大数据在物流行业都能干啥?如何利用它降本增效?

2012年美国《纽约时报》一篇专栏称“大数据时代来临”，如今“大数据”几乎渗透到每个行业和领域，包括高速发展的国内物流业。比如像菜鸟网络，就是基于阿里云大数据平台打造，将各家快递公司数据与之对接，从而达到更精准监控，进而提升物流效率。
　　那么大数据分析在物流领域具体能起到什么作用呢?
　　资源配置优化、路由规划
　　物流市场的动态性和随机性很强，从大数据中可以获取市场变化、物流需求等信息，及时规划和调整资源配置;同时可因此优化物流路由规划，降低物流成本和提高时效。这里主要涉及的是运输和仓储。
　　网点、园区和枢纽的布局
　　物流选址相当重要。市场货量、交通网络、辐射区域、竞争对手市场占有率等情况，都必须纳入考量的因素，大数据分析便能帮助决策。
　　物流定价
　　在零散货运市场，受信息化程度及其它因素影响，物流价格往往波动较大，我们不作讨论。而对于品牌物流企业来说，价格战同样也是越演越烈。
　　定价基于的成本计算，往往要通过十分庞大的数据模型来获得，不同类型货物、不同地域、运力成本、网络网点等都会对成本产生较大影响。
　　运输车辆运营管理
　　近年商用车厂家、零部件厂家和第三方软件公司开发的车联网系统，让数据驱动车辆管理变得更容易。通过使用车辆网系统，运营车辆的能耗数据、路线跟踪、驾驶行为等数据一目了然，有助于规划车辆保养、用车成本统计、改善司机驾驶习惯等。
　　最近，国产智能卡车开始投放市场，各种电子智能系统能提升车辆的安全性能之余，还能收集更多的数据信息。譬如防侧翻系统，便可以将有可能发生侧翻的情况、电子刹车系统作用的次数记录在案。
　　沃尔沃车辆管理运营领域专家杨光喜提出数字化车队管理的理念，利用数据我们可以对运营车辆进行全生命周期管理。一般物流散户对车辆油耗成本的计算，往往是总重多少、百公里几升油，其实是不准确的。
　　随着物流车辆的运营时间增长，车辆开始出现“疲劳”，油耗会随之上升，维修频次也会增多。通过数据收集和分析，我们可以获取某一品牌、固定动力配置车辆的全生命周期油耗，比如100万公里的总油耗，或者是某一里程区间的油耗，比如20-30万公里区间内的车辆平均油耗。同理还可用于车辆的维修保养管理，因此就可以产生出车辆全生命周期成本的计算模型，那么车队的运营成本分析就十分明朗。
　　通过这样的数据分析，还可以预测车辆价值“拐点”--达到某一里程后，车辆盈利能力开始下降，这时我们通过二手车市场价格来判断车辆是否该转手，再进行新一轮的车辆采购。目的是为了持续性的最大化盈利。
　　说在最后
　　近期一些车货匹配平台尝试了采用司机报价的功能，一时间货运价格来得更低了，有人说本质是运力过剩。纵观零散而乱的货运市场，的确如此。而对于业务量日益增长的品牌物流企业来说，却有运力不足的情况发生，许多散户无法成为他们的外包车辆，其实还是竞争力不足的问题。通过大数据分析等手段来实现降本增效的大车队，依然是市场的抢手货。
 
 

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