大數據正在改變物流，物流人正處于風口浪尖
疫情已經到了拐點，但這場危機帶給各行各業(yè)的挑戰(zhàn)都是巨大的，而作為物流人，如何提高物流效率，如何做到成本最優(yōu)，資源最小，如何持續(xù)改進，不斷優(yōu)化，如何數字化，讓操作人員和管理人員了然于胸？可能要借助大數據和物流分析。
一、首先，什么是物流分析？
物流分析是一個術語，用于描述組織的分析程序，以分析和協(xié)調物流和供應鏈功能，以確保及時，經濟高效地平穩(wěn)運營。物流行業(yè)是可以充分利用大數據和商業(yè)智能（BI）的行業(yè)，每天處理的所有貨物，重量，尺寸，聯系方式或退貨的巨大流量，產生了大量必須管理的數據。
二、其次，物流分析軟件的好處
運輸流程的智能信息可以提供新的成本優(yōu)化杠桿，決策達到一個全新的水平，可以實時或幾乎實時地管理信息流，并可以使用專業(yè)的物流儀表板（Logistic Dashboard）創(chuàng)建有關交互式報告。
利用創(chuàng)新的物流分析，將物流數據轉化為有意義的見解，目的是改善業(yè)務績效，有以下功能：
1、進行詳細的成本效益分析以提高盈利能力；2、簡化供應鏈增加運營能力；3、優(yōu)化準時交貨以確?？蛻魸M意度；4.根據實時數據制定重要的業(yè)務決策；5、借助預測分析來估計未來的瓶頸和高峰。
適當地管理物流分析也將減少運輸錯誤，新的標準和物流KPI，以評估運輸經驗（時間范圍，交付成功，退貨等）。在競爭激烈，客戶需求量很大的行業(yè)中，控制和了解所有物流數據將對日常業(yè)務活動產生重大影響。
三、最后，大量高質量的信息數據從哪里來？
1、來自操作系統(tǒng)的傳統(tǒng)企業(yè)數據；
2、來自傳感器，監(jiān)控器和預報系統(tǒng)的交通和天氣數據;
3、車輛診斷，駕駛方式和位置信息；
4、金融業(yè)務預測；
5、網站瀏覽模式數據；
6、社交媒體數據等。
DHL表示，所有這些數據源和潛在用例都表明，大數據和自動化技術將導致“以前在制造，物流，倉儲和最后一英里交付方面無法想象的優(yōu)化水平”。無論如何，對于愿意利用大數據的物流公司來說，前途似乎一片光明。
四、物流中的大數據優(yōu)化供應鏈的5個示例
1、可以加快運輸的最后一公里
眾所周知，供應鏈的最后一公里效率低下，成本高達總交付成本的28％。導致這種情況的因素很多，包括：限制停靠、等待時長、送貨上樓、產品包裝等。由于移動互聯網和支持GPS的智能手機的普及，以及物聯網傳感器和掃描儀的普及，托運人能夠了解交付全過程。例如：裝有GPS傳感器的送貨卡車在某中心送貨，在附近停車后，送貨員的電話GPS繼續(xù)將數據流傳輸到計算機中心，告知送貨時長。這不僅對客戶有價值，物流公司也能夠看到可用于優(yōu)化其交付策略的模式。大城市的配送中心改善方法是創(chuàng)建多層系統(tǒng)，在各個社區(qū)分布較小的配送中心、使用車庫和小的停車場，或者預先指定的停車位，進行分配包裝等工作。
2、過程更加穩(wěn)定更加透明
隨著傳感器在運輸車輛以及整個供應鏈中的普遍，它可以提供數據，從而實現透明化（可視化）管理。這種透明性對于托運人，承運人和客戶而言非常有價值。如果裝運要遲到，承運人希望盡快知道，以便他們可以防止供應鏈下游出現瓶頸。承運人公司可以使用匯總數據來顯示托運人按時交付的頻率，與托運人進行溝通。第三方物流公司驗證傳感器的準確性，在競標新合同時使用這些傳感器的可靠性和及時性數據，而這種開源的、透明的信息將會改變物流世界中的業(yè)務方式。
3、路線得到優(yōu)化
可以幫助企業(yè)節(jié)省資金并避免延遲發(fā)貨。在管理交付系統(tǒng)或供應鏈時，劃清過度使用資源和車輛，與使用車輛不足之間界限。假設：在一條運輸路線上投入了過多的車輛和資源，那么資金投入就會超預算，而且在其他地方資源可能不足。反之，低估了某個特定路線或交付所需的車輛和資源，則會有使客戶延遲發(fā)貨或到貨異常的風險，造成客戶關系和品牌形象的面影響。
大數據和預測分析為物流公司提供了克服諸多障礙所需的額外優(yōu)勢。送貨卡車上的傳感器，天氣數據，道路維護數據，車隊維護時間表，實時車隊狀態(tài)指示器以及人員時間表都可以集成到一個系統(tǒng)中，該系統(tǒng)可以查看過去的歷史趨勢并提供相應的建議。例如：UPS是大數據物流帶來大量節(jié)省的現實示例。在檢查了他們的數據之后，UPS發(fā)現卡車向左轉導致大量的延誤，燃油浪費和安全風險，更費錢。由于采取了“僅在絕對必要時才左轉”的策略，UPS減少了1110輛卡車的使用，并將公司車隊的總行駛距離減少了2850萬英里。
4、易腐爛商品的新鮮度更高
保持易腐品的新鮮度一直是物流公司的挑戰(zhàn)。但是大數據和物聯網可以使交付和管理人員更好地了解如何防止因貨物損壞的成本。例如：有卡車正在運送冰淇淋，在卡車內部安裝溫度傳感器，以監(jiān)視內部貨物的狀態(tài)，并將此數據以及交通和道路工程數據提供給中央路由計算機。如果最初選擇的路線會導致冰淇淋融化，這臺計算機可以給駕駛員預警，并建議其他路線。
5、倉庫和供應鏈的自動化
不久的未來，大數據，自動化技術和物聯網的結合將使物流成為自動化的操作。大數據允許自動化系統(tǒng)通過智能路由，以及許多不同的數據集和數據流來運行。例如，亞馬遜的配送中心已經配備了自動化設備，使用少量的橙色KIVA機器人從貨架上抓取物品，30分鐘之內的居住地區(qū)，亞馬遜還有自動無人機送貨。Uber已經在進行自動駕駛汽車的試運行，不難想象未來，整個供應鏈都可以自動化，從裝卸，駕駛到最終交付。或許城市地區(qū)仍需參與到最后一公里配送中，使用電動車穿梭于繁忙的城市街道，而郊區(qū)將有自動駕駛卡車或無人機運送。
大數據正在改變物流的本質，物流中的大數據可用于減少最后一公里交付過程中的效率低下，提高供應鏈的透明度，優(yōu)化交付，保護易腐貨物以及使整個供應鏈自動化。物流公司正在努力做出更多以數據為依據的決策。具有遠見卓識的公司已經將傳感器和物聯網與商業(yè)智能軟件相結合，正在降低成本并提高客戶滿意度。
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