摘要：近年来，随着绿色发展的各政策的出台，我国生态面貌不断改善，但木材资源仍十分短缺，加之新政策对自然林商业采伐的禁止，我国木材对外依存度会越来越高。所以靠近自然林建设的木材配送中心将不再适合。与此同时，在大数据飞速发展的背景下，电商对于区域木材物流配送的要求也越来越高。物流配送中心是木材流通过程中的关键节点，配送中心的选址对物流成本、在途时间影响巨大，一个好的配送中心选址决策可以使得木材在汇集、中转、配送的过程达到最少的费用和时间。
本文旨在探讨某地区区域木材物流状况，并根据实际情况选择相应算法进行木材物流配送中心的选址，以达到对木材运输过程中的物流成本、服务的优化。同时，对于紧跟时代的大数据技术，本文将尽可能地探讨大数据技术在配送中心选址过程中可应用之处，并给出自己对于利用大数据技术协助选址工作的看法。
关键词：大数据；木材；物流配送中心；选址研究
一、引言
随着大数据的迅猛发展，电商对于木材物流中的物流成本及服务水平的需求越来越高。木材物流配送中心，作为木材流通过程中的关键一环，对物流成本、物流在途时间起着决定性的作用。一个好的配送中心选址，可以使木材在汇集、中转、配送过程中达到最低的费用和时间，提升企业利润的同时也提升了物流服务的水平。
由于用户在线购物数量增长迅速，物流需求量的变动较大，历史数据的可参考性降低。此时，若仍只采用历史数据进行分析，偏差较大。利用大数据成熟的数据获取、存储、组织、分析和决策能力，处理物流领域内来自于传感网络、移动互联网、社交网络的半结构化和结构化数据，实现物流内所有信息的分析、处理、预测，推动大数据在物流配送中在选址优化方面的应用，达到促进物流资源有效整合、提高物流配送效率、降低物流配送成本的目的才是今后配送中心选址问题研究发展的趋势[1]。
同时，根据林业“十三五”规划，我国林业发展以生态建设，维护森林生态安全为主要方向，2017年我国全面停止天然林商业性采伐，预计木材供需缺口将新增4000万立方米左右，这些缺口将主要依靠进口木材来弥补。截至目前，我国商品木材贸易量已超过1.6亿立方米，据中国木材与木制品流通协会预测，未来较长时间内进口木材将成为我国商品木材的主角，占比将超过80%，国产木材将进一步退出流通领域，木材行业结构性矛盾日益突出，进一步影响木材行业的健康可持续发展[2]。因此，紧邻天然林而建设的木材物流配送中心将完成其使命并退出历史舞台，而木材物流市场将出现一批因此而造成的配送中心空缺。因此，建立新的木材物流配送中心刻不容缓，基于大数据的区域木材物流配送中心选址研究对于木材物流发展具有重要意义。
二、国外研究现状
目前，国外关于配送中心选址问题的研究已经有长达60多年的历史，模型的选择大概有3类：连续性模型、离散型模型、德尔菲专家咨询。作者Donald Waters [3]在1999年由CRC出版社出版的著作Global Logistics and Distribution Planning中，以及作者Ronald H.Ballou [4]1999年在由Prentice Hall出版的著作Business Logistics Management 中从物流网络规划的角度分析了作为网络节点的物流中心选址问题。作者龚延成[5]在2008年IEEE国际会议中，发表了题为“Multi-facility location model with timeliness constrains of logistics distribution centers”的会议论文，通过多目标决策方法解决配送中心的多设施选址问题。作者Adelheid Holle，Ilaria Mariotti[6]在2018年的期刊Networks and Spatial Economics第18卷（2）中发表了文章“The Geography of Logistics Firm Location: The Role of Accessibility”，使用地理参考公司级数据以及运输基础设施的详细信息，以调查了西班牙物流公司的地理位置。关于大数据，首个运用大数据的医药卫生科研中在英国的牛津大学成立。在美国，一个大数据科学技术科研中心（ISTC）在麻省理工学院（MIT）的计算科学与人工智能实验室建成，主要研究方向是企业数据计算、医药科学发明以及用户体验设计等。IBM自2005年起陆续收购了超过30家与从事大数据分析的企业，花费超过160亿美金，并且，IBM与全球上千所名校建立合作关系，研究大数据的行业应用和大数据解决方案。
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