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青島貨架利用大數據優化庫存結構,降低倉儲存貨

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A:大數據變革車貨匹配,每次到物流園區都看到很多信息部,大量的車輛在園區的停車場候著,有時候等上兩三天配不上貨也是正常的事,大大浪費了資源,所以才催生了很多以車貨匹配的信息平臺和APP,且不說車貨匹配帶來的數據量如何,僅大數據的沉淀積累就有一段漫長的路要走,通過運力池的大數據分析,公共運力的標準化和專業運力的個性化需求之間可以產生良好的匹配,同時,結合企業信息系統也會全面整合與優化?;诖髷祿崿F車貨高效匹配,不僅能減少空駛帶來的損耗,還能減少污染,是一舉多得的好事情!大數據的應用能有效解決公共信息平臺上沒有貨源或貨源信息虛假的問題。當前,國內做車貨匹配的平臺性企業大多還在摸索,效果不佳,運作乏力。
B:大數據運輸線路優化,下面先看看是如何用大數據優化送貨路線的?配送人員不需要自己思考配送路徑是否最優,采用Orion系統可實時分析20萬種可能路線,3秒找出最佳路徑。青島貨架通過大數據分析規定:卡車不能左轉,原因是左轉會導致貨車長時間等待。未來,將用大數據預測快遞員將做什么并及時控制糾正問題。通過運用大數據,物流運輸效率將得到大幅提高,大數據為物流企業間搭建起溝通的橋梁,物流車輛行車路徑也將被最短化、最優化定制。

 

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