这次新冠疫情,改变我们很多习惯,
不知道你们有没有发现,
现每天早上起来必做的一件事就是看看疫情数据。
政府和防疫组织也是依据各项数据分析及病毒特性来作出有效科学的防护部署,
数据在这里起到很大的作用。
随着疫情得到有效控制,各大物流企业纷纷复工。
作为物流行业的从业人员,同样相信我们可以借助大数据和物流分析,
提高物流效率,将货物以最快的速度、最优的成本、最小的资源交到收件人手上,
从中持续改进,不断优化,让我们操作人员和管理人员了然于胸。
物流智能信息化能够将决策达到一个全新的水平,
也是大数据应用前提,首先我们看看系统化的好处:
1、降本增效、提高盈利能力
2、简化流程、提高运营能力
3、提高时效、降低异常率,确保客户满意度
4、根据实时数据快速制定相应业务决策
下面小编整理了四个利用数据助力家具物流企业思考的案例,
希望给大家一点启发。
家具物流供应链的最后一公里效率低下,
其中最后一公里的配送占运输总成本高达总交付成本的28%以上。
导致这种情况的因素很多,包括:
大型货车无法入城,
就算个别城市不做货车限制,
用大型货车到市区逐个送达也不是明智之举,成本过高。
家具物流对末端送货人员又有一定的专业要求(这样增加了人力成本):
1、熟悉各种非标大件的码货,
一个经验老道的家具配送师父能比普通货物的装卸工多装5-8方。
2、提供入户服务,能够组装各种各样的家具,
且能简单修复家具的损坏。
3、对各家具材质熟悉,对大理石、玻璃、板式必须格外小心,
以免损坏包装,并且必须专业的搬运方式送给收件人。
现阶段虽然各种末端配送APP,
可以回传节点如提货、预约、上门、签收(上传签收照片),
这些节点固然重要但是大部分一线操作师父都选择订单完成后一次性操作完毕。
这些数据,严格意义上对于物流优化没有实际意义。
经常有人说最后一公里是交付数据的“黑匣子”。
大数据旨在解决许多挑战。
随着智能手机的普及(其成本低、移动性强、支持GPS),
以及物联网传感器和扫描设备的普及,
托运人能够了解交付过程从头到尾的过程。
配送司机无需操作系统便可回传有用数据。
这样调度人员和一线人员可根据收集的数据,
合理告知送货需要多长时间。
不仅对收件人有价值,
还使物流公司能够看到可用于优化其交付策略的模式。
城市配送中任何一个小优化都会带大大的效率,
比如有些城市适合配装分离,
有些城市适合配装一体。
随着货车智能传感器的普及,
以及其他智能设备在整个供应链中的普遍应用,
它们可以提供丰富的数据,
从而实现前所未有的透明度。
这种高透明性对于托运人,
承运人和收件人而言都非常有价值,
不仅提高了用户体验,
同时还大大降低各承运人之间的协作成本。
这种全流程可视化、可追踪的体验完全透明的信息将改变物流世界中的业务方式。
大部分物流企业认为大数据是“优化物流”的最佳利用方式。
原因有两:可以很直观的节省资金;同时协调各资源的配比与分布。
有效分配资源所涉及的因素也在不断变化。
大数据和预测分析为物流公司提供了克服这些障碍,
让决策者更直观的发现这些变量,
做到事前预测决策。
大数据将货车上的传感器,
天气数据,道路路况数据,车队调度排班表,
实时车队状态指示器以及人员时间表都可以集成到一个系统中,
该系统可以查看过去的历史趋势并提供相应的建议。
有个“为什么UPS司机不左转”的帖子,
UPS(美国联合包裹运送服务公司)通过减少左转,
来提高配送效率。
UPS的工程师解释道,
全球大部分国家路面事实行左驾右行政策,
当货车与相反方向的车辆交叉行驶时,
会导致货车在左转车道等待更长时间,
不仅增加油耗,还容易发生事故。
现在,UPS驾驶员仅必要时才左转,
其他情况他们选择直行或右转。
由于采取了“仅在绝对必要时才左转”的策略,
UPS还减少了其使用的1,110辆卡车,
并将公司车队的总行驶距离减少了4,586.6万公里。
通过大数据智能调度中心参与配送过程多维度数据综合运算,
在最短时间内给出最优配送方案。
各参与人员协同作业,让配送更智能更高效。
未来,大数据,自动化技术和物联网的结合将使物流成为自动化的操作。
比如大家熟悉的智能快递柜,
本质上是迷你前置仓库,
不仅给快递公司节约派件时间 、提高发件效率 、降低人力成本。
通过这次疫情还延展处非接触交付的 特性。
大数据允许自动化系统通过智能路由,
以及许多不同的数据集和数据流来运行。
仓库全智能分拣、机械装配、无人搬运机器、AGV智能机器人、货架穿梭车等智能设备来减少人工。
疫情之下,病毒肆虐。
线上电商订单激增之外,
无人配送也在这非常时期被推至台前,
进入到了大众视野。
不难想象整个供应链可以自动化,
从智能化仓库、装卸,驾驶到最终交付,自动化都成为可能。
大数据正在逐步改变物流的本质。
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