物流数字化:如何快速完成千万数量级物流数据分析

[罗戈导读]物流数据分析是物流规划方案中必不可少的部分,不管是企业内部的物流方案设计还是三方物流作为对外的技术方案设计,都将通过大量的数据分析来对方案中的观点进行支撑。

物流数据分析是物流规划方案中必不可少的部分,不管是企业内部的物流方案设计还是三方物流作为对外的技术方案设计,都将通过大量的数据分析来对方案中的观点进行支撑。而面对繁琐的物流数据源,很容易陷入无从下手的局面。我们在大量的物流规划实施中将数据分析与物流场景模拟的方法和企业数据库、绩效以及运筹算法相结合,形成标准化分析流程,并将其编写为软件工具,可快速处理千万数量级的物流数据。同时形成上百个不同的数据绩效分析结果与图表,以支持方案设计中的设计结果。本文将我们的数据分析与场景模拟的方法进行呈现,供参考。

物流数据分析与场景模拟

仓储数据分析与场景模拟

指标与场景结合

基础统计数据示例:

物流网络(运输、配送)数据分析与场景模拟

物流网络的基本输入:

每个企业有各自物流网络场景,该场景在一定周期内不会发生较大变化,那么在模型构建最初,需要构建其物流模型场景。物流模型中会有各种约束条件,如交付周期,补货模式,网络角色之间的关系等。在初始化场景构建完成后,如果将来场景发生变化,那么仅需要在此基础上进行修正即可。

对网络成本中的运输成本、库存成本、仓储成本和仓库建设成本进行模拟。各种资源成本不一定是正相关,有的是负相关,例如运输成本随着仓库建设的数量会出现先减低然后再升高的走势,因此需要对各个成本趋势进行叠加然后寻找最优的组合方式。

还有对其他的变量,如订单数据、物流量数据、费率数据等根据各种角色进行分类统计,并输出其特征。

最后通过仿真模拟当前网络结构所产生的各类成本与最优网络结构下的成本数据,并且评估当前的成本结构是否合理,对于未来的变化是否有足够的灵活性,如果存在风险则产生预警。

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