伴隨著我國制造業、商貿業的迅速發展，與之配套的物流服務水平較之以往有了大幅提高，但同時制造商、貿易商也提出了更高的要求，特別是疫情下對物流可視化的需求也由可選項變成了必需項。本文旨在說明通過BI技術的應用促進物流企業的數字化轉型。

01、物流行業數字化現狀
依托于互聯網技術的賦能發展，大量物流企業正通過傳感設備的接入來獲取更多所需數據，同時諸多操作性業務系統如WMS、TMS等的建設也產生大量的業務數據。這些數據為優化供應鏈服務體系，提高業務流轉效率提供了數據基礎。但物流涉及環節眾多，加之業務多采用層層分包的形式，各業務環節往往信息不透明、數據不互通，不利于數字化升級。

當前絕大多數物流企業數字化建設僅限于操作性業務系統的建設，主要解決數據記錄、電子單證、財務結算等問題，IT人員疲于取數和處理數據，業務人員也苦于數據報表等重復性工作，難以對公司管理層面進行深層次分析——即便是一些行業top企業也仍存在數據孤島，缺少對物流全流程的可視化監控和分析。

圖1 物流企業數據應用痛點

02、帆軟物流行業破解之道
基于物流行業數據現狀，帆軟提供了面向物流企業的整套解決方案，幫助企業快速搭建起數據分析平臺，并提供經營決策、運營分析、財務分析、成本分析等多場景數據分析體系。

圖2 帆軟解決方案架構

要實現物流數據的端到端可視，首先要解決的就是數據的互聯互通。從業務層面上看，在整個物流鏈中，涉及供應商眾多，數據復雜，每個供應商的數據系統、數據體系各不相同，數據整合有一定難度，但現在已有不少供應商愿意同上下游開放共享數據，共同發揮數據價值。從技術層面上看，通過搭建數據集成平臺，對接各供應商ERP、TMS、WMS等系統，打通數據壁壘，對數據進行集中采集和監控難度并不大。

基于數據的互聯互通，進一步就是沉淀物流數據分析經驗，降低對人的依賴：例如在倉庫利用監控、訂單毛利分析、在途貨物跟蹤等場景下，用戶不再需要做過多的數據處理工作，便可直接查看數據分析結果，幫助用戶快速找到供應鏈中存在的問題，自動預警，從而提升管理效率。

03、典型場景應用
1、物流控制塔

物流控制塔以供應鏈為核心，提供從采購訂單到庫存倉儲再到物流執行情況的一體化方案，實現全程可視化、精細化管理。

面臨問題：

各版塊獨立管理導致難以對供應鏈整體情況做監控，缺乏面向領導管理決策的數據應用，往往需要定期由各部門匯總數據制作PPT匯報才能了解到業務情況，管理時效性較差。而訂單、倉儲、通關、物流等板塊系統中分析性內容也較少，需要人工進行數據的處理分析，效率較低。

解決方案：

物流控制塔首頁面向企業高層領導，宏觀展示企業當前供應鏈整體情況，包含采購訂單、庫存產品、物流訂單、在途跟蹤、通關狀態等內容。便于領導實時查看最新數據，發現異常情況提前處理，同時每一主題模塊都可進行專題分析：如在運輸狀態分析中，除了跟蹤在途車輛實時位置，及時了解車輛動態外，還可針對運輸狀態異常、派送及簽收異常的訂單進行監控，按照線路的角度考察準時率達標情況，從而找出當前服務的薄弱點，針對性改善。

圖3 物流控制塔-領導駕駛艙

2、毛利分析

面臨問題：

毛利率在物流中是非常核心的一項分析指標。隨著行業毛利率不斷下降，企業如何通過毛利率指標的分析來達到精細化管理的目標？當前公司管理者往往只能看到公司整體的毛利情況，無法定位到更深層次毛利異常情況及原因。

解決方案：

數據層面從最細顆粒的訂單維度進行處理核算，分析思路按照總公司-分公司-大客戶-線路的層次進行細化分析，以數據穿透和聯動的形式輔助管理者發現問題，做出決策。

從總公司角度分析各子公司收入及毛利指標，定位毛利異常子公司，對癥下藥。定位到某子公司毛利后，聯動分析該公司各月收入及毛利趨勢，發現毛利逐月下降，且某月份毛利最低。針對該公司該月份收入毛利情況分析大客戶毛利，定位到某大客戶毛利率大幅下降，再針對該大客戶分析不同目的地的訂單中的毛利情況，發現幾個目的地的毛利明顯低于其他線路。最終定位到具體線路的異常情況，針對性改善。

未來，帆軟還將繼續關注物流行業的發展動態，通過結合市場發展與用戶的實際需求，開拓物流行業降本增效之道！

私信帆軟君回復：物流，可獲取更多完整解決方案。

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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