大数据在物流运输中的作用

物流大数据是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，有效满足客户服务要求。大数据在现代物流中的作用不言而喻，它是现代物流行业力争不败之地，强化市场资源的有力法宝，下面以星河微运TMS物流运输管理系统中的“星河数据云”这一大数据板块详细谈谈物流大数据在现代物流体系中的作用。

物流大数据的作用

1、提高物流的智能化水平

星河微运通过对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
   在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。

2、降低物流成本

由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节，对信息的交互和共享要求比较高，星河微运的物流运输系统可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。

3、提高用户服务水平

随着新电商带来的网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验。通过星河数据云沉淀的大数据的挖掘和分析，以及合理地运用这些分析成果，物流企业能通过大数据深入了解用户习惯，为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。

物流大数据应用案例

   针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备修理预测、供应链协同管理等方面，而在这些方面，星河微运的星河数据云能运用自身沉淀客户的数据信息，进行路径、车辆、库存等方面的沉淀信息进行有效管理及运用。

1、车货匹配

星河微运通过对运力进行大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业的信息系统也会全面整合与优化。对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。

从客户方面来讲，星河微运的大数据应用会根据任务要求，如车型、配送公里数、配送预计时长、附加服务等自动计算运力价格并匹配最符合要求的司机，司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务。

在司机方面，大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务，并进行智能化定价。基于大数据实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染，降低运维成本。

2、运输路线优化

星河微运的大数据分析库运用，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。如星河微运的大数据根据客户下单的情况，分析客户的送达地点，路线规划，司机车辆的匹配情况，制定出最佳的运输方案并推送给配属系统，进而得到最佳方案，让客户省钱，商家时效性增强，利润最优化。

3、供应链协同管理

随着供应链变得越来越复杂，使用星河微运的大数据技术可以迅速高效地发挥数据的最大价值，集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等，加强供应链体系建设中的各个环节的最优化。
   良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息的交互，将降低由于缺货造成的生产损失。通过将资源数据、交易数据、供应商数据、质量数据等存储起来用于跟踪和分析供应链在执行过程中的效率、成本，能够控制产品质量；通过数学模型、优化和模拟技术综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，找到优化解决方案，能够保证生产过程的有序与匀速，最终达到最佳的物料供应分解和生产订单的拆分。

星河微运TMS物流运输管理系统，利用新科技手段赋能传统物流运输行业，尤其是在大数据运用方面，充分发挥平台优势价值，积累沉淀信息，形成用户画像，精准匹配当前物流运输行业的业态，为车主、承运商、服务商等提供精准的数据资料，让处于整条产业链终端用户都能享受到数字化、数据化工具带去的便捷，同时，从物流运输本行业的角度出发，大数据也是企业进行数字化管理升级的优势所在，更是大势所趋的时代方向。