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云计算和大数据在物流行业中的应用一、引言随着数字化时代的到来，云计算和大数据对于各行各业的影响越来越大。
物流行业也不例外。
云计算和大数据在物流行业中的应用可以实现供应链的数字化管理，提高物流效率，降低成本，并优化顾客体验。
二、云计算在物流行业中的应用1、供应链管理供应链是物流行业的重要环节，涉及信息流、物流和资金流的整合。
云计算可以为供应链提供数字化处理能力，优化各环节之间的协作，加强对供应链的实时监测和分析，提高供应链的可视化水平。
2、物流车队管理物流车队是物流行业的重要组成部分，云计算可以对车队进行数字化的管理，包括实时监控车辆位置、安全驾驶监控以及车辆维护计划等，有效提高物流车队的安全性和效率。
3、仓库管理物流仓库的管理是物流行业最常见的需求之一。
云计算可以将数据整合起来，提供快速、准确的库存信息查询，实现数字化管理的目的。
4、交通规划优化云计算可为物流企业的交通规划提供高效的服务。
物流企业可以在云端上利用各类数据进行分析，制定出更加合理的交通规划，避免交通拥堵、优化行车路径、减少行车时间，提高物流效率和成本控制。
三、大数据在物流行业中的应用1、智能分拣和配送传统的物流行业需要大量人力物力开展，其分拣、装车、配送等环节需要大量的人力操作。
而大数据分析则可以通过区别包裹的重量、尺寸、目的地和发送时间等因素，自动规划出更为合理的路线来提高效率。
同时，大数据分析可以跟踪物流的运输轨迹，更快地响应客户的投诉和疑虑。
2、预测需求物流行业中需要根据市场需求调配资源，如在上节日前预测人们会购买哪些商品，并采取相应的库存调配策略，以充分利用库存并提供快速送货服务。
大数据分析可以预测需求，帮助物流企业做出更为准确的预判。
3、降低风险物流行业中存在一些不可控因素，如异常的天气、交通拥堵、设备故障等。
大数据分析可以实时监控这些异常情况并及时通知物流企业，帮助其尽可能地降低风险。
四、结论云计算和大数据可帮助物流企业提升效率，降低成本，提供优质的服务。
大数据在物流行业的应用正在改变传统的物流管理方式，提高效率和降低成本。
以下是大数据在物流中的几个主要应用领域：1. 货物追踪与监控：通过GPS定位、传感器等技术，实时收集货物的位置、状态和运输速度等信息。
大数据技术使得物流企业能够对运输过程进行实时监控和管理，提高了货物的可视性和透明度，增强了物流的可靠性和安全性。
2. 供应链优化：大数据可以帮助物流企业分析供应链中的各个环节，如客户需求、库存、订单、仓库流通等，从而更好地控制成本、提高效率、优化供应链质量。
通过对历史和实时数据的分析，企业可以预测市场需求，合理调配仓储和运输资源，减少浪费。
3. 运输路径规划与优化：利用大数据分析历史运输数据和实时交通信息，物流企业可以优化配送路线，减少运输成本和时间，提高交付效率。
智能调度系统可以根据实时交通情况和货物紧急程度，智能地调度运输车辆，优化运输路径。
4. 库存管理与需求预测：通过对市场需求和历史销售数据的分析，物流企业可以预测货物的需求量，并合理分配库存。
这有助于避免库存积压或缺货的情况，提高客户满意度和物流服务的响应速度。
5. 客户服务与反馈管理：大数据技术使得物流企业能够分析客户的需求和反馈数据，提供个性化服务，改善客户体验，增强客户忠诚度。
通过准确了解客户需求，企业可以及时调整服务方案，提高客户满意度和口碑。
6. 成本控制与费用分析：通过对各项物流活动的数据进行分析，物流企业可以找到成本高的环节并进行优化，降低运输成本。
同时，对物流费用进行分析和比较，可以找到合适的运输服务提供商，实现费用最小化。
大数据的应用使得物流企业能够更加智能化地处理物流业务，提高业务水平和利润，同时为客户提供更高效、更可靠的物流服务。
随着技术的不断发展，大数据在物流领域的应用将更加广泛和深入。
DEVELOPING犬数据时代物流企业供应链管理运作模式优化■宋洁大数据时代是以计算机等智能设备整合数据，观察追踪,预测分析的商业概念，是企业的破局利器，也是物流企业基于目前市场的环境等原因，进行大量工程计算算法，从而得出物流企业供应链整体数据走向趋势。
对于企业数据分析而言，大数据分析无疑是现阶段继续推进物流企业供应链管理的重要环节。
基于此，本文针对现阶段在大数据的影响下，物流企业供应链管理运作模式的优化方向等一系列工作进行探讨。
一、大数据时代物流企业供应链管理的运作模式技术革新是推进市场进步的关键所在。
中国资本市场每一次技术革新都会对市场和企业带来重大改变，回顾中国多层次的发展历史,资本市场从稚嫩到成熟，把握不同时代的不同“新”技术才是关键。
大数据时代的特征就是以亿级样本数据为单位,站在数据海的节点上，总结和计算物流链中各项数据，捕获物流企业管理发展运作模式的优化方向，分析管理效率是否有效且高效。
这样不仅可以总结出过去物流企业供应链管理运作的经验和教训，也可以通过数据样本的大量分析，重新定制新时代技术背景下物流企业供应链管理运作模式的发展战略。
经验、教训与展望，这是每个企业管理者不得不去思考的宏观大题。
实现物流企业供应链的“慢”优化，渐进式的企业供应链管理模式优化改革路径叫以大数据的数据支持为前提,设计好上游供应商、货主信息、企业管理模式运作方法，包括逐渐推进企业供应链优化改革等一系列的管理优化体系。
大数据科学预测的精确分析市场下，在企业的供应链体系管理制度上进行慢改革，慢优化。
先通过大数据分析总结经验,大样本数据为前提进行分析是极具代表性的数据分析，样本量只要足够大，甚至可以预测未来物流企业供应链中每一个环节的具体动向，这对物流企业进行供应链管理是极具参考价值的，总结经验再进行企业供应链优化改革,帮助物流企业进行供应链管理优化,从而为物流公司的供应链管理模式提供一个有效的优化方向，建立物流企业更健康,企业效益更容易得到保证。
大数据对供应链管理的影响与优化随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代企业管理中不可或缺的一部分。
大数据的应用对供应链管理带来了诸多影响和优化机会。
本文将重点探讨大数据在供应链管理中的影响以及如何通过大数据优化供应链管理。
一、大数据对供应链管理的影响1. 实时数据分析能力的提升传统的供应链管理往往依赖于历史数据和经验判断来决策和规划，缺乏对实时信息的敏感度。
而大数据技术的出现改变了这一现状，企业可以通过采集和分析大量的实时数据，及时了解供应链中各个环节的动态。
通过实时数据分析，企业能够快速掌握市场需求变化、产品销售情况以及供应链各个环节的运作状况。
基于这些数据，供应链管理者可以及时调整生产计划、库存管理和物流配送等环节，提高供应链的灵活性和响应能力。
2. 预测性分析的应用大数据技术还可以用于供应链管理中的预测性分析，通过对大量历史数据的挖掘和分析，可以预测各种供应链事件和情景的发生概率和可能性，从而更好地应对风险。
例如，通过分析历史销售数据和市场趋势，企业可以预测商品的需求量和销售周期，从而合理规划生产和采购计划，避免库存积压或缺货等问题。
此外，通过对供应商绩效和合作历史的分析，企业也可以预测供应商的稳定性和可靠性，从而选择更合适的供应商。
3. 协同效应的增强大数据技术为供应链各个环节的信息共享和协同提供了技术支持，加强了供应链各个环节之间的信息流动和沟通效率。
通过共享实时数据和信息，供应链上的各个参与方可以更好地协调和协同工作，有效地解决供应链中的问题。
4. 供应链风险管理的改进大数据技术还可以应用于供应链风险管理，通过分析大量的供应链数据和相关信息，识别和预测潜在的风险因素。
企业可以利用大数据分析工具对供应链中的各种风险进行监测和预警，并采取相应的措施做好应对准备。
例如，通过监测天气预警数据，预测自然灾害对供应链的影响，及时调整物流路线和运输方式，减少风险。
二、大数据在供应链管理中的优化1. 数据驱动的需求预测和准确库存管理通过大数据分析，企业可以准确预测市场需求变化，并进行精准的库存管理。
大数据时代物流企业供应链管理运作模式与优化路径发布时间：2021-11-24T03:27:36.193Z 来源：《中国经济评论》2021年第10期作者：杨昊天[导读] 大数据时代是依托计算机等一系列智能设备进一步展开实时追踪、数据整合、预测分析等商业化概念，也同样是企业打破局限的一种商业化武器。
东南大学经济管理学院江苏南京 210000摘要：大数据时代是依托计算机等一系列智能设备进一步展开实时追踪、数据整合、预测分析等商业化概念，也同样是企业打破局限的一种商业化武器。
因此物流企业应当基于现阶段的市场大环境，通过应用工程计算算法，进一步探索出未来物流企业供应量的发展趋势。
本文针对大数据时代物流企业供应链管理运作模式与优化路径进行探讨分析，希望为相关人员带来一些参考。
关键词：大数据时代；物流企业供应链；管理运作模式立足于我国科技的不断发展下，大量的信息呈现飞速增长的趋势，各类数字信息的涌现，也意味着我国已经全面进入大数据时代，因此各个行业的供应链管理协同大数据运作已经是大势所趋。
从本质上讲大数据是针对时代发展以及数据信息进行分析所获得的产物，其需要依托不断发展的先进技术作为支撑。
因此本文选择以物流企业管理行业作为核心，进一步针对供应链管理运作模式的优缺点进行分析，以此为基础寻找出未来优化路径。
一、大数据时代物流企业供应链管理运作模式对于技术革新而言，其将是促进市场不断进步的关键因素[1]。
中国资本市场当中的各种类型技术革新都会影响到企业甚至市场。
通过针对中国多层次发展历史进行回顾可以发现，在市场从初始到成熟阶段的成长过程中，能够充分掌握时代的“新”式技术才是重点因素。
而大数据时代的核心特征，是立足于海量数据的基础上，针对物流链中包含的有关数据展开归纳总结，进一步探索出针对物流企业管理运作的完善化方向，通过这样的方式来分析工作管理效率是否高效。
依托这样的方式，不仅可以帮助物流企业进行自我审视和总结，同样也能够依托可靠的数据分析，面向未来市场发展趋势，构建出符合时代背景的物流企业供应链管理模式发展测策略。
大数据分析在供应链管理中的应用案例供应链管理是指企业通过有效的物流、信息流和资金流的管理，以实现产品从原材料采购到最终消费者的流动，从而提高供应链效率和降低成本。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将大数据分析应用于供应链管理，以优化运营、降低风险，并获得更大的竞争优势。
以下将介绍几个大数据分析在供应链管理中的应用案例。
1. 预测需求供应链管理中最重要的一个环节就是准确预测市场需求。
通过收集和分析大量的市场数据、社交媒体数据和客户反馈数据，企业可以准确预测产品的需求量和变化趋势。
例如，某电子产品企业通过分析社交媒体上用户的评论和讨论，结合历史销售数据，成功预测了下一个季度手机销售的需求，从而合理安排生产和物流计划，避免了库存积压和缺货现象的发生。
2. 优化供应链设计大数据分析还可以帮助企业优化供应链的设计和网络布局。
通过分析供应商、仓库、物流运输等环节的数据，企业可以确定最佳的供应商网络和产品分配策略，以降低库存成本和运输成本。
例如，某零售企业利用大数据分析，发现其某些仓库位置和分配不合理，导致了运输时间过长和库存滞销等问题，经过优化布局，成功降低了物流成本，并提高了库存周转率。
3. 风险管理供应链管理中存在各种风险，如供应商延迟交货、天灾人祸等。
大数据分析可以帮助企业识别潜在的风险，并及时采取应对措施。
例如，某汽车制造企业通过实时监测供应商的生产数据和交货数据，结合天气预报等信息，准确判断供应链中可能出现的问题，并提前调整生产计划或寻找备用供应商，以防止延误生产和产能损失。
4. 产品追溯在供应链管理中，产品的追溯是非常重要的，尤其是在保证产品质量和安全方面。
大数据分析可以帮助企业追踪和监测产品在供应链中的流动情况。
例如，某食品生产企业通过在产品包装中标记二维码，并通过大数据分析系统，实时追踪产品的生产、加工、运输和销售情况，可以及时发现和解决潜在的质量问题，并保障产品的安全性。
5. 实时配送大数据分析还可以帮助企业实现实时配送，提高供应链的响应速度和灵活性。
大数据在物流行业中的应用与供应链管理随着信息技术的不断发展，大数据已经成为物流行业中至关重要的资源。
大数据的广泛应用带来了许多机遇和挑战，对供应链管理提出了新的要求。
本文将探讨大数据在物流行业中的应用以及其对供应链管理的影响。
一、大数据在物流行业的应用1. 数据采集与处理：在物流过程中，大量的数据源如订单信息、运输记录、仓储数据等都需要被采集、整理和分析。
通过大数据技术，物流企业能够更加高效地采集和处理这些数据，并从中提取有用的信息。
2. 预测与优化：通过对历史数据和实时数据的分析，物流企业可以预测需求变化，优化运输路线和货物分配，提高物流效率和服务质量。
例如，根据货运数据和市场趋势，物流企业可以合理调度运输车辆，减少空载率，降低运输成本。
3. 库存管理：大数据技术可以帮助物流企业更好地管理库存。
通过对销售数据、市场需求等信息的分析，企业可以根据需求变化及时调整库存水平，避免过多或过少的库存，提高库存周转率和供应链的灵活性。
4. 风险管理：物流行业面临许多风险，如交通拥堵、天气变化、货物丢失等。
通过大数据的应用，物流企业可以实时监控和分析这些风险因素，并采取相应的措施来减小风险。
例如，根据天气预报数据，企业可以提前调整运输路线，避免天气不良造成的延误和损失。
二、大数据对供应链管理的影响1. 实时协同：大数据技术可以实现供应链各环节之间的实时协同。
通过共享和分析大数据，供应链各方可以更好地协调物流活动，提高运输效率和服务质量。
例如，供应商可以根据销售数据预测需求并及时调整供货计划，仓储和物流公司可以实时共享货物信息，协调运输和配送。
2. 供需匹配：通过大数据的分析，供应链各方可以更准确地匹配供需关系。
供应商可以根据市场需求和消费趋势调整生产计划，物流企业可以根据需求变化及时调整运力和运输路线，以满足客户需求并避免过剩或供应不足的情况。
3. 售后服务：大数据技术可以帮助物流企业改进售后服务。
通过对客户反馈和使用数据的分析，企业可以及时发现和解决问题，提高客户满意度。
物流供应链中的大数据应用案例研究随着现代物流企业的发展壮大，物流供应链管理，在企业中的地位越来越重要，而大数据作为信息时代的核心技术，其在物流供应链中的应用也变得越来越重要。
物流供应链管理是指整个物流供应链中所有环节的协调和管理，以达成优化物流成本、提升客户满意度的目标。
而现代物流企业大多采用信息化手段，通过建立信息系统进行物流供应链管理。
然而，单纯的信息系统建设并不能提高企业的效率和盈利能力，更重要的是如何有效地运用信息系统中的数据。
大数据技术的出现，为物流供应链管理带来了新的工具，例如人工智能、云计算、物联网等。
这些技术在物流供应链管理中的应用，可以实现信息的高效传递、数据的深入挖掘与分析、智能决策等。
以下是几个大数据在物流供应链管理中的应用案例：1、DHL运用大数据挖掘优化货车装载方案DHL是全球物流服务供应商，通过提供快递、包裹和海运、空运、陆运等服务，优化企业物流供应链管理。
DHL在物流运输中需要满足客户对运输时间和设备的需求，同时又需要尽量减少成本。
因此，DHL运用大数据技术进行数据挖掘分析，优化货车装载方案，提高运输效率和减少成本。
DHL通过数据挖掘技术，将大量历史数据进行分析和挖掘，形成优化方案。
DHL给每条线路动态分配装载方案，规定一些限制条件（如必须的停车站，货物装载的顺序等），将货车装载表现为物流问题。
在这个问题中，DHL使用了三个算法——基于人工智能的模拟退火法、模糊遗传算法和启发式遗传算法，以优化装载方案并得到最优解。
2、UPS运用大数据分析预测需求UPS是全球最大的装运、邮政和专业快递公司，它运用大数据分析技术，预测需求，有效减少了储物空间浪费，提高了效率。
UPS通过预测市场需求，选择合适的仓库和物流线路，分配合适的人员，形成高效的物流流通网络，提高运输效率。
如何对客户需求进行预测，是UPS运用大数据技术的核心问题。
UPS通过分析历史订单和产品参数，得到客户需求的数据模型，并计算大量数据得到未来市场需求预测的结果。
物流供应链中的大数据管理与分析物流供应链是一个复杂的系统，涉及到物流、供应、生产和销售等多个环节，需要各方之间的密切协作和信息共享。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据管理和分析已经成为了物流供应链优化的重要手段。
本文将从物流供应链的角度，介绍大数据在供应链管理中的具体应用。
一、大数据在物流供应链中的意义随着物流供应链的不断发展，各个环节的数据量也呈现出爆炸性增长的趋势，这些数据包含了大量有价值的信息，如订单信息、库存信息、运输信息、销售信息等，其中的规律和趋势往往决定了企业的生死存亡。
传统的手工分析已经难以繁盛，物流供应链需要更加高效和精准的数据管理和分析方法。
而大数据技术则具有以下几个优点：1.快速响应速度：大数据技术可以快速处理任意规模的数据，在极短的时间内完成复杂的数据处理和分析。
2.挖掘潜在价值：大数据技术可以准确捕捉数据中的规律和趋势，帮助企业挖掘潜在的价值，从而优化物流供应链的各个环节。
3.精准决策支持：基于大数据分析结果，企业可以基于事实进行决策，降低决策的风险和成本。
二、大数据在物流供应链中的应用场景1.物流规划和优化物流物流规划和优化是物流供应链的核心环节，其确保企业物流活动的高质量和低成本。
针对物流规划和优化的需求，大数据技术可以用于：（1）优化调度和路线规划：基于历史数据和实时数据，大数据技术可以对运输行为和需求进行分析和挖掘，以此为基础优化调度和路线规划。
（2）更好的装载和配送：通过对运输效率和货物数量进行分析，大数据技术可以优化货物的装载和配送，实现货物运输的高效、快捷和准确。
（3）降低物流成本：大数据技术通过流程优化和资源整合，可以降低物流的成本，从而提高企业的运营效率和利润水平。
2.仓储管理仓储管理是供应链中的一个重要环节，其涉及到货物的收发、存储和管理等多个环节。
针对仓储管理的需求，大数据技术可以用于：（1）优化库存管理：通过大数据技术对库存进行分析和预测，可以帮助企业合理调配库存，避免滞货和积压，从而提高库存周转率和资金利用率。
绿蚂蚁官网：物流与供应链管理如何有效运用大数据对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。
但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。
这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。
大数据应用包含三大要素：要素一：大量。
大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。
在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。
要素二：多样性。
数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。
用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。
”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。
要素三：速度。
“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。
”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。
大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。
许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。
那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？来看看亚马逊的例子。
亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。
这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。
“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。
”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。
“互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。
”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData 的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。
”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。
绿蚂蚁官网：实施企业：Avnet公司应用领域：评估承运商表现、分析最经济的运输模式、帮助完成全球分销中心选址总部位于美国菲尼克斯的Avnet是一家全球性的电子元器件分销商，每年大概要处理500多万票的小型包裹运输交易。
“每一桩运输交易都会生成超过50列的数据，以及超过2.5亿的数据值。
”Avnet公司全球运输副总裁MarianneMcDonald介绍说，这远远超过了该公司的数据处理能力，于是，他们选择了一家数据服务提供商，后者能够通过提供相关工具，帮助Avnet从运输数据中获取商业决策的依据和创新发展的思路。
这种工具包括提供关键业绩指标的报告，从而识别出那些发票错误信息最多的承运商。
“这类信息使我们能够每季度与承运商见面，并且评估他们相较于其他承运商的业绩表现。
”McDonald说道。
那些不注重改进绩效表现的承运商将会失去与Avnet公司合作的机会。
该工具还能够显示Avnet公司的业务部门在“次日达”、“第三日送达”以及“三至五天达”等不同运输服务上的支出。
“我们可以从支出、百分比或服务水平等维度来准确描述和比较各种模式的优劣。
”McDonald说道。
在此基础上，她的团队就可以推荐更加经济的运输方式，譬如将一个“三天送达”服务调整为支出更少的“三至五天达”服务。
关于运输模式的分析数据，还能够帮助Avnet公司与承运商进行更加有效地谈判。
“由于我们准确地了解现在的运输模式和效果，这些数据能帮助我们进一步明确接下来的战略目标。
”McDonald说道。
最近，Avnet公司还开始利用大数据来帮助决定全球分销中心的选址。
“过去确定分销中心布局主要是将从不同信息源中得到的数据放入到电子表格，是一项离线的、高强度的工作；现在则发展为一种由分析来驱动的方式，且智能化工具承担了其中95%的工作。
”Avnet公司负责全球物流与运营的首席官员MikeBuseman说道。
利用技术对数字进行处理，使得规划团队能够将精力集中于确定发展战略。
实施企业：Glasfloss公司应用领域：生成运营情况定制报告、成本控制、实施联合运输、降低货损索赔Glasfloss公司总部位于美国俄亥俄州兰卡斯特，主要生产用于加热和通风的空气过滤器以及空调系统。
2013年，Glasfloss开始利用第三方物流供应商TransportationInsight公司的分析软件InsightFusion来实现其供应链的智能化。
InsightFusion能够将来自不同供应链系统和外部来源(譬如运输管理体系、库房管理体系、资源规划以及生产等)的数据进行融合，同时还提供了一种实时查看所有完整供应链信息的路径。
“数据来源和格式等因素已经不重要了，”TransportationInsight负责信息技术的副总裁JimTaylor认为，技术的发展，实现了轻易能对这些信息进行解读，还能将其放置于企业数据库中进行管理。
InsightFusion的用户能够通过门户网站、手机或者平板设备访问InsightFusion软件，获取有关运营情况的定制报告。
Glasfloss公司的生产运营经理绿蚂蚁官网： GregGardner认为，该报告能够帮助公司显着改进物流运营。
“它能够帮助我们将时间、精力和资金集中于那些对提升顾客满意度和提高盈利水平最为重要的领域。
”Glasfloss的一个实践有力地证明了这一点。
在InsightFusion软件的帮助下，公司发现了发往其中某个特定省份的货物量特别多。
于是公司重新找了一家能够对该地区的运费提供优惠费率的承运商，从而节省了资金。
Glasfloss还寻求对一些客户进行联合运输，以节省成本和改进服务。
“如果对同一地区的客户同时发送三个小型包裹，我们会建议进行联合运输，即使可能导致包裹延迟一两天到达。
”Gardner解释道。
有了InsightFusion软件以后，Gardner决定将部分零担运输合并为经过两或三个站点的联合卡车运输。
即使每多经过一个站点，公司都要为其支付额外费用，但总成本也比每个站点分别进行零担运输要少得多。
此外，Glasfloss从InsightFusion软件中获益最多的，是其对客户索赔情况进行筛查的功能。
“我们发现一些特定省份的顾客索赔率要比其他省份高。
经过深入的调查，我们发现，只要改善对其中一小部分顾客的运输方式，公司就能极大地减少顾客的货物损坏索赔率。
”Gardner说道，“这个发现令人非常振奋，因为只要对有限的交易进行改善，就能取得较高的回报。
”为了减少货物损坏，Glasfloss正在改进对部分客户的运输方式。
“举个例子，如果我们发现货物比较松散，可能我们就会用托盘装运。
如果我们发现承运商使用的车道或者运输路线不是很好，可能就会更换承运商。
”Gardner介绍，对InsightFusion 的利用已经帮助公司减少了36%的顾客索赔量，同时将60天的理赔结案率提高到了83%。
实施企业：Hillcrest Foodservice应用领域：自动筛查信息、出具差错报告、分析工人操作准确率、监测驾驶员行为位于美国克利夫兰的HillcrestFoodservice是一家食品分销商，业务范围包括将食品分销至北俄亥俄州和宾夕法尼亚州的餐馆、零售商店以及其他机构。
2010年以来，该公司启用了一款叫做StyleIntelligence的智能工具。
Hillcrest负责客户解决方案的经理JimSchmurr介绍，“公司选用的智能工具系统，能让更多的管理团队成员以更加快捷和标准化的模式访问和筛查各类信息。
”过去，管理层必须从不同的解决方案、路由体系以及数据库等不同体系中收集数据，并将这些数据整合至Excel图表以出具信息分析报告，这是极其耗费人工的过程。
正如Schmurr所回忆的，“信息都在那儿，但每要使用都必须有一个重建的过程。
”而现在，StyleIntelligence使这个过程自动化了。
Hillcrest选用的这款智能工具，还有效地帮助企业改善了营运。
过去，如果一家比萨餐馆抱怨Hillcrest在将番茄沙司错误地配送为番茄酱时，很难追根溯源。
为了弄清楚究竟是人为失误还是系统故障，Schmurr和他的团队必须将数据从Retalix导入到Access系统中并建立查询。
“而现在智能工具系统能够实现自动化出具报告。
”Schmurr说道。
Hillcrest还利用智能工具来了解工人的分拣准确率，并以此为依据来制定激励机制。
通过条绿蚂蚁官网： 形码扫描识别，Hillcrest可以“监测”库房工人分拣、拖拉或移动操作的全过程，并且可以定位到哪个工人在处理哪一个订单。
最近，Hillcrest公司还启用了另一款移动运输管理系统，从而将有关驾驶员行为的数据补充到之前的智能工具体系中。
“这样我们就能知道驾驶员是否准时到达了，而这对服务报告的出具非常重要。
”新数据也有助于确定是否在每个地点都给予了司机充足的时间用于完成货物运送。
“不同产品需要花费不同时间进行运送。
新的分析能够使我们决策更加明智，而且我们希望以此来更好地服务顾客。
”Schmurr说道。
龙邦快递单号查询：/longbang。
