伴隨著我國(guó)制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)的迅速發(fā)展，與之配套的物流服務(wù)水平較之以往有了大幅提高，但同時(shí)制造商、貿(mào)易商也提出了更高的要求，特別是疫情下對(duì)物流可視化的需求也由可選項(xiàng)變成了必需項(xiàng)。本文旨在說(shuō)明通過(guò)BI技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)物流企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

01、物流行業(yè)數(shù)字化現(xiàn)狀
依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的賦能發(fā)展，大量物流企業(yè)正通過(guò)傳感設(shè)備的接入來(lái)獲取更多所需數(shù)據(jù)，同時(shí)諸多操作性業(yè)務(wù)系統(tǒng)如WMS、TMS等的建設(shè)也產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為優(yōu)化供應(yīng)鏈服務(wù)體系，提高業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)效率提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但物流涉及環(huán)節(jié)眾多，加之業(yè)務(wù)多采用層層分包的形式，各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)往往信息不透明、數(shù)據(jù)不互通，不利于數(shù)字化升級(jí)。

當(dāng)前絕大多數(shù)物流企業(yè)數(shù)字化建設(shè)僅限于操作性業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)，主要解決數(shù)據(jù)記錄、電子單證、財(cái)務(wù)結(jié)算等問(wèn)題，IT人員疲于取數(shù)和處理數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員也苦于數(shù)據(jù)報(bào)表等重復(fù)性工作，難以對(duì)公司管理層面進(jìn)行深層次分析——即便是一些行業(yè)top企業(yè)也仍存在數(shù)據(jù)孤島，缺少對(duì)物流全流程的可視化監(jiān)控和分析。

圖1 物流企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用痛點(diǎn)

02、帆軟物流行業(yè)破解之道
基于物流行業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，帆軟提供了面向物流企業(yè)的整套解決方案，幫助企業(yè)快速搭建起數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，并提供經(jīng)營(yíng)決策、運(yùn)營(yíng)分析、財(cái)務(wù)分析、成本分析等多場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析體系。

圖2 帆軟解決方案架構(gòu)

要實(shí)現(xiàn)物流數(shù)據(jù)的端到端可視，首先要解決的就是數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。從業(yè)務(wù)層面上看，在整個(gè)物流鏈中，涉及供應(yīng)商眾多，數(shù)據(jù)復(fù)雜，每個(gè)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)體系各不相同，數(shù)據(jù)整合有一定難度，但現(xiàn)在已有不少供應(yīng)商愿意同上下游開(kāi)放共享數(shù)據(jù)，共同發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。從技術(shù)層面上看，通過(guò)搭建數(shù)據(jù)集成平臺(tái)，對(duì)接各供應(yīng)商ERP、TMS、WMS等系統(tǒng)，打通數(shù)據(jù)壁壘，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中采集和監(jiān)控難度并不大。

基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，進(jìn)一步就是沉淀物流數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，降低對(duì)人的依賴(lài)：例如在倉(cāng)庫(kù)利用監(jiān)控、訂單毛利分析、在途貨物跟蹤等場(chǎng)景下，用戶(hù)不再需要做過(guò)多的數(shù)據(jù)處理工作，便可直接查看數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助用戶(hù)快速找到供應(yīng)鏈中存在的問(wèn)題，自動(dòng)預(yù)警，從而提升管理效率。

03、典型場(chǎng)景應(yīng)用
1、物流控制塔

物流控制塔以供應(yīng)鏈為核心，提供從采購(gòu)訂單到庫(kù)存?zhèn)}儲(chǔ)再到物流執(zhí)行情況的一體化方案，實(shí)現(xiàn)全程可視化、精細(xì)化管理。

面臨問(wèn)題：

各版塊獨(dú)立管理導(dǎo)致難以對(duì)供應(yīng)鏈整體情況做監(jiān)控，缺乏面向領(lǐng)導(dǎo)管理決策的數(shù)據(jù)應(yīng)用，往往需要定期由各部門(mén)匯總數(shù)據(jù)制作PPT匯報(bào)才能了解到業(yè)務(wù)情況，管理時(shí)效性較差。而訂單、倉(cāng)儲(chǔ)、通關(guān)、物流等板塊系統(tǒng)中分析性?xún)?nèi)容也較少，需要人工進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，效率較低。

解決方案：

物流控制塔首頁(yè)面向企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)，宏觀展示企業(yè)當(dāng)前供應(yīng)鏈整體情況，包含采購(gòu)訂單、庫(kù)存產(chǎn)品、物流訂單、在途跟蹤、通關(guān)狀態(tài)等內(nèi)容。便于領(lǐng)導(dǎo)實(shí)時(shí)查看最新數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常情況提前處理，同時(shí)每一主題模塊都可進(jìn)行專(zhuān)題分析：如在運(yùn)輸狀態(tài)分析中，除了跟蹤在途車(chē)輛實(shí)時(shí)位置，及時(shí)了解車(chē)輛動(dòng)態(tài)外，還可針對(duì)運(yùn)輸狀態(tài)異常、派送及簽收異常的訂單進(jìn)行監(jiān)控，按照線(xiàn)路的角度考察準(zhǔn)時(shí)率達(dá)標(biāo)情況，從而找出當(dāng)前服務(wù)的薄弱點(diǎn)，針對(duì)性改善。

圖3 物流控制塔-領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙

2、毛利分析

面臨問(wèn)題：

毛利率在物流中是非常核心的一項(xiàng)分析指標(biāo)。隨著行業(yè)毛利率不斷下降，企業(yè)如何通過(guò)毛利率指標(biāo)的分析來(lái)達(dá)到精細(xì)化管理的目標(biāo)？當(dāng)前公司管理者往往只能看到公司整體的毛利情況，無(wú)法定位到更深層次毛利異常情況及原因。

解決方案：

數(shù)據(jù)層面從最細(xì)顆粒的訂單維度進(jìn)行處理核算，分析思路按照總公司-分公司-大客戶(hù)-線(xiàn)路的層次進(jìn)行細(xì)化分析，以數(shù)據(jù)穿透和聯(lián)動(dòng)的形式輔助管理者發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，做出決策。

從總公司角度分析各子公司收入及毛利指標(biāo)，定位毛利異常子公司，對(duì)癥下藥。定位到某子公司毛利后，聯(lián)動(dòng)分析該公司各月收入及毛利趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)毛利逐月下降，且某月份毛利最低。針對(duì)該公司該月份收入毛利情況分析大客戶(hù)毛利，定位到某大客戶(hù)毛利率大幅下降，再針對(duì)該大客戶(hù)分析不同目的地的訂單中的毛利情況，發(fā)現(xiàn)幾個(gè)目的地的毛利明顯低于其他線(xiàn)路。最終定位到具體線(xiàn)路的異常情況，針對(duì)性改善。

未來(lái)，帆軟還將繼續(xù)關(guān)注物流行業(yè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，通過(guò)結(jié)合市場(chǎng)發(fā)展與用戶(hù)的實(shí)際需求，開(kāi)拓物流行業(yè)降本增效之道！

私信帆軟君回復(fù)：物流，可獲取更多完整解決方案。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的物流行业解决方案：聚焦物流行业数据痛点，帮助企业搭建数据平台的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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