当前，数据已成为生产经营活动必不可少的新生产要素。近年来，烟草行业积极运用大数据、云计算等新技术，为数据赋能、让数据说话、用数据决策，数据的基础资源和创新引擎作用得到有效发挥。

2019年，中国烟草总公司印发《关于推进烟草行业智慧物流建设的指导意见》，提出打造“全面感知、数字驱动、智能管理、智慧决策”的行业智慧物流体系。结合供应链实际，烟草物流数据驱动可重点围绕干线运输资源配置、过程管控，库存与运输计划，终端服务及线路优化等方面进行探索。

资源配置驱动运输调度。通过以车辆匹配信息平台和APP形成的运力池大数据分析，结合烟草物流信息系统全面整合优化，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以实现良好匹配。基于大数据实现车货高效匹配，不仅能降低空驶带来的损耗，还能减少污染，可谓一举两得。

智能感应驱动风险管控。卷烟工业企业干线运输更多采用外包形式，虽然应用电子锁进行远程监控，但运输过程仍存在一定风险。在每台运输车辆上安装传感器设备，实时感知车辆位置、行驶状况、进出区域、司机驾驶行为等信息，可有效推进运输物流自动化、智能化，全面提升运输服务时效、安全管理和成本管理。

商品订单驱动仓储管控。运用零售客户库存、批零网配参数、商业企业库存、工业企业库存、在途物流数据、工商网配参数等数据，不断优化库存结构，降低库存成本。对以往销售数据进行建模分析，精准判断工商零安全库存，形成更加灵活的库存共享前置模式，实现生产销售、物流存储与市场供应的精准匹配，从供应决定需求向需求驱动供应转变。

过程监控驱动流程简化。商业企业卷烟分拣配送存在许多接口环节，单据人工录入、交接存在一定差错率和延迟性，相关档案管理工作较为繁重，通过单据挖掘数据信息更是难上加难。采用RFID、图像识别、视频监测等技术，实现物流、信息流的全过程管控。比如出库交接和送货交接环节采用电子签单和照片上传的方式，再如通过数据分析挖掘工作瓶颈，促进物流作业管理精益化、智慧化。

道路动态驱动线路优化。通过城市地图信息和配送网络信息的动态匹配，大数据系统可实时分析数十万种可能路线，最优化定制物流车辆行车路径，从而进一步提升配送效率和车辆装载率，减少配送车辆和配送人员。

设备监测驱动精准运维。卷烟仓储、分拣设备以及配套的动力、工控设备的维护维修是一项繁重的任务，通过传感器、物流监管平台等收集到的数据，可以精准监测设备运行情况，为及时进行预防性维修提供有效保障。