塑料托盤作業非常大，最早的時分是保鑣運送貨品，值錢的東西從A點運到B點，其時運送的車輛就是馬車，最早是人力，這是物流的基地本質?，F在雖然工業社會在翻開，車輛有火車和輪船，可是塑料托盤和物流的基地本質是不變的，仍是把貨品從A點運送到B點。難點在哪里呢？就是“小散亂”。中國的卡車大多數集合在單個司機手里，自動化、信息化處理，社會化、規范化都存在較大疑問。從馬車過渡到轎車、火車，這是工業革命帶給咱們的利益，現在現已處在信息時代，將來，數據應當能夠改動這個作業的現狀，能夠經過數據處理現在作業存在的功率低下、小散亂的疑問。這個作業比較大，需求處理的疑問也很多。

首要，方位軌道是最基礎的數據，以此能夠剖析出超速、疲倦駕馭、駕馭時長、駕馭旅程等。再深層次的數據剖析，比方，A點到B點（例如從北京到上海），卡車常常走哪條路？這條路的旅程是多少？時速是多少？車輛數是多少？旅程傍邊的停留點有哪些？從高速公路處理有些取得這些數據，咱們就能夠幫忙運送公司或司機選擇方案他們選擇的旅程，費用是怎么的，時長是怎么的。這是最基本的數據剖析。

再者，咱們會依據運送大宗產品的數據，來預估大宗產品的報價，能夠跟影響報價的途徑協作。比方煤炭運送，咱們發現，平常從內蒙古鄂爾多斯到北京每天發車500趟，往后俄然有一天漲成了2000趟，那就會預判報價，北京煤炭報價要降價，由于供貨量大了。大數據剖析發掘對報價、商場、經濟會做出一定的猜測。

面對很多的疑問，傳統的憑閱歷、原封不動的處理方式與處置辦法現已無法應對，而跟著交通作業信息程度的繼續推動，海量的塑料托盤、物流數據被記載與存儲，形成了“塑料托盤大數據”，充分利用“塑料托盤大數據”，將能幫忙咱們實習處理塑料托盤、物流業遇到的難題。