物流與大數據：如何在數字生態系統中獲得核心競爭力

已發表: 2021-03-28

商業物流中的大數據有助於處理跟踪運營、評估績效、預測結果以及為最終客戶提供優質服務等複雜功能

大數據不僅提供了存儲來自各種來源的大量與物流相關的信息的可能性，而且還提供了進行數據分析等決定性活動的工具，創建基於數據的定制預測模型

大數據有助於整合貨運，從而降低成本、節省運輸時間並有助於提供更好的客戶服務

對於企業而言，使物流成為一個高效流程是朝著提高企業盈利能力、增長和靈活性的方向邁出的一步。它幫助企業達到新的效率和生產力水平。它提高了最終客戶體驗的質量以及他們在交易結束時獲得的價值。

正是出於這個原因，為物流流程創建了一個數字生態系統。此類解決方案使相關實體之間的聯繫更加集成，並改善了範圍、規模、可預測性和運營一致性等因素。

大數據是物流數字生態系統中最有前途的解決方案之一。借助大數據解決方案，數據量再也不會成為企業及其發展的障礙。

要了解大數據如何及其處理跟踪運營、評估績效、預測結果以及為最終客戶提供優質服務等複雜功能的能力，我們必須了解物流運營想要實現的核心競爭力。其中包括分銷設計、採購和管理、供應鍊和供應商管理、供應鏈連續性計劃以及運輸採購和管理。

對於要獲得的任何核心能力，評估現有流程、審查運營和預測未來的初始流程成為重要功能。這些使物流在執行質量方面具有完全的競爭力。大數據不僅提供了存儲來自各種來源的大量與物流相關的信息的可能性，而且還提供了進行諸如數據分析、統計報告創建和創建基於數據的定制預測模型等決定性活動的工具。

在商業物流中應用大數據的一些值得注意的好處如下：

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路線優化涉及選擇最有效和最具成本效益的路線和運輸物流方式。使用 AI 算法，可以利用舊的行程單以及實時 GPS 數據和天氣預報、假期和交付順序等信息來估計每批貨物的最佳交付時間。

使用大數據的人工智能平台可以實時優化每輛送貨車輛的送貨路線。物流運營的成本和時間節省以及成倍的效率是顯而易見的結果。充滿數據的儀表板使物流設施管理人員能夠做出明智的決策，因為他們甚至可以查看駕駛員和設施性能等信息。

涉及特定物流操作的倉庫配備了來自處理材料和智能設備的自動化系統的實時數據。有瞭如此廣泛的可用數據，他們可以決定叉車和夾鉗卡車處理進出貨物的最佳路線。這導致材料的更快移動和燃料的節省以及貨物的安全運輸。

甚至預測性人工智能算法和分析也可以幫助物流公司提高倉庫和配送中心的資源利用率和生產力。大數據在倉庫網絡優化中的其他好處包括：

由於大數據涉及人工智能模型，這些模型有助於從多個角度做出數據驅動的決策和對物流運營的洞察，因此存在整合運輸的空間，可以降低成本、節省運輸時間並有助於提供更好的客戶服務。這是可能的，因為人工智能模型提供了以下方面的見解：

與人工智能集成的大數據系統可以最大限度地提高容量利用率。這可以從系統如何根據貨物的大小和重量來決定貨物類型中看出。即使是損壞索賠，也可以跨路線分析交付和運輸方式。基於規則的人工智能可以在跟踪供應鏈中的事件和所涉及的文件時檢測錯誤和欺詐行為。

因此，總而言之，大數據在優化物流和簡化物流業務運營方面的重要作用只會在未來變得更加重要，甚至是不可避免的。