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星河微云“星河数据云”在大数据处理中的实践运用-星河微运

来源: 星河微运 作者: 星河微运 2020年12月18日 15:40

物流大数据,作为云端分析数据,提供给地面指挥传感系统,执行相关操作,将相关信息进行归类整理分析,对于物流作业动作做出及时干预调整,对于物流企业来讲,具有极其重要的作用。以星河微云的“星河数据云”大数据为例,我们总结了三个方面的重要作用。

第一,提高物流的智慧化水平。通过对物流数据的跟踪和分析,物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。在物流决策中,大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流 供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在物流供给与需求匹配方面,需要分析供给与需求情况,从而进行合理的配送管理。在物流资源优化与配置方面,主要涉及运输资源、存储资源等。物流市场需要实时分析市场变化情况,从海量的数据中提取当前的物流需求信息,同时对已配置和将要配置的资源进行优化,从而实现对物流资源的合理利用。

星河微云“星河数据云”在大数据处理中的实践运用

第二,降低物流成本。星河微运的“星河数据云”可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位,从而大大降低物流成本,提高物流效率,而降本增效这也是物流企业生存的根本。

第三,提高用户服务水平。通过对大数据的挖掘和分析,物流企业可以为客户提供最好的服务,提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息,进一步巩固和客户之间的关系,增加客户的信赖,培养客户的黏性,避免客户流失。
   下面通过星河微云案例分析物流大数据应用。针对物流行业的特性,大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备修理预测、供应链协同管理等方面。

车货匹配方面。星河数据云通过对大数据分析,结合企业的信息系统也会全面整合与优化,对货主、司机和任务的精准画像,可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。从客户来讲,大数据应用会根据任务要求,匹配最符合要求的司机,司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务。在司机方面,大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务,并进行智能化定价。基于云端大数据,实现车货高效匹配,减少空驶带来的车辆损耗及经济损耗。


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