数据驱动智慧物流,物流控制塔实现运营可视化

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,606 次浏览
2023-09-01 15:43:34

文|帆软数据应用研究院 吴鹏

一场新冠肺炎疫情,使得贸易商对于运输透明化的需求由“痒点”变成了“痛点”,成为了一种刚需。快速提升的外贸需求给国际物流业带来了新的要求和挑战,但同时也是国际物流数字化转型的最好时机。作为交通行业顾问,我希望通过对物流控制塔可视化的介绍,说明数字技术是如何促使物流服务变得更加高效、便捷、优质。

先来看下,当前国际物流行业数字化现状

近年来,随着数字技术的发展,各个船公司、港口单位、货运代理等企业纷纷探索数字化转型,国际物流业务数据互联、全程可视、集中管控等逐渐成为趋势。但由于国际物流涉及环节众多,港口、船东、货代、物流、船代等企业体量不同,规模也不同,信息化程度差异大。以货代为例,基本上都有业务操作系统,但仅限数据记录、单证打印,深层次的分析缺乏。此外,即便国内一些国际物流企业信息化程度比较高,但仍存在信息孤岛,数据分散在各方,无法从全局角度做数据的监控分析。

物流控制塔可视化,物流行业数字化,仓储分析

图一 国际物流业务流程图

在日常管理中经常会遇到因数据问题导致的管理痛点,如:

1、需求供给难匹配

传统模式下,订单需求、库存独立管理,无法确切知道需求与供给的匹配状态,特别是在疫情影响下,订单需求变化更加剧烈,这种模式不足以应对市场需求的剧烈变化,无法提前预知风险,调整计划。

2、库存监控不到位

跨境电商的井喷式发展,带动了海外仓物流模式的加速增长。在传统库存管理模式下,只能查询出入库报表,更深层次的管理需求如实时库存、库存周转率分析、作业节点跟踪监控、货位库存分布等监控不到位,很难通过数据来优化库存。

3、物流状态难跟踪

新冠疫情后,各贸易商对于运输透明化的需求由“痒点”变成了“痛点”,成为了刚需。但由于物流运输涉及环节多,包含接单、仓库发货、通关、跨境运输、国内中转、配送、签收等环节,难以打通各环节的数据,为供应链上客户提供端对端的可视化。

再来介绍下,物流控制塔是什么,如何实现端到端可视?

控制塔的概念最早源于机场,是指控制飞机起飞和落地的控制塔台。后引申至物流行业数字化,衍生出“物流控制塔”的概念。其本质是通过互联网技术,规划物流仓储网络、监控订单履行状态、实时追踪货物,为企业提供端到端的,可视化的供应链服务。

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图二 物流控制塔概念图

要实现物流数据的端到端可视,首先要解决的就是数据的互联互通。

从业务层面上看,在整个物流链中,涉及供应商众多,数据复杂,每个供应商的数据系统、数据体系各不相同,数据整合有一定难度,但现在已有不少供应商愿意同上下游开放共享数据,共同发挥数据价值。

从技术层面上看,通过搭建数据集成平台,对接各供应商ERP、TMS、WMS等系统,打通数据壁垒,对数据进行集中采集和监控难度并不大。

基于数据的互联互通,进一步就是沉淀物流数据分析经验,降低对人的依赖。用户不再需要做过多的数据处理工作,便可直接查看数据分析结果,帮助客户找到供应链中存在的问题,自动预警,从而提升管理效率。

最后来看下,实际案例中物流控制塔可视化的应用效果

1、控制塔首页

物流控制塔首页面向企业高层领导,宏观展示企业当前供应链整体情况,包含采购订单、库存产品、物流订单、在途跟踪、通关状态等内容。便于领导实时查看最新数据,发现异常情况提前处理。

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图三 物流控制塔-领导驾驶舱

2、主题分析

物流控制塔围绕“订单、仓储、通关、运输”等主题推行可视化管理,监控和管理企业资源及运行状态,便于业务部门根据数据情况及时做出调整动作。不同主题下分析内容及指标参考下图:

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图四 分析内容示意

订单分析

疫情之下,订单需求波动幅度大,企业更加需要提前洞察需求变化情况,提早与库存情况做匹配。涉及指标:客户需求量、库存量,维度:产品维度、时间维度。

客户需求分析
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。

需求与库存匹配
按照不同客户维度分析库存量与需求匹配程度。

物流控制塔可视化,物流行业数字化,仓储分析

图五 订单需求匹配

仓储分析

仓储分析包含仓库运行状态分析及库龄结构分析等内容,主要通过监控设备运行异常。定位库存积压产品,更加合理优化库存。分析指标包括:库位利用率、AGV温湿度、库存量、库龄等;分析维度包括:时间维度、供应商维度、产品维度。

仓储分析利用:按照客户及货架维度分析箱使用率、箱满载率。

物联设备预警
监控AGV设备周围温湿度,异常情况自动预警,处理速度由10分钟缩短至3分钟。

库位管理
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。

库龄分析
按照不同供应商、SKU分析库龄、库存周转率等情况,合理规划库存。

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图六 库龄分析

通关状态分析

对通关状态数据进行分析,加强报关各环节的监控,防止由于通关问题影响国际物流效率。分析指标:通关时效。

各阶段完成率分析
从委托接单到申报完成过程中各阶段完成率情况。

异常原因处置
监控通关异常的具体原因,及时处理。

时效分析
查看每个订单报关时效,可进行预警管理。

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图七 通关进度分析

运输状态分析

加强运输过程的可视化把控,实现从派单到签收的全程可视及异常预警。

车辆实时跟踪
跟踪在途车辆实时位置,及时了解车辆动态。

异常环节监控
对于运输状态异常、派送及签收异常订单监控。

准时率分析

按照线路的角度考察准时率达标情况,找当前服务的薄弱点,针对性改善。

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图八 物流车辆监控

数字技术在物流行业数字化应用不断普及,物流流程、物流组织、物流模式不断升级,促使物流服务更高效、更便捷、更优质。未来数字化的全面普及和渗透将是国际物流发展的必然趋势,物流控制塔可视化作为一个典型场景,通过数据驱动,实现物流全流程的可视化管控,加强内部管理效率的同时,也为客户提供了更优质的数据服务。

比如,目前主流的软件——finereport,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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