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物流大數據技術進行物流決策和建議

作者: 張重鋼   2021年5月13日 03:06

后勤大數據是指從物流過程中涉及到的運輸、倉儲、搬運、包裝、流通、加工等各個環節中挖掘出的大量后勤數據產生的新增值。利用大數據分析，可以提高運輸和配送效率，降低物流成本，有效滿足客戶服務需求，從而達到降低成本、提高效率的目的。

利用后勤大數據的好處在于：首先，物流大數據的應用能夠為物流企業提供智能化的決策和建議。應用大數據技術進行物流決策涉及到競爭環境分析、物流供需匹配、物流資源優化配置等方面。

在競爭環境分析中，為了獲得最大收益，需要對競爭者進行綜合分析，預測其行為和趨勢，從而確定在某一特定時期或區域應選擇哪些伙伴。對于物流供需的匹配，需要分析特定時期和特定地區的物流供需情況，以便合理地進行配送管理。

優化物流資源配置，主要涉及運輸資源和倉儲資源。后勤市場具有動態性和隨機性，需要對市場變化進行實時分析，從海量數據中提取當前后勤需求信息，優化已分配和待分配資源，實現后勤資源的合理利用。

二是通過能力池的大數據分析，使通用能力標準化與個性化需求專業能力相匹配，同時對企業的信息系統進行充分整合與優化；智能定價、智能推薦驅動任務，以及根據任務需求分配交付驅動，都可以通過精確描述所有者、驅動和任務來實現。

大數據應用程序從客戶的角度出發，根據任務的需要，如車型、分配指標、預期分配時間、附加服務等，自動計算出運力價格。與符合條件的駕駛員匹配。駕駛員接單后，將根據客戶的要求提供優質服務。就駕駛員而言，大數據應用能夠根據駕駛員的個人情況、服務質量和空閑時間，自動匹配適合駕駛員的任務，進行智能定價。

利用大數據進行車輛和貨物的有效匹配，不僅能減少空駛造成的損失，而且能減少污染。三是通過使用海量數據，大大提高了物流運輸效率。在物流企業之間建立起大數據交流的橋梁，使物流車輛的運行路徑達到最小化和優化。

因特網技術和商業模式的變革，使供應渠道由生產國直接轉向消費者。這種變化為 物流 產業在時空維度上創造新的價值奠定了良好的基礎。大數據技術能夠優化庫存結構，降低儲存成本。通過對商品分類進行大數據分析，系統將自動分解用于推廣引流的商品；同時，系統將自動對銷售數據進行建模分析，從而判斷當前商品的安全庫存并及時預警，而不是根據前幾年的銷售情況來預測當前的庫存狀況。

因此，利用大數據技術可以降低庫存，從而提高資金利用率。利用星河魏云TMS物流管理軟件建立了自己的資源數據云分析數據庫，對訂單的當前交貨期、車輛的實時狀態進行智能分析，自動優化配置方案，加強了站點之間的車輛控制和利用率。

當前，隨著供應鏈日益復雜化，利用大數據技術可以將企業的所有規劃和決策業務，包括需求預測、庫存規劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產經營規劃、材料需求和采購規劃等，迅速有效地發揮數據的最大價值。它將徹底改變市場邊界，商業組合，商業模式和公司運作方式。

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