3、大数据分析

大数据和系统算法息息相关，我们在配送过程中的每一个信息节点都会被系统存入后台数据库，便于人员管理、监控和分析，企业管理人员可提前预知数据变化，调整业务方向。

大数据的作用不可小觑，它一方面连接用户，通过更好得满足用户多样化需求，提升配送服务体验，从而促进业务提升；另一方面连接供货方，使供应链物流深度优化，提升管理水平和运营效率。

大数据分析具体可帮助企业实现业务数据分析、辅助决策或终决定战略方向，如：根据用户大数据分析，能预测城市各片区的主流单品的销量需求，提前在各站点进行预先发货等措施。

商品：商品和物流学的“物”的概念是互相包含的。商品中的一切可发生物理性位移的物质实体，也即商品中凡具有可运动要素及物质实体要素的，　都是物流研究的“物”，有一部分商品则不属于此。因此物流学的“物”　有可能是商品，也有可能是非商品。商品实体仅是物流中“物”的一部分。　

物品：是生产、办公、生活领域常用的一个概念，在生产领域中，一般指不参加生产过程，不进入产品实体，而仅在管理、行政、后勤、教育等领　域使用的与生产相关的或有时完全无关的物质实体；在办公生产领域则泛指与办公、生活消费有关的所有物件。在这些领域中，物流学中所批之“　物”，就是通常所称之物品。

1、传统物流与现代物流的不同，在于已突破了商品流通的范围，把物流活动扩大到生产领域。物流已不仅仅从产品出厂开始，而是包括从原材料采购、加工生产到产品销售、***服务，直到废 旧物品回收等整个物理性的流通过程。

2、这是因为随着生产的发展，社会分工越来越细，大型的制造商往往把成品零部件的生产任务，包给其他性制造商，自己只是把这些零部件进行组装，而这些性制造商可能位 于世界上劳动力比较便宜的地方。

3、在这种情况下，物流不但与流通系统维持密切的关系，同时与生产系统也产生了密切的关系。这样，将物流、商流和生产三个方面边结在一起，就能产生更高的效率和效益。

五、众包整个供应链服务模

式这种服务模式主要提供的是供应链综合。由点及链，纵向挖掘，上下延伸，开发出多项增值业务。一般而言，这种服务模式规模很大，而且面面俱到，但也正因为如此，缺乏创新。

六、卖产品模式

这种模式主要适用于物流软硬件设备提供商。物流行业发展到今天，我们越来越认识到信息化的重要作用。但是行业内企业之间缺乏标准化，这就造成产品的差异化越来越大，***维护变为一道难题。软硬件结合是必需，但是怎样标准化有待解决。