如何加强物流分析与管理?强推帆软物流可视化控制塔解决方案!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:198 次浏览
2024-03-20 14:01:20

随着全球经济的发展和国际贸易的增长,物流行业扮演着日益重要的角色。传统的物流管理方式在满足需求的同时也暴露出了许多不足之处,如信息不对称、效率低下、成本高昂等问题。数字化技术的广泛应用为解决这些问题提供了新的途径和可能性,对物流管理的强化作用日益凸显。本文将详细探讨现代物流管理所面临的问题,列举大数据技术在物流管理中的应用,展望数字化技术对未来物流管理的加持,并介绍帆软为各大企业提供的物流可视化控制塔的搭建方案。

一、现代物流管理面临哪些痛点和问题?

1. 行业现状:物流需求持续增加

随着全球贸易的增长和电子商务的兴起,物流需求呈现出持续增加的趋势。我国物流需求持续增长,2023年全国社会物流总额为352.4万亿元,同比增长5.2%,增速比2022年提高1.8个百分点,物流需求规模再创新高;物流体系建设稳步推进,物流供给服务保持快速增长,物流业总收入为13.2万亿元,同比增长3.9%。

这种增长既来自于企业之间的货物流通,也来自于消费者对快速、便捷配送的需求。然而,物流需求的增加给物流行业带来了巨大的挑战,如配送时效性要求提高、运输路径更加复杂等。

2. 行业特征:

(1)物流环节多、流程长、涉及面广

物流管理流程中可能涉及到订单处理、运输调度、仓储管理、配送等多个环节,需要协调各个环节之间的关系,而每个环节都可能存在瓶颈和问题。物流过程的复杂性使得管理变得困难,容易出现信息不对称和流程不畅的情况。

物流管理流程环节

(2)各方信息缺乏串联互通

在传统物流管理中,各个环节的信息往往是孤立的,存在信息障碍和断层。订单信息、库存信息、运输信息等往往无法及时、准确地串联起来,导致信息流动不畅,如货主想获知货物的实时状态等信息,就要问物流公司,而物流公司又需要问承运商、司机,整个沟通链条十分冗长,影响物流效率和客户满意度。

传统物流管理信息孤立

(3)需求匹配问题

客户需求的多样化和变化性使得物流企业很难做到精准匹配,常常出现货物滞留、交货延迟等情况。缺乏有效的需求预测和合理的调配机制,增加了物流管理的不确定性和风险。

(4)仓储管理问题

仓储管理是物流管理中的一个关键环节,但传统的仓储管理往往存在着库存过多或过少、货物堆积、拣货效率低下等问题。仓储设施和管理方式的滞后导致了仓储资源的浪费和效率的低下。

(5)物流跟踪问题

在物流过程中,货物的实时跟踪和监控是至关重要的,但由于信息系统的不完善和技术手段的限制,物流跟踪常常存在盲区和延迟,导致货物丢失、损坏等问题,影响了物流服务的质量和信誉。

二、数字化技术在物流管理中的应用

在信息化与数字化高度发展的今天,大数据技术在物流管理中有已广泛的可落地应用,包括但不限于以下几个方面:

1. 物流信息化系统:

  • 建立物流信息化系统,实现对物流过程的全程跟踪和管理,包括订单处理、库存管理、运输调度等方面的信息化处理。
  • 包括物流管理软件、ERP系统、WMS系统等,用于提高物流信息的透明度和流程的可控性。

2. 物联网技术:

  • 物联网技术可以将传感器部署在货物、运输工具(如车辆、船舶、飞机)、仓库等物体上,实时监测货物的位置、温湿度、震动等状态信息。通过物联网平台,管理者可以随时追踪货物的运输路径和状态,及时发现问题并进行处理,提高货物运输的安全性和可靠性。
  • 在仓库中部署传感器和智能设备,实现对货物的智能化管理。例如,利用RFID技术对货物进行标识和追踪,实现自动化的入库、出库和库存管理;利用温湿度传感器监测货物的存储环境,保障货物质量;利用无人机或AGV等智能设备实现仓库内货物的自动化搬运等。

3. 大数据分析

  • 利用大数据分析技术,可以分析历史订单数据、市场趋势等信息,对未来需求进行预测和分析。通过建立需求预测模型,物流企业可以更准确地预测客户需求,合理调配资源,避免库存过剩或供应不足的问题,优化供应链管理。
  • 大数据分析技术可以分析历史运输数据、交通状况、天气情况等信息,对运输路径进行优化。通过建立运输路线规划模型,物流企业可以选择最优的运输路径,减少运输成本、缩短运输时间,提高运输效率。

4. 可视化技术:

  • 利用可视化技术,可以实现对物流过程的实时监控和追踪。通过仪表盘、地图等形式展示货物的当前位置、运输状态等信息,帮助管理者了解物流运行情况,及时发现问题并采取措施加以解决。
  • 可视化技术可以用来展示仓库内货物的存储情况,包括货物种类、数量、位置等信息。通过可视化的仓库平面图,管理者可以直观地了解货物的存放情况,有助于快速查找和管理货物,提高仓储效率。

5. 人工智能技术:

  • 人工智能技术在物流管理中应用广泛,包括智能预测、智能调度、智能客服等方面,提高了物流管理的智能化水平和效率。例如,利用机器学习算法对市场需求进行预测,优化供应链管理;利用语音识别和自然语言处理技术实现智能客服,提高客户服务质量。

三、帆软物流可视化控制塔解决方案

帆软深耕数据行业十八年,其物流可视化控制塔建设解决方案旨在打破企业内部不同系统之间的数据壁垒,并且能够与ERP系统和第三方物流(3PL)系统进行集成,为客户提供涵盖物流、信息流和资金流的全面可视化服务。通过实时的数据交换和集成,客户可以轻松地监控和管理整个物流链路,从订单处理到货物运输再到库存管理,无一漏网。

物流可视化控制塔

方案架构

物流可视化控制塔解决方案架构

方案详情

1)大客户服务 – 客户业务总览

在客户对物流服务要求越来越高的今天,货主更需要的是便捷的物流数据服务。物流控制塔则针对大客户提供个性化物流管理看板,提升企业服务竞争力。

客户业务总览

物流管理看板内包含以下指标的分析与监控:

  • 物流订单分析:帮助客户更便捷了解当前订单构成及承运商分配情况。
  • 库存分析:帮助客户分析当前各个区域实时库存及分产品库存情况,维持安全库存量。
  • 费用统计:客户当前采购金额及物流金额统计分析
  • 在途分析:帮助客户分析当前各个区域实时库存及分产品库存情况,维持安全库存量。
  • 通关异常分析:各订单通关状况监控,异常情况及时洞察。

2)大客户服务 – 业务细节追踪

客户除了可以看到业务总览状态外,还可以通过此页面或单独查询页面对业务细节进行跟踪,如查看在途订单状态、运输异常信息预警、通关异常信息预警等,减少了客户与物流商之间的低效沟通。

业务细节追踪
  • 运输异常分析:按照承运商的维度查看运输时效、运输破损、提货差异等信息。
  • 订单明细追踪:可以按照线路分析当前各订单明细信息,包含承运商、订单数量、具体货物品类等。
  • 通关异常分析:按照不同地区海关的维度统计通关异常票数及异常原因,确保通关时效。

3)订单需求匹配 – 洞察需求变化

受外部市场环境及疫情反复影响,订单波动幅度大,企业更需提前洞察需求变化情况,及早调整业务策略。

订单需求匹配分析看板
  • 客户需求趋势分析:按照不同客户维度分析成品订单需求;可联动分析单个客户近N周需求波动情况。
  • 安全库存分析:按照不同客户维度分析库存量;可联动分析单个客户近N周库存变动情况。
  • 需求和库存匹配:按照不同客户维度分析库存量与需求匹配程度。

4)车辆状况监控-车货快速匹配

基于车辆定位数据,快速定位空闲车辆信息,提高车货匹配效率。

  • 平台用户数量:包含车辆数(总车辆、自有车辆)、司机数等
  • 车辆状况分布:在线车辆、离线车辆、在途车辆、到货车辆、空闲车辆数据。
  • 车辆位置监控:快速定位空闲车辆数据,以可视化形式辅助调度人员派车,避免出现车辆不可用的状态发生。

5)物流实时跟踪-车辆在途跟踪

加强运输过程的可视化把控,实现从派单到签收的全程异常监控。

车辆在途跟踪看板
  • 调度任务监控:调度车次、调度货量、调度任务完成率。
  • 在途车辆:在途车辆统计、预计提前、预计迟到车辆情况、车辆预计到达时间及位置。
  • 运输kpi监控:到货准时率、运输装载率

6)物流实时跟踪-订单时效跟踪

加强运输过程的可视化把控,实现从派单到签收的全程异常监控。

订单时效跟踪看板
  • 各流程完成率:整体完成率、提货完成率、干线运输完成率、派送完成率、签收完成率等。
  • 订单状态监控:运单号、始发地、目的地、提货时效、干线时效、签收时效、回单时效
  • 时效预警:可选择不同大区、不同客户进行时效性管控,实现数据的自助分析。

7)库存精准监控-仓库作业监控

保证仓库合理利用率对仓储企业至关重要,需要及时了解仓库利用情况及每日作业情况。

仓库作业监控看板
  • 仓库利用率:按照库位状态了解整体库位利用信息,安排货物排放,提高利用率。
  • 预约出入库计划:规范出入库操作,对所有出入库操作进行记录,同时员工可根据看板中出入库计划安排作业。

8)库存精准监控-库存分析

通过对库存数据分析,帮助定位库存积压,提高库存周转率

库龄结构分析看板
  • 实时库存分析:实时了解当前实际库存情况,便于下订单的时候做更准确的参考。同时也可按照供应商和货品的维度查看库存量及库存金额。
  • 库龄结构分析:库龄分析是仓库管理的核心分析方法,长库龄是每一个企业必须关注的问题,通过可视化分析快速看出长库龄情况。

9)数据风险监控

通过盘点物流全流程节点,对于有可能出现异常且可以通过数据监控的节点设置各种监控规则,然后针对操作的不规范,数据的不准确,业务流程的异常等各场景,建立数据异常监控规则库。

数据风险监控
  • 财务风险监控指标:收入、支出、派车单亏损、客户毛利率、无合同应收、超期应收等
  • 仓储风险监控指标:上架时效、空仓率、盘点差异率、商品到期预警等
  • 配送风险监控指标:派车单生成时间、到仓及时率、到店及时率等
  • 基础资料风险指标:未签合同客户、合同到期客户等

方案价值

1. 数据互联和信息共享

传统的物流管理往往受制于不同系统之间的信息孤岛,导致信息无法共享和流动。帆软物流可视化控制塔方案通过打破单一软件形成的信息壁垒,实现了不同系统间的数据互联和信息共享。这意味着不再受限于单一系统的信息局限,而是能够实现供应链数据的全面互联和透明化,从订单处理、库存管理到运输配送,所有环节的数据都可以实现实时共享和交换,提高了信息流动的效率和准确性。

2. 效率优化和问题预警

帆软物流可视化控制塔方案通过物流数据分析功能,能够帮助客户找到供应链中存在的问题,并实现自动预警。通过对历史数据和实时数据的深度分析,系统可以快速识别出潜在的问题点,例如供应链中的延迟、库存过剩、交通拥堵等,提前发出预警并给出相应的解决方案。这种预警机制能够帮助企业管理者及时发现问题、快速做出反应,从而提高了管理效率和运营效益,减少了潜在的损失和风险。

3. 订单全流程的可视化管控

帆软物流可视化控制塔方案实现了对订单全流程的可视化管控。通过集中管控平台,用户可以轻松地查看订单的执行情况、交付状态、运输进度等信息。无论是订单处理、库存管理还是运输配送,所有环节的数据都可以在物流控制塔上一目了然,管理者可以随时监控订单的执行情况,及时发现订单执行的紧张情况,提早发现并解决潜在的异常,确保订单能够按时交付,从而提高了物流管理的效率和精确度。

四、结语

综上所述,物流需求的增加给物流行业带来了巨大的挑战,例如配送时效性要求提高、运输路径也更加复杂。解决现代物流管理中存在的痛点和问题需要综合运用信息技术、智能化技术以及建立协同合作机制等手段,不断优化物流管理的各个环节,提高物流效率和服务质量,适应市场需求的快速变化和复杂多变的环境。

帆软物流可视化控制塔方案通过数据互联、效率优化和集中管控等功能,为企业提供了全面、智能的物流管理解决方案,帮助企业实现了数字化转型,提高了物流管理的效率和质量,实现了更加高效、可靠的物流运营。

若想了解更多,您可以点击下方图片和按钮,快速获得帆软为您提供的方案建议、免费的数据产品试用和同行业标杆案例学习参考。

交通行业解决方案介绍: https://www.fanruan.com/solutions/transport

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