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物流公司■大数据正在改变物流的本质，我们正处于风口浪尖( 二 )


除了这些挑战之外，很难确切地知道交付的最后一站到底发生了什么，导致有人说最后一英里是交付数据的“黑匣子”。
大数据旨在解决许多挑战。麻省理工学院大城市物流实验室主任Matthias Winkenbach在接受《华尔街日报》采访时，详细介绍了最后一英里分析如何产生有用的数据。由于低成本和移动互联网和支持GPS的智能手机的普及，以及物联网传感器和扫描仪的普及，托运人能够了解交付过程从头到尾的过程。
想象一下：装有GPS传感器的UPS送货卡车在芝加哥市中心送货。在附近停车后，送货员的电话GPS继续将数据流传输到UPS中心，告知送货需要多长时间。这不仅对客户有价值，它还使物流公司能够看到可用于优化其交付策略的模式。
例如，温肯巴赫（Winkenbach）博士说，他的数据表明，“大城市的配送中心几乎总有机会改善，方法是创建多层系统，在各个社区分布较小的配送中心，或者使用车库或较小的停车场，或者预先指定的停车位，进行分配，包装等工作。”
2.过程更加稳定更加透明
随着传感器在运输车辆，以及整个供应链中变得越来越普遍，它们可以提供数据，从而实现前所未有的透明度。
这种透明性对于托运人，承运人和客户而言非常有价值。如果装运要迟到，承运人希望尽快知道，以便他们可以防止供应链下游出现瓶颈。承运人公司可以使用汇总数据来显示托运人按时交付的频率，与托运人进行沟通。
想象一下：物流公司在其所有送货车中都嵌入了传感器，而具有GPS功能的智能手机可以弥补任何空白。第三方物流公司验证传感器的准确性，然后在物流公司竞标新合同时使用这些传感器的可靠性和及时性数据。这种开源的，完全透明的信息可能会改变物流世界中的业务方式。
3.路线得到优化
在本文开头引用的3PL调查中，有70％的受访者表示“优化物流”是物流中大数据的最佳利用方式。
为什么物流公司对优化如此感兴趣？原因有两个：它可以帮助他们节省资金并避免延迟发货。在管理交付系统或供应链时，您必须在过度使用资源和车辆与使用车辆不足之间划清界限。如果您在一条运输路线上投入了过多的车辆和资源，那么您所花费的钱就会超出您的预算，而且在其他地方资源可能不够。
但是，如果您低估了某个特定路线或交付所需的车辆数量，则有使客户延迟发货或者到货的风险，这会对您的客户关系和品牌形象产生负面影响。
优化的挑战方面，有效分配资源所涉及的因素也在不断变化。例如：燃油成本可以改变、高速公路和道路可以暂时关闭，也可能新建、由于维修或新购置，您使用的车辆数量可能会发生变化、季节性和即时性天气状况都在不断变化.....
大数据和预测分析为物流公司提供了克服这些障碍所需的额外优势。送货卡车上的传感器，天气数据，道路维护数据，车队维护时间表，实时车队状态指示器以及人员时间表都可以集成到一个系统中，该系统可以查看过去的历史趋势并提供相应的建议。
UPS是大数据物流带来大量节省的现实示例。在检查了他们的数据之后，UPS发现卡车向左转要更费钱。换句话说，UPS觉得更多的左转导致大量的延误，燃油浪费和安全风险。
正如TheConversation上题为“为什么UPS司机不左转”的帖子所述，通过减少左转，UPS“声称它每年减少1000万加仑的燃料，减少20,000吨的二氧化碳排放，并多送350,000多个包裹”。一千万加仑的天然气是一笔巨款。
现在，UPS驾驶员仅在大约10％的时间向左转，他们选择直行或右转。由于采取了“仅在绝对必要时才左转”的策略，UPS还减少了其使用的1,110辆卡车，并将公司车队的总行驶距离减少了2,850万英里。
4.易腐烂商品的新鲜度更高
保持易腐品的新鲜度一直是物流公司的挑战。但是，大数据和物联网可以使交付和管理人员更好地了解如何防止因货物损坏的成本。
例如，假设有卡车正在运送冰淇淋和甜点。您可以在卡车内部安装温度传感器，以监视内部货物的状态，并将此数据以及交通和道路工程数据提供给中央路由计算机。还有，如果最初选择的路线会导致冰淇淋融化，这台计算机可以警告驾驶员，并建议其他路线。


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