數(shù)字化規(guī)模在物流行業(yè)不斷擴(kuò)大，物流數(shù)據(jù)是其核心驅(qū)動(dòng)要素，“業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)”已成為共識(shí)。今天我們就說(shuō)說(shuō)，在物流業(yè)務(wù)中，如何獲取數(shù)據(jù)，并利用數(shù)字化技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，落地到實(shí)際的物流場(chǎng)景中，賦能企業(yè)發(fā)展？

物流源在物流技術(shù)領(lǐng)域深耕17年，在物流數(shù)據(jù)的獲取及挖掘上擁有一套完善的技術(shù)支撐。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)物流的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助企業(yè)物流降本增效，運(yùn)營(yíng)優(yōu)化及決策升級(jí)，有著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

獲取全鏈路數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的充足程度、準(zhǔn)確性和及時(shí)性都將影響到分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。因此，物流全鏈條數(shù)據(jù)的打通和及時(shí)、準(zhǔn)確的采集，是數(shù)據(jù)應(yīng)用反哺業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)。物流上下游的業(yè)務(wù)和運(yùn)輸中的數(shù)據(jù)獲取一直是企業(yè)的難點(diǎn)。通過(guò)微信、電話、郵寄等獲取的物流數(shù)據(jù)，存在滯后，難辨真?zhèn)蔚膯?wèn)題，挖掘價(jià)值有限，且難匯總、整理。

1、數(shù)據(jù)打通，協(xié)同全鏈物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

物流源通過(guò)智能運(yùn)輸管理系統(tǒng)，打通物流上下游、企業(yè)內(nèi)部及運(yùn)輸各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)物流全程各角色數(shù)據(jù)協(xié)同共享，提高物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性和真實(shí)性；也為全鏈路的數(shù)據(jù)匯總、存儲(chǔ)和智能處理、分析提供技術(shù)平臺(tái)。

2、智能跟蹤，采集實(shí)時(shí)運(yùn)輸數(shù)據(jù)

運(yùn)輸中，相較于傳統(tǒng)靠電話詢問(wèn)司機(jī)和站點(diǎn)回傳的滯后數(shù)據(jù)，物流源通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)跟蹤設(shè)備綁定貨物運(yùn)輸，實(shí)時(shí)獲取貨物從起運(yùn)、簽收到回單回收等運(yùn)輸全場(chǎng)景數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)輸數(shù)據(jù)的端到端閉環(huán)采集。

3、數(shù)據(jù)真實(shí)客觀，更具價(jià)值

通過(guò)軟硬件技術(shù)設(shè)備采集的實(shí)時(shí)物流數(shù)據(jù)，同步上傳物流源智能運(yùn)輸管理系統(tǒng)，不受人為干擾，保證獲取的物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及時(shí)、真實(shí)、客觀，數(shù)據(jù)的挖掘?qū)ζ髽I(yè)也更有價(jià)值。

數(shù)據(jù)治理，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)管理升級(jí)

1、高效協(xié)作，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程

企業(yè)上下游涉及多個(gè)渠道、運(yùn)輸路線，企業(yè)與企業(yè)之間缺乏協(xié)作，多種運(yùn)輸方式很容易銜接不暢，當(dāng)下物流作業(yè)中的信息孤島普遍存在。

通過(guò)物流源智能運(yùn)輸管理系統(tǒng)，使企業(yè)上下游物流數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)線上化，實(shí)現(xiàn)了跨企業(yè)、多種運(yùn)輸方式的高效協(xié)作；多渠道訂單靈活歸集，智能整合路線，管理規(guī)范化；優(yōu)化企業(yè)內(nèi)外部、運(yùn)輸各環(huán)節(jié)的協(xié)作方式，消除信息孤島，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，全面提升物流協(xié)作效率，降低人力成本。

2、運(yùn)輸可視化監(jiān)控，防范風(fēng)險(xiǎn)

受限于技術(shù)水平，司機(jī)的反饋難辨真假，企業(yè)對(duì)貨物運(yùn)輸中比較關(guān)注的場(chǎng)景，如運(yùn)輸時(shí)效和與貨物品質(zhì)相關(guān)的溫濕度等都無(wú)法有效監(jiān)控。

通過(guò)物流源的智能跟蹤設(shè)備，企業(yè)獲取端到端的閉環(huán)運(yùn)輸數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)透明化監(jiān)控。在此基礎(chǔ)上，嚴(yán)格監(jiān)測(cè)貨物當(dāng)下的軌跡、停留、時(shí)效、溫濕度等高關(guān)注、有風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)智能分析，以警報(bào)方式展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，把事后補(bǔ)救轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)測(cè)，防范運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)對(duì)運(yùn)輸數(shù)據(jù)的分析，呈現(xiàn)諸如提貨準(zhǔn)時(shí)率、到貨準(zhǔn)時(shí)率、貨損率等運(yùn)輸KPI，也方便企業(yè)監(jiān)督司機(jī)運(yùn)輸行為，為優(yōu)選承運(yùn)方，不斷提高運(yùn)輸效率和服務(wù)水平提供數(shù)據(jù)支撐。

3、明確費(fèi)用構(gòu)成，優(yōu)化管理

運(yùn)輸中產(chǎn)生的二次費(fèi)用并不固定，通常是線下手工添加，類(lèi)目多而雜，匯集分析繁瑣，耗費(fèi)人力且數(shù)據(jù)存在滯后性。

得益于企業(yè)上下游數(shù)據(jù)的打通，雙方費(fèi)用數(shù)據(jù)互通，線上實(shí)時(shí)更新二次費(fèi)用，自動(dòng)匯總分析，助企業(yè)及時(shí)獲取物流費(fèi)用構(gòu)成，明確二次費(fèi)用占比和明細(xì)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，不斷優(yōu)化費(fèi)用管理。

4、提高企業(yè)決策效率

物流決策靠經(jīng)驗(yàn)，盲目無(wú)依據(jù)，準(zhǔn)確率低。通過(guò)對(duì)物流數(shù)據(jù)的分析和挖掘，代替經(jīng)驗(yàn)決策，升級(jí)企業(yè)運(yùn)營(yíng)和決策管理。

首先依托數(shù)據(jù)分析為管理者展示物流業(yè)務(wù)的整體運(yùn)營(yíng)狀況，及時(shí)針對(duì)物流環(huán)節(jié)的痛點(diǎn)優(yōu)化調(diào)整企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)。同時(shí)通過(guò)物流數(shù)據(jù)的深度挖掘，諸如物流成本、利潤(rùn)、渠道貨量等等分析，識(shí)別企業(yè)物流的痛點(diǎn)和價(jià)值點(diǎn)，洞察市場(chǎng)，讓企業(yè)的決策更具前瞻性。

現(xiàn)在，越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到，數(shù)據(jù)的價(jià)值在優(yōu)化企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)及提升決策效率和準(zhǔn)確率上的關(guān)鍵性作用。今年我們走出了疫情的陰霾，市場(chǎng)活躍起來(lái)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)物流的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)也許能為企業(yè)帶來(lái)更豐厚的回報(bào)。

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