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    2. 歡迎訪問 中國智慧物流網,
      • 主管單位:住建部中國城市科學研究會
      • 組長單位:中物協(北京)物流工程設計院
      智慧技術 Products
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      發布時間: 2019 - 12 - 24
      近日,電商巨頭亞馬遜宣布了一項重要舉措:要求所有三方賣家從8月31日開始,將其包裹的投遞速度提高40%。那么,亞馬遜究竟是如何在保證銷量的同時,提高整個平臺物流效率的?其實,亞馬遜不僅僅是電商平臺,還是一家科技公司,其在業內率先使用了大數據,利用人工智能和云技術進行倉儲物流的管理,創新推出了預測性調撥、跨區域配送、跨國境配送等服務,并由此建立了全球跨境云倉??梢哉f,大數據應用技術是亞馬遜提升物流效率、應對供應鏈挑戰的關鍵。所謂物流大數據,即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。大數據應用技術在物流行業可以提升物流效率、應對供應鏈挑戰。同時,數據賦能物流行業,能夠給行業帶來新的機遇和挑戰。數據是賦能的魔法,尤其是物流大數據應用,使物流企業能夠提高效率,降低成本,并尋求新的商機,可以說,大數據正在成為物流行業最大的福利。聯想到這幾年物流行業的快速發展,處處可見的大物流、大流通、新物流、新渠道、新零售、無界零售等等,成立的前提都是數據應用,是數據的變現與數據沉淀的結果?,F如今,大數據已經滲透到物流的各個環節,并已成為物流行業創新的基石。未來,物流行業對大數據的需求前景將會更加廣闊,大數據對包括供應鏈在內的行業變革以及跨界融合已在進行之中。PetaBase-i助力提升碼頭業務運行效率 在全球化的今天,集裝箱運輸業約占世界海運貿易總值的一半以上,集裝箱運輸已成為海運供應鏈非常重要的一環。堆場是集裝箱碼頭的基礎資源,堆場集箱堆位的分配管理直接影響碼頭的運作效率。國內一家知名度較高的上市公司(以下簡稱z 客戶),擁有幾十個面積多達上百萬平方米的碼頭和集裝箱場站資源,每年為全球客戶提供價值數十億的倉儲碼頭服務。在接觸PetaBase-i 之前,z 客戶一直使用集裝箱信息管理系統來監控吉箱場位情況并進行相關統計分析。信息管理系統使用的是傳統關系型數據庫...
      發布時間: 2018 - 11 - 12
      近年來互聯網的高速發展引領人類進入了一個信息量爆炸性增長的時代。每個人的生活中都充滿了結構化和非結構化的數據。隨著人類生活全面向互聯網轉移,大數據時代將會不可避免的到來!作為全球互聯網的前沿概念,大數據主要包括兩方面特征:一方面整個社會的信息量急劇增長,另一方面個人可獲取的信息也呈指數增長。從科技發展的角度來看,“大數據”是“數據化”趨勢下的必然產物!并且隨著這一趨勢的不斷深入,在不遠的將來我們將身處于一個“一切都被記錄,一切都被數字化”的時代。 在這種背景下,對大數據的有效存儲以及良好地分析利用變的越來越急迫。而數據分析能力的高低決定了大數據中價值發現過程的好壞與成敗。本文以大數據時代的數據分析為主題,簡明的闡述了國內大數據分析的發展現狀、大數據的分析模式以及主要的分析技術、大數據時代數據分析的幾個核心概念等相關問題。1.國內大數據分析的發展現狀數據分析是數據處理流程的核心,因為數據中所蘊藏的價值就產生于分析的過程。所謂“大數據分析”,其和以往數據分析的最重要的差別在于數據量急劇增長。由于數據量的增長,使得對于數據的存儲、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看,“大數據分析”需要通過對原始數據進行分析來探究一種模式,尋找導致現實情況的根源因素,通過建立模型與預測來進行優化,以實現社會運行中各個領域的持續改善與創新。雖然近兩年來“大數據”的概念越來越多的被媒體以及行業提及,但“大數據分析”在國內的發展卻仍處于初期階段。從行業實踐的角度看,只有少數幾個行業的部分企業,能夠對大數據進行基本分析和運用,并在業務決策中以數據分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險,電信與電商等領域。以銀行業為例,目前大型國有銀行在其主營業務中均引入了數據分析,但深度尚可,廣度不夠,尚未擴充到運營管理的所有領域;而中小銀行在數據分析方面的人員與能力建設尚處于起步階段。對于支撐起...
      發布時間: 2018 - 11 - 06
      作者:Jens Riedl, Andreas Jentzsch, Nils Christian Melcher, Jan Gildemeister, Daniel Schellong, Christopher Höfer, and Peter Wiedenhoff翻譯:任曉萌“ 公路貨運傳統企業可能不愿意進行數字化,但數字化轉型的趨勢迫在眉睫。在改變了零售、娛樂和旅游等以消費者為導向的行業之后,數字初創企業開始進軍商業導向型行業。公路貨運是由人工流程主導的高度分散的行業,被數字初創企業視為早該改變的對象。與此同時,新的數字貨運商受益于投入資金的顯著增長。從2012年1月到2017年9月,風險投資基金對數字化的航運和物流初創企業的投資超過33億美元。而這些資金的很大一部分被用于公路貨運初創企業,其中包括Convoy(美國在線貨運平臺)、Freightex(最近被UPS收購的英國虛擬物流提供商)和EasyPost(谷歌支持的在線物流提供商)等企業。對于傳統企業來說,公路貨運一直是一個競爭激烈,利潤率低的行業。傳統企業現在必須采取行動,抓住數字機遇,否則就會面臨利潤下滑和銷量下滑的風險。數字初創企業可以通過引入新的商業模式和解決長期低效率的問題來穩固企業?!?傳統公路貨運存在的四大問題數字初創企業正瞄準公路貨運行業。傳統公路貨運存在著問題,尤其在西歐市場上的問題表現得最為明顯,這為數字初創企業提供了轉變市場的機會(參見圖1)。圖 1 傳統公路貨運存在的問題(1)市場高度分化,信息透明度低。在西歐,公路貨運行業擁有超過30萬家規模從數十億歐元到小型自駕車運營的公路貨運企業。而規模最大的公路貨運企業DBSchenker(德鐵信可,別名“全球國際貨運”)的市場價值份額僅為2.1%(參見圖2)。這種嚴重的市場分化常常促使競爭對手攜手合作,以獲得規模經濟并為客戶提供...
      發布時間: 2018 - 10 - 17
      大數據平臺,是關于所有想要創造一個大數據戰略,并與他們所掌握的數據相匹配的企業的。企業必須了解如何在一個企業內部使用大數據。為此,我們將在本文中為大家介紹企業大數據使用的八大典型案例。當然,如果您的企業有更多、更好的案例,也歡迎通過文章的評論與我們交流與溝通。真正實時的了解您的客戶在過去,我們總是傾向于通過采用小組和調查問卷的方式找出我們的客戶在哪里。而當調查結果總結出來時,結果往往已經是過時的了。而利用大數據,這種狀況將不再發生。大數據能夠幫助企業完全勾勒出其客戶的DNA。充分了解客戶是有效的與客戶達成生意合作的關鍵。當然,在這一過程中,如果不能很好的保護好客戶的隱私,也是很容易走向極端的。但如果企業能夠確??蛻舻碾[私不受威脅,大數據可以為企業提供針對個體客戶的十分個性化的見解。使用互連的社交媒體數據、移動數據、網絡分析和其他數據分析,企業可以充分了解每一位客戶,實時的知道他們想要什么,以及何時想要。真正了解您的客戶,意味著您可以結合客戶的個性化特點,給出有針對性的建議或顯示廣告。亞馬遜已然將這一點做到了極致,他們為客戶推薦的產品絕不是一個巧合。亞馬遜的推薦引擎完全是基于客戶在過去一段時間的購買行為所做的:客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。亞馬遜使用的該算法,為每位客戶定制了專屬的個人主頁。利用該策略是:該公司在其第三財政季度期間銷售增長27%,達到了131.8億美元,而去年同期的銷售額則為96億美元。企業共同創建、實時改進和創新產品在過去,我們要與客戶會面,與他們一起討論他們想要什么,向他們展示我們的最終完成的產品。如果客戶不喜歡它,您便會有麻煩了。而利用大數據,這一切變成為過去的歷史了。大數據分析可以幫助企業更好地了解客戶所想要的產品。通過從社會媒體和博客上收集人們如何評價某款產品,能夠為企業提供比傳統的問卷調查更多的信息。特別是當...
      發布時間: 2018 - 09 - 19
      編 者 按:近年來,在制造業智能化和全球化發展及電子商務迅速崛起的多重推動下,中國物流行業正在從傳統物流向現代物流迅速轉型,智慧物流產業迎來發展機遇期。中國倉儲與配送協會副會長、國家郵政局發展研究中心學術委員會委員、智慧物流首席特邀專家王繼祥是智慧物流概念的提出者和倡導者,本文中他認為物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的不斷發展,為智慧物流創新發展創造了條件。但我國物流行業發展多層次、多樣化的發展現狀,要求智慧物流的發展不能搞“一刀切”,要根據經濟和社會需求,從信息化和標準化做起,因地制宜、實事求是地推動智慧物流的發展。物聯網技術,智慧物流發展的重要基礎物流是物質資料從供應者到需求者的物理運動,是運輸、保管、包裝、裝卸、流通加工、配送以及信息等多項基本活動的統一整體。對于物流的概念,王繼祥表示:“把物質連接起來的系統是物流,物流的核心是物質資料流動過程中的計劃、運籌、控制,因此物流是系統思維的產物,由于物流的連接特點,使得‘信息的連接’成為了推動物流發展變革的核心動力。正是基于此,物聯網的發展實現了物流過程中的作業對象、設備等信息的連接,奠定了智慧物流的發展基礎?!弊?009年,在國家大力倡導下,中國物聯網技術呈現發展熱潮,在物流領域,物聯網技術逐步得到普及應用?;谖锫摼W技術在物流業應用,王繼祥在2009年首次提出了“智慧物流”概念,開始大力倡導“智慧物流”。對于智慧物流概念,王繼祥認為:智慧物流,指的是基于物聯網技術應用,實現互聯網向物理世界延伸,互聯網與物流實體網絡融合創新,實現物流系統的狀態感知、實時分析、精準執行,進一步達到自主決策和學習提升,擁有一定智慧能力的現代物流體系。根據智慧物流定義與技術架構,王繼祥提出了智慧物流的三大組成體系:智慧思維系統、信息傳輸系統和智慧執行系統。智慧思維系統是物流大腦,是智慧物流最核心的系統。大數據是智慧思考的資源,云計算是智...
      發布時間: 2018 - 09 - 05
      1998年,“大數據”概念首次出現在美國《科學》雜志中。近20年來,大數據浪潮一波波向世人撲面而來。有人形容,大數據就像一片無邊無際的大海,海面一浪高過一浪,而浪潮之下深不見底。大數據的核心口號是量化世界,量化世界為創構世界奠定了基礎。在大數據的基礎上,物數據化和數據物化構成循環。這是因為,物數據化事實上就是物信息化,數據物化實質上就是信息物化。隨著現代信息技術的發展,創構活動及其產物與人的存在方式越來越密切地聯系在一起。這里涉及一個新的重要概念:信息。在控制論創始人維納看來,“信息就是信息,既不是物質也不是能量”。這個定義看上去像是同義反復,卻富有深意。比如,物能復制成本呈正比增加,而信息復制的邊際成本遞減;物能越分享越少,而信息越共享越多。信息的這些重要性質,在作為樣本數據的小數據時,顯示不出重要性;而在大數據基礎上,則變得非同尋常。在大數據的基礎上,信息會對人類的文明發展產生極為重要的影響。面對大數據打開的這扇大門,我們不能不深入思考:這將是怎樣的一扇門,又會把我們帶進一個怎樣的新世界 ■面對一張拍好的平面照片,再要換個角度去觀察已不太可能。大數據則幾乎保留了全緯度。面對大數據,我們可以從不同的角度進行考察。作為樣本數據,小數據是“殘缺”的。就像尼采說抽象的概念是“干枯的標本”,樣本數據和抽象概念的共同特點都是已經“失活”了。而大數據意味著活數據(動態數據)、全數據?!鰧τ诖髷祿碚f,信息是活的,是隨著時間而流動的。高速的數據流更能在時間上與現實過程同步,因而跟人類的生存密切聯系在一起。不僅如此,只有高速流動的數據,才能提供無限的可能性。以往受速率限制,人們獲得的數據和所要反映的內容往往脫節,而數據流的高速率使我們把握對象的手段越來越完善?!鲇腥颂岢?,大數據的價值密度低,數據挖掘相當于“沙里淘金”。其實,對于同一個結構開放的大數據,一些人可能視其為一堆垃圾,...
      發布時間: 2018 - 07 - 05
      大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中,其作為一種新興技術,它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言,合理地運用大數據技術,對企業的管理、客戶關系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用,使物流決決策更加高效與準確。隨著信息時代數據量的劇增,深化物流管理最為有效的方法是引入數據分析技術,對物流數據進行分析和預測,取代經驗論,幫助決策者做出快速、準確的決策。1、物流領域常用數據分析場景梳理我們整個物流環節,數據分析的應用可以分為兩個方向,規劃和預測。其中規劃方向的應用往往是以成本和時間為優化目標,或者是兩者綜合的多目標優化,在分析過程中我們往往是通過成本構成或者時間構成的角度去尋找他的影響因素,在分析這些影響因素的基礎之上,找到合理的變量取值,使得成本最優,時間最少。常用的應用場景包括倉儲選址規劃、運輸路徑規劃、倉儲布局規劃。預測方向的應用場景主要包括市場銷售預測、采購需求預測、供貨周期預測,預測不會直接產生經濟效益,它的意義主要體現在在了解未來發展方向和發展量的基礎上采取合理的預防措施,比如說市場銷售預測是為了合理安排生產和庫存,進而獲得供應鏈總體成本的最優。在大數據時代,我們獲得數據越來越多,不管是數量上還是維度上,常用數據分析方法也都有可以進一步的拓展,使結果更加的合理準確。2、倉儲選址規劃常用數據分析方法倉庫選址是指在一個具有若干供應點及若干需求點的經濟區域內,選一個地址建立倉庫的規劃過程。合理的選址方案應該使商品通過倉庫的匯集、中轉、分發,達到需求點的全過程的效益最好。倉儲選址步驟如下圖所示。常用的倉儲選址數據分析方法包括精確重心法、加權評分法、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級多設施選址模型等等。(1)精確重心法(2)加權評分法(3)P-中值法(4)鮑摩-瓦爾夫模型(5)多級—多設施選址模型3、倉儲選址常用方法對比分析由于不同的企業在建設物流配送中心時,對配送...
      發布時間: 2018 - 06 - 21
      大數據從區域分布、創建年度、投資規模、占地規模、功能分析五個方面入手。近年來,我國物流行業增長迅速,在國民經濟中起著舉足輕重的作用,從某種意義上講,物流業的發展已成為衡量一個國家綜合國力的重要標志。物流園區是物流業集聚發展的重要載體,經過10多年發展,我國物流園區得到快速發展,產業地位日益突出,對于轉變物流發展方式,加快行業轉型升級具有重要作用。物流產業大數據平臺從區域分布、創建年度、投資規模、占地規模、功能分析五個方面入手,主要針對園區類型、園區地址、創建年度、投資金額、占地面積、服務功能等相關數據進行了具體的分析。區域分布根據平臺數據,按照全國31個省市區域進行劃分,篩除重復項后共計28個省市,各省市分布的物流園區數量排名情況見圖1:圖1 28個省份物流園區數量分布圖物流園區在28個省市的排名情況如圖1所示,從圖中可以清晰的看出,東南沿海省市的物流園區數量較多,西部地區分布較少。由此看出物流園區的規劃建設與區域經濟息息相關,同時高度發展的經濟也是物流設施、物流技術不斷進步的基礎;物流園區的建設要求廣泛的市場需求及充足的建設條件,因此大部分物流園區集中在沿海省市。圖2 七大經濟區域園區數量占比圖如圖2所示,按照我國劃分的七大經濟區域,華北地區、華南地區、華中地區、華東地區、東北地區、西南地區、西北地區的物流園區數量占比情況分別為19%、7%、10%、49%、5%、7%、3%。創建年度 對物流園區信息中創建年度進行篩重處理,統計結果如圖3所示:圖3 1992—2014年物流園區數量分布圖根據物流園區成立年份的統計數據可知,1992年至2001年期間,我國正處于物流園區的建設時期,物流園區的企業數量相對較少;從2002年到2014年,經過十多年的發展,初具規模的物流園區越來越多,其園區的基礎設施和現代化建設水平也在不斷改善。投資規模 按照投資金額的具體分類標準對其進行統計分析...
      發布時間: 2018 - 05 - 15
      隨著大數據的應用范圍不斷擴大,越來越多的企業開始部署大數據戰略。通過大數據技術構建數據中心,挖掘出隱藏在數據背后的信息價值,為企業提供有益的幫助,從中獲取利益。企業應該把大數據看做是一項戰略資源,在戰略規劃、商業模式和人力資本等方面做出全方位的部署。什么是物流大數據?所謂物流的大數據,即運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節中涉及的數據、信息等。通過大數據分析可以提高運輸與配送效率、降低物流成本、更有效地滿足客戶服務要求。將所有貨物流通的數據、物流快遞公司、供求雙方有效結合,形成一個巨大的即時信息平臺,從而實現快速、高效、經濟的物流。信息平臺不是簡單地為企業客戶的物流活動提供管理服務,而是通過對企業客戶所處供應鏈的整個系統或行業物流的整個系統進行詳細分析后,提出具有中觀指導意義的解決方案。許多專業從事物流數據信息平臺的企業形成了物流大數據行業。國家出臺的政策支持目前,國家出臺的與大數據相關的物流行業規劃和政策包括:《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業發展中長期規劃(2014-2020年)》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等一系列政策,將大數據、信息化處理方法作為物流行業轉型升級的重要指導思想?! 〈送?,交通運輸部正在編制的物流發展“十三五”規劃,其中統籌謀劃現代物流發展,指出要發展智慧物流,適時研究制定“互聯網”貨物與物流行動計劃,深入推進移動互聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的應用;強化公共物流信息平臺建設,完善平臺服務功能?! ∥锪鞔髷祿袠I的生命周期比較長,一般要在5-8年,前期的數據積累和沉淀耗時耗力耗財。目前,中國物流大數據產業正處于起步階段,未來2年有望快速發展,率先實現大數據增值。企業如何應用大數據?大數據在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶...
      發布時間: 2018 - 05 - 08
      這幾年的物流產業......平臺中興之后,百花齊放,但依然前途漫漫快遞巨頭割據,零擔江湖奮戰加速,整合并購常態商業蝶變加速,傳統物流+新興物流交替聯盟、聚盟,合縱連橫,心不齊,區域網絡拼接不易科技驅動,細分產業重構,找到物流的增長新G點…..復融供應鏈聯合創始人 副總裁 復融學院執行院長,復旦管院物流與供應鏈沙龍副秘書長楊斌先生在Logis舉辦的第三期“經管類師資培訓之大數據分析與挖掘”中從產業變革視角和行業整合視角對新商業時代的物流行業應用問題進行了深入解讀:物流產業趨勢及未來五年后的物流:生態圈的跑馬圈地5年后的物流是圍繞數據+、快遞+、快運+、平臺+、商業供應鏈+這幾個生態圈在做的。核心是數據,誰掌握了數據,誰就會在未來的物流商業中掌握更大的話語權,這也正是現在企業對數據守口如瓶的原因。以數據為核心會延展到其他的幾個生態圈,比如快遞+供應鏈、快遞+快運等等,這些融合會帶來新一輪生態圈的跑馬圈地,未來物流行業的轉型升級也將會出現在這幾個生態圈里面。物流的終局:寡頭基礎設施寡頭,百花齊放的新應用我們可以做一個大膽的預測:在未來的某一天,整個物流行業會衍生成幾大模塊,首先在外部是萬物互聯的數據包絡,以此為基礎會出現巨頭壟斷的基礎設施市場,這個基礎設施包括:云、網絡(實體網絡和虛擬網絡)、端等全渠道的泛物流基礎設施。在此基礎之上會衍生出許多面向B/C端的物流應用網絡、供應鏈服務網絡等圍繞物流用戶的個性化服務。物流大數據正在來臨更強數據能力:驅動物流轉型升級,數據價值有待挖掘為什么越來越重視數據?需要從兩個維度來看:第一,從現在看未來,我們要講究科技管理,要有標準化、結構化、流程化的數據來驅動數據化的持續改善。第二,從未來看現在,要看到未來商業的發展用未來的黑科技驅動物流顛覆,也就是管理科技。更強快的物流響應:數據為網,微數據+大數據雙輪驅動在物流領域里面一定是微數據和大數據的...
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      物流行業大數據最新的研究成果,看都有什么干貨

      發布時間: 2018-04-27
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      4月22日,首屆數字中國建設峰會在福州拉開帷幕。本屆峰會由國家互聯網信息辦公室、國家發展和改革委員會、工業和信息化部、福建省人民政府聯合主辦?;ヂ摼W四大巨頭BATJ(百度、阿里巴巴、騰訊、京東)齊聚福州。智慧物流企業代表運滿滿創始人兼CEO張暉受邀出席大會,并發表了主旨演講。

      作為全球最大的公路運力平臺,運滿滿平臺已經吸納了超500萬的司機用戶和超100萬的貨主用戶,交易業務月GMV達到10億元,如此巨大的用戶規模和交易規模,背后是復雜的算法和海量的大數據做支撐。

      張暉提到,借助大數據的分析,運滿滿已經實現各地貨物與司機的流量流向,及相應運費價格的預測。“還有一個問題我們正在解決。司機從前一般按照固定的路線進行運輸,因此運力也是定量。但貨物量卻是一個波動的數據,這才是中國干線空駛率造成了最大的原因?!边\滿滿推出的人工智能調度系統,合理改變運力的流量與流向,推動物流行業降本增效。

      與此同時,運滿滿還利用大數據構建了物流行業的誠信體系,對司機和貨主用戶雙方進行監督,使得行業糾紛率大幅降低,為平臺的金融業務提供了強大的數據支撐。

      同時,作為國家大數據聯盟專家委員會委員,張暉還表示,運滿滿每天平均沉淀的數據量超過4TB,公司十分重視在人工智能和大數據領域的研發,在2017年與硅谷的大數據研發機構達成合作?!艾F在,大數據已經在智慧物流的多個分支得到了很好的應用,比如運力調度、信用體系、保險、無人駕駛等等,我們也將通過大數據構建誠信體系,打造行業新秩序?!?/p>

      演講中,張暉還首次提出“無車·無人·無處不在”的概念。無車即無車承運人,運滿滿早在2016年就成為了國家首批無車承運試點調研企業;無人即無人駕駛,前不久運滿滿剛剛與啟迪國際達成戰略合作,將大力推動自動駕駛技術及智能終端在物流卡車領域的應用;無處不在即覆蓋全產業鏈和司機從業者生產生活的方方面面。

      “利用好大數據這一生產資料,將它演化為生產力?!泵鎸ξ磥?,張暉希望運滿滿能夠不斷地利用大數據推動中國公路物流的變革,并引領世界公路的變革。

      以下為演講全文:

      尊敬的各位領導,尊敬的各位嘉賓,上午好,我是運滿滿的創始人CEO張暉。運滿滿是公路物流領域的一個APP。今天我的主題是數據驅動智慧物流變革。跟大家匯報一下我們小小的APP如何撬動一個大行業。


      一、關鍵數據:全球最大的公路運力平臺


      這是我們平臺的一些數據,現在我們平臺上已經有了500萬的干線重卡司機。也就是說今天在高速路上跑的重型卡車,每十個司機有九個在用我們平臺和軟件做生意和做配貨。在中國專業的貨主有150萬,現在已經超過100萬的貨主用我們這個平臺。

      我們現在已經完成了全國覆蓋,每天的貨源信息量達到700萬條。這個數據還是我們和貨車幫合并之前的數據。

      這是我們平臺對于社會創造的一些價值,在我們軟件出來之前,正常的干線司機配貨時長要兩天多?,F在所有的司機嫻熟的運用我們的軟件,效率得以提升,只需要不到半天——0.38天,就可以完成。月行駛里程數由原來的9000公里可以達到了現在的1.2萬公里。


      二、創新方案:一個大數據公司的思考


      其實我剛剛創業的時候,我也沒想到我們是一個標準的大數據公司。但是由于移動互聯網的出現,我們積累了大量的行業數據。下面是我們在行業里的一些具體的應用。


      1.大數據


      首先我談談對大數據的思考,因為我本來也是學技術出身,一直在一線做技術產品。

      原來的數據量大了以后,由于計算能力沒那么強,不能形成快速的及時的決策和反饋,所以原來的數據只能作為評判的標準或者記錄。但是今天由于我們算力增強,記錄加上計算,我們形成了新的智慧。今天在很多領域,特別是非標的領域,大數據的應用凸顯了它的威力。


      2.運費預測


      這是我們在整個全國運價體系。我們做了一些工作。原來干線物流的運價是非常非標的,由于來往貨物的不對稱,可能回來的價格,今天、明天和昨天千差萬別,沒有人知道第二天價格是什么樣,但是我們積累了大量數據以后,我們知道來往的貨物對流的信息和司機的流向,我們可以預測出明天甚至七天以后,來往貨物運費的價格。


      3.線路優化


      同時我們還正在解決一個問題。原來司機都是按線路跑,我們說是叫公交車模式從A點到B點,這個是運力是定量的。但是貨物是一個波動的動態數據,碰到一個靜態數據如何進行匹配,這成為一個問題,所以這才是中國干線空駛率造成的最大的原因。

      我們進行了線路的最優規劃。也就是說現在司機從A點到B點以后,我們會告訴他如何去C點,而不是在那等著回A點。我們希望這套數據未來能給全國的空駛率再貢獻十個百分點。如果我們真貢獻十個百分點,也會讓整個干線物流的成本降低三個百分點。


      4.誠信體系


      我們也通過大數據構建了行業的誠信體系,原來這個行業里面糾紛率其實特別高。原來在我們物流行業,每四個交易和四票貨會有一個糾紛出來。我們的客服其實非常辛苦,也不知道怎么解決,因為這個過程太非標了。但是今天由于我們大數據和畫像越來越精準,我們的評價機制現在把糾紛率大大降低。

      同時我們建立了行業的失信名單和黑名單。由于這些畫像越來越精準,比如說我們開展的金融業務,我們給司機授信,我們放貸款?,F在平臺上已經有超過70萬的卡車司機會員享受到了金融服務。因為以前這個行業是個體司機跑車,沒有銀行或者金融機構愿意放款給他們。今天我們愿意放,而且我們發現這個群體恰恰是最誠信的,我們的壞賬率非常低。


      5.保險服務


      另外我們做了一些保險的創新品。比如說放空險:原來一票業務達成共識以后,司機到了工廠賬戶,但有可能他到了工廠發現這個信息是失真的,或者說根本就沒有這票,所以經常被放鴿子。我們開始內部叫鴿子,后來跟保險公司合作覺得不太正規,我們改成放空險。去年一年我們做了2300萬單,這個數據是我們開始在試點的時候根本沒想到的。而且2300萬單背后其實是2300萬單的放心和承諾。全國五六百萬的重卡司機都在享受這項服務。

      另外一個是滿運寶。剛才說的是訂單的放空風險,滿運寶是運費的風險??ㄜ囁緳C最怕什么?最怕一個是路上的安全,因為高速路上還是蠻危險;另外一個就是怕拖欠運費。我們去年上線了滿運寶,就類似于淘寶的支付寶。運費首先打到我們平臺,我們負責運費的安全和交付。我們業務上線時間不長,現在一個月已經有超過十個億的運費的擔保。


      6.數字驛站


      這個是新型數字驛站。由于我們有了線上的用戶畫像,我們開始發力線下,現在我們做了新型的數字驛站。就像類似我們進會場一樣,進來的時候大家都是刷臉進來,而我們的驛站也是刷臉。到了驛站卡車司機的車牌和臉部信息記錄下來,他的所有信息被調用出來,他的賬戶信息,交易信息,歷史數據全部出來。所以在這個里面卡車司機可以不掏一分錢,直接在他的APP賬戶里實施交易,這里面我們也做了很多事。比如說我們為卡車司機提供的淋浴房,我們自己也去體驗過,還是比較舒服的。


      7.無人駕駛


      另外我們今年開始發力無人駕駛。我們的無人駕駛本質上也是大數據的一個沉淀和反復的訓練。我們甚至相信在未來的某個時間點,有人駕駛會被禁止,特別是高速路上的卡車。

      現在很多人問我說無人駕駛靠不靠譜,會不會很危險,我可以告訴大家,現在的技術發展越來越好,安全性要絕對比人開要安全得多。當然由于大家的意識和里面的系統確實還要不斷的完善,但是我想無人駕駛一定是看得到的未來。


      三、未來戰略:無車無人,無處不在


      這是我們的一個戰略。我們叫無車無人,無處不在。

      無車是指無車承運,無人是無人駕駛,剛才也提到。無處不在是指我們的金融保險,ETC,線下驛站,所有的為司機的服務無處不在。其實背后也是數據的無處不在。

      我們原來的大數據只是一個數據的積累,它是靜態數據?,F在的數據可以進行實時的動態處理,大數據變成了生產資料。我們希望利用好生產資料,把它演化為生產力。新的滿幫集團也希望能夠不斷的利用大數據去推動中國公路物流的變革,去引領世界公路的變革。

      謝謝大家。

      來源: 物流早報


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