大数据下企业物流成本控制研究
基于大数据的物流成本优化研究
基于大数据的物流成本优化研究一、前言物流成本是影响企业竞争力的重要因素之一。
随着物流业发展以及物流信息化程度的提高，物流数据采集能力不断增强，如何利用大数据技术实现物流成本优化已成为当前物流产业发展的重要课题。
二、物流成本的定义与影响因素1.物流成本的定义物流成本是企业在运营过程中为实现物流活动而发生的全部费用，主要包括采购、发货、运输、仓储、销售及售后服务等环节的成本。
物流成本的高低不仅影响着企业的经营效益，还直接影响着企业的市场竞争力。
2.物流成本的影响因素物流成本受到多方面的影响，其中最主要的影响因素包括：（1）物流设备设施及技术水平：物流设备设施的完善以及物流技术水平的提高，将能够降低企业物流成本。
（2）运输与配送方式：不同的运输与配送方式将对物流成本产生较大的影响，如选择合适的运输工具、调整路线等，都能够降低物流成本。
（3）库存水平：合理的物流库存水平不仅能够保证顺畅的物流运作，还可以降低库存积压带来的成本支出。
（4）物流服务水平：物流服务水平的提高不仅能够提升货物的质量和速度，还可以有效地降低物流成本。
三、基于大数据的物流成本优化研究1.大数据技术在物流成本优化中的应用根据物流信息化发展的趋势，大数据技术被广泛应用于物流成本优化领域。
通过对物流数据的采集、分析及挖掘，可以实现以下几个方面的优化：（1）运输路线规划优化：通过收集历史运输数据及实时路况数据，采用大数据分析技术对运输路线进行规划和优化，以降低运输成本。
（2）仓位规划与布局优化：通过对企业库存状态及发货需求的分析，对企业仓位进行规划和优化，以减少库存积压，降低占地面积及仓储成本。
（3）设备设施维护优化：通过对设备运行数据的采集及分析，进行设备故障预警以及预防性维护，降低设备损坏率及维修成本。
2.基于大数据的物流成本优化实例以物流企业为例，可以通过大数据技术实现如下的物流成本优化：（1）运输成本优化：利用大数据技术分析历史运输数据及实时路况数据，规划出最优运输路线，优化货物配送方案，实现运输成本的优化。
“大数据”对企业成本控制的影响研究
“大数据”对企业成本控制的影响研究在当今竞争激烈的商业环境中，企业成本控制变得越来越重要，而大数据技术正逐渐成为企业成本控制的重要工具之一。
本文将探讨“大数据”对企业成本控制的影响。
一、大数据技术的定义和特点大数据技术是指一种用于处理海量数据的工具和方法，可以对数据进行高效、精确的分析和处理。
这种技术具有以下特点：1.速度快：大数据技术可以在较短的时间内处理大量数据。
2.多维分析：利用大数据技术可以对数据进行多维度分析，发现数据之间的关联。
3.实时性强：大数据技术可以实现对实时数据的处理和分析，及时发现问题。
二、大数据技术在成本控制中的应用1.大数据分析可发现隐藏的成本企业的成本控制涉及到很多方面，如人力成本、运营成本、资源投入成本等。
大数据分析可以帮助企业发现其中隐藏的成本。
例如，大数据分析可以发现生产成本中存在的浪费和重复操作，从而提高生产效率；还能发现客户流失的原因，及时进行调整，减少成本的花费。
2.大数据分析可帮助企业制定更科学的成本控制策略企业可以利用大数据分析工具对业务数据进行整理和分析，对业务规划和成本控制策略进行制定和调整。
例如，大数据分析可以发现某一产品的销售量较低，但是生产成本却很高，企业可以根据数据分析结果作出相应的调整，以减少成本浪费。
3.大数据分析可优化供应链和库存管理供应链和库存管理是企业成本控制的重要环节，大数据分析可以帮助企业找到优化供应链和库存管理的方法，降低物流成本和库存成本。
例如，企业可以通过大数据分析找到合理的运输方式，降低运输成本，或者定制合适的进货周期，避免库存堆积，减少库存成本。
三、结论大数据技术的应用使得企业在成本控制方面具有更大的优势，从而提升企业的竞争力。
企业可以通过大数据分析找到隐藏的成本、制定更科学的成本控制策略、优化供应链和库存管理等方式，实现成本控制的目标，并为企业与竞争者之间谋划优势。
大数据分析技术在供应链成本控制中的应用研究
大数据分析技术在供应链成本控制中的应用研究随着全球化的发展，供应链成本控制逐渐成为了企业重要的竞争策略。
企业在进行供应链成本控制时，需要全面了解并分析供应链中的物流、采购、生产、销售等各个环节，以及各环节所存在的问题和瓶颈，从而制定出更加高效的供应链成本控制方案。
而在这个过程中，大数据分析技术正发挥着越来越重要的作用。
一、大数据分析技术的概述大数据分析技术是在大数据时代的背景下出现的一种数据分析方法，它利用先进的计算方法对大量的结构化和非结构化数据进行深入挖掘，并从中提取出关键信息，为企业决策提供科学的依据。
对于企业来说，大规模的数据和信息管理对于提升策略决策和业务效率具有重要的支持作用。
通过大数据分析技术的运用，企业能够更好地掌握市场、产品和客户需求的动态变化，及时发现并应对问题，强化对供应链成本控制的管理。
二、大数据分析技术在供应链成本控制中的应用1.物流成本控制物流成本是供应链成本中的一个比较大的部分，通过对物流过程中产生的大量数据进行分析，可以识别出哪些环节存在问题与瓶颈，进而制定出相应的优化方案。
比如，在物流过程中进行实时监控，对于货物的运输效率、车辆行驶时间和路线等数据进行监测和分析，以便及时调整货车行驶路线、减少等待时间和停顿时间等，从而有效地控制物流成本。
2.采购成本控制通过数据分析技术对供应商的采购质量、交期、成本和信誉等方面进行评估，就可以了解到哪些供应商是可靠且竞争力强的，同时也可以发现供应商的趋势和变化。
不仅有助于确定合适的采购商和进价格优惠的材料，而且还可以在一定程度上避免替代材料或较低级别的产品。
在这个过程中，人工干预不仅时间、成本高，而且限制多，大数据分析技术的运用则可以从海量数据中分析出规律，并为核心决策提供更科学的支持。
3.生产成本控制通过大数据分析技术对生产过程中的各个环节数据进行记录和分析，就可以发现其中的问题和瓶颈，同时也可以寻求更优化的生产方案。
比如，通过生产过程中的数据分析，可以判断出哪些工作流程比较复杂、哪些加工机器比较缺陷、哪些操作流程可以简化等，从而优化生产过程、提高生产效率、降低成本。
大数据背景下企业成本管控的对策
大数据背景下企业成本管控的对策随着大数据技术的应用，企业在成本管控方面面临着新的挑战和机遇。
大数据技术使企业能够更好地理解和掌握自身的经营状况，从而更有效地管理成本，提高效益。
本文将就大数据背景下企业成本管控的对策进行探讨，分析大数据技术在成本管控中的应用现状，并提出相应的对策建议。
一、大数据技术在成本管控中的应用现状1. 数据采集与分析大数据技术能够实现海量数据的采集、存储和分析，通过对企业内外部数据的整合和分析，发现潜在的成本管理问题和盲点。
通过分析供应链数据可以找到采购成本高的供应商，通过分析销售数据可以发现产品降价促销对成本的影响等。
大数据技术的应用可以帮助企业更全面地了解成本结构，找到成本管理上的突破口，提高成本管控的精准性和效率。
2. 预测分析大数据技术能够帮助企业进行成本的预测分析，通过对历史数据和外部环境数据的整合分析，预测未来成本变动的趋势和可能的影响因素，为企业做好成本管控的准备。
预测原材料价格、人工成本、运输成本等因素的变动，为企业的采购计划、生产安排和销售策略提供数据支持。
3. 自动化管理大数据技术的应用使得大规模的数据处理和管理变得更加容易和快速，可以实现成本管控的自动化管理。
通过大数据技术可以实现成本数据的实时采集、分析和监控，及时发现成本异常和问题，提高成本管控的敏捷性和实效性。
2. 发展成本管理模型企业应根据实际情况发展相适合的成本管理模型，包括成本分析模型、成本控制模型、成本预测模型等。
通过大数据技术的应用，可以建立更精准和实用的成本管理模型，为企业的成本管控提供更准确和可靠的决策依据。
企业还可以借鉴行业内先进企业的成本管理经验，发展适合自身特点的成本管理模型。
3. 优化成本管控流程通过大数据技术的应用，可以对企业的成本管控流程进行优化，实现成本管控的信息化和智能化。
建立成本管控的实时监控系统，为企业的管理层提供及时的成本分析报告和预警信息；建立成本管控的智能决策系统，为企业的生产运营和销售策略提供智能化决策支持。
“大数据”对企业成本控制的影响研究
“大数据”对企业成本控制的影响研究随着时代的发展和科技的进步，大数据已经成为企业发展的重要工具之一，同时在企业成本控制方面也发挥了不可忽略的作用。
本文将探讨大数据如何对企业成本控制产生影响，从而为企业的发展提供一定的参考。
首先，大数据可以帮助企业实现精细化管理。
通过对海量数据的收集和分析，企业可以更加准确地了解产品销售、生产流程、人员管理等方面的情况，从而制定更加具有针对性的管理策略。
例如，对于传统的线下销售模式，企业往往难以获取详尽的销售数据和用户信息，而通过大数据分析，企业可以清晰地了解用户的消费行为、偏好、需求等，并根据这些数据调整销售策略、产品组合、物流配送等，从而提高销售效率，降低成本。
其次，大数据可以帮助企业优化生产效率。
企业的生产效率与成本密切相关，在生产过程中，如果能够减少无效的生产工艺和无效的运营管理费用，就能够降低企业的生产成本。
而大数据分析可以帮助企业了解生产流程中存在的问题和不足，提供相应的优化建议，从而提高生产效率，降低成本。
例如，通过分析工厂设备的运转时间、维修周期、维修成本等因素，企业可以合理安排设备维护和更换计划，从而防止由于设备故障导致的生产停滞，提高生产效率。
再次，大数据可以帮助企业提高人才管理效率。
企业的员工管理效率与成本也密切相关。
在过去，企业往往通过人工考核、面试等方式来确定员工的工作能力和胜任度。
而随着大数据技术的不断普及，企业可以通过分析员工的行为数据、考勤数据、工作绩效数据等信息，更加全面、完整地了解员工的工作能力、工作状态、工作质量等，从而更加准确地进行员工管理，降低人力成本。
最后，大数据还可以帮助企业开发新的商业模式。
通过大数据分析，企业可以更加深入地了解市场需求和客户需求，发现和预测市场趋势和客户行为，从而为企业的商业模式开发提供参考和支持。
例如，通过分析用户在社交媒体平台上的活动、浏览和搜索行为，企业可以预测用户可能感兴趣的商品和服务，从而研发出更具市场竞争力的产品，获取更多的市场份额。
大数据背景下企业成本管控的对策
大数据背景下企业成本管控的对策【摘要】在大数据背景下，企业成本管控变得尤为重要。
本文探讨了在这一背景下，完善数据采集与分析体系、优化生产流程与资源分配、实施精细化管理、推行成本控制技术和方法以及加强人力资源培训等对策。
通过这些对策，企业可以更有效地控制成本，提高效益。
本文总结了大数据背景下企业成本管控的重要性，并展望了未来发展方向。
讨论了成本管控对企业可持续发展的意义。
企业应该意识到在大数据时代，科学有效的成本管控是保持竞争力和实现可持续发展的关键。
【关键词】大数据背景，企业成本管控，数据采集，生产流程优化，资源分配，精细化管理，成本控制技术，人力资源培训，对策总结，发展方向，可持续发展。
1. 引言1.1 大数据背景下企业成本管控的重要性在大数据时代，企业面临着海量的数据和复杂的经济环境，成本管控变得尤为重要。
大数据背景下企业成本管控的重要性主要体现在以下几个方面：大数据技术的应用为成本管控提供了更加准确的数据支持。
通过大数据分析，企业可以更清晰地了解各项成本的构成和变化趋势，从而有效地制定成本管控的策略和措施。
大数据技术可以帮助企业实现成本的更加精细化管理。
企业可以通过大数据分析找到成本管理的短板和漏洞，及时调整企业内部的资源配置和生产流程，从而降低成本，提高效益。
大数据背景下的成本管控还可以帮助企业更好地应对市场竞争和经济波动。
通过对大数据的深度分析，企业可以及时调整自身的经营策略，降低经营风险，提高市场竞争力。
大数据背景下企业成本管控的重要性不可忽视。
企业应积极应用大数据技术，建立全面的成本管控体系，以适应日益激烈的市场竞争和经济环境的变化。
1.2 本文研究的意义本文研究的意义在于深入探讨大数据背景下企业成本管控的重要性，从而指导企业在当前竞争激烈的市场环境中提高效益，降低成本，增强竞争力。
随着大数据技术的普及和发展，企业面临的信息量呈指数级增长，如何利用大数据优化成本管控成为企业发展的重要课题。
“大数据”对企业成本控制的影响研究
“大数据”对企业成本控制的影响研究随着信息技术的不断发展，大数据已经成为企业管理中不可忽视的一个重要环节。
大数据对企业的成本控制有着重要的影响，它可以帮助企业更好地理解和分析市场信息、客户需求和供应链情况，从而提高企业的运营效率和降低成本。
本文将对“大数据”对企业成本控制的影响进行研究，探讨大数据在成本控制中的应用和作用。
大数据对企业成本控制的影响主要表现在以下几个方面：1. 数据驱动的决策大数据分析可以帮助企业更好地理解市场信息、客户需求和供应链情况，使企业管理者可以更加准确地把握市场变化，制定更科学的生产计划和销售策略，从而降低生产成本和提高产品销售效率。
2. 降低采购成本大数据分析可以帮助企业更好地掌握供应链信息，并预测未来的需求情况，从而帮助企业合理安排采购计划，避免库存积压和产生滞销品，降低采购成本。
3. 提高运营效率大数据分析可以帮助企业实现生产自动化和过程优化，提高生产效率，降低生产成本。
大数据也可以帮助企业更好地进行人力资源管理，提高员工效率，降低人力成本。
4. 预测风险大数据分析可以帮助企业更好地预测市场风险和供应链变化，避免因市场波动和供应链断裂而带来的成本增加，从而帮助企业更好地降低运营风险和降低成本。
二、大数据在成本控制中的应用1. 客户需求预测2. 供应链管理大数据可以帮助企业更好地管理供应链，预测供应链变化，优化采购计划和物流方案，降低采购成本和运输成本，提高供应链的运作效率。
三、大数据对企业成本控制的价值和挑战大数据对企业成本控制的价值在于它可以帮助企业更好地理解市场信息、客户需求和供应链情况，提高运营效率，降低成本。
大数据还可以帮助企业预测风险，提前进行风险防范，降低运营风险。
大数据在企业成本控制中也存在一定的挑战。
大数据需要大量的计算和存储资源，对企业的信息技术设施提出了更高的要求。
大数据的分析和应用需要专业的技术人才，企业需要有足够的人才储备。
大数据分析也面临着数据隐私和安全的问题，企业需要对数据进行合理的隐私保护和安全管理。
“大数据”对企业成本控制的影响研究
“大数据”对企业成本控制的影响研究【摘要】本文旨在研究大数据对企业成本控制的影响。
首先介绍了研究背景、目的和意义，随后详细探讨了大数据技术在企业成本控制中的应用和优势，以及其影响因素。
接着通过案例分析展示了大数据在成本控制中的实际应用效果，并对未来发展进行了展望。
结论部分对大数据对企业成本控制的影响进行了总结，并指出未来研究的方向。
通过本文的研究，可以加深对大数据在企业成本控制中的重要性和价值的认识，为企业提供更有效的成本控制策略和方向。
【关键词】大数据、企业、成本控制、影响、研究、应用、分析、优势、影响因素、案例分析、发展、未来、总结、展望。
1. 引言1.1 研究背景传统的成本控制方法往往依靠会计数据和财务报表，不能及时准确地了解企业实际的运营情况。
而大数据技术的出现，为企业提供了一种新的有效手段，可以通过收集、分析和挖掘海量的数据，发现隐藏在数据中的规律和价值，从而帮助企业更好地进行成本控制。
研究“大数据”对企业成本控制的影响，对于提高企业竞争力，提升企业运营效率具有重要的意义。
通过深入探讨大数据技术在成本控制中的应用和优势，以及影响因素和案例分析，可以为企业管理者提供更科学、更精准的成本控制方法和决策依据，进而推动企业的可持续发展。
1.2 研究目的本文旨在探讨大数据对企业成本控制的影响，并分析其在该领域的应用和优势。
通过挖掘大数据技术在成本控制中的潜力，可以为企业提供更有效的决策支持，降低生产成本，提高效率和竞争力。
我们将分析大数据对成本控制的影响因素，探讨其在实际案例中的应用，以及展望大数据技术在未来成本控制中的发展趋势。
希望通过本研究，可以全面了解大数据在企业成本控制中的作用，为企业提供更加科学和有效的经营模式。
包括对大数据在成本控制中的实际应用进行深入研究，探讨其对企业经营管理的重要性，为企业提供更好的发展方向和决策支持。
1.3 研究意义大数据在当前社会和经济环境中扮演着越来越重要的角色，对企业的经营管理起着至关重要的作用。
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大数据下企业物流成本控制研究作者：贾智成来源：《商场现代化》2020年第11期摘要：物流行业和电子商务的发展使得产品运输成为企业成本管理的重点，如何减少物流成本是企业面临的主要问题。
本文通过概述大数据和物流成本相关内容，分析大数据对于企业物流成本控制的作用，通过对管理平台、核算方法等方面来分析大数据技术对企业物流成本控制的主要途径，从而提高企业成本管理能力。
关键词：大数据;企业物流;智能物流;运输成本当前依托大数据技术的智能物流行业逐渐发展壮大，不断带动物流产业的创新升级，但是部分企业的物流成本管理技术稍显滞后，影响着自身经营运转和实际收益。
因此，企业有需要在供应、销售、物流运输等方面加强成本管理，构建信息化系统，进而优化物流环节，促进其物流模块的可持续发展。
一、大数据与物流成本概述大数据技术即巨量资料，能够在固定时间内完成数据整理、管理，为企业的相关决策提供支持。
借助大数据能够快速、灵活、大量地处理商业价值高的数据。
成本是产品在空间中移动需要花费的物化劳动、劳动力等货币形式，即物品在运输阶段应用到的财力、物力、人力支出总和。
同时，企业的物流成本是其在采购、生产、销售和从事相关物流活动中的成本之和，其中包含以下内容：仓库存储作业成本，即加工、检验、装卸、验收、入库等环节成本;运输成本，包括公路运输、铁路运输等费用;存货成本，实际上是库存占用的资金量，可以在大数据条件下分析传统物流和现代物流之间的差别;管理成本，是企业在处理订单、进行采购过程中产生的费用。
二、大数据技术对于企业物流成本控制的价值1.优化企业内部物流资源的使用大数据技术的主要特征是完成资源共享，能够创新物流技术、挖掘更多的信息，优化升级物流体系，提升战略部署的合理性和科学性，提高内部物流资源的利用率。
当前市场价格战环境中，完善物流体系能够减少其管理成本，进而获取其在市场内的价格优势。
例如，可以结合大数据技术和信息系统选择最近的运输路线，降低车辆损耗费用、燃油费和人工费。
一般情况下燃油消耗约占物流成本的22%，当借助大数据技术升级运输线路后，能够降低约20%-50%的燃油支出量，突出物流运输的低成本和高效率，促进企业稳定、健康发展。
2.减少运营风险物流运输大多处于外部环境中，极易受到天气、气候、自然条件的影响，具有不稳定、随机性特点。
若遇到暴雪、大雨、沙尘暴等天气，会增加企业经营风险和物流成本，甚至出现运输事故，加剧自身经济损失，因此降低运营风险是控制成本的关键。
由于电子商务的发展创新，使得企业产品能够在全国各个地区实现流动转移，并完成跨境贸易，增加了物流运输成本的比重，因此企业有必要利用大数据技术进行成本管理。
同时，物流大多属于跨区域运输类型，若遇到交通事故、道路维修情况，会增加运输成本。
因此，依托大数据技术可以提前得到相关道路信息，及时采取针对性策略，规避运输风险，促进运输过程的正常进行。
3.优化物流服务新时代信息技术的创新突破使得企业之间的竞争力提升，若想优化其物流运输质量，需要改善其信息服务品质。
供应链和物流工程的发展进步提高了物流成本控制效率，完善资源配置，能针对不同物流环节控制成本。
借助大数据技术可以在提升物流服务的同时节省企业运营成本，拓展信息服务渠道，实现线上+线下的多重物流服务，使用户可以在网络平台上反馈自己的建议和意见，指出产品运输过程中存在的问题，为企业提升物流质量提供帮助。
三、大数据视域下加强企业物流成本控制的途径1.基于大数据技术构建物流信息平台（1）平台搭建分析其一，全过程动态化管理。
物流信息化管理实际上包含物流信息化和物流设施的信息化，物流设施管理可以借助GIS、GPS、RFID等技术得到相关数据信息，完成近距离定位、长途运输管控，动态监控物资和车辆信息。
依托大数据技术，通过构建企业信息平台可以全面监控物流运输各个环节，及时更新数据库中的物流信息，体现出大数据的特点，提升其开展物流活动的效率。
其二，提高决策精准度。
由于企业的生产、物流活动种类较多，利用大数据技术能够对其进行系统化管控，规避不必要的数据交流过程，准确获取物流信息、节省时间，提升信息处理质量。
借助数据挖掘技术能够深入分析物流数据，向管理人员提供决策支持，科学处理平台物流信息。
（2）建立企业内部物流系统在构建系统前需要制定信息评估机制，虽然企业物流成本具有较大规划空间，能够针对数据信息完成评估、优化成本。
不过大数据视域下，信息真实度不易判断，企业需要在使用信息前判别其经济性、真实性，结合自身实际情况评估数据。
企业内部物流信息系统能够对物流活动进行集中化处理，在职能部门收集并输入物流运输数据信息，结合系统中的决策和计划完成对应的物流活动。
物流信息平台可以定期规划物流系统，借助系统先进的管理模式和统计分析形式设置工作环节，最大程度地利用信息资源，降低中间费用的生成量。
企业物流系统中，各职能部门中均包含部门账号、信息输入模块、管理模块，进而将职责范围内的相关物流信息录入系统数据库内。
不過部分部门由于权限问题在数据查询时会受到限制，因此可以结合企业需求设置成本数据共享权限。
此外，利用大数据技术能够精准把握客户需求、降低库存，节省信息沟通成本，发挥企业供应链优势，提升物流服务品质，减少活动成本，借助供应链获取低成本效益。
（3）物流供应链系统物流供应链系统能够实现供应商、分销商、客户、企业之间的信息共享。
由于物流信息中心自身组成属于无限节点形式，因此不会受到地点和时间的限制，确保工作人员日常录入数据，供企业结合自身需要主动调取，进而保证供应链领域的数据共享。
例如，企业内部的原料购置部门能够将材料入场信息、采购计划、运输车辆等数据与供应商进行共享，实现多主体的协同，对其内部物流信息完成全过程、动态化管控。
同时，企业能够和铁路、公路部门一同共享信息，及时掌握并预测产品运输的位置、时间。
通过将数据与客户分享，对销售类物流信息完成集成化管理，有效预防意外情况，迅速处理并跟踪产品销售、运输情况。
结合客户需求，为企业的良好物流服务提供技术支持，优化原料组合，灵活选择运输形式，降低库存，缩短产品运输的时间。
2.借助大数据技术进行成本管理（1）外部运输管理企業中内部物流信息系统中数据共享和模块存储等功能可以对物流车辆进行全过程追踪和透明化管理。
企业运输部门、采购部门以及供应商需要结合铁路局的实际信息、采购计划、运输能力、库存等信息完成科学的编制，进而合理安排运输模式，提高铁运比。
对于外部的运输模块，建议借助GPS定位系统，提升物料和运输车辆信息的透明度，做到精准运输，避免出现拖延、阻塞的情况，优化反馈和共享水平，完成精细化和集中化运输。
铁路运输过程中，需要结合材料到站的具体运输数据，推算入厂时间，组织和安排卸车工作，并加强对火车延时问题的控制。
此外，借助大数据技术可以优化运输车辆组合，结合实践与成本因素，将订单作为基础，选择最佳运输方式和路线，减少物流运输费用。
（2）内部运输管理内部运输阶段，企业可以结合GIS技术、射频技术，全方位监控产品、半成品、运输车辆的实际信息、工作状态等指标，实时并直观显示车辆和货车的具体信息。
企业产品的生产和技术息息相关，加强物流成本管理能够在材料加工、中转半成品、入库存储成品等过程中实现技术和管理方式的集成。
因此，物流运输和生产计划、订单等数据息息相关。
企业可以借助物联网技术，及时显示物流运输阶段的车辆位置，规避物流堵塞情况，优化生产进度，解决物资倒运情况。
结合大数据技术管理物流信息需要挖掘生产和仓储过程中的数据，及时发现运输水平、运输速度、线路内容，预测运输过程中出现的问题，加强事前安排，规避拥堵情况。
（3）仓储成本管理供应链管理能够连接企业销售、采购等环节，对其内部完成供应连接，降低内部成本消耗。
在大数据环境中，企业可以通过供应链物流及信息系统，实现库存信息和生产原料的对应，结合客户生产计划、需求制定采购计划。
在物资信息模块内获得物资具体的位置数据，科学控制库存，帮助企业降低库存量。
在产品入库阶段，企业需要将今后发货的情况考虑在内，结合客户订单时间、种类和批次，科学入库堆放。
在物资模块中输入具体的位置信息，减少产品在装车销售阶段的距离，避免二次倒运情况的出现。
企业需要针对客户订单情况科学放置产品，针对其位置完成出库操作，提升成本管理水平和工作效率。
同时，优化客户服务模块。
企业物流成本管理应基于客户角度进行升级，建议借助大数据平台，增加“客户留言板”等模块，科学分析用户信息，并加强和电商物流体系的合作，保证企业自身物流业务量。
例如，某企业通过和电商平台达成运输协议，提供物流服务，并收取物流费用，从而实现业务空间的拓展，增加企业收益。
（4）对搬运装卸成本的管理装卸搬运成本管理与企业仓储水平、运输水平密切相关，铁路运输过程中主要利用翻车机完成装卸，而公路运输则需要借助人力实现。
通过科学控制原料的数量、进场时间，合理安排物流运输过程，降低卸车消耗的成本量。
同时，科学安排存储产品位置，能够降低运输距离，避免搬运时间的耗费情况，减少成本。
控制搬运装卸成本需要尽量减少人力卸车的次数和数量，借助自动化设备加快工作进度。
依托大数据技术分析装卸最短运输距离，最大程度地降低搬运和装卸的次数，减少运输成本。
此外，需要根据企业发展战略进行成本管理，当前其物流体系均完成了现代化建设，不过落实长期发展战略更加重要。
例如，可以借助物流指挥模块，依据产品运输线路进行车辆指挥，减少物流风险，增加成本控制。
3.优化物流成本核算工作（1）结合企业物流性质分析成本企业常见的物流活动包含成品运输、原材料运输过程。
对于结束生产周期的成品，已经由原材料转变为能够直接使用的产品，因此在销售前需要完成入库检查。
当出现订单后，再进行出库、运输、分配等过程。
由于产品运输生产阶段包含损耗、装卸、库存成本，属于间接因素。
因此企业需要加强对物流成本种类的管理，比较传统成本计算形式，结合大数据技术和当前订单处理、产品生产形式，完成物流运输成本管理。
（2）大数据成本处理当前大部分企业通过大数据迸发生产力，由传统人力管理形式转变为计算机智能管理模式，提升成本分析的效率和精确度。
传统成本分析无法挖掘非货币化和隐性成本等内容，影响成本分析的准确性。
借助大数据技术可以找寻数据间的联系，针对物流实际情况克服货币数据结算问题，结合部门特点总结物流信息，并实现多个部门的信息共享。
借助云会计模式，能够深入研究企业运输成本关联性，对数据进行处理，具体内容包含以下几方面：其一，数据采集。
依据企业供销系统，借助云会计技术，对供应链完成全过程、动态管理，科学分析内部物流运输的数据运行情况，围绕供、产、销过程中产生的数据，优化产量和多作业因素，明确最佳处理模式。
其二，数据分析。