当前位置: 首页 > 物流运输

大数据时代如何利用数据进行有效物流决策

日期:2018-01-09     来源:中国冷链物流网     作者:佚名

随着信息时代数据量的剧增,深化物流管理最为有效的方法是引入数据分析技术,对物流数据进行分析和预测,取代经验论,帮助决策者做出快速、准确的决策。

 

1.jpg


1、物流领域常用数据分析场景  

梳理我们整个物流环节,数据分析的应用可以分为两个方向,规划和预测。


其中规划方向的应用往往是以成本和时间为优化目标,或者是两者综合的多目标优化,在分析过程中我们往往是通过成本构成或者时间构成的角度去寻找他的影响因素,在分析这些影响因素的基础之上,找到合理的变量取值,使得成本最优,时间最少。常用的应用场景包括仓储选址规划、运输路径规划、仓储布局规划。


在大数据时代,我们获得数据越来越多,不管是数量上还是维度上,常用数据分析方法也都有可以进一步的拓展,使结果更加的合理准确。


2、仓储选址规划常用数据分析方法  

仓库选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内,选一个地址建立仓库的规划过程。合理的选址方案应该使商品通过仓库的汇集、中转、分发,达到需求点的全过程的效益最好。


3、仓储选址常用方法对比分析
由于不同的企业在建设物流配送中心时,对配送中心未来用途、构成的需求有所不同,因此在对物流配送中心进行规划时要充分考虑这些因素,选取适当的选址方法。


4、大数据时代仓储选址方法应用拓展
那么在大数据环境下,我们应该如何更加有效的选址呢?


应用大数据进行选址可以实时获取海量数据资源,使得准确性大大提高,随着信息获取方法的智能化以及多样化,人们也不一定非要到实地去勘测调研,大大节省人力物力。


归根结底,仓储中心选址的决定因素主要还是中心供需量、物流运输成本和中心建设运营成本三个方面,大数据对仓储中心的选址的影响归根到底还是对于这三个方面因素的作用。


大数据已经渗透到物流领域的各个环节之中,其作为一种新兴技术,它给物流的发展带来了更多的机遇。对物流企业而言,合理地运用大数据技术,对企业的管理、客户关系维护、资源配置等方面都将起到积极的作用,使物流决策更加高效与准确。


                                  

  • 【责任编辑:张东旭】

验证码:
免责声明
① 凡本网注明稿件来源为"原创"的所有文字、图片和音视频稿件,版权均属本网所有。任何媒体、网站或个人转载、链接、转贴或以其他方式复制发表时必须注明"稿件来源:卡车之友",违者本网将依法追究责任;
② 本网部分稿件来源于网络,任何单位或个人认为本网发布的内容可能涉嫌侵犯其合法权益,应该及时向卡车之友书面反馈,并提供身份证明、权属证明及详细侵权情况证明,卡车之友在收到上述法律文件后,将会尽快移除被控侵权内容。
不良信息举报 频道信箱 给我们提意见 新版首页上线
关于我们 | 服务条款 | 广告服务 | 招聘信息 | 联系我们 | 网站导航
版权所有 卡车之友网络科技有限公司 卡车之友网站 京ICP备12046180号-1

京公网安备 11010502047546号