日本FBA物流在分拣操作中都是根据终端上收到的实时数据信息进行货物的清点、货品的拣配，但是这些分拣工作的路线都是由设计好的程序进行控制，较为缺乏机动性优化策略。因此，结合大数据技术对收到的实时订单信息进行提前的综合，根据综合信息在对如分拣车的位置、分拣运送能力等进行耦合分析，并在此分析过程中进行多方面因素的综合考虑，如订单商品的特殊性质、实时的订单需求等，再将遗传算法、蚁群算法结合其中，使得拣选车的行车路线达到高的效率，提升货品拣选的速度。
优化仓储库容量，日本FBA物流仓储是流动性较强的仓储类型，并且多数的商品都有自身的生命周期，商品的价格和需求也会随着时间的变化出现波动，体现出市场的生命周期。正常情况下，传统的物流仓储企业会通过市场调研、与客户沟通等各种方法与手段确定商品的各项波动，预判市场的走向，并最终确定仓库的储存量，但是这种调查分析会浪费大量的时间与人力，并且出现信息滞后的现象，影响最终的预判效果，影响物流仓储整体的效益。而通过大数据的应用能够克服这些缺陷，通过采集的实时数据，进行汇总分析，及时了解客户需求，准确把握市场走向。这能帮助物流仓储企业提升整体仓储容量的利用率，从而提升企业效益。
综上所述，日本FBA物流仓储蓬勃发展的今天，大数据技术的到来与应用不仅极大提升物流仓储的工作效率与企业效益，也为物流仓储的发展带来更多的可能性。本文对物流仓储大数据进行简单的介绍，并对大数据在物流仓中的智能单量预测、优化仓库布局、提升仓储作业人效、优化拣选车行车路线、优化仓储库容量的具体运用进行分析，希望未来的物流仓储大数据能够发展的更好。
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