基于大数据的物流营运智能分析 SaaS 平台Customer iQ建设方案2024 年 12 月一、前言大数据和云计算的时代，物流行业智能分析已经突破了传统商业智能分析系统（BI）对关系型结构化数据的依赖。利用大数据技术，对大容量和非结构的 Web、GPS 和 RFID 等数据进行实时收集、存储和处理，结合各种数学模型，我们可以实现针对物流行业营运状况的精准智能分析，为物流行业管理者提供实时的物流营运状况监控信息，辅助其进行管理决策。同时，云计算 SaaS 服务的按需付费、大数据计算性能水平扩展、移动便携性等正好解决了商业智能在物流行业推广应用中的“落地难”问题，基于大数据的物流营运智能分析，将提升中国物流行业的精细化管理水平，促进物流行业的快速进展。二、建设目标建设目标包括：1、 提供物流行业营运分析洞察报告，全面反映物流行业营运过程状况；2、 建立物流营运健康指数模型，准确反映物流营运健康水平分析物流营运中存在的问题；3、 提供物流营运风险预警和问题改善追踪功能，评估问题改善有效性，持续改进物流营运过程。三、业务需求分析1、物流营运业务分析经过分析，物流营运业务主要分为运输业务、仓储业务、业务收入和业务费用几个部分，以下是物流营运业务分析示意图：2、物流营运业务指标业务分类指标名称指标含义单位数据来源运输业务货运量各种运输工具实际运送到目的地并卸完的货物数量吨订单管理系统周转量货运周转量＝∑每批物品的计费重量×该批物品的运输里程吨*公里订单管理系统周转里程订单运输距离累计公里GPS周转时间订单运输时间累计小时/分钟GPS订单完成率当期订单完成运输量/订单运输量总计订单管理系统运单准确率当期符合规定接收时间或送达时间的运单/当期所有运单订单管理系统车辆工况∑车辆运行时间/当期总时间GPS仓储业务入库量当期所有入库货物重量吨仓储管理系统出库量当期所有出库货物重量吨仓储管理系统期末库存量当期仓库库存货物重量吨仓储管理系统周转次数（入库量+出库量）= 吞吐量/仓库最大库存量次仓储管理系统业务收入运输收入当期所有运单运输收入累计万元财务系统仓储收入当期所有货物仓储收入累计万元财务系统装卸搬运收入当期所有货物装卸搬运收入累计万元财务系统业务费用车辆-人工成本当期每台车人工支出万元财务系统车辆-燃油费当期每台车燃油费用支出万元财务系统车辆-轮胎费当期每台车轮胎更换费用支出万元财务系统车辆-路桥费当期每台车路桥费用支出万元财务系统车辆-...
