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物流大数据技术进行物流决策和建议

来源: 东丰物流   作者: 张重钢   2021年5月13日 11:06

后勤大数据是指从物流过程中涉及到的运输、仓储、搬运、包装、流通、加工等各个环节中挖掘出的大量后勤数据产生的新增值。利用大数据分析,可以提高运输和配送效率,降低物流成本,有效满足客户服务需求,从而达到降低成本、提高效率的目的。

利用后勤大数据的好处在于:首先,物流大数据的应用能够为物流企业提供智能化的决策和建议。应用大数据技术进行物流决策涉及到竞争环境分析、物流供需匹配、物流资源优化配置等方面。

物流大数据技术进行物流决策和建议

在竞争环境分析中,为了获得最大收益,需要对竞争者进行综合分析,预测其行为和趋势,从而确定在某一特定时期或区域应选择哪些伙伴。对于物流供需的匹配,需要分析特定时期和特定地区的物流供需情况,以便合理地进行配送管理。

优化物流资源配置,主要涉及运输资源和仓储资源。后勤市场具有动态性和随机性,需要对市场变化进行实时分析,从海量数据中提取当前后勤需求信息,优化已分配和待分配资源,实现后勤资源的合理利用。

二是通过能力池的大数据分析,使通用能力标准化与个性化需求专业能力相匹配,同时对企业的信息系统进行充分整合与优化;智能定价、智能推荐驱动任务,以及根据任务需求分配交付驱动,都可以通过精确描述所有者、驱动和任务来实现。

大数据应用程序从客户的角度出发,根据任务的需要,如车型、分配指标、预期分配时间、附加服务等,自动计算出运力价格。与符合条件的驾驶员匹配。驾驶员接单后,将根据客户的要求提供优质服务。就驾驶员而言,大数据应用能够根据驾驶员的个人情况、服务质量和空闲时间,自动匹配适合驾驶员的任务,进行智能定价。

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利用大数据进行车辆和货物的有效匹配,不仅能减少空驶造成的损失,而且能减少污染。三是通过使用海量数据,大大提高了物流运输效率。在物流企业之间建立起大数据交流的桥梁,使物流车辆的运行路径达到最小化和优化。

因特网技术和商业模式的变革,使供应渠道由生产国直接转向消费者。这种变化为 物流 产业在时空维度上创造新的价值奠定了良好的基础。大数据技术能够优化库存结构,降低储存成本。通过对商品分类进行大数据分析,系统将自动分解用于推广引流的商品;同时,系统将自动对销售数据进行建模分析,从而判断当前商品的安全库存并及时预警,而不是根据前几年的销售情况来预测当前的库存状况。

因此,利用大数据技术可以降低库存,从而提高资金利用率。利用星河魏云TMS物流管理软件建立了自己的资源数据云分析数据库,对订单的当前交货期、车辆的实时状态进行智能分析,自动优化配置方案,加强了站点之间的车辆控制和利用率。

当前,随着供应链日益复杂化,利用大数据技术可以将企业的所有规划和决策业务,包括需求预测、库存规划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产经营规划、材料需求和采购规划等,迅速有效地发挥数据的最大价值。它将彻底改变市场边界,商业组合,商业模式和公司运作方式。

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