빅데이터 분석 기반의 라스트 마일 물류 모델 개발

김승욱

doi:10.20462/TeBS.2019.8.20.4.241

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김승욱 (평택대학교)

저널정보: 국제e-비즈니스학회 e-비즈니스연구 e-비즈니스연구 제20권 제4호

발행연도: 2019.8

수록면: 241 - 254 (14page)

DOI: 10.20462/TeBS.2019.8.20.4.241

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라스트 마일 배송이란 택배 및 물류업체가 상품을 개인 소비자에게 직접 전달하기 위한 배송의 마지막 프로세스를 뜻하며 유통 및 택배 업체에게는 최종 소비자에게 전달하는 개념까지 확장되었다. 라스트 마일배송과 관련된 프로세스에 드는 비용은 전체 배송 비용 중 53%를 차지하기 때문에 이 구간의 업무를 효율적으로 향상 시키면 물류 비용절감을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 빅데이터 분석과 혁신적 물류기술들을 분석하고 평가하여 라스트 마일 물류의 비용절감과 운영효율성을 높이기 위한 활용모델을 개발하였다. 문헌연구에서는 빅데이터 분석과 최근 혁신적 물류기술을 라스트 마일 배송에 활용하기 위한 다양한 연구들을 분석하고 이를 종합적으로 정리하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 빅데이터 분석과 혁신적 물류기술을 활용한 라스트 마일 배송을 효율적으로 향상시킬 수 있는 물류모델을 개발하였으며 물류산업 관련 전문가를 대상으로 직접 대면 인터뷰와 세미나 등을 통하여 물류 비즈니스에 적용가능한 주요 디지털 요소 6가지에 대한 활용 방안들을 제안하였다.

#Big Data Analytics #Last Mile Delivery #Logistics Technology #Transportation #Mobility #빅데이터 분석 #라스트 마일 배송 #물류 #물류 기술 #운송 #모빌리티

참고문헌 (24)

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삼정KPMG 경제연구원 / 2018 / 라스트 마일 딜리버리: 택배물류의 마지막 1마일 시장을 잡아라 :7~8

변대호 / 2019 / 한미간 스마트 물류를 대표하는 키워드 트렌드 비교연구 / e-비즈니스연구 20(3):3~20

Feldman R. / 1995 / Knowledge discovery in textual databases / International Conference on Knowledge Discovery(KDD-95) :112~117

Gonnade, P. / 2014 / Information extraction using text mining by keyword ranking and scoring / International Journal of Computer Sciences and Engineering 2(11):50~54

Heutger, M. / 2016 / Logistics trend radar

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