实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据
物流供应链中大数据分析方法实现过程与结果解读以某公司为例
物流供应链中大数据分析方法实现过程与结果解读以某公司为例在现代物流供应链中，海量的数据被不断地生成和积累。
这些数据包括了从采购、运输、仓储到销售等环节的各种信息。
对于物流企业来说，如何利用这些大数据有效地进行分析，对提升运营效率和降低成本具有重要意义。
本文将以某公司为例，介绍物流供应链中大数据分析的具体实现方法和结果解读。
首先，某公司建立了一个庞大的物流数据库，该数据库中包含了来自供应商、运输商、仓储商和客户等各方的数据信息。
这些数据来自于多个渠道，例如传感器数据、订单记录、设备监控等。
为了处理这些数据，公司采用了Hadoop和Spark 这样的大数据处理技术，以及SQL和NoSQL数据库。
通过这些技术的支持，公司能够高效地存储、处理和分析海量数据。
其次，某公司利用数据挖掘和机器学习的方法对物流供应链的数据进行深入分析。
通过使用聚类、分类、关联规则挖掘等技术，公司能够从海量数据中挖掘出有价值的信息和规律。
例如，公司可以通过对运输数据和仓储数据的分析，找到最佳的仓库位置，以降低运输成本和减少运输时间。
另外，公司还可以通过分析订单和销售数据，预测客户需求，从而优化库存管理和生产计划。
除此之外，某公司还利用大数据分析来改进物流供应链的可视化和决策支持系统。
通过将分析结果可视化展示，公司能够更直观地了解整个供应链的运行情况。
同时，公司还可以基于分析结果建立决策支持系统，为运营管理者提供准确的信息和决策建议。
这些系统能够根据实时数据进行预警和优化，提高物流供应链的灵活性和反应能力。
经过大数据分析的应用，某公司取得了显著的成果和效益。
首先，公司在运输环节的成本控制方面取得了明显的降低。
通过分析运输数据，公司发现了一些运输渠道的潜在问题和风险，在及时采取措施后能够降低运输成本。
其次，公司在库存管理方面取得了更高的效率。
通过对销售数据的分析，公司能够更准确地预测客户需求，减少库存积压和欠货的情况。
此外，公司还能够更快速地调整供应链的组织结构和运营模式，以应对市场的变化。
大数据在物流行业中的应用案例探析
大数据在物流行业中的应用案例探析近年来，随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
而在物流行业中，大数据的应用也逐渐展现出了巨大的潜力和优势。
本文将探讨大数据在物流行业中的应用案例，并分析其对物流行业的影响。
一、供应链管理在传统的物流供应链管理中，信息的流动往往存在着信息不对称、信息滞后等问题。
而大数据的应用可以极大地改善这一情况。
例如，通过对供应链中的各个环节进行数据采集和分析，可以实时监控物流运输的情况，及时调整物流路径和运输方式，从而提高物流运输的效率和准确性。
同时，通过对供应链中的各个环节进行数据分析，可以预测市场需求的变化，帮助企业进行合理的库存管理和生产计划，从而降低企业的运营成本。
二、智能调度物流行业中的调度工作一直是一个复杂而繁琐的任务。
而大数据的应用可以使调度工作更加智能化和高效化。
通过对大量的运输数据进行分析，可以建立起运输网络的模型，优化物流运输的路径和时间，提高运输效率。
同时，通过对司机的行为数据进行分析，可以实时监控司机的驾驶行为，预测司机的疲劳程度，从而减少交通事故的发生。
此外，大数据的应用还可以帮助企业进行货物跟踪和监控，提供实时的货物位置信息，加强对货物的安全性管理。
三、风险管理在物流行业中，风险管理一直是一个重要的问题。
而大数据的应用可以帮助企业更好地进行风险管理。
通过对大量的物流数据进行分析，可以识别出潜在的风险因素，提前采取相应的措施进行应对。
例如，通过对货物运输过程中的温度、湿度等数据进行监测和分析，可以预测货物的损坏风险，及时采取相应的保护措施。
同时，通过对供应商和承运商的数据进行分析，可以评估其信用风险和合规风险，从而减少潜在的合作风险。
四、客户服务在物流行业中，客户体验一直是一个重要的竞争优势。
而大数据的应用可以帮助企业提供更好的客户服务。
通过对客户的历史订单数据进行分析，可以预测客户的需求，提供个性化的服务。
同时，通过对客户的反馈数据进行分析，可以了解客户的需求和意见，及时调整和改进服务。
大数据分析在供应链管理中的应用案例
大数据分析在供应链管理中的应用案例供应链管理是指企业通过有效的物流、信息流和资金流的管理，以实现产品从原材料采购到最终消费者的流动，从而提高供应链效率和降低成本。
随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将大数据分析应用于供应链管理，以优化运营、降低风险，并获得更大的竞争优势。
以下将介绍几个大数据分析在供应链管理中的应用案例。
1. 预测需求供应链管理中最重要的一个环节就是准确预测市场需求。
通过收集和分析大量的市场数据、社交媒体数据和客户反馈数据，企业可以准确预测产品的需求量和变化趋势。
例如，某电子产品企业通过分析社交媒体上用户的评论和讨论，结合历史销售数据，成功预测了下一个季度手机销售的需求，从而合理安排生产和物流计划，避免了库存积压和缺货现象的发生。
2. 优化供应链设计大数据分析还可以帮助企业优化供应链的设计和网络布局。
通过分析供应商、仓库、物流运输等环节的数据，企业可以确定最佳的供应商网络和产品分配策略，以降低库存成本和运输成本。
例如，某零售企业利用大数据分析，发现其某些仓库位置和分配不合理，导致了运输时间过长和库存滞销等问题，经过优化布局，成功降低了物流成本，并提高了库存周转率。
3. 风险管理供应链管理中存在各种风险，如供应商延迟交货、天灾人祸等。
大数据分析可以帮助企业识别潜在的风险，并及时采取应对措施。
例如，某汽车制造企业通过实时监测供应商的生产数据和交货数据，结合天气预报等信息，准确判断供应链中可能出现的问题，并提前调整生产计划或寻找备用供应商，以防止延误生产和产能损失。
4. 产品追溯在供应链管理中，产品的追溯是非常重要的，尤其是在保证产品质量和安全方面。
大数据分析可以帮助企业追踪和监测产品在供应链中的流动情况。
例如，某食品生产企业通过在产品包装中标记二维码，并通过大数据分析系统，实时追踪产品的生产、加工、运输和销售情况，可以及时发现和解决潜在的质量问题，并保障产品的安全性。
5. 实时配送大数据分析还可以帮助企业实现实时配送，提高供应链的响应速度和灵活性。
大数据技术在物流管理中的运用——以某快递物流园为例
大数据技术在物流管理中的运用——以某快递物流园为例快递物流行业是一个信息量巨大的领域，涉及到大量的数据采集、分析和应用。
随着大数据技术的快速发展，物流企业逐渐认识到利用大数据技术来改善物流管理的重要性。
本文以某快递物流园为例，探讨大数据技术在物流管理中的运用。
一、大数据采集和存储在某快递物流园中，大数据的采集是第一步。
通过各种传感器、RFID技术和物联网设备，可以实时监测货物的位置、数量、温度等信息，并将这些数据以结构化的方式存储在云端数据库中。
二、数据分析和处理在物流园中产生的大量数据需要进行分析和处理，以提取有价值的信息和洞察，并为物流管理决策提供支持。
通过数据挖掘和机器学习算法，可以对大数据进行分析，识别出一些隐藏的规律和趋势。
例如，可以利用数据分析技术预测货物的需求量和运输时间，从而优化运输计划和资源配置。
三、实时监控和预警大数据技术可以实现对物流环节进行实时监控，及时发现并解决潜在问题。
通过实时监测货物的位置和状态，可以在发生异常情况时及时预警和采取措施，以减少损失和提高运输效率。
例如，当温度传感器检测到货物的温度超过规定范围时，系统会自动发送报警信息给相关人员，并采取降温措施。
四、供应链优化大数据技术可以帮助物流企业优化供应链管理，提高整体效益。
通过分析供应链中各个环节的数据，可以找出瓶颈和问题，并提出改进措施。
例如，可以通过数据分析，了解供应商的供货稳定性，选择合作伙伴，减少供应链中的不确定性。
五、客户服务改进大数据技术不仅可以改善物流运输过程中的效率，还可以提供更好的客户服务体验。
通过分析客户的需求和反馈，可以进行个性化推荐和定制化服务。
例如，根据顾客的收货地址、购买记录和偏好，可以智能推荐适合的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
六、风险管理在物流管理中，大数据技术还可以帮助企业进行风险管理。
通过分析历史数据和市场变化，可以进行风险预测和应对措施的制定。
例如，根据天气数据和交通状况，可以预测运输过程中可能出现的延误情况，并提前做好相应的调整和安排。
大数据在物流和供应链管理中的应用
大数据在物流和供应链管理中的应用随着科技的不断进步，大数据已经逐渐成为物流和供应链管理的重要组成部分。
大数据的应用不仅能够提高物流效率，也可以帮助企业更好地规划供应链，进而提升业绩和竞争力。
本文将就大数据在物流和供应链管理中的应用进行介绍和分析。
一、物流管理中的大数据应用在物流管理中，大数据的应用主要体现在以下三个方面：1. 路线优化大数据技术可以通过对各种数据（如当地的天气、交通状况、道路状况等）进行分析，进而为物流公司提供最优的路线规划方案，从而缩短配送时间，提高效率。
举个例子，知名物流公司UPS 每天都会在全球范围内开展数百万个送货点的派送任务，采用了全球最大的地理信息系统系统之一，帮助他们优化路线，从而每年节省数百万美元的成本。
2. 库存管理大数据技术可以帮助物流公司预测特定货物的需求量，进而更好地管理库存。
在物流过程中，大部分的成本集中在仓储和库存环节，通过大数据的帮助，可以精确地预测到货物的下一次运输时间和数量，避免库存积压和物流的闲置，进而节约成本。
3. 客户服务物流公司可以通过大数据技术分析顾客的购买历史、偏好和行为模式，从而推出个性化的物流服务，提高客户满意度和忠诚度。
例如，当顾客在电商上购买笔记本电脑时，系统会通过大数据技术对消费者的性格、口味、预算、购买意向等要素进行研究，推出个性化的服务模式，不仅让客户满意度得到提升，也可以提高企业的订单量。
二、供应链管理中的大数据应用在供应链管理中，大数据的应用可以帮助企业更好地预测市场需求，优化运输渠道、提高产品质量等方面。
1. 预测市场需求通过对历史和当地的销售数据进行分析，企业可以更好地向供应链中的供应商进行订单预测，从而优化供应链规划和成本控制。
例如，苹果公司可以通过对人们的购买数据进行研究，从而更好地预测需求并计划生产，从而提高产品的销售效率和竞争力。
2. 优化运输渠道运输渠道的在线管理和优化是提高供应链效率和成本控制的关键，而大数据技术可以帮助企业更好地分析和优化运输渠道。
大数据分析在物流领域中的应用案例
大数据分析在物流领域中的应用案例随着信息技术的迅速发展和物流行业的数字化转型，大数据分析在物流领域中扮演着越来越重要的角色。
通过对大量的数据进行深入分析和挖掘，物流企业可以提高运作效率、降低成本，并且为客户提供更好的服务。
本文将通过几个应用案例来说明大数据分析对物流行业的积极影响。
案例一：精细化路线优化物流配送过程中，如何最快、最经济地完成货物运输一直是物流企业关注的重点问题。
大数据分析为物流企业提供了更精细化的路线规划和优化方案。
通过整合历史运输数据、路况信息、天气预报等多种数据源，物流企业可以动态调整路线，减少交通拥堵和等待时间，同时避免不必要的里程和能源浪费。
这样不仅可以提高配送效率，还可以降低配送成本，为物流企业和客户带来更好的效益。
案例二：库存管理优化物流仓储是物流供应链中的重要环节，对库存的管理直接关系到物流企业的运作效率和资金利用率。
大数据分析可以帮助物流企业精确预测客户需求，准确分析库存水平，避免出现供需失衡的情况。
通过对历史销售数据、市场趋势以及季节性需求等数据的综合分析，物流企业可以预测需求峰值和低谷期，合理调整库存水平，并制定合理的补货策略，从而实现库存的最佳管理和利用。
案例三：风险管理与预警物流行业涉及到诸多的风险和不确定性因素，如天气灾害、交通事故等。
大数据分析可以帮助物流企业及时监测和预警风险事件，进而采取相应的措施进行应对。
通过对历史风险事件和相关数据的分析，可以建立风险模型，及时发现潜在风险，并采取预防措施以减轻损失。
同时，通过数据的实时跟踪和监测，物流企业可以对即将发生的风险事件做出快速反应，保障物流运输的安全和可靠性。
案例四：客户需求预测物流企业的核心任务之一是满足客户的需求。
通过大数据分析，物流企业可以更好地了解客户需求，并预测未来的市场趋势。
通过对客户交易记录、市场调研数据、社交网络数据等的综合分析，物流企业可以准确把握客户需求和购买意向，进而制定相应的服务策略和营销活动。
物流供应链中的大数据应用案例研究
物流供应链中的大数据应用案例研究随着现代物流企业的发展壮大，物流供应链管理，在企业中的地位越来越重要，而大数据作为信息时代的核心技术，其在物流供应链中的应用也变得越来越重要。
物流供应链管理是指整个物流供应链中所有环节的协调和管理，以达成优化物流成本、提升客户满意度的目标。
而现代物流企业大多采用信息化手段，通过建立信息系统进行物流供应链管理。
然而，单纯的信息系统建设并不能提高企业的效率和盈利能力，更重要的是如何有效地运用信息系统中的数据。
大数据技术的出现，为物流供应链管理带来了新的工具，例如人工智能、云计算、物联网等。
这些技术在物流供应链管理中的应用，可以实现信息的高效传递、数据的深入挖掘与分析、智能决策等。
以下是几个大数据在物流供应链管理中的应用案例：1、DHL运用大数据挖掘优化货车装载方案DHL是全球物流服务供应商，通过提供快递、包裹和海运、空运、陆运等服务，优化企业物流供应链管理。
DHL在物流运输中需要满足客户对运输时间和设备的需求，同时又需要尽量减少成本。
因此，DHL运用大数据技术进行数据挖掘分析，优化货车装载方案，提高运输效率和减少成本。
DHL通过数据挖掘技术，将大量历史数据进行分析和挖掘，形成优化方案。
DHL给每条线路动态分配装载方案，规定一些限制条件（如必须的停车站，货物装载的顺序等），将货车装载表现为物流问题。
在这个问题中，DHL使用了三个算法——基于人工智能的模拟退火法、模糊遗传算法和启发式遗传算法，以优化装载方案并得到最优解。
2、UPS运用大数据分析预测需求UPS是全球最大的装运、邮政和专业快递公司，它运用大数据分析技术，预测需求，有效减少了储物空间浪费，提高了效率。
UPS通过预测市场需求，选择合适的仓库和物流线路，分配合适的人员，形成高效的物流流通网络，提高运输效率。
如何对客户需求进行预测，是UPS运用大数据技术的核心问题。
UPS通过分析历史订单和产品参数，得到客户需求的数据模型，并计算大量数据得到未来市场需求预测的结果。
物流与供应链管理中的大数据处理技术及应用实践研究
物流与供应链管理中的大数据处理技术及应用实践研究随着信息技术与物流业的快速发展，物流与供应链管理中的大数据处理技术越来越受到关注。
大数据处理技术在物流与供应链管理中的应用，可以帮助企业提高运营效率、降低成本、优化资源配置，并提升客户满意度。
本文将着重探讨物流与供应链管理中的大数据处理技术及其应用实践研究。
一、物流与供应链管理中的大数据处理技术1. 数据采集与整合物流与供应链管理中的大数据处理首先需要进行数据采集与整合。
这涉及到从各个环节及数据源（如运输、仓储、销售等）收集数据，并将其整合为一个统一的数据系统。
为了确保数据的准确性与完整性，可以借助物联网技术、传感器、智能设备等进行数据的实时采集，并使用数据集成工具将分散的数据整合成一个统一的数据仓库。
2. 数据存储与处理大数据处理涉及到海量数据的存储与处理。
企业需要建立适合自身需求的数据存储系统，可以选择传统的关系数据库系统或者分布式存储系统如Hadoop、Spark等。
在数据处理方面，可以利用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对数据进行自动化的分析与处理，发现潜在的模式、规律和异常情况。
3. 数据挖掘与分析物流与供应链管理中的大数据分析对于企业决策具有重要意义。
通过数据挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场趋势、需求变化、供应链瓶颈等重要信息，从而更好地调整运营策略。
例如，基于历史数据进行需求预测，可以帮助企业合理安排库存，并减少过量库存的情况发生。
二、物流与供应链管理中的大数据应用实践研究1. 供应链优化大数据处理技术可以帮助企业进行供应链的优化。
通过对供应链中各环节数据的采集与分析，企业可以实时了解物流运输情况、库存水平以及供应商的交付能力等信息。
基于这些数据，企业可以优化供应链的设计，减少库存成本，提高运输效率，并确保产品按时交付给客户。
例如，运用大数据分析技术，可以及时发现交通拥堵情况，进行调度优化，减少货物延误的概率。
2. 仓储管理大数据处理技术在仓储管理中也可以发挥重要作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。
但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。
这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。
大数据应用包含三大要素：要素一：大量。
大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。
在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。
要素二：多样性。
数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。
用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。
”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。
要素三：速度。
“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。
”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。
大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。
许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。
那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？来看看亚马逊的例子。
亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。
这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。
“亚马逊希望能通过对顾客及人口分布的了解，对趋势的预测，以及快速匹配等工作，实现商业上的抢先布局。
”密西根大学管理学副教授、供应链一体化管理项目经理BretWagner如是解释。
“互联网、全球贸易的影响，分析技术的改进以及市场环境的变化都驱动企业不断寻找加强竞争力的新方法。
”位于美国华盛顿奥林匹亚的技术及供应链咨询研究公司TransworldData的总裁MaryShacklett说道，“企业寄希望于利用大数据技术获取创新性信息，从而寻求新的机会。
”事实上，大量美国企业已然将大数据应用根植于自己的物流与供应链管理当中。
实施企业：Avnet公司应用领域：评估承运商表现、分析最经济的运输模式、帮助完成全球分销中心选址总部位于美国菲尼克斯的Avnet是一家全球性的电子元器件分销商，每年大概要处理500多万票的小型包裹运输交易。
“每一桩运输交易都会生成超过50列的数据，以及超过 2.5亿的数据值。
”Avnet公司全球运输副总裁MarianneMcDonald介绍说，这远远超过了该公司的数据处理能力，于是，他们选择了一家数据服务提供商，后者能够通过提供相关工具，帮助Avnet从运输数据中获取商业决策的依据和创新发展的思路。
这种工具包括提供关键业绩指标的报告，从而识别出那些发票错误信息最多的承运商。
“这类信息使我们能够每季度与承运商见面，并且评估他们相较于其他承运商的业绩表现。
”McDonald说道。
那些不注重改进绩效表现的承运商将会失去与Avnet公司合作的机会。
该工具还能够显示Avnet公司的业务部门在“次日达”、“第三日送达”以及“三至五天达”等不同运输服务上的支出。
“我们可以从支出、百分比或服务水平等维度来准确描述和比较各种模式的优劣。
”McDonald说道。
在此基础上，她的团队就可以推荐更加经济的运输方式，譬如将一个“三天送达”服务调整为支出更少的“三至五天达”服务。
关于运输模式的分析数据，还能够帮助Avnet公司与承运商进行更加有效地谈判。
“由于我们准确地了解现在的运输模式和效果，这些数据能帮助我们进一步明确接下来的战略目标。
”McDonald说道。
最近，Avnet公司还开始利用大数据来帮助决定全球分销中心的选址。
“过去确定分销中心布局主要是将从不同信息源中得到的数据放入到电子表格，是一项离线的、高强度的工作；现在则发展为一种由分析来驱动的方式，且智能化工具承担了其中95%的工作。
”Avnet公司负责全球物流与运营的首席官员MikeBuseman说道。
利用技术对数字进行处理，使得规划团队能够将精力集中于确定发展战略。
实施企业：Glasfloss公司应用领域：生成运营情况定制报告、成本控制、实施联合运输、降低货损索赔Glasfloss公司总部位于美国俄亥俄州兰卡斯特，主要生产用于加热和通风的空气过滤器以及空调系统。
2013年，Glasfloss开始利用第三方物流供应商TransportationInsight公司的分析软件InsightFusion来实现其供应链的智能化。
InsightFusion能够将来自不同供应链系统和外部来源（譬如运输管理体系、库房管理体系、资源规划以及生产等）的数据进行融合，同时还提供了一种实时查看所有完整供应链信息的路径。
“数据来源和格式等因素已经不重要了，”TransportationInsight负责信息技术的副总裁JimTaylor认为，技术的发展，实现了轻易能对这些信息进行解读，还能将其放置于企业数据库中进行管理。
InsightFusion的用户能够通过门户网站、手机或者平板设备访问InsightFusion软件，获取有关运营情况的定制报告。
Glasfloss公司的生产运营经理GregGardner认为，该报告能够帮助公司显著改进物流运营。
“它能够帮助我们将时间、精力和资金集中于那些对提升顾客满意度和提高盈利水平最为重要的领域。
”Glasfloss的一个实践有力地证明了这一点。
在InsightFusion软件的帮助下，公司发现了发往其中某个特定省份的货物量特别多。
于是公司重新找了一家能够对该地区的运费提供优惠费率的承运商，从而节省了资金。
Glasfloss还寻求对一些客户进行联合运输，以节省成本和改进服务。
“如果对同一地区的客户同时发送三个小型包裹，我们会建议进行联合运输，即使可能导致包裹延迟一两天到达。
”Gardner解释道。
有了InsightFusion软件以后，Gardner决定将部分零担运输合并为经过两或三个站点的联合卡车运输。
即使每多经过一个站点，公司都要为其支付额外费用，但总成本也比每个站点分别进行零担运输要少得多。
此外，Glasfloss从InsightFusion软件中获益最多的，是其对客户索赔情况进行筛查的功能。
“我们发现一些特定省份的顾客索赔率要比其他省份高。
经过深入的调查，我们发现，只要改善对其中一小部分顾客的运输方式，公司就能极大地减少顾客的货物损坏索赔率。
”Gardner说道，“这个发现令人非常振奋，因为只要对有限的交易进行改善，就能取得较高的回报。
”为了减少货物损坏，Glasfloss正在改进对部分客户的运输方式。
“举个例子，如果我们发现货物比较松散，可能我们就会用托盘装运。
如果我们发现承运商使用的车道或者运输路线不是很好，可能就会更换承运商。
”Gardner介绍，对InsightFusion的利用已经帮助公司减少了36%的顾客索赔量，同时将60天的理赔结案率提高到了83%。
实施企业：Hillcrest Foodservice应用领域：自动筛查信息、出具差错报告、分析工人操作准确率、监测驾驶员行为位于美国克利夫兰的HillcrestFoodservice是一家食品分销商，业务范围包括将食品分销至北俄亥俄州和宾夕法尼亚州的餐馆、零售商店以及其他机构。
2010年以来，该公司启用了一款叫做StyleIntelligence的智能工具。
Hillcrest负责客户解决方案的经理JimSchmurr介绍，“公司选用的智能工具系统，能让更多的管理团队成员以更加快捷和标准化的模式访问和筛查各类信息。
”过去，管理层必须从不同的解决方案、路由体系以及数据库等不同体系中收集数据，并将这些数据整合至Excel图表以出具信息分析报告，这是极其耗费人工的过程。
正如Schmurr所回忆的，“信息都在那儿，但每要使用都必须有一个重建的过程。
”而现在，StyleIntelligence使这个过程自动化了。
Hillcrest选用的这款智能工具，还有效地帮助企业改善了营运。
过去，如果一家比萨餐馆抱怨Hillcrest在将番茄沙司错误地配送为番茄酱时，很难追根溯源。
为了弄清楚究竟是人为失误还是系统故障，Schmurr和他的团队必须将数据从Retalix导入到Access系统中并建立查询。
“而现在智能工具系统能够实现自动化出具报告。
”Schmurr说道。
Hillcrest还利用智能工具来了解工人的分拣准确率，并以此为依据来制定激励机制。
通过条形码扫描识别，Hillcrest可以“监测”库房工人分拣、拖拉或移动操作的全过程，并且可以定位到哪个工人在处理哪一个订单。
最近，Hillcrest公司还启用了另一款移动运输管理系统，从而将有关驾驶员行为的数据补充到之前的智能工具体系中。
“这样我们就能知道驾驶员是否准时到达了，而这对服务报告的出具非常重要。
”新数据也有助于确定是否在每个地点都给予了司机充足的时间用于完成货物运送。
“不同产品需要花费不同时间进行运送。
新的分析能够使我们决策更加明智，而且我们希望以此来更好地服务顾客。
”Schmurr说道。
链客整理发布文章为作者独立观点，由链客网编辑整理，不代表链客网立场。
如需转载此文，请注明出处和本文链接。