时效管理是物流企业效率的核心!——如何搭建物流数据分析体系

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:7,488 次浏览
2023-08-14 14:52:10

撰文|帆软数据应用研究院  吴鹏

引言

伴随着我国制造业、商贸业的迅速发展,与之配套的物流服务水平较之以往有了大幅提高,各大企业、消费者对物流服务的要求也不仅仅局限在运力和运价上,把更多的要求放在了服务性指标上,如时效性、货损率等。本文以快递物流数据为例,对物流服务的时效性进行浅析。

一、浅析物流时效

1.物流时效的分析背景

对于消费者而言,物流时效是影响用户体验的关键环节,直接影响对物流企业服务质量的评价;对于企业而言,物流时效则影响到企业的供应链计划,生产、销售等环节的效率直接受其影响;对于物流服务提供商而言,物流时效则代表企业的运作效率,时效性高的服务商可以为客户提供更加快速的物流服务,在激烈的市场竞争中具有很强的竞争力。

然而,物流时效的管理在具体实操上还是存在不少问题,不少企业的时效管理也仅仅停留在客服人员被动响应客户方关于单个订单时效信息的询问上,远未达到企业级物流时效的分析管理上,无法从企业整体角度考察时效性。同时,对于时效延误的订单干预程度不足,无法做到单个司机的精细化管理。

2.物流时效的衡量

从客户角度出发,对物流时效的要求体现在两方面:一是提高交货准时率,二是缩短交货期。产品交货期能体现企业的运作水平好坏,准时交货率能体现企业的诚信和竞争力。这两大指标也成了客户对物流时效优化追求的方向。

从物流企业角度出发,对应的物流时效考核指标也分为两方面:一是平均运输周期,二是准时交货率。平均运输周期衡量货物交货期的长短,准时交货率衡量交货的可靠性。

由于物流运输环节众多,涉及人(司机、搬运工)、车辆、场、环境、制度等多方面的影响,影响物流时效的因素也很多,因此在衡量物流时效中因选取重要指标,针对重要KPI指标进行监控,并持续对其改善。

二、物流数据分析体系方案

1.数据获取与处理

要对物流时效性进行分析,首要便是获取相应物流节点的时间数据,并对数据进行处理。物流企业可以通过自有TMS(运输管理系统)直接从系统中导出订单跟踪信息,或通过连接数据库或调用API等方式来获取订单流转信息。其他企业则需向与其提供物流服务方索要数据,如电商可对接物流公司开发的接口获取物流流转信息,也可通过电商平台授权API调用订单的物流数据。

通过以上手段获取到物流信息的数据,从中提取匹配所需的关键字段,利用简单公式可计算出各阶段所耗费时间,如下单时间、揽收时间、签收时间、回单时间等,再基于一定时效性标准予以分析比对即可。

2.分析维度

在分析时效性时,需结合物流企业的实际架构来分析,如绝大部分物流企业会划分有子公司、事业部、大区、项目部、客户等类似架构,我们在分析时也要参考这些组织架构来规划分析框架。不同事业部战略侧重点不同,对时效要求也不同,不同大区可能与不同的供应商合作,服务质量也不同。因此,我们按照大区、线路(目的地)、客户等维度分别计算时效准确率(即规定时效内送达的订单量/总订单量)、不同时效订单占比(如24h、24-48h、48-72h、超过72h等)。

3.预期功能

①.数据更新:在初次对接好数据连接后,定时自动更新数据,保证结果实时可信,节省人工处理的时间。

②.时效分析: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。

③.预警监控:在设定一定标准后,超出预定时效的自动发出预警,达到“数据找人”的概念。

④.查询报表:多条件查询报表,可自动生成异常时效订单明细,便于针对性管理。

三、物流数据分析体系成果

落地采用FineBI商业智能工具,整合相关物流系统的运输数据,将不同系统、不同数据库中数据整合。通过图表加明细数据,合理布局引导,构建仪表板进行统一展现。

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物流数据分析模块

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除上述对时效性进行事后总结分析外,我们还可在运输过程中做针对性管理。如下图,我们制定时效性规则后,当运输车辆未按照规定时效达到目的地,系统可对延误车辆予以预警,并将信息发送至司机,便于实时跟踪异常情况进展。物流分析,物流数据分析,时效性分析

总结展望

物流时效性数据分析是以客户为导向,对企业服务水平做出的自我审查,有助于物流企业从多维度考察企业当前物流时效现状,从数据中发现服务问题,并优化企业的内部管理流程,以达到提高时效,满足客户不断增长的服务需求。

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