间等信息。JSON格式的客户反馈数据，以键值对的形式记录客户评价内容、评分、反馈时间等。对于半结构化数据的处理，通常采用专门的工具和技术。在数据存储方面，可使用NoSQL数据库(如MongoDB、CouchDB)，这些数据库能够灵活地存储和管理半结构化数据，无须预先定义严格的模式。在数据分析方面，通过XPath(XML路径语言)、JSONPath等查询语言，能够快速提取半结构化数据中的关键信息，进行进一步的分析与处理。例如，企业可以利用XPath从运输状态报告中提取延误车辆的相关信息，及时采取措施解决运输问题；通过JSONPath从客户反馈的数据中筛选出负面评价，有针对性地改进产品和服务。

3非结构化数据

非结构化数据是指没有固定结构、无法直接用传统数据库表结构存储的数据，包括物流车辆行驶记录仪的视频数据、客户评价的文本数据、社交媒体上的物流舆情数据等。虽然非结构化数据形式复杂，但其中蕴含着巨大的潜在价值。通过视频分析技术(如计算机视觉)对物流车辆行驶记录仪的视频数据进行分析，可以识别驾驶员的驾驶行为(疲劳驾驶、违规操作等)，为驾驶员安全管理提供依据。同时，分析车辆行驶过程中的路况信息，可以为优化运输路线提供参考。客户评价的文本数据包含客户对产品和服务的真实感受，通过自然语言处理(NLP)技术，如情感分析、关键词提取、主题建模等，能够挖掘出客户的潜在需求。例如，某电商平台通过对客户评价文本进行情感分析，发现部分客户对商品包装不满意，于是改进包装设计，提升了客户满意度。社交媒体上的物流舆情数据反映了公众对物流企业、物流服务的看法和态度，企业可以通过舆情监测工具，及时了解市场口碑，发现潜在的市场机会或危机。如某物流公司通过监测社交媒体舆情，发现消费者对绿色物流的关注度日益提高，于是推出绿色包装、新能源运输车辆等环保举措，提升了企业品牌形象。

前言

为贯彻落实党的二十大精神和党中央、国务院有关决策部署，按照《国家职业教育改革实施方案》《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》《职业教育产教融合赋能提升行动实施方案（2023—2025年）》《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》等有关文件要求，浙江华睿科技股份有限公司、中物联讯(北京)科技有限公司、济南大学、临沂职业学院牵头成立了“全国智能物流行业产教融合共同体”，并于2023年12月25日在临沂市人才中心举办成立大会。中国物流与采购联合会是“全国智能物流行业产教融合共同体”的指导单位，为共同体的运作提供政策指导和行业资源支持。“全国智能物流行业产教融合共同体”旨在进一步推动全国物流产业智能化、培养智能物流产业人才，促进全国物流产业技术升级、岗位升级，实现教育链、人才链、产业链、创新链有机衔接，打造产教融合发展品牌和政、校、企、行“命运共同体”，共同推动全国物流行业服务发展和内涵质量的提升。

2024年7月15日，“全国智能物流行业产教融合共同体”第一届理事会在宁夏职业技术学院召开，会上启动了智能物流现场工程师项目、智能物流系列教材项目和智能物流教学资源库项目，其中智能物流系列教材项目的组长单位确定为中国财富出版社有限公司。为此，中国财富出版社有限公司联合临沂职业学院、四川职业技术学院、四川长江职业学院、湖南现代物流职业技术学院、宁波职业技术学院、云南能源职业技术学院、四川顺丰速运有限公司、中物联讯(北京)科技有限公司等30多家共同体成员单位共同开发了“全国智能物流行业产教融合共同体共建教材”。本书是该系列丛书之一。

在大数据技术的驱动下，物流业正加速向智能化、数字化转型。大数据技术强大的数据处理能力，在提升物流效率和优化供应链管理中展现出巨大价值，成为行业变革的核心力量。然而，适合高职院校物流相关专业的大数据分析教材较为稀缺。为此，编写《供应链物流大数据分析及应用》一书，旨在为师生提供一部兼具系统性、实用性与操作性的专业教材。

本书以项目式教学为核心，设置六大项目，遵循“基础理论—实践应用—挑战应对”的逻辑，循序渐进引导学生掌握供应链物流大数据分析核心内容。每个任务由“任务目标”“知识图谱”“任务情景”“理论知识”“任务实践”“任务测试”等模块构成，通过项目任务式教学，深度融合理论与实践。在内容上，简化复杂的数学推导，聚焦Excel、Power BI等容易上手的工具，强化学生实操能力，契合职业教育教学规律。本书六大项目各有侧重：项目一构建供应链物流理论体系；项目二夯实大数据技术基础；项目三保障数据质量；项目四提升数据分析能力；项目五展现大数据实践价值；项目六探讨数据安全等行业挑战，助力学生形成全面认知。

本书借鉴和参考了国内外关于供应链物流大数据分析的相关书籍、专题研究报告等，并且结合编者的相关研究成果，对供应链物流大数据分析及应用做了较为系统的整合。本书由四川职业技术学院张强锋担任主编，四川职业技术学院李欣怡编写项目一，谭敬儒编写项目二，胡羿编写项目三，余佳编写项目四，兰聪、陈炯编写项目五，唐深兰编写项目六。本书参阅了国内外著作，在此向各位作者致谢！

在本书编写过程中，我们始终坚持理论与实践相结合，期望学生通过各项目的学习，既能掌握专业原理与技术，又能提升实操与解决问题的能力。期待本书成为职业院校物流教学的得力助手，助力学生成长为行业栋梁。受时间与水平所限，书中难免存在不足之处，恳请各位读者指正。