數據分析在物流中至關重要。
如今，數據正在促進經濟發展，顛覆企業的經營模式。物流中的數據分析是廣泛使用和使用的領域之一。複雜的供應鏈結構使物流成為一個完美的例子。大量的信息可以從鏈上的許多內部和外部來源和接觸點中提取，即傳統的車輛中的傳感器、物聯網設備、供應商、合作夥伴和客戶的傳統操作系統。數據的寶貴觀點將提高效率，優化業務。
以更低的成本更快地交付。
一些物流公司需要確定每天管理數百輛甚至數千輛汽車的最佳駕駛路線，以最大限度地降低燃料或能源成本，並確保按時交付。數據分析一直在簡化路線優化，即使用路線系統來確定最有效的路線。從貨運信息、車輛容量、假期、道路質量、交通密度、犯罪熱點、天氣條件等方面收集大量數據，可用於計算最有效的路線和停車順序，或確定最合適的運輸方式(飛機、卡車、火車或船舶)，優化供應鏈流量的連接點。
借助實時路由解決方案，可以收集和分析動態數據，以控制交付路線。托運人、司機和收件人可以響應實時事件，並計劃補救計劃。智能平衡天氣變化、交通擁堵、目的地訪問和相關接收器的可用性和位置信息，引導司機安全到達下一個最佳交付點，避免交付嘗試失敗。
路線優化系統不僅可以降低燃料和能源成本、加班費和計劃時間，還可以提高准時到達率和團隊利用率。該系統可以提高客戶滿意度。
人工智能技術也被應用於智能交通、路線和需求規劃的預測和分析系統。分析供應鏈中的大數據，以識別有助於洞察供應鏈各個環節的模式。
更智能的倉庫。
倉庫不僅可以存儲和處理貨物。智能倉庫系統利用各種互聯技術形成生態系統，自動跟蹤貨物的接收、識別、分類、組織和准備。從供應商到客戶，更智能的倉庫自動化了整個操作。數據分析與自動化、物聯網與人工智能相結合，為企業提供倉庫運營的整體鳥瞰圖，並傳遞與企業和貨物交付相關的績效信息。智能倉庫提高了生產力、效率和准確性，提供了更多的靈活性和能力。
物流公司可以從傳感器中收集大量信息，幫助跟蹤包裹的運動，並檢測叉車路線的異常情況。監測溫濕度水平將有助於企業規劃最有效的路線，減少易腐商品的浪費。對庫存管理的洞察揭示了倉庫最繁忙的部分，即需求量大的產品和季節性產品應存儲在哪裏，並充分利用該區域。
此外，物流公司還可以根據客戶需求和購買行為的曆史和實時數據來控制每個倉庫的庫存。一個可能有用的例子是在某個地區訂購流行產品。該地區最近的倉庫存量較高，以滿足需求。數據相關技術還可以優化倉庫的數量、位置和容量，最大限度地減少資本投資，確保倉庫管理更有效光纖入屋拉線。
更准確的規劃。
在過去的幾年裏，物流業受益於預測和分析的進展。其分析算法根據曆史數據預測未來行為，並通過預測和分析預測供求關系。企業可以對庫存計劃、運輸、勞動力和生產能力的要求做出更明智的決策。物流運營商可以生成關於客戶偏好的報告，預測需求，並相應地分配勞動力和資源。更准確地預測機器故障將使維護站更容易。在需要之前可以考慮機器維護或維護。提前發現這些問題可以最大限度地延長設備的正常運行時間，降低延誤和合理化運行成本。
實現物流數字化轉型，共創美好未來。
全球供應鏈需要不斷和順利運行。雖然新冠肺炎疫情暴露了實施數字化轉型的一些脆弱性，但有可能幫助物流公司將運營提升到另一個水平，從而提高效率，增強客戶體驗，更好地為應對突發事件做好准備。利用現有數據是成功的關鍵，因為人們正在通過數字化實現更美好的未來。
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