快遞司機一天中幾乎有無數條路線可供選擇。對UPS這樣的巨頭來說，如果每位司機每天少開一英裏，公司便能省下5,000萬(wan) 美元。因此它利用大數據分析打造了一個(ge) 名為(wei) Orion的導航係統，可以在約3秒內(nei) 找出最佳路線。
　　在任何一天中，UPS的司機都有許多條快遞路線可以選擇。
　　或者換個(ge) 說法——UPS的司機在任何一天中，可以選擇的快遞路線的數目都是令人難以想象的。這絕不是誇張。
　　這家快遞公司的司機一般每天要送120至175次貨。在任何兩(liang) 個(ge) 目的地之間，都可以選擇多條路線。顯然，司機和UPS想要找到其中最有效率的那條。不過如此一來，事情就變得複雜了。
　　UPS利用組合數學的算法得出，以上所述的情景中所有可能的線路的總數，是一個(ge) 199位的數字。這一數字甚至大過了換算成納秒單位的地球年齡。
　　UPS的流程管理高級總監傑克?裏維斯表示：“這數字太大了，令人難以想象。你隻能從(cong) 分析學上得出一個(ge) 概念。”
　　對UPS而言，這是一項龐大的挑戰。不過他們(men) 有強烈的動力去實現路線最優(you) 化：如果每位司機每天少開一英裏，公司便能省下5,000萬(wan) 美元。
　　這家位於(yu) 亞(ya) 特蘭(lan) 大的公司是如何做的?他們(men) 研發了一個(ge) 名為(wei) Orion的係統，這是道路優(you) 化與(yu) 導航集成係統(On-Road Integrated Optimizationand Navigation)的縮寫(xie) ，也是希臘神話中獵戶座的名字。如果說現在有什麽(me) 大數據分析學上的成就的話，那就是它了。Orion的算法誕生於(yu) 21世紀初，並於(yu) 2009年開始試運行。該係統的代碼長達1,000頁，可以分析每種實時路線的20萬(wan) 種可能性，並能在大約3秒內(nei) 找出最佳路線。裏維斯表示：“起初，數學家們(men) 認為(wei) 可能需要15分鍾才能算出結果。所以他們(men) 很高興(xing) 。”
　　UPS正在公司全部的5.5萬(wan) 條北美快遞線路上裝配這一係統。到2013年底，Orion已經在大約1萬(wan) 條線路上得到使用，這讓公司節省了150萬(wan) 噸燃料，少排放了1.4萬(wan) 立方公噸的二氧化碳。公司計劃在2017年徹底實現該計劃。
　　根據高德納研究公司(Gartner)的分析師斯維特拉娜?西庫勒的說法，有兩(liang) 個(ge) “很不起眼的”行業(ye) 正在受到大數據的衝(chong) 擊，一個(ge) 是運輸業(ye) ，其中包括UPS這類物流公司，另一個(ge) 是農(nong) 業(ye) 。
　　西庫勒相信這一衝(chong) 擊會(hui) 波及很大範圍。西庫勒表示，可以看看通商航運業(ye) 的例子：澳大利亞(ya) 海事安全局(Australian Maritime Safety Authority)提供了實時的港口活動信息，船隻可以據此改變航速，節省燃料，讓港口服務費降到最低。海事局還使用了地理圍欄(一種動態的數字定位區域)來觸發和自動計算這些費用。她說：“通過公開數據，這一切都是透明的。”
　　西庫勒表示，導致這種轉變的不僅(jin) 僅(jin) 是大數據技術，移動設備和雲(yun) 計算在其中也扮演了重要角色。
　　她解釋說：“在收集信息、給司機實時提供數據上，移動性起到了重要作用。這不僅(jin) 是指移動設備，還包括卡車、飛機和輪船上的感應器。”
　　在提高運營效率的壓力下，UPS在20世紀90年代為(wei) 司機引入了手持設備。裏維斯表示：“我們(men) 必須在智能手機和網絡通信出現前就發明它們(men) 。”2008年，公司在運貨卡車上安裝了GPS追蹤係統，而Orion則建立在這一基礎上。
　　盡管想要取代在大陸上川流不息的汽車快遞不是件容易的事——總之，在亞(ya) 馬遜(Amazon)的無人機快遞正式得到使用前是這樣——但雲(yun) 計算的興(xing) 起讓初創公司更容易接觸到之前隻有大型企業(ye) 才能擁有的尖端技術。UPS理應走在前麵。
　　裏維斯表示：“對我來說，這就是分析技術和大數據的未來——不僅(jin) 僅(jin) 是告訴你發生了什麽(me) ，還能告訴你將要發生什麽(me) ，如何實時糾正它們(men) 。如果有個(ge) 係統可以智能到預測你的問題，並在它發生前予以解決(jue) ，那它就像福爾摩斯一樣了。看起來像千裏眼，但實際上不是。”
　　“把它變成現實還需要一段時間。不過這就是未來的景象。”