大數據是如何改變物流的，如今是大數據的時代，大數據和人們的生活息息相關，大數據的出現令許多事物發生了改變，電商，物流，等服務業都產生了變革。今天英脈物流小編就來為大家介紹大數據是如何改變物流的，一起來看看吧。
大數據，變革車貨匹配
每次到物流園區都看到很多信息部，大量的車輛在園區的停車場候著，有時候等上兩三天配不上貨也是正常的事，大大浪費了資源，所以才催生了很多以車貨匹配的信息平臺和APP，且不說車貨匹配帶來的數據量如何，僅大數據的沉淀積累就有一段漫長的路要走，通過運力池的大數據分析，公共運力的標準化和專業運力的個性化需求之間可以產生良好的匹配，同時，結合企業信息系統也會全面整合與優化。基于大數據實現車貨高效匹配，不僅能減少空駛帶來的損耗，還能減少污染，是一舉多得的好事情!大數據的應用能有效解決公共信息平臺上沒有貨源或貨源信息虛假的問題。當前，國內做車貨匹配的平臺性企業大多還在摸索，效果不佳，運作乏力。
大數據，運輸路線優化
下面先看看UPS是如何用大數據優化送貨路線的?UPS配送人員不需要自己思考配送路徑是否最優，UPS采用Orion系統可實時分析20萬種可能路線，3秒找出最佳路徑。UPS通過大數據分析規定：卡車不能左轉，原因是左轉會導致貨車長時間等待。未來，UPS將用大數據預測快遞員將做什么并及時控制糾正問題。通過運用大數據，物流運輸效率將得到大幅提高，大數據為物流企業間搭建起溝通的橋梁，物流車輛行車路徑也將被最短化、最優化定制。所以，UPS的司機會寧愿繞個圈，也不要往左轉，聽著些許荒唐，因為左轉而繞遠路的費時和耗油真的可以忽略不計嗎?根據往年的數據顯示，因為執行盡量避免左轉的政策，UPS貨車在行駛路程減少2.04億的前提下，多送出了350000件包裹。
大數據，銷售預測與庫存
通過互聯網技術和商業模式的改變，可以實現從生產者直接到顧客的供應渠道的改變。這樣的改變，從時間和空間兩個維度都為物流業創造新價值奠定了很好的基礎。借助大數據不斷優化庫存結構和降低庫存存儲成本，運用大數據分析商品品類，系統會自動調用哪些商品是用來促銷的，哪些商品是用來引流的，同時，系統會自動根據以往的銷售數據建模和分析，以此判斷當前商品的安全庫存，并及時給出預警，而不再是根據往年的銷售情況來預測當前的庫存狀況，降低庫存存貨，從而提高資金利用率。通過互聯網技術的變化，可以讓全國物流業的布局相應地發生一系列調整。從過去生產者全國布局配送中心，逐步演化成為個性化訂單，從顧客的需求向上推移，促使整個配送模式的改變。過去是供給決定需求，今后越來越多地從需求開始倒推，按照需求的模式重新設計相應的供給點的安排。這些都是因為大數據時代到來所產生的變革。
大數據，設備修理預測
美國聯合包裹服務公司(UPS)從2000年就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規模的車隊，這樣就能及時地進行防御性的修理。如果車在路上拋錨損失會非常大，因為那樣就需要再派一輛車，會造成延誤和再裝載的負擔，并消耗大量的人力、物力，所以，以前UPS每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換。但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過監測車輛的各個部位，UPS如今只需要更換需要更換的零件，從而節省了好幾百萬美元。有一次，監測系統甚至幫助UPS發現了一輛新車的一個零件有問題，因此免除了可能會造成的困擾。
大數據，供應鏈協同管理
隨著供應鏈變得越來越復雜，如何采用更好的工具來迅速高效地發揮數據的最大價值，有效的供應鏈計劃系統集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等。將徹底變革企業市場邊界、業務組合、商業模式和運作模式等。建立良好的供應商關系，實現雙方信息的交互。良好的供應商關系是消滅供應商與制造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息交互、VMI運作機制的建立，將降低由于缺貨造成的生產損失。部署供應鏈管理系統，要將資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等存儲起來用于跟蹤供應鏈在執行過程中的效率、成本，從而控制產品質量。企業為保證生產過程的有序與勻速，為達到最佳物料供應分解和生產訂單的拆分，需要綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，需要大量的數學模型、優化和模擬技術為復雜的生產和供應問題找到優化解決方案。
大數據，變革思維方式
物流行業的人們不再認為數據是靜止和無價值的，對數據也有了重新認識，但片段性的、短期的數據似乎并未發揮出讓人立竿見影看得到的價值!也許，有的企業會死在追求大數據的道路上，當然出現這種結果也是悲壯的!企業管理人員如果沒有大數據的理念，就會丟失掉很多有價值的數據，譬如某專線貨車價格并不完全依賴于起點和終點，也不完全依賴于公里數，太多影響其價格變動的因素了。
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