近年，大数据的相关技术方法在交通运输物流领域的应用越来越多，在车货匹配、运输线路分析、销售预测与库存、设备修理预测、物流中心选址等方面有着广泛的应用。

1.大数据技术可以改变运输资源匹配模式

物流运输行业具有车多货少的特点，供过于求，导致了运输卡车等待货物和交付货物的大部分时间被浪费，无形中增加了企业的经营成本。随着移动互联网、云计算、大数据等新技术的发展，物流信息平台迎来了新的机遇。目前，市场上出现了大量的车货匹配信息平台和移动端应用。例如，仅2014年，市场上就有200多个车货匹配应用。通过对车源信息和货源信息进行大数据分析，可以使车主的货物与货主的运力需求之间产生高效的匹配，从而降低货物运输车辆的返程空载率，减少资源浪费。此外，大数据技术还可以解决信息平台上无货或虚假供应的问题。

2.基于大数据技术的运输路线优化

UPS司机每天要递送120到175件货物。如果每位司机每天少开一英里，公司可以节省5000万美元。为了找到任何两个目的地之间最有效的路线，UPS使用大数据技术开发了“猎户座”系统（on-road integrated optimization and navigation），因为司机可以在多条路线之间进行选择，该系统可以实时分析20万条可能的路线，并在大约3秒内找到最佳路线。到2013年底，“猎户座”已经在大约10000条线路上使用，为公司节省了150万吨燃料和14000立方吨二氧化碳排放。

此外，UPS通过大数据分析，规定车辆在右路行驶到任何送货地点时都应避免左转。原因在于UPS通过大数据分析技术实现的左转增加了车辆事故风险，影响了其效率。到2012年，由于右转规则和其他改进，UPS已经节省了大约1000万加仑的燃料，减少了相当于5300辆汽车一年的排放量。

3.利用大数据技术预测销量和库存(www.daowen.com)

使用大数据技术通过分析类别可以确定哪些可以用来促进商品、商品用于排水，同时，根据以往销售数据建模确定当前安全库存商品，当库存接近安全库存时进行早期预警，及时不断优化库存结构，降低库存成本。

4.大数据技术可用于预测运输工具维护

车辆维修人员需要不定期对车辆进行检查，只在需要时根据数据分析进行检查，通过监控车辆的每个部件，UPS现在只需更换需要更换的部件，从而节省了维护成本。如使用无线远程信息处理系统在运载工具负载传感装置来检测特定部分的性能，如车辆运行状态、速度、方向、刹车和引擎，并收集多种指标反映卡车，的速度、行驶时间和油压，以有效降低成本，提高驾驶安全性。

5.物流中心选址应用大数据技术

物流中心选址的选址直接影响着物流中心活动的成本，所以物流中心选址必须充分考虑物流中心本身的特点、商品特点和交通条件等因素。而大数据分析技术可以很好地解决这个问题。