物流行业数据解决方案

物流可视化控制塔解决方案 交通运输事业部2024年6月 1行业现状 2面临问题 3解决方案 4价值总结 01 行业现状分析 1.物流需求旺盛，行业收入持续扩大 中国是全球最大的物流市场，我国物流需求持续增长，2021年全国社会物流总额达到335.2万亿，物流需求规模再创新高；物流体系建设稳步推进，物流供给服务保持快速增长，全年物流业总收入11.9万亿，同比增长15.1%。 物流需求旺盛 2.数字服务普及化，推动物流监测、管理规范化 数字技术在物流行业应用不断普及，物流流程、物流组织、物流模式不断升级，促使物流服务更高效、更便捷、更优质。未来数字化的全面普及和渗透将是物流发展的必然趋势，主要体现在操作流程的数字化、物流监测和管理的数字化、物流供需匹配方面的数字化等。 数字服务普及 3.个性化服务需求增多，物流全程可视需求强烈 移动互联网时代的到来，制造商、贸易商对物流服务提�了更高的要求，对物流的可视化需求越来越强烈，在此趋势下，物流企业需要利用数字技术为客户提供物流全程可视。 全程可视迫切 第4页 信息流 行业特点-环节多、流程长、涉及面广 物流 商流 出口方 组 报关 报检 出口 织或委托 货 源 第三方物流 进口方接货 货物集港 承运人（海陆空） 承运人（海陆空） 国际或委托 运输 第三方 物流 接货 进口方提货 最终用户 进口 报关 保税库区 配送中心 / 或委托 第三方 物流提货 国内运输A国国内运输B国 无论是国际物流还是国内物流，涉及环节众多，运力分包普遍，数据分散在各方。 第5页 02 由于物流行业特点导致各方信息缺乏串联互通 货主物流公司 承运商 终端客户 物流需求方 订单监控 Kpi考核 订单匹配方 车辆监控 财务结算 实际运输方 车辆运输 成本消耗 收获方 在途状态 运输时效 传统物流运输中，运力资源层层分包，各方信息不互通，如货主想获知货物的实时状态等信息，就要问物流公司，而物流公司又需要问承运商、司机，整个沟通链条十分冗长。 第7页 数据缺乏互联互通给物流企业带来诸多痛点 需求难匹配 全链条透明化痛点 从整个供应链来看，需求的匹配包含订单需求与库存状态的匹配、运输计划的车货匹配，货主及物流企业无法确切知道需求与供给的匹配状态，不足以应对市场需求的剧烈变化。 业务库存难监控 痛点传统库存管理模式下，只能查询出入库报表， 更深层次的管理需求如实时库存、库存周转率 分析、作业节点跟踪监控、货位库存分布等监控不到位。 物流难跟踪 由于物流运输涉及环节多，包含接单、仓库发货、通关、跨境运输、国内中转、配送、签收等，无法知晓各节点状态。 第8页 03 建立物流数据控制塔，集成全链条数据 集中数据采集与监控 数据集成平台 ERP/TMS/WMSERP/MESERP/TMS/WMS 打通企业内部不同系统之间数据壁垒，同时可与ERP及3PL系统做集成对接，为客户提供涵盖物流、信息流和资金流的全面可视化。 通过物流数据分析，帮助客户找到供应链中存在的问题，自动预警，从而提升管理效率。 第10页 价值主张：透明+预警，提升数字化管控能力 透明预警 经营更透明：以订单为线索，拉通企业经营各环节，对全领域事件做全流程可视化、透明化管控。问题可预警：通过业务上下协同的预警机制，对未发生的与正发生的做提前告警监控，预警异常。 第11页 整体架构 终端形式PC端移动端大屏平台管理 登录认证 用户管理 系统管理 权限管理 大客户服务业务赋能服务 客户业务总览 业务细节追踪 业务需求匹配 物流实时跟踪 库存精准监控 数据风险预警 客户订单分析 运输异常追踪 订单需求匹配 车辆位置跟踪 仓库状态监控 风险节点监控 客户库存分析客户物流分析 订单明细追踪通关异常追踪 车货匹配 物流时效分析 仓库作业监控库存分析 风险处置追踪 数据集成平台/数据中间层 订单管理系统TMSWMS财务结算系统手工excel 第12页 大客户服务，协同可视，差异化服务提升服务质量 业务设计 IT支撑 客户业务总览 业务细节追踪 数据接口服务 平台开放权限 为大客户提供个性化供应链可视化服务 客户方可随时查看订单各业务细节状态 提供数据接口给供应链客户使用 控制权限，可通过页面集成方式挂载到其他系统 第13页 大客户服务-客户业务总览 在客户对物流服务要求越来越高的今天，货主更需要的是便捷的物流数据服务。物流控制塔则针对大客户提供个性化物流管理看板，提升企业服务竞争力。 物流订单分析：帮助客户更便捷了解当前订单构成及承运商分配情况。 库存分析：帮助客户分析当前各个区域实时库存及分产品库存情况，维持安全库存量。 费用统计：客户当前采购金额及物流金额统计分析 在途分析：帮助客户分析当前各个区域实时库存及分产品库存情况，维持安全库存量。 通关异常分析：各订单通关状况监控，异常情况及时洞察。 第14页 大客户服务-业务细节追踪 客户除了可以看到业务总览状态外，还可以通过此页面或单独查询页面对业务细节进行跟踪，如查看在途订单状态、运输异常信息预警、通关异常信息预警等，减少了客户与物流商之间的低效沟通。 运输异常分析：按照承运商的维度查看运输时效、运输破损、提货差异等信息。 订单明细追踪：可以按照线路分析当前各订单明细信息，包含承运商、订单数量、具体货物品类等。 通关异常分析：按照不同地区海关的维度统计通关异常票数及异常原因，确保通关时效。 第15页 业务赋能服务，透明管理，数据预警驱动内部流程优化 需求高效匹配 订单需求匹配及车货匹配，提高匹配效率 业务设计 物流实时跟踪车辆运输状态跟踪及预警，降低沟通成本 库存精准监控仓库运行状态及库龄分析，精准管控库存 数据风险预警业务流程异常情况的自动预警，提早发现问题 IT支撑 数据串通 实时可视 向上打通货主订单数据、向下调取承运商数据 通过车载GPS、LoT等设备实时获取车辆及仓库数据 自动预警 预定义业务预警机制，异常发送后自动推送信息 第16页 订单需求匹配-洞察需求变化 受外部市场环境及疫情反复影响，订单波动幅度大，企业更需提前洞察需求变化情况，及早调整业务策略。 客户需求趋势分析：按照不同客户维度分析成品订单需求；可联动分析单个客户近N周需求波动情况。 安全库存分析：按照不同客户维度分析库存量；可联动分析单个客户近N周库存变动情况。 需求和库存匹配：按照不同客户维度分析库存量与需求匹配程度。 第17页 车辆状况监控-车货快速匹配 基于车辆定位数据，快速定位空闲车辆信息，提高车货匹配效率。 平台用户数量：包含车辆数（总车辆、自有车辆）、司机数等 车辆状况分布：在线车辆、离线车辆、在途车辆、到货车辆、空闲车辆数据。 车辆位置监控：快速定位空闲车辆数据，以可视化形式辅助调度人员派车，避免出现车辆不可用的状态发生。 第18页 物流实时跟踪-车辆在途跟踪 加强运输过程的可视化把控，实现从派单到签收的全程异常监控。 调度任务监控：调度车次、调度货量、调度任务完成率。 在途车辆：在途车辆统计、预计提前、预计迟到车辆情况、车辆预计到达时间及位置。 运输kpi监控：到货准时率、运输装载率 第19页 物流实时跟踪-订单时效跟踪 加强运输过程的可视化把控，实现从派单到签收的全程异常监控。 各流程完成率：整体完成率、提货完成率、干线运输完成率、派送完成率、签收完成率等。 订单状态监控：运单号、始发地、目的地、提货时效、干线时效、签收时效、回单时效 时效预警：可选择不同大区、不同客户进行时效性管控，实现数据的自助分析。 第20页 库存精准监控-仓库作业监控 保证仓库合理利用率对仓储企业至关重要，需要及时了解仓库利用情况及每日作业情况。 仓库利用率：按照库位状态了解整体库位利用信息，安排货物排放，提高利用率。 预约出入库计划：规范出入库操作，对所有出入库操作进行记录，同时员工可根据看板中出入库计划安排作业。 第21页 库存精准监控-库存分析 通过对库存数据分析，帮助定位库存积压，提高库存周转率 实时库存分析：实时了解当前实际库存情况，便于下订单的时候做更准确的参考。同时也可按照供应商和货品的维度查看库存量及库存金额。 库龄结构分析：库龄分析是仓库管理的核心分析方法，长库龄是每一个企业必须关注的问题，通过可视化分析快速看出长库龄情况。 第22页 数据风险监控落地思路 解决思路 访谈业务部门，了解业务流程 梳理业务节点 确定数据监控点 建立监控规则库 确定监控点责任人 第23页 风险监控看板 通过盘点物流全流程节点，对于有可能出现异常且可以通过数据监控的节点设置各种监控规则，然后针对操作的不规范，数据的不准确，业务流程的异常等各场景建立数据异常监控规则库。 财务风险监控指标：收入、支出、派车单亏损、客户毛利率、无合同应收、超期应收等 仓储风险监控指标：上架时效、空仓率、盘点差异率、商品到期预警等 配送风险监控指标：派车单生成时间、到仓及时率、到店及时率等 基础资料风险指标：未签合同客户、合同到期客户 等 第24页 04 数据驱动，实现全流程可视 数据互联 打破了单一软件形成的信息孤岛，解决了传统布署造成了系统互联集成问题，实现了供应链数据互联、透明。 效率优化 通过物流数据分析，帮助客户找到供应链中存在的问题，自动预警，从而提升管理效率。 集中管控 实现对订单全流程的可视化管控，通过物流控制塔即可查看订单执行紧张，提早发现异常。 第26页 数据控制塔在越来越多的企业中落地 中国邮政速递物流马士基中国外运 邮政物流推�数字化供应链运营管理平台：数据控制塔。邮政物流数据控制塔自推�以来，获得了诸多客户的好评，目前该系统已应用于汽车、高科技、快消等核心行业，覆盖多个供应链物流环节。 马士基将开发和管理联合利华国际物流业务控制塔解决方案，提高运营效率和运输可见性。据了解，马士基的数字供应链平台NeoNav，是该协议的核心组成部分。该平台基于数据分析，能够为客户提供端到端服务。 中国外运凭借在智慧物流领域大数据分析服务的创新性探索与成功实践，围绕物流过程管控的可视、分析、预测、协同四个方面，打造了一体化物流全程管控平台——物流控制塔。 第27页 T谢H谢观A看NKS