11月11日晚八点，天猫“双11”的热卖正式开始。而刚开卖不久，不少网友便晒图分享自己的快递已经处于派送中，根本不给反悔的机会。而 #双11快递为何这么快#、#双十一快递包裹坐上高铁了# 的微博话题也迅速登上热搜，受到大家关注。
不瞒大家，小编的快递也在下单第二天早晨8点准时送到，充分诠释了什么叫“中国快递速度”。
事实上，今年我国的快递时效也在不断提升中。据国家邮政局监测数据显示，2023年第一季度快递服务全程时限为60.48小时，同比缩短4.09小时；2023年第二季度快递服务全程时限为53.99小时，同比缩短8.98小时。
而让快递服务快到极致，考验的是各大物流企业的物流运输管理能力。如何应对线上订单爆单给线下物流运转带来的压力，确保准时将商品送达消费者手中，要求各大物流企业进行模式创新和能力建设。
当然，在今年双十一的快递时效战中，各大物流企业都已经展现出他们强劲的实力。
那么，对于物流行业，“速度”之争或许将演进到下一阶段，也就是“比管理”。
面对愈发激烈的市场竞争，不断上升的物流成本，日益短缺的人力资源，如何利用更多的数字化技术解决传统的物流困局，以更低的成本，更少的时间，提供更多的运力服务成为亟待解决的问题。而背后，则是对物流大数据管理能力的迫切需求。
幸运的是，图数据库技术有机会助力物流行业实现全新的管理革命！
现代物流的发展中，数据源源不断产生。物流大数据是指现代物流在运输、仓储、装卸搬运、包装及流通加工等物流环节所产生的海量信息。对它们进行有价值的挖掘，能够达到提高物流效率、降低生产经营成本以及更好地满足客户需求的目的。
对物流大数据再细分，我们可以归类为“货”、“场”、“车”、“人”四大关键因子。如何高效发挥海量物流数据的最大效能同时做到组合赋能，成为物流管理创新升级的核心。
图数据库作为一种专门设计用于处理数据关系的技术，能够以图的方式存储和处理各类物流数据，包括订单信息、货物状态、仓库位置、配送网络等，从而能够关联四大要素，让现实世界中的万物以点边的形式呈现，从而提供了更高效的物流管理解决方案。
针对物流运输场景，物流企业能够基于图数据库技术实现全局视图的构建与分析。通过将物流网络、仓储设施、运输路径等元素抽象成节点，并利用边关系进行连接，物流企业可以全局梳理货物流转路径、仓储资源利用情况以及订单布局情况，并利用知识推理、智能图分析算法等方法，综合推荐满足要求的物流输送路径，辅助管理决策，从而更高效地实现实时的订单处理、仓库管理和配送路线优化，减少物流环节中的时间浪费和资源浪费。
依托物流全局图谱，物流企业能够基于动态更新的数据资源，按照不同的需求，利用各类图关联算法实时推理最优问题解决路径，高效辅助物流管理决策：
以物流路径成本优化为例，物流企业能够将地点、路径、交通工具，耗时等信息以关联视角建立到一张图内，并利用图算法计算时间限定内的最优路径，确保从海量的路径中快速匹配符合要求的成本最低路径，大幅降低物流成本。
此外，图数据库具备强大的扩展性和并行计算能力，成为处理大规模复杂物流数据的首选。面对双十一庞大订单量和快速时效要求，图数据库能够提供高效的数据存储和处理能力，为物流企业提供稳定而可靠的服务。
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总结
从机械化、自动化再到智慧化，我国物流行业始终在不断的发展中。我们期待，图技术能够成为物流业务的智慧引擎，驱动下一轮的物流管理革命！
