物流企业的大数据有什么用

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物流企业的大数据有什么用

　　物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!

　　物流企业的大数据有什么用

　　第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。

　　物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。

　　车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预测的基础上，使用基于集合划分的树型搜索算法进行车辆分配和路径优化。该算法用于车辆路径计算，比业界通用的经典算法包括局部搜索、遗传算法、蚁群算法等，运输成本至少降低了6%

　　第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应用。

　　以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的消费能力;通过手机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服务。

　　总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。

　　物流企业的大数据有什么用

　　1、物流大数据有助于提升企业决策能力

　　美国管理学大师西蒙曾提出：管理就是决策。决策贯穿于管理的各个职能中。决策的重要依据就是信息，信息来源于数据，对数据的挖掘与处理形成信息资源为企业作出科学决策提供保障。物流行业本身就是一个产生海量数据的行业，如顺丰速递公司给自己的定位是大数据信息公司，每天14万员工和数以百万计的订单在他们的大数据信息平台上高速运转，自主研发的数据平台成为该公司的核心竞争力，借助平台提升决策的准确性，实现“疾速”快递的公司愿景。

　　2、大数据对人力资源管理显现精细化特点

　　大数据对员工的选择、评价、培训等管理都会发挥精细化重要作用，这点同样适用于物流人才的管理。目前已有物流公司为属下车辆安装远程信息控制系统，获取司机驾驶时间、燃油、驾驶习惯、事故频率、行驶路线、当前位置、甚至还包括司机情绪等数据，获取司机在途工作状态信息，以对司机工作绩效作出正确判断，为进一步制定培训计划提供依据。

　　3、物流大数据对变革运营模式的推动作用

　　大数据改变了企业的经营模式，推动企业变革。大数据信息平台促使更多的企业选择合作，未来商业模式一定是协作联合。2015年6月6日，顺丰、申通、中通、韵达、普洛斯联合发布公告，共同投资创建深圳市丰巢科技有限公司，致力于研发“丰巢”智能快递柜，以实现平台化快递收寄交互业务。该数据信息平台的建立致力于争取更多的商业用户和数据资源，最终获得更多物流最后一公里的商业价值。

　　4、物流大数据对管理控制提前预警作用

　　物流职能贯穿于企业运营始终，从物资采购、组织生产、销售到客户手中直至售后服务都离不开物的流动，大数据的准确处理可以提高市场需求预测精准度，对商品库存提出安全预警；可以降低设备维护成本，美国联合包裹服务公司（UPS）对其6000多辆运输车辆重要部件安装检测传感器，用以提供防御性修理数据信息，通过大数据分析获知车辆零部件运行状态以及时更换，消除车辆安全隐患，每年可以节约费用600万美元。

　　物流企业最终成为数据驱动型企业，是企业在大数据时代进一步发展的必要条件。大数据和新的数据技术史无前例地为物流企业提供技术支撑。

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