疫情已经到了拐点，但这场危机带给各行各业的挑战都是巨大的，而作为物流人，如何提高物流效率，如何做到成本最优，资源最小，如何持续改进，不断优化，如何数字化，让操作人员和管理人员了然于胸？可能要借助大数据和物流分析。

       一、首先，什么是物流分析？

       物流分析是一个术语，用于描述组织的分析程序，以分析和协调物流和供应链功能，以确保及时，经济高效地平稳运营。物流行业是可以充分利用大数据和商业智能（BI）的行业，每天处理的所有货物，重量，尺寸，联系方式或退货的巨大流量，产生了大量必须管理的数据。

       二、其次，物流分析软件的好处

      运输流程的智能信息可以提供新的成本优化杠杆，决策达到一个全新的水平，可以实时或几乎实时地管理信息流，并可以使用专业的物流仪表板（Logistic Dashboard）创建有关交互式报告。

      利用创新的物流分析，将物流数据转化为有意义的见解，目的是改善业务绩效，有以下功能：

      1、进行详细的成本效益分析以提高盈利能力；2、简化供应链增加运营能力；3、优化准时交货以确保客户满意度；4.根据实时数据制定重要的业务决策；5、借助预测分析来估计未来的瓶颈和高峰。

      适当地管理物流分析也将减少运输错误，新的标准和物流KPI，以评估运输经验（时间范围，交付成功，退货等）。在竞争激烈，客户需求量很大的行业中，控制和了解所有物流数据将对日常业务活动产生重大影响。

      三、最后，大量高质量的信息数据从哪里来？

       1、来自操作系统的传统企业数据；

       2、来自传感器，监控器和预报系统的交通和天气数据;

       3、车辆诊断，驾驶方式和位置信息；

       4、金融业务预测；

       5、网站浏览模式数据；

       6、社交媒体数据等。

       DHL表示，所有这些数据源和潜在用例都表明，大数据和自动化技术将导致“以前在制造，物流，仓储和最后一英里交付方面无法想象的优化水平”。无论如何，对于愿意利用大数据的物流公司来说，前途似乎一片光明。

       四、物流中的大数据优化供应链的5个示例

       1、可以加快运输的最后一公里

       众所周知，供应链的最后一公里效率低下，成本高达总交付成本的28％。导致这种情况的因素很多，包括：限制停靠、等待时长、送货上楼、产品包装等。由于移动互联网和支持GPS的智能手机的普及，以及物联网传感器和扫描仪的普及，托运人能够了解交付全过程。例如：装有GPS传感器的送货卡车在某中心送货，在附近停车后，送货员的电话GPS继续将数据流传输到计算机中心，告知送货时长。这不仅对客户有价值，物流公司也能够看到可用于优化其交付策略的模式。大城市的配送中心改善方法是创建多层系统，在各个社区分布较小的配送中心、使用车库和小的停车场，或者预先指定的停车位，进行分配包装等工作。

       2、过程更加稳定更加透明

随着传感器在运输车辆以及整个供应链中的普遍，它可以提供数据，从而实现透明化（可视化）管理。这种透明性对于托运人，承运人和客户而言非常有价值。如果装运要迟到，承运人希望尽快知道，以便他们可以防止供应链下游出现瓶颈。承运人公司可以使用汇总数据来显示托运人按时交付的频率，与托运人进行沟通。第三方物流公司验证传感器的准确性，在竞标新合同时使用这些传感器的可靠性和及时性数据，而这种开源的、透明的信息将会改变物流世界中的业务方式。

       3、路线得到优化

       可以帮助企业节省资金并避免延迟发货。在管理交付系统或供应链时，划清过度使用资源和车辆，与使用车辆不足之间界限。假设：在一条运输路线上投入了过多的车辆和资源，那么资金投入就会超预算，而且在其他地方资源可能不足。反之，低估了某个特定路线或交付所需的车辆和资源，则会有使客户延迟发货或到货异常的风险，造成客户关系和品牌形象的面影响。

大数据和预测分析为物流公司提供了克服诸多障碍所需的额外优势。送货卡车上的传感器，天气数据，道路维护数据，车队维护时间表，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。例如：UPS是大数据物流带来大量节省的现实示例。在检查了他们的数据之后，UPS发现卡车向左转导致大量的延误，燃油浪费和安全风险，更费钱。由于采取了“仅在绝对必要时才左转”的策略，UPS减少了1110辆卡车的使用，并将公司车队的总行驶距离减少了2850万英里。

       4、易腐烂商品的新鲜度更高

      保持易腐品的新鲜度一直是物流公司的挑战。但是大数据和物联网可以使交付和管理人员更好地了解如何防止因货物损坏的成本。例如：有卡车正在运送冰淇淋，在卡车内部安装温度传感器，以监视内部货物的状态，并将此数据以及交通和道路工程数据提供给中央路由计算机。如果最初选择的路线会导致冰淇淋融化，这台计算机可以给驾驶员预警，并建议其他路线。

       5、仓库和供应链的自动化

       不久的未来，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。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。例如，亚马逊的配送中心已经配备了自动化设备，使用少量的橙色KIVA机器人从货架上抓取物品，30分钟之内的居住地区，亚马逊还有自动无人机送货。Uber已经在进行自动驾驶汽车的试运行，不难想象未来，整个供应链都可以自动化，从装卸，驾驶到最终交付。或许城市地区仍需参与到最后一公里配送中，使用电动车穿梭于繁忙的城市街道，而郊区将有自动驾驶卡车或无人机运送。

       大数据正在改变物流的本质，物流中的大数据可用于减少最后一公里交付过程中的效率低下，提高供应链的透明度，优化交付，保护易腐货物以及使整个供应链自动化。物流公司正在努力做出更多以数据为依据的决策。具有远见卓识的公司已经将传感器和物联网与商业智能软件相结合，正在降低成本并提高客户满意度。