『大数据』大数据正在改变物流的本质，我们正处于风口浪尖
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本文转载自物流指闻 ， 原作者曾志宏 ， _本文原题《大数据如何优化供应链》 。 经亿欧编辑 ， 供行业人士参考 。
如果疫情已经到了拐点 ， 相信我们每个人都意识到 ， 这场危机带给我们各行各业的挑战都是巨大的 ， 作为物流人 ， 如何提高物流效率 ， 把最合适的货物以最快的速度交到最需要的人手上 ， 如何做到成本最优 ， 资源最小 ， 如何持续改进 ， 不断优化 ， 如何数字化 ， 让我们操作人员和管理人员了然于胸？我们可能要借助大数据和物流分析了 。
01
什么是物流分析？
物流分析是一个术语 ， 用于描述组织的分析程序 ， 以分析和协调物流和供应链功能 ， 以确保及时 ， 经济高效地平稳运营 。 物流行业是可以充分利用大数据和商业智能（BI）的行业 ， 每天处理的所有货物 ， 重量 ， 尺寸 ， 联系方式或退货的巨大流量 ， 产生了大量必须管理的数据 。 你们处理数据方法正确吗？还有潜力仍未开发吗？这些都是本文和朋友探讨的内容 。
02
物流分析软件的好处
运输流程的智能信息可以提供新的成本优化杠杆 ， 决策达到一个全新的水平 ， 可以实时或几乎实时地管理信息流 ， 并可以使用专业的物流仪表板（Logistic Dashboard）创建有关交互式报告 。
利用创新的物流分析 ， 将您的物流数据转化为有意义的见解 ， 目的是改善您的业务绩效 ， 有以下功能：
1.进行详细的成本效益分析以提高您的盈利能力
【『大数据』大数据正在改变物流的本质，我们正处于风口浪尖】2.简化您的供应链 ， 同时增加运营能力
3.优化准时交货以确保客户满意度
4.根据实时数据制定重要的业务决策
5.借助预测分析来估计未来的瓶颈和高峰
适当地管理物流分析也将减少运输错误 ， 它将使您开发新的标准和物流KPI ， 以评估运输经验（时间范围 ， 交付成功 ， 退货等） 。 在竞争激烈 ， 客户需求量很大的行业中 ， 控制和了解所有物流数据将对您的日常业务活动产生重大影响 。
03
物流中的大数据优化供应链的5个示例
大数据正在革新许多业务领域 ， 而物流分析就是其中之一 。 物流的复杂性和动态性 ， 再加上对许多可移动设备的依赖 ， 这些设备会在供应链的任何地方造成瓶颈 ， 使物流成为大数据的理想用例 。
例如 ， 大数据可用于优化路由 ， 简化流程 ， 并为整个供应链提供透明性 ， 从而使物流公司和船运公司都受益 。 在我们的研究中 ， 有98％的3PL表示 ， 改进的数据驱动型决策“对于未来供应链活动和流程的成功至关重要” 。 此外 ， 接受调查的81％的托运人和86％的3PL表示 ， 有效使用大数据将成为“其供应链组织的核心竞争力” 。
但是大数据需要大量高质量的信息源才能有效地工作 。 所有这些数据从哪里来？应该包括：
1.来自操作系统的传统企业数据
2.来自传感器 ， 监控器和预报系统的交通和天气数据
3.车辆诊断 ， 驾驶方式和位置信息
4.金融业务预测
5.网站浏览模式数据
6.社交媒体数据
显然 ， 可以通过多种方式为数据系统提供所需的信息 。 DHL表示 ， 所有这些数据源和潜在用例都表明 ， 大数据和自动化技术将导致“以前在制造 ， 物流 ， 仓储和最后一英里交付方面无法想象的优化水平” 。
无论如何 ， 对于愿意利用大数据的物流公司来说 ， 前途似乎一片光明 。 现在 ， 我们将研究物流中的大数据示例 ， 以及一些可以激发您的想象力 ， 并让您跳出框架思考的好处 。
1.可以加快运输的最后一英里
众所周知 ， 供应链的最后一英里效率低下 ， 成本高达总交付成本的28％ 。 导致这种情况的因素很多 ， 包括：
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