基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台-设计方案.doc

基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台

Customer iQ

建设方案

2014 年 12 月

一、前言

大数据和云计算的时代，物流行业智能分析已经突破了传统商业

智能分析系统（ BI ）对关系型结构化数据的依赖。利用大数据技术，

对大容量和非结构的Web、GPS和 RFID等数据进行实时收集、存储和处理，结合各种数学模型，我们可以实现针对物流行业营运状况的精

准智能分析，为物流行业管理者提供实时的物流营运状况监控信息，

辅助其进行管理决策。

同时，云计算 SaaS服务的按需付费、大数据计算性能水平扩展、移动便携性等正好解决了商业智能在物流行业推广应用中的“落地

难”问题，基于大数据的物流营运智能分析，将提升中国物流行业的

精细化管理水平，促进物流行业的快速发展。

二、建设目标

建设目标包括：

1、提供物流行业营运分析洞察报告，全面反映物流行业营运

过程状况；

2、建立物流营运健康指数模型，准确反映物流营运健康水平，分析物流营运中存在的问题；

3、提供物流营运风险预警和问题改善追踪功能，评估问题改

善有效性，持续改进物流营运过程。

三、业务需求分析

1、物流营运业务分析

经过分析，物流营运业务主要分为运输业务、仓储业务、业务收

入和业务费用几个部分，以下是物流营运业务分析示意图：

2、物流营运业务指标

业务分类运输业务

仓储业务业务收入业务费用

指标名称指标含义单位数据来源

货运量各种运输工具实际运送到目吨订单管理系统

的地并卸完的货物数量

周转量货运周转量＝∑每批物品的吨* 公里订单管理系统

计费重量×该批物品的运输

里程

周转里程订单运输距离累计公里GPS

周转时间订单运输时间累计小时/分钟GPS

订单完成率当期订单完成运输量/ 订单订单管理系统

运输量总计

运单准确率当期符合规定接收时间或送订单管理系统

达时间的运单 / 当期所有运

单

车辆工况∑车辆运行时间/ 当期总时GPS

间

入库量当期所有入库货物重量吨仓储管理系统

出库量当期所有出库货物重量吨仓储管理系统

期末库存量当期仓库库存货物重量吨仓储管理系统

周转次数（入库量 +出库量） = 吞次仓储管理系统

吐量 / 仓库最大库存量

运输收入当期所有运单运输收入累计万元财务系统

仓储收入当期所有货物仓储收入累计万元财务系统

装卸搬运收入当期所有货物装卸搬运收入万元财务系统

累计

车辆 - 人工成本当期每台车人工支出万元财务系统

车辆 - 燃油费当期每台车燃油费用支出万元财务系统

车辆 - 轮胎费当期每台车轮胎更换费用支万元财务系统

出

车辆 - 路桥费当期每台车路桥费用支出万元财务系统

车辆 - 维修费当期每台车维修费用支出万元财务系统

仓储 - 人工成本当期每个仓库仓储人员工资万元财务系统

支出

仓储- 租费 / 折旧当期每个仓库仓储租赁费用万元财务系统

或折旧支出

仓储 - 装卸费当期每个仓库仓储装卸搬运万元财务系统

费用支出

3、物流营运健康指数

基于上述物流营运业务指标，建立物流营运健康指数模型，直观地综合反映物流营运过程健康状况，使业务主管和公司领导能及时了解物流营运状况，发现存在的问题，提高管理和决策的针对性和有效性。

物流营运健康指数模型编制办法如下：

1）指数信号源

信号分组信号计算模式阀值得分权重

目标达成率 =当期实际货运量±5% ±3 分

货运量/ 当期目标货运量

环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分当期目标达成率 =当期实际货±5% ±3 分

周转量运量 / 当期目标货运量

环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成：如目标为95%，±5% ±5 分

运输业务

订单完成率实际为 85%，则分数为 -10 分

环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成：如目标为95%，±5% ±5 分

运单准确率实际为 95%，则分数为 0 分

环比增长±5% ±2 分同比增长±5% ±1 分目标达成±5% ±3 分

车辆工况环比增长±5% ±2 分

同比增长±5% ±1 分吞吐量 = 环比增长±5% ±2 分仓储业务入库量 + 同比增长±5% ±1 分出库量

目标达成率 =当期运输收入 / ±5% ±3 分运输业务收当期目标运输收入

业务收入入环比增长±5% ±2 分

同比增长±5% ±1 分仓储业务收目标达成率 =当期仓储收入 / ±5% ±3 分

入当期目标仓储收入

环比增长±5% ±2 分

同比增长±5% ±1 分

目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分

当期计划费用支出） / 当期计（反向）

车辆人员支划费用支出

环比增长±5% ±2 分

出

（反向）同比增长±5% ± 1 分

（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分

当期计划费用支出） / 当期计（反向）

车辆油耗费划费用支出

环比增长±5% ± 2 分

用支出

（反向）同比增长±5% ± 1 分

（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分

当期计划费用支出） / 当期计（反向）

车辆轮胎费划费用支出

业务费用环比增长±5% ± 2 分用支出

（反向）

同比增长±5% ± 1 分

（反向）

目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分

当期计划费用支出） / 当期计（反向）

车辆维修费划费用支出

环比增长±5% ± 2 分

用

（反向）同比增长±5% ± 1 分

（反向）目标达成率 =（当期费用支出 - ±5% ± 3 分

当期计划费用支出） / 当期计（反向）

仓储租费支划费用支出

环比增长±5% ± 2 分

出

（反向）

同比增长±5% ± 1 分

（反向）注： a. 以上阀值和得分可以根据物流企业实际情况进行调整;

b. 权重取值为–，缺省权重为。

2）计算办法

单个信号分值 =（该信号实际分值–该信号最低理论分值）/

（该信号最高理论分值–该信号最低理论分值）

物流营运健康指数 =∑（单个信号分值*信号权重）/最高权重值（10）

四、建设内容

1、数据收集和处理

数据收集和处理模块主要是收集物流营运相关的数据，

数据来源包括Oracle 或 SQLServer 数据库、 GPS数据收集接口、互联网相关数据接口；收集后通过 Hadoop 或 Spark 的MapReduce Job 进行分析，计算物流营运健康指数，并生成物流营运看板包括的各种数据图表。

以下是数据收集和处理模块示意图：

Oracle/ SQL Server

物流营运看

板数据库Sqoop/ETL

接口Hadoop /

Spark

GPS

互联网

Crawler 计算物流营运物流营运健康

健康指数指数数据库

2、物流营运看板（Dashboard ）

提供各种反映物流营运状况的图表，用户可以定制物流营运看板布局和图表内容。

物流营运看板包括如下图表：

1）最新物流营运健康指数

2）货运量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计

3）周转量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计

4）运输收入分析：按客户、货物种类、车辆分类统计

5）仓储收入分析：按客户、货物种类、仓库分类统计

6）订单完成率：按客户、货物种类、车辆分类统计

7）运单准确率：按客户、货物种类、车辆分类统计

8）车辆运输里程分析：按车辆分类统计

9）车辆工况分析：按车辆分类统计

10）车辆人员支出分析：按车辆分类统计

11）车辆油耗费用支出分析：按车辆分类统计

12）车辆维修费用支出分析：按车辆分类统计

13）车辆轮胎费用支出分析：按车辆分类统计

14）仓储费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类统计

15）仓储装卸搬运费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类统计

以下是物流营运看板示意图：

3、物流营运健康指数

1）物流营运健康指数界面

物流营运健康指数界面提供指数浏览画面和指数信号明细画面：

指数浏览画面：显示最新的物流营运健康指数分值、指数历

史变化和预测趋势；

指数信号明细画面：显示物流营运健康指数各种信号分值信

息。

以下是物流营运健康指数浏览界面示意图：

以下是物流营运健康指数信号明细界面示意图:

2）物流营运健康指数管理

提供物流营运健康指数的各种信号配置功能，包括修改信号、调整阀值、分值和权重等功能。

以下是物流营运健康指数管理界面示意图:

3）物流营运健康指数分析

利用主因子分析方法，分析导致物流营运健康指数变化的因素，便于管理部门提出针对性的措施。

以下是物流营运健康指数变化分析的示意图：

五、工作计划

（待定）