第三方物流供应链中的信息共享及其模式-物流产业大数据平台
物流信息共享平台建设与运营
物流信息共享平台建设与运营一、物流信息共享平台建设（一）建设背景与意义随着全球经济一体化的加速和电子商务的迅猛发展，物流行业在现代经济体系中的地位日益凸显。
然而，传统物流运作模式存在诸多问题，如信息孤岛现象严重、运输效率低下、成本高昂以及服务质量参差不齐等。
在这样的背景下，物流信息共享平台的建设应运而生，其具有重要意义。
物流信息共享平台能够整合物流行业的各类信息资源，打破企业间的信息壁垒。
通过将供应链上下游企业的物流信息进行汇聚，实现信息的实时共享与交互，有效解决信息不对称问题，提高物流运作的透明度和协同性。
这不仅有助于企业优化自身的物流流程，降低运营成本，还能提升整个供应链的效率和竞争力。
（二）平台架构设计1. 数据采集层该层负责从物流活动的各个环节采集数据，包括运输车辆的位置、货物的状态、仓储库存信息、订单数据等。
采集方式多样，如通过安装在运输工具上的GPS设备获取实时位置信息，利用传感器监测货物的温湿度等环境参数，以及与企业的ERP系统对接获取订单和库存数据等。
2. 数据存储层采用先进的数据库技术，如分布式数据库，对海量的物流数据进行存储和管理。
根据数据的类型和特点，进行合理的数据分类和存储结构设计，确保数据的安全性、完整性和高效读写。
同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。
3. 数据处理层运用数据挖掘、数据分析等技术，对采集到的数据进行清洗、转换和分析处理。
提取有价值的信息，如运输路径优化建议、库存预警、需求预测等，为物流决策提供支持。
例如，通过对历史运输数据的分析，优化运输路线规划，降低运输成本。
4. 服务层为平台用户提供多样化的服务接口和应用功能。
包括物流信息查询服务，如货物实时跟踪、车辆调度查询等；物流交易服务，如在线下单、运费结算等；以及增值服务，如物流金融服务、物流保险服务等。
服务层通过Web服务、移动应用等多种方式呈现给用户，方便用户随时随地使用平台服务。
5. 安全与管理层负责平台的安全管理，包括用户身份认证、数据加密传输、访问权限控制等，确保平台数据和交易的安全。
基于大数据的物流行业供应链优化方案设计
基于大数据的物流行业供应链优化方案设计第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状 (4)第2章大数据与物流供应链概述 (5)2.1 大数据概念与特点 (5)2.2 物流供应链基本理论 (5)2.3 大数据在物流供应链中的应用 (5)第3章物流供应链优化方案设计框架 (6)3.1 设计理念与原则 (6)3.1.1 设计理念 (6)3.1.2 设计原则 (6)3.2 优化方案设计流程 (6)3.2.1 数据采集与预处理 (6)3.2.2 供应链现状分析 (6)3.2.3 优化目标设定 (7)3.2.4 优化方案制定 (7)3.2.5 优化方案评估与选择 (7)3.2.6 优化方案实施与监控 (7)3.3 供应链环节识别与关键要素分析 (7)3.3.1 供应链环节识别 (7)3.3.2 关键要素分析 (7)第4章数据采集与处理 (7)4.1 数据来源与类型 (8)4.1.1 企业内部数据 (8)4.1.2 供应链上下游企业数据 (8)4.1.3 市场数据 (8)4.1.4 公开数据 (8)4.2 数据采集技术与方法 (8)4.2.1 企业内部数据采集 (8)4.2.2 供应链上下游企业数据采集 (8)4.2.3 市场数据采集 (9)4.2.4 公开数据采集 (9)4.3 数据预处理与清洗 (9)4.3.1 数据预处理 (9)4.3.2 数据清洗 (9)第5章供应链数据挖掘与分析 (9)5.1 数据挖掘方法与技术 (9)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.3 聚类分析 (10)5.1.4 时间序列分析 (10)5.2 供应链环节关联性分析 (10)5.2.1 供应链网络结构分析 (10)5.2.2 供应商与客户关系分析 (10)5.2.3 成本与效益分析 (10)5.3 供应链瓶颈识别与优化 (11)5.3.1 需求预测与库存管理 (11)5.3.2 运输与配送优化 (11)5.3.3 供应链协同优化 (11)5.3.4 供应链风险管理 (11)第6章供应链智能优化算法 (11)6.1 群体智能优化算法 (11)6.1.1 粒子群优化算法 (11)6.1.2 蚁群优化算法 (11)6.2 遗传算法在供应链优化中的应用 (11)6.2.1 遗传算法基本原理 (12)6.2.2 遗传算法在供应链中的应用实例 (12)6.3 神经网络算法在供应链优化中的应用 (12)6.3.1 神经网络算法基本原理 (12)6.3.2 基于神经网络的供应链优化实例 (12)第7章供应链协同优化策略 (12)7.1 供应链协同理念与机制 (12)7.1.1 供应链协同概述 (12)7.1.2 供应链协同机制设计 (12)7.1.2.1 信息共享机制 (12)7.1.2.2 风险共担机制 (12)7.1.2.3 利益共享机制 (12)7.1.3 供应链协同优化目标与原则 (12)7.1.3.1 优化目标 (12)7.1.3.2 优化原则 (12)7.2 供应商协同优化策略 (12)7.2.1 供应商选择与评估 (12)7.2.1.1 选择标准与方法 (13)7.2.1.2 评估体系构建 (13)7.2.2 供应商关系管理 (13)7.2.2.1 合作伙伴关系建立 (13)7.2.2.2 关系维护与提升 (13)7.2.3 供应商协同策略实施 (13)7.2.3.1 生产计划协同 (13)7.2.3.2 库存管理协同 (13)7.2.3.3 运输与配送协同 (13)7.3 客户协同优化策略 (13)7.3.1.1 需求预测方法 (13)7.3.1.2 需求波动性与应对策略 (13)7.3.2 客户关系管理 (13)7.3.2.1 客户细分与价值评估 (13)7.3.2.2 客户满意度与忠诚度提升 (13)7.3.3 客户协同策略实施 (13)7.3.3.1 订单管理协同 (13)7.3.3.2 个性化服务协同 (13)7.3.3.3 客户参与设计与创新协同 (13)第8章供应链风险管理 (13)8.1 风险识别与评估 (13)8.1.1 风险识别 (13)8.1.2 风险评估 (14)8.2 风险防范与应对策略 (14)8.2.1 风险防范 (14)8.2.2 风险应对策略 (14)8.3 大数据在供应链风险管理中的应用 (14)8.3.1 数据采集与处理 (14)8.3.2 风险预测与监控 (14)8.3.3 数据驱动的决策支持 (15)第9章供应链优化方案实施与监控 (15)9.1 优化方案实施策略 (15)9.1.1 优化方案实施步骤 (15)9.1.2 风险控制与应对措施 (15)9.2 供应链功能指标体系构建 (15)9.2.1 指标体系设计原则 (15)9.2.2 关键功能指标 (16)9.3 供应链监控与动态调整 (16)9.3.1 监控机制建立 (16)9.3.2 动态调整策略 (16)第十章案例分析与应用前景 (16)10.1 案例选取与分析方法 (16)10.2 案例实施过程与效果评价 (17)10.2.1 优化过程 (17)10.2.2 效果评价 (17)10.3 基于大数据的物流供应链优化应用前景展望 (17)第1章引言1.1 研究背景全球经济的快速发展，物流行业在企业供应链管理中的地位日益凸显。
供应链中的第三方物流企业
可分为国际物流企业、区域物流企业和国内物流 企业。
02
第三方物流企业在供应链中的作用
降低企业运营成本
集中采购
第三方物流企业通过集中采购，降低采购成本，提高采购效率。
优化库存管理
通过先进的库存管理技术，如实时库存监控ห้องสมุดไป่ตู้预测分析，降低库存 成本。
减少运输成本
通过规模效应和优化运输路线，降低单个企业的运输成本。
发展阶段
随着信息技术和物流技术的进步，第三方物流企 业逐渐发展壮大，成为供应链中不可或缺的一环 。
未来趋势
随着全球化和电商的快速发展，第三方物流企业 将进一步拓展业务范围，提高服务质量和效率。
第三方物流企业的分类
根据服务范围
可分为综合型物流企业和专业型物流企业。
根据服务对象
可分为企业自营物流和商业用户物流。
服务创新
个性化服务
根据客户需求提供定制化的物流解决方案，满足客户 的个性化需求。
增值服务
提供包装、贴标、组装等增值服务，增加客户黏性和 利润空间。
全程供应链管理
提供从采购、生产到销售的全程供应链管理服务，帮 助客户实现供应链的优化和整合。
模式创新
平台化运营
通过建立物流平台，整合社会资源，实现物流资源的共享和优化 配置。
专业性
具备丰富的物流运作经验和专业知识，提供 高效、专业的物流服务。
独立性
第三方物流企业不隶属于任何一家供应链中 的企业，保持中立地位。
定制化服务
根据客户需求量身定制物流解决方案，满足 个性化需求。
第三方物流企业的历史与发展
1 2 3
起源
起源于20世纪80年代的欧美国家，当时企业开 始意识到物流在提高竞争力方面的重要性。
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案
物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案第一章：物流信息平台概述 (3)1.1 物流信息平台定义 (3)1.2 物流信息平台类型 (3)1.2.1 通用物流信息平台 (3)1.2.2 专业物流信息平台 (3)1.2.3 区域物流信息平台 (3)1.2.4 国际物流信息平台 (4)1.3 物流信息平台发展趋势 (4)1.3.1 大数据技术融入物流信息平台 (4)1.3.2 人工智能技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.3 云计算技术助力物流信息平台发展 (4)1.3.4 物联网技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.5 跨界融合推动物流信息平台发展 (4)第二章：物流大数据概述 (4)2.1 物流大数据概念 (4)2.2 物流大数据来源 (4)2.2.1 企业内部数据 (4)2.2.2 物流设施设备数据 (5)2.2.3 物流信息系统数据 (5)2.2.4 物流行业外部数据 (5)2.3 物流大数据应用领域 (5)2.3.1 物流运输管理 (5)2.3.2 仓储管理 (5)2.3.3 物流配送优化 (5)2.3.4 客户服务与营销 (5)2.3.5 物流金融 (6)第三章：物流信息平台建设 (6)3.1 物流信息平台架构设计 (6)3.2 物流信息平台关键技术 (6)3.3 物流信息平台实施步骤 (7)第四章：物流大数据采集与处理 (7)4.1 物流大数据采集技术 (7)4.2 物流大数据处理方法 (8)4.3 物流大数据质量保障 (8)第五章：物流信息平台与物流大数据整合 (9)5.1 物流信息平台与物流大数据整合需求 (9)5.2 物流信息平台与物流大数据整合策略 (9)5.3 物流信息平台与物流大数据整合实施 (9)第六章：物流大数据分析与应用 (10)6.1.1 数据挖掘技术 (10)6.1.2 机器学习算法 (10)6.1.3 数据可视化 (10)6.2 物流大数据应用场景 (10)6.2.1 仓储管理 (10)6.2.2 运输调度 (10)6.2.3 客户服务 (10)6.2.4 质量管理 (11)6.2.5 市场分析 (11)6.3 物流大数据应用价值 (11)6.3.1 提高决策效率 (11)6.3.2 降低运营成本 (11)6.3.3 提升服务质量 (11)6.3.4 促进业务创新 (11)6.3.5 提升行业竞争力 (11)第七章：物流信息平台与物流大数据安全 (11)7.1 物流信息平台安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 用户权限管理 (12)7.1.3 安全审计与监控 (12)7.2 物流大数据安全风险 (12)7.2.1 数据泄露风险 (12)7.2.2 数据篡改风险 (12)7.2.3 数据滥用风险 (12)7.3 物流大数据安全防护技术 (13)7.3.1 数据加密技术 (13)7.3.2 数据脱敏技术 (13)7.3.3 数据访问控制技术 (13)7.3.4 数据完整性校验技术 (13)7.3.5 安全审计与监控技术 (13)第八章：物流信息平台与物流大数据监管 (13)8.1 物流信息平台监管政策 (13)8.2 物流大数据监管体系 (13)8.3 物流大数据监管实践 (14)第九章：物流信息平台与物流大数据发展趋势 (14)9.1 物流信息平台发展趋势 (14)9.1.1 技术创新驱动 (14)9.1.2 平台化发展 (14)9.1.3 跨界融合 (15)9.1.4 安全与隐私保护 (15)9.2 物流大数据发展趋势 (15)9.2.1 数据来源多样化 (15)9.2.2 数据分析技术升级 (15)9.2.4 数据安全与合规 (15)9.3 物流行业未来展望 (15)9.3.1 物流网络化 (15)9.3.2 物流智能化 (15)9.3.3 物流绿色化 (16)9.3.4 物流个性化 (16)9.3.5 物流全球化 (16)第十章：物流信息平台与物流大数据应用案例 (16)10.1 成功案例解析 (16)10.1.1 德邦物流信息平台建设案例 (16)10.1.2 顺丰速运物流大数据应用案例 (16)10.2 应用案例分析 (17)10.2.1 跨境电商物流信息平台应用案例 (17)10.2.2 城市配送物流大数据应用案例 (17)10.3 发展前景与启示 (17)第一章：物流信息平台概述1.1 物流信息平台定义物流信息平台是指通过现代信息技术手段，对物流活动中的各类信息进行采集、处理、存储、传输和共享的系统性平台。
物流公共信息平台
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
物流公共信息平台的历史与发展
历史回顾
物流公共信息平台的发展经历了多个阶段，从最初的简单信息发布，到现在的 智能化、大数据化的发展阶段。
发展趋势
未来，物流公共信息平台将朝着更加智能化、个性化、专业化的方向发展，同 时将与物联网、云计算等先进技术进行深度融合，实现更加高效、智能的物流 运作。
CHAPTER 02
案例三
要点一
总结词
国际知名物流公共信息平台通过技术创新、资源整合和优 质服务，成功地提高了物流效率和客户满意度。
要点二
详细描述
国际知名物流公共信息平台在发展过程中，注重技术创新 和资源整合，不断推出新的服务模式和功能模块，以满足 客户的需求。同时，该平台还注重提供优质服务，通过完 善的服务体系和专业的服务团队，确保客户在使用过程中 得到及时、准确、高效的服务支持。这些成功经验为其他 物流公共信息平台的发展提供了有益的借鉴和参考。
复工作和资源浪费，进一步提高了物流效率和降低了成本。
案例二
总结词
该大型企业通过建立物流公共信息平台，实现了企业 内部各部门之间的信息共享和协同作业，提高了企业 的物流运作效率和客户服务水平。
详细描述
该大型企业在实践中发现，企业内部各部门之间的信 息流通不畅，影响了物流运作效率和客户服务水平。 为了解决这一问题，该企业建立了物流公共信息平台 ，将各部门的信息整合到一个平台上，方便了信息的 查询和使用。通过该平台的实践，企业内部各部门之 间的信息流通变得更加顺畅，物流运作效率得到了提 高，同时客户服务水平也得到了提升。
制定统一的数据标准，方便不 同企业之间的数据交换。
持续技术创新
不断跟踪行业技术动态，及时 更新平台技术。
第三方物流管理模式及其信息系统
第三方物流管理模式及其信息系统随着全球化的推进和互联网的普及，物流业已经成为当今社会中不可或缺的重要行业之一。
而第三方物流作为物流业的主要形式，已经得到了广泛的应用和认可。
第三方物流是指由供方和需方以外的物流企业提供物流服务的业务模式，即企业通过第三方物流企业来执行其物流业务。
这种管理模式可以使企业将精力集中在核心业务上，而将物流等辅助业务外包给专业的物流企业来处理，从而降低企业的运营成本，提高效率和客户满意度。
第三方物流信息系统的应用，为实现高效、低成本的物流服务提供了有力的支持。
该系统利用信息技术和网络技术，将物流运作过程中的各个环节进行集成和优化，实现资源的合理配置和信息的共享与协同。
以下是第三方物流管理模式及其信息系统的几个主要特点：系统集成性第三方物流信息系统通过集成各种不同的系统、技术和应用，实现不同系统之间的数据交换、信息共享和业务协同。
这种集成性不仅可以提高企业整体运作的效率，还可以降低成本，提高客户满意度。
数据分析与优化第三方物流信息系统通过对大量数据的分析、挖掘和处理，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为企业提供更加精准的市场预测、库存管理和运营优化等方案。
这种数据分析与优化的方式，可以使企业更好地把握市场变化和客户需求，提高自身的竞争力。
智能化决策支持第三方物流信息系统通过智能化决策支持模块，可以为企业提供更加快速、准确的决策支持。
这种智能化决策支持模块可以利用数据仓库、数据挖掘、专家系统和人工智能等技术，从大量数据中提取有用的信息，帮助企业制定更加科学、合理的决策。
总之第三方物流管理模式及其信息系统在未来的发展过程中将会扮演越来越重要的角色。
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展与应用，第三方物流信息系统将会向着更加智能化、自动化和协同化的方向发展，为企业提供更加高效、低成本、精准的物流服务，实现物流行业的可持续发展。
随着全球经济一体化和国际贸易的不断发展，第三方物流（Third Party Logistics，3PL）已成为物流行业的重要分支。
物流行业数字化转型成功案例研究
物流行业数字化转型成功案例研究随着科技的不断发展和互联网的蓬勃兴起，数字化转型已经成为物流行业不可逆转的趋势。
通过整合物流信息、优化供应链、提升物流效率，数字化转型在许多企业中取得了巨大的成功。
本文将介绍几个物流行业数字化转型成功的案例研究，以期为其他企业借鉴提供参考。
一、智能物流平台的打造以“五丰物流”为例，该公司是中国一家知名的第三方物流服务提供商，通过数字化转型，在物流领域取得了巨大的成功。
该公司建立了智能化的物流平台，利用大数据分析和先进的物流技术，实现了物流信息的全面监控和实时追踪。
通过与各个环节合作伙伴的信息共享和协同操作，可以快速处理订单、调度车辆以及进行库存管理，从而提高了物流效率和客户满意度。
二、供应链数字化升级“京东物流”是中国电商巨头京东集团旗下的物流分支机构，该公司通过数字化转型，为供应链的各个环节提供了高效的信息流、物流和资金流服务。
通过建立一整套数字化供应链平台，京东物流可以实时追踪商品的来源和流向，并通过合理的调配和优化，减少了运输费用和库存成本。
此外，通过与供应商和合作伙伴的深度合作，京东物流实现了供应链的数字化协同，优化了整个供应链的效率和质量。
三、人工智能在仓储管理中的应用“亚马逊”是全球最大的电子商务公司之一，通过数字化转型，在仓储管理方面取得了巨大的成功。
亚马逊采用了人工智能技术，通过智能化的仓储系统，实现了订单的自动分拣和库存的智能管理。
通过人工智能算法的不断调优，亚马逊可以根据销售数据和市场需求，自动调整仓储策略和库存水平，提高了仓储效率和货物周转率。
此外，亚马逊还通过机器人等技术，实现了仓储过程的自动化和智能化。
四、物流数据的分析与应用“顺丰速运”是中国一家领先的综合物流服务提供商，通过数字化转型，实现了对物流数据的全面分析和应用。
顺丰速运建立了强大的数据中心，通过对大数据的挖掘和分析，实现了全面的物流信息监控和预测。
通过利用物流数据的巧妙应用，顺丰速运可以准确预估物流需求、优化配送路线以及降低运输成本。
论第三方物流的运作模式
论第三方物流的运作模式随着电子商务的迅速发展，物流服务作为电商的重要组成部分，已经成为电商发展中的瓶颈之一。
为了满足企业、商家和消费者对物流服务品质的需求，第三方物流行业应运而生。
所谓第三方物流，是指一个独立的专业物流服务提供商，为需要物流配送服务的企业或个人提供从仓储、运输到配送等一条龙的物流服务，有效降低物流和配送成本，提高配送的质量和效率。
本文将探讨第三方物流的运作模式。
1. 门到门式物流运作模式这种模式下，第三方物流服务提供商从客户处接收货物，通过统一管控资源的方式，运用流程引擎和物流信息的支撑，对全流程进行管控，最终按照承诺的时间送到客户所在地。
它强调的是全程跟踪，使得物流过程透明化，节约了客户的时间和成本。
2. 点到点式物流运作模式第三方物流服务提供商所承接的运输任务是类似于公路运输或配送业务这类线性运输的任务，它利用专业的运输设备，从始发地接货，沿途经过转运站点，按照计划进行装车、卸货等工作，最终把货物送到目的地，完成任务。
这种模式下，物流服务商以卡车、轮船等作为运输工具，执行点对点的货物运输任务。
其特点是覆盖范围广泛，承接区域宽广，高效、低成本。
3. 仓配一体化运作模式仓配一体化模式是指第三方物流服务提供商不仅提供仓储服务，还提供配送服务，仓库和配送中心设在一起，实现了仓储与配送的快速连锁，保证了货物的及时配送。
在这种模式下，仓储和配送实现了无缝对接，使得物流成本和客户原始预算精准对接，更为准确地呈现出物流服务成本的细节，提高物流管理的透明度和客户满意度。
4. 智能化物流运作模式此模式是采用大数据、物联网、云计算、无人机及人工智能等现代高科技技术，提高物流物流服务的智能化水平，大力发展以信息技术为基础的物流创新。
在此模式下，物流企业将大力发展物流信息化，通过物流ERP系统进行物流产业链的协同管理，利用物联网实现对物流仓库、货物、车辆等设备的智能化管理，借助云计算技术加强对物流数据的存储、处理与应用，以及通过人工智能技术实现物流业务自动化。
- 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)。
第三方物流供应链中的信息共享及其模式摘要：在新的市场环境下，第三方物流供应链管理已经成为增强企业竞争力重要方式。
信息共享是供应链的特点之一，通过供应链信息共享可以实现企业间双赢也承担增加企业成本，泄露机密等风险。
本文分析了第三方物流供应链优势，信息共享优势、风险与障碍，并提出几点建议。
关键词：第三方物流、供应链、信息共享、模式
1、第三方物流及供应链含义
第三方物流定义为“供方与需方以外的物流企业提供物流服务的业务模式”
所谓供应链（Supply chain）是围绕核心企业，通过信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户链成一个整体的功能网链结构模式。
2、第三方物流供应链优势
2.1节约成本优势
物流平均成本包括固定成本与单位成本，这意味着量越大平均成本越低，利润越高，但是量越小，成本越高，中小企业的物流劣势便是规模小造成的物流成本高。
第三方物流作为一种全新的物流协作模式，相当于很多小企业的物流联盟，使得供应链的小批量库存更加经济，提供更快捷、更廉价、更安全和更高服务水准的物流服务。
2.专业优势
对于供应链节点企业而言，由于将相关的物流业务外包给第三方物流服务商，从而实现了专业化分工。
将发展重点转移到企业核心竞争力上，提高了企业竞争力。
第三方物流利用其自身的专业优势进行物流业务的运作，在为供应链节点企业带来和提升价值的同时，也为自身的发展提供了基础。
2.3业务联盟优势
第三方物流在供应链管理中被视为一个综合物流服务的提供商。
在供应链中充当协调供应链中不同企业主体之间的利润关系以实现供应链管理的整体流的
最优化。
3、信息共享的范围
3.1作业层信息
作业层信息主要是针对物流活动的作业状态而言的。
如订单的下达、接收状况，以及物资的采购情况、生产制造情况、运输配送情况等等，目前作业层信息的共享较为普遍。
3.2管理层信息
①仓储信息。
仓储信息主要反映了各成员企业的库存现状，共享仓储信息可以有效利用各节点企业的仓库库位。
②供应链成员企业的物流机械设备状况信息。
物流设备状况信息包括运输车辆、包装机械、加工设备、装卸设备等等，以及这些设备的当前使用情况。
通过共享这些信息，可以实现对这些资源的统一调配和合理利用。
管理层信息还没有实现真正意义上的共享。
3.3战略层信息
①销售数据信息。
②决策计划信息。
4、基于第三方物流的供应链物流信息共享优势
4.1减少盲目性，降低物流成本。
基于Internet/Intranet的开放性的供应链管理信息系统，使供应链上的企业都能及时掌握到市场的需求信息和整个供应链的运行情况。
每一环节的物流信息都能透明地与其它环节进行交流与共享，为物流需求方和物流服务商之间进行信息交换提供了一个低成本的交易平台，使得物流需求方在选择物流服务商时，可以更大范围地选择合适的对象，减少盲目性，大幅降低物流成本。
4.2提高物流的效率，提高物流现代化水平
通过提高信息化水平，可以加快单据传递、减少差错、提高管理效率。
物流信息的价值就在于用信息网络和手段整合传统物流产业，建立现代物流体系，使现代物流业经营的全过程实现信息化、数字化、高效化，提升产业水平，提高物流效率。
4.3降低供应链的牛鞭效应
供应链库存的“牛鞭效应”主要是因为需求信息在沿着供应链向上传递的过程中被不断曲解，从而造成供应链的产品库存成为被零售商所夸大的订单的牺牲品，反过来它又进一步夸大了对供应商的订单。
信息共享可以合理安排生产，降低牛鞭相应，让上下游供应商更好地协调沟通。
4.4优势互补
供应链节点企业之间“合作——竞争”的斩落伙伴关系形成优势互补，资源共享。
5、基于第三方物流的供应链物流信息共享障碍与风险
5.1成本支持
供应链信息共享需花费大量资金。
例如企业在管理信息系统、硬件设备等方面的大量投资，以及随之而来的人员培训、流程改进等都会带来相当高的转换成本，数据的采集、整理都要发生一定的费用,并且信息共享的程度越高费用越高。
5.2泄露商业机密
企业对泄露商业机密的担心，如核心优势、生产技术和财务状况等，也会增加信息共享的难度。
5.3需技术的支持
6、第三方物流供应链中的信息共享模式
6.1 订单信息共享模式
订单信息反映了需求信息，订单信息不能共享会造成当需求波动加剧时，往往导致预测安排的生产不准确，增加库存成本，增加企业的运作成本，从而影响整个供应链的绩效。
及时得知订单的生产状态，可以对供应链运作过程中出现的问题作出快速反应，提高供应链企业的决策效率。
6.2 需求信息共享模式
供应链节点企业若仅仅通过订单获取需求信息来制定生产计划由于订单的
波动大于需求波动，往往会造成“牛鞭效应”。
把供应链最终端的顾客的需求
信息进行共享，使供应链上的各个环节都了解到顾客需求的波动，从而及时作出反应，减小“牛鞭效应”的发生或发生后的影响。
需求信息共享的模式可以有效降低需求波动带来的影响。
需求信息共享解决零供矛盾。
6.3库存信息共享模式
库存信息主要反映了各成员企业的库存现状，共享仓储信息可以有效利用各节点企业的仓库库位，向供应链中的各环节企业上上游企业提供自己的库存信息及需求量信息，更有效的提高本企业的缺货补充速度，提高订单供给率，在整个供应链中还能降低库存带来的成本，达到双赢的局面，能在一定程度上抑制“牛鞭效应”，提高供应链成员仓库的利用率，降低库存成本。
6.4 发运出货信息共享模式
供应链中的上游企业直接向下游企业提供发货运输信息数据，有效提高服务水平。
如申通等快递公司，可以随时向顾客提供所邮寄货物到达地点。
提高客户满意度，还可以达到降低库存成本，提高订单供给率的目的。
7、结论与建议
①信息共享要谨慎，根据实际需要有选择的共享信息
②建立供应链战略合作和信任关系
③建立良好的信息支撑体系
④健全监督评估机制。