浅析大数据模型和算法在企业生产和物流领域应用摘要：大数据及其相关技术是目前全社会关注的热点问题，文章介绍了大数据的概念，分析了大数据给行业和企业带来的利益，重点分析大数据技术中的重要模型和算法及其应用，随后在生产和物流领域介绍了大数据的模型和算法在企业的应用进展，最后给出相关建议。关键词：大数据；模型；算法；生产；物流：F253.9文献标识码：AAbstract：Bigdataanditsrelatedtechnologiesarethehotissuesofwholesociety，thisfirstintroducesconceptofbigdata，thenanalyzesthebenefitwhichbigdatacanbringtoindustriesandenterprises，andemphasizestheapplicationsofmainmodelsandalgotithmsofbigdata，thenanalyzestheprogressofapplicationofbigdatamodelsviatheangleofproductionandlogisticsfields.Keywords：bigdata；model；---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---algorithm；production；logistics大数据是近年来学术界和产业界共同关注的热点问题，2015年5月国务院下发的《中国制造2025》规划中将大数据作为未来十年发展的重点方向之一，目前国家工业与信息化部正在着力编制“国家大数据发展十三五规划”。这些动作都表明大数据在我国有着广阔和巨大的发展空间，并且将受到国家产业政策的长期重点扶持。2014年，我国软件业务收入为3.7万亿元，其中数据处理和存储类服务实现收入6834亿元，同比增长22.1%，占全行业比重为18.4%。大数据已经在金融、通信、交通、制造、医疗等各个领域开展较多应用，并将成为制造业转型升级和提升竞争力的关键要素。1大数据简介目前学术界并没有对大数据有一个明确严谨的定义，只是一般来说，如果一个行业或者企业能够产生大量的数据，一般就称之为“大数据”。从技术层面理解，大数据的“大”一般体现在以下几个层面：（1）存储介质大，对于大数据而言，一般的桌面级电脑的硬盘已经远远不能满足需求，往往需要大型的磁盘阵列等进行存储，同时由于大数据行业每天都---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---在产生大量的数据，因此对于大数据的压缩、备份等方面均提出了比较高的需求；（2）处理能力强大，随着数据量的攀升，对于处理系统技术的要求是呈几何数量提升的，例如新浪微博需要为千万级用户实时快速计算并刷新关注、粉丝、微博的计数，并对用户及时通知新消息等，这些都需要极高的处理能力；（3）多样化，大数据可能是非常规整的各类数据，也可能不是规整的数据，例如非结构化的自然语言等，这些也给大数据的处理和利用带来了技术上的难度。目前在国内，数据分析和挖掘领域做得比较好的还是在通讯、金融、互联网等行业，主要作为传统行业的制造型行业，在大数据方面的应用还是比较少的，或者至多是处于起步阶段。下面我们首先看看大数据能给行业和企业带来什么？2大数据能给我们带来什么？根据“大数据”概念的提出方――美国IBM公司的构想，大数据将主要在四个方面给我们带来收益：2.1节约成本可以运用大数据技术有效地节约成本，这一点在生产型企业表现得比较突出，例如美国GE公司在飞机制造中利用大量分布在飞机涡轮上的传感器上---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---传回的实时数据进行分析，从而有效地预测飞机叶片上何时会产生裂缝。另外一个著名的案例是美国UPS公司在公司的送货车安装了4.6万多个远程信息感应器，用来传送速度、方向、刹车以及行驶表现数据，公司对这些大数据进行分析以优化货物的运送路径。在国内也有一些企业采用大数据技术来降低生产成本，例如北京、广东的数家生产型企业利用IBMSPSS的“预测性维护”模块来智能预测设备的最佳维护时间，从而有效地降低了企业的生产成本。2.2有效地缩短计算时间在大规模生产和运营的过程中，有很多数据需要及时刷新、分析和利用，采用常规技术和手段计算时间比较慢，无法达到生产和运营的要求，因此需要参与创新的大数据技术来缩短计算时间，例如某印刷企业对商品的打折定价最优化的计算，原来需要27小时才能做完，采用大数据技...