物流与大数据：如何在数字生态系统中获得核心竞争力

已发表: 2021-03-28

商业物流中的大数据有助于处理跟踪运营、评估绩效、预测结果以及为最终客户提供优质服务等复杂功能

大数据不仅提供了存储来自各种来源的大量与物流相关的信息的可能性，而且还提供了进行数据分析等决定性活动的工具，创建基于数据的定制预测模型

大数据有助于整合货运，从而降低成本、节省运输时间并有助于提供更好的客户服务

对于企业而言，使物流成为一个高效的流程是朝着提高企业盈利能力、增长和灵活性的方向迈出的一步。它帮助企业达到新的效率和生产力水平。它提高了最终客户体验的质量以及他们在交易结束时获得的价值。

正是出于这个原因，为物流流程创建了一个数字生态系统。此类解决方案使相关实体之间的联系更加集成，并改善了范围、规模、可预测性和运营一致性等因素。

大数据是物流数字生态系统中最有前途的解决方案之一。借助大数据解决方案，数据量再也不会成为企业及其发展的障碍。

要了解大数据如何及其处理跟踪运营、评估绩效、预测结果以及为最终客户提供优质服务等复杂功能的能力，我们必须了解物流运营想要实现的核心竞争力。其中包括分销设计、采购和管理、供应链和供应商管理、供应链连续性计划以及运输采购和管理。

对于要获得的任何核心能力，评估现有流程、审查运营和预测未来的初始流程成为重要功能。这些使物流在执行质量方面具有完全的竞争力。大数据不仅提供了存储来自各种来源的大量与物流相关的信息的可能性，而且还提供了进行诸如数据分析、统计报告创建和创建基于数据的定制预测模型等决定性活动的工具。

在商业物流中应用大数据的一些值得注意的好处如下：

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路线优化涉及选择最有效和最具成本效益的路线和运输物流方式。使用 AI 算法，可以利用旧的行程单以及实时 GPS 数据和天气预报、假期和交付顺序等信息来估计每批货物的最佳交付时间。

使用大数据的人工智能平台可以实时优化每辆送货车辆的送货路线。物流运营的成本和时间节省以及成倍的效率是显而易见的结果。充满数据的仪表板使物流设施管理人员能够做出明智的决策，因为他们可以查看司机和设施性能等信息。

涉及特定物流操作的仓库配备了来自处理材料和智能设备的自动化系统的实时数据。有了如此广泛的可用数据，他们可以决定叉车和夹钳卡车处理进出货物的最佳路线。这导致材料的更快移动和燃料的节省以及货物的安全运输。

甚至预测性人工智能算法和分析也可以帮助物流公司提高仓库和配送中心的资源利用率和生产力。大数据在仓库网络优化中的其他好处包括：

由于大数据涉及人工智能模型，这些模型有助于从多个角度做出数据驱动的决策和对物流运营的洞察，因此存在整合运输的空间，可以降低成本、节省运输时间并有助于提供更好的客户服务。这是可能的，因为人工智能模型提供了以下方面的见解：

与人工智能集成的大数据系统可以最大限度地提高容量利用率。这可以从系统如何根据货物的大小和重量来决定货物类型中看出。即使是损坏索赔，也可以跨路线分析交付和运输方式。基于规则的人工智能可以在跟踪供应链中的事件和所涉及的文件时检测错误和欺诈行为。

因此，总而言之，大数据在优化物流和简化物流业务运营方面的重要作用只会在未来变得更加重要，甚至是不可避免的。