物流大數據是通過海量的物流數據，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，挖掘出新的增值價值，通過大數據分析可以提高運輸與配送效率，減少物流成本，有效滿足客戶服務要求。大數據在現代物流中的作用不言而喻，它是現代物流行業力爭不敗之地，強化市場資源的有力法寶，下面以星河微運TMS物流運輸管理系統中的“星河數據云”這一大數據板塊詳細談談物流大數據在現代物流體系中的作用。

物流大數據的作用

1、提高物流的智能化水平

星河微運通過對物流數據的跟蹤和分析，物流大數據應用可以根據情況為物流企業做出智能化的決策和建議。在物流決策中，大數據技術應用涉及競爭環境分析、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。

在物流供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。在物流資源優化與配置方面，主要涉及運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

2、降低物流成本

由于交通運輸、倉儲設施、貨物包裝、流通加工和搬運等環節，對信息的交互和共享要求比較高，星河微運的物流運輸系統可以利用大數據技術優化配送路線、合理選擇物流中心地址、優化倉庫儲位，從而大大降低物流成本，提高物流效率。

3、提高用戶服務水平

隨著新電商帶來的網購人群的急劇膨脹，客戶越來越重視物流服務的體驗。通過星河數據云沉淀的大數據的挖掘和分析，以及合理地運用這些分析成果，物流企業能通過大數據深入了解用戶習慣，為客戶提供最好的服務，提供物流業務運作過程中商品配送的所有信息，進一步鞏固和客戶之間的關系，增加客戶的信賴，培養客戶的黏性，避免客戶流失。

物流大數據應用案例

針對物流行業的特性，大數據應用主要體現在車貨匹配、運輸路線優化、庫存預測、設備修理預測、供應鏈協同管理等方面，而在這些方面，星河微運的星河數據云能運用自身沉淀客戶的數據信息，進行路徑、車輛、庫存等方面的沉淀信息進行有效管理及運用。

1、車貨匹配

星河微運通過對運力進行大數據分析，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，結合企業的信息系統也會全面整合與優化。對貨主、司機和任務的精準畫像，可實現智能化定價、為司機智能推薦任務和根據任務要求指派配送司機等。

從客戶方面來講，星河微運的大數據應用會根據任務要求，如車型、配送公里數、配送預計時長、附加服務等自動計算運力價格并匹配最符合要求的司機，司機接到任務后會按照客戶的要求進行高質量的服務。

在司機方面，大數據應用可以根據司機的個人情況、服務質量、空閑時間為他自動匹配合適的任務，并進行智能化定價。基于大數據實現車貨高效匹配，不僅能減少空駛帶來的損耗，還能減少污染，降低運維成本。

2、運輸路線優化

星河微運的大數據分析庫運用，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。如星河微運的大數據根據客戶下單的情況，分析客戶的送達地點，路線規劃，司機車輛的匹配情況，制定出最佳的運輸方案并推送給配屬系統，進而得到最佳方案，讓客戶省錢，商家時效性增強，利潤最優化。

3、供應鏈協同管理

隨著供應鏈變得越來越復雜，使用星河微運的大數據技術可以迅速高效地發揮數據的最大價值，集成企業所有的計劃和決策業務，包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、生產作業計劃、物料需求與采購計劃等，加強供應鏈體系建設中的各個環節的最優化。
良好的供應商關系是消滅供應商與制造商間不信任成本的關鍵。雙方庫存與需求信息的交互，將降低由于缺貨造成的生產損失。通過將資源數據、交易數據、供應商數據、質量數據等存儲起來用于跟蹤和分析供應鏈在執行過程中的效率、成本，能夠控制產品質量；通過數學模型、優化和模擬技術綜合平衡訂單、產能、調度、庫存和成本間的關系，找到優化解決方案，能夠保證生產過程的有序與勻速，最終達到最佳的物料供應分解和生產訂單的拆分。

星河微運TMS 物流信息管理系統 ，利用新科技手段賦能傳統物流運輸行業，尤其是在大數據運用方面，充分發揮平臺優勢價值，積累沉淀信息，形成用戶畫像，精準匹配當前物流運輸行業的業態，為車主、承運商、服務商等提供精準的數據資料，讓處于整條產業鏈終端用戶都能享受到數字化、數據化工具帶去的便捷，同時，從物流運輸本行業的角度出發，大數據也是企業進行數字化管理升級的優勢所在，更是大勢所趨的時代方向。