物流大数据：主要优势和3个实际用例

如今，高效的供应链需要获取实时数据、进行数据分析并支持快速决策。最新调查显示，68% 的供应链企业将重点放在供应链透明度与数字化建设上。物流领域的大数据技术能够实现所有环节的自动化执行，全面提升端到端价值链的运营表现。

因此，运营效率得以提高，企业能够以更低成本提供更快速、透明的运输服务，而客户也对及时的服务感到满意。

本文将结合专业经验，探讨物流与供应链如何从大数据中获益、如何选择定制化软件，以及为何这项任务极具挑战性。

物流领域如何运用大数据？

物流领域的大数据是指对与物流管理运营相关的复杂数据集进行收集、处理和分析。数据获取可借助传感器、GPS 设备、RFID 标签以及企业资源规划（ERP）系统等工具。这种全面的数据分析方法能够改善运输、库存、仓库管理、需求预测和供应链优化等多个环节。

大多数运输企业已采用数据驱动的决策方式。根据《2024 年入境物流报告》，92% 的第三方物流（3PL）提供商使用基于大数据的运输管理系统（TMS），83% 的企业正重点提升订单与库存的可视化水平。

物流行业中大数据的全部潜力尚未完全释放。首先，它有助于实现资源最大化利用并提高透明度，进而提升运营效率。例如，自动化运输管理系统采用智能软件控制车队、安排运输计划并自动执行日常任务。

其次，这一技术创新能帮助企业改善客户体验，增强客户忠诚度并实现客户留存。此外，实施有效的数据驱动型商业模式还能带来收入增长。

供应链大数据分析可提供实时运营可视化，使物流公司能够监控库存水平、跟踪货物运输并识别潜在的中断风险，最终提升供应链的灵活性和响应速度。

同时，物流公司可利用大数据预测设备故障和维护需求，从而减少停机时间、提高设备利用率并延长资产使用寿命。

大数据对物流的影响

在业务流程中引入这项新技术可能需要耗费较高成本、大量时间，且实施过程复杂。然而，大数据在物流领域的应用具有显著优势。以下是大数据对物流的具体影响：

1. 机器学习。机器学习（ML）算法能够识别物流数据中的模式和趋势，例如配送时间、运输路线和库存水平等。对这些模式的分析能为物流公司带来什么？答案是优化运营流程、提升供应链透明度并简化数据驱动决策。

2. 人工智能。人工智能（AI）可实现物流调度和路线规划的自动化。通过预测性分析，人工智能帮助物流公司预判潜在问题并降低风险。例如，仓库管理中的大数据借助人工智能优化仓库布局、车队路线和库存管理流程。

3. 物联网。物联网（IoT）传感器收集货物运输、车辆和仓库运营的实时数据。对这些信息进行分析可优化供应链透明度并改进决策制定。例如，物联网传感器能跟踪库存水平、监控在途货物状况并最大化仓库空间利用率。

大数据在物流领域的核心优势

通过整合供应链与数据分析，物流公司可获得诸多收益。以下是其中最关键的几项：

1. 需求预测。大数据通过分析历史趋势、季节波动、客户行为和市场动态，助力实现精准的需求预测。这些数据能帮助物流公司预判库存水平，避免库存积压或短缺，使供应与需求更好地匹配。精准的预测可确保运营更顺畅，并降低不必要的运输和仓储成本。

2. 路线优化。大数据技术能够助力找到最优配送路线。先进的物流软件通过分析车辆传感器数据、天气预报和交通实时状况等信息，筛选出最佳执行方案。此举能为企业节省大量资金，主要得益于燃油消耗的降低。

3. 提升透明度。供应链中的大数据分析结合 GPS 设备及其他跟踪工具，使物流公司能够实时监控货物移动。这些信息与交通数据、车队数据和道路网络数据相结合，让物流管理者能轻松规划和安排配送，并将天气状况或事故等预测因素纳入考量。

利用大数据，物流公司能深入了解自身供应链管理情况，识别瓶颈并简化运营流程。透明度的提升通过提供实时跟踪信息、建立客户信任，进而提高客户满意度。因此，在运输中运用大数据有助于风险缓解并推动实现更好的结果。

最终，不仅物流运营效率得到提升，客户和合作伙伴也能获得更多实时更新。他们可以实时监控包裹的配送状态，此外，若预计出现延误，客户还会收到自动通知。

4. 降低成本。智能数据分析支持更明智的决策，直接影响企业盈利。从优化路线、提高燃油效率，到减少人工流程、预防车辆故障，数据分析在各个层面降低了运营成本。更精准的需求预测和库存管控也有助于削减超额支出。

5. 提升运营效率。大数据通过发现物流各流程（无论是运输、仓库管理还是调度环节）中的薄弱点，帮助消除低效问题。基于数据驱动的洞察持续优化运营，物流公司能够改进工作流程、减少延误，并更有效地扩大服务规模。

6. 预测性维护与驾驶优化。先进的分析系统可深入分析驾驶习惯，如加速、刹车、驾驶时长等，发现并剔除低效驾驶行为。此外，车队状况数据使企业能够提前进行维护，从而降低燃油消耗并减少因车辆故障导致的延误。

7. 优化最后一公里配送。最后一公里配送成本占总运输费用的 50%。物流领域的大数据能够分析配送全过程（包括最后一公里）的信息，帮助物流公司发现特定模式，进而优化配送策略。

大众认为，基于大数据的数字孪生技术前景广阔，它能通过模拟和优化路线管理，预测资产和系统的运行状态。

8. 高效仓储管理。大数据为仓库管理者提供货物装卸、搬运等流程的详细信息。此外，管理者还能了解客户行为变化以及对供应链管理者和制造商的期望。这些信息有助于管理者改进路线规划和配送调度，提高仓库吞吐量。

9. 实时跟踪与管理。借助实时跟踪，物流公司能够识别并主动减少潜在延误，最大限度降低中断和延误带来的成本。通过基于供应链的实时大数据优化路线和调度，物流公司可改进运输管理，减少时间和燃油消耗。

10. 供应链可视化。除了跟踪货物，大数据还能提供整个供应链生态系统的全面视图。企业可以分析供应商表现、监控物流合作伙伴，并深入了解每个交接环节。这种全方位的可视化使企业能够制定更具韧性和灵活性的供应链策略，尤其是在面临中断时。

11. 提升响应速度与客户体验。供应链与物流领域的大数据分析对其运营表现具有深远影响。反应迅速的供应链使企业能够满足消费者期望，按时交付优质产品。大数据分析帮助管理者了解市场状况、预测市场未来态势、细分客户群体并发掘新的销售机会。最终，物流公司能更好地管控库存，让客户有好的体验。

大数据在物流领域的应用案例

为理解这项新技术对运输行业的潜力，以下列举三个大数据在供应链管理与物流领域的应用实例：

1. 亚马逊的仓库自动化。机器人技术、大数据和物联网的发展使智能仓库成为现实。亚马逊的履约中心便是物流自动化的生动范例。

如今，亚马逊已超越早期机器人技术，开始采用自主移动机器人（AMR）机器人间通信以及人工智能驱动的微型履约中心。生成式人工智能支持动态库存规划，基于历史和实时数据预测订单量。此外，边缘计算使仓库现场能够进行实时决策，减少延迟并优化吞吐量。

大数据技术在这类仓库的运营中至关重要。算法需处理海量数据以协调数百台机器人的运作，确定应部署的机器人数量、行驶路线、移动速度等参数，并通过复杂模拟确定最优配置。

2. 联合包裹服务公司（UPS）的 “道路综合优化与导航技术”（ORION）。作为全球最大的快递承运商之一，UPS 于 2003 年开始测试 ORION 算法，2012 年正式投入使用。2019 年，该公司在其路线导航平台中新增了 UPSNav 功能。UPSNav 提供逐向导航，引导司机前往收件人附近的特定取件和投递地点。ORION 的应用使每位司机的行驶路线减少了 8 英里。

目前，UPS 正利用人工智能增强 ORION 的功能，在路线规划中纳入安全性、燃油消耗和配送优先级等因素。

与此同时，Gatik、Routific 等初创企业正进一步推进人工智能驱动的预测性路线规划、碳减排模型和自主配送车队的研发。尽管 ORION 已在企业层面得到验证，但 UPS 仍在拓展这些领域以保持竞争力。

3. DHL的人工智能驱动的车队管理与数字孪生物流。2024 年，DHL 供应链开始将生成式人工智能整合到其运输管理系统中，以优化规划、降低成本并提升服务水平。该人工智能可动态分析海量数据集 —— 包括车辆性能、天气、交通和配送需求等，实时优化路线规划与调度决策。

DHL 同时运用数字孪生技术模拟车队运营、构建 “假设情景” 模型，并在不干扰实际配送的前提下测试路线配置。这些模拟支持预测性维护，减少车辆停机时间，提高配送准确率。

此外，DHL 正探索基于区块链的传感器数据应用，以实现防篡改的温度和状态监控，这对药品和高价值货物的运输尤为重要。

展望未来，DHL 正与合作伙伴 Aurora 共同评估长途自动驾驶卡车试点项目，旨在进一步降低成本并解决长途货运线路上的司机短缺问题。

这些举措体现了 DHL 向以数据为中心、人工智能驱动的物流战略转型，摒弃传统模式，打造智能、自适应的车队生态系统。

如何选择合适的物流管理软件？

运输公司的数据来源广泛，从 GPS 追踪器到广告响应统计数据不等。但海量的非结构化数据集可能会阻碍决策制定。企业需要能够梳理信息并将其转化为可执行策略的技术，因此，选择合适的物流管理软件至关重要。

一款功能强大的物流管理软件应能覆盖运输运营的各个方面，包括库存跟踪、供应链绘图、路线优化、仓储改进等。顶尖物流管理软件的核心特征包括：

1. 实时物流跟踪：助力建立透明度、提高准确性并实现信息互通；

2. 多客户架构：可快速便捷地部署；

3. 开票功能：能应用和执行合作政策、及时管理发票等；

4. 全面的报告系统：可访问所有必要的记录。

理想的软件应整合所有功能，使物流与供应链管理真正实现 “智能化”；或者，它应能与其他工具和解决方案无缝集成。优先选择基于云的软件，以确保其可扩展性和适应性。

需注意的是，许多企业可能与第三方物流（3PL）服务商合作，涉及货运承运商等多方主体，因此运输流程中会包含多家不同公司。这就要求所有重要合作伙伴能够顺畅地进行数据交换，以实现行动的无缝协调。

同时，许多物流公司都有自己独特的核心指标体系，每家企业从车辆传感器收集的数据类型也可能不同。因此，几乎不可能找到一款 “一刀切” 的现成物流大数据软件。

总结

随着客户对配送速度和透明度的要求不断提高，运输行业正面临新的挑战。与此同时，人工智能、物联网和大数据技术为物流企业提供了优化路线、降低燃油消耗、改进仓储管理和洞察消费者需求的能力。