物流行业重要的数据指标可以按照“订单、仓储、通关、运输”四个角度来逐一拆解

物流行业数据指标

01 订单数据分析

疫情之下，订单需求波动幅度大，企业更加需要提前洞察需求变化情况，提早与库存情况做匹配

涉及指标：客户需求量、库存量；维度：产品、时间

客户需求分析：按照不同客户维度分析成品订单需求，联动分析单个客户近N周需求波动情况安全库存分析：按照不同客户维度分析库存量，联动分析单个客户近N周库存变动情况需求与库存匹配：按照不同客户维度，分析库存量与需求量的匹配程度

客户成品订单需求驾驶舱

02 仓储数据分析

仓储分析包含仓库运行状态分析+库龄结构分析，定位库存积压产品，更加合理优化库存。

分析指标：库位利用率、AGV温湿度、库存量、库龄

分析维度：时间维度、供应商维度、产品维度

仓储利用分析：按照客户及货架维度分析箱使用率、箱满载率物联设备预警：监控AGV设备周围温湿度，异常情况自动预警，处理速度由10min缩短至3min库位管理：按照库位状态了解整体库位利用信息，安排货物排放，提高利用率库龄分析：按照不同供应商、SKU分析库龄、库存周转率等情况，合理规划库存

库龄分析驾驶舱

03 通关状态数据分析

对通关状态数据进行分析，加强报关各环节的监控，防止由于通关问题影响国际物流效率。

分析指标：通关时效

各阶段完成率分析：从委托接单到申报完成过程中各阶段完成率情况异常原因处置：监控通关异常的具体原因，及时处理时效分析：查看每个订单报关时效，可进行预警管理

通关进度分析

04 运输状态数据分析

加强运输过程的可视化把控，实现从派单到签收的全程可视及异常预警

车辆实时跟踪：跟踪在途车辆实时位置，及时了解车辆动态异常环节监控：对于运输状态异常、派送及签收异常订单监控准时率分析：按照线路的角度考察准时率达标情况，找当前服务的薄弱点，针对性改善

物流车辆监控驾驶舱

最后分享一份，我们基于物流行业数据现状，提出的物流行业整套数据化解决方案，能帮助企业快速搭建起数据分析平台，提供经营决策、运营分析、财务分析、成本分析等多场景数据分析体系。

未来，帆软还将继续关注物流行业的发展动态，通过结合市场发展与用户的实际需求，开拓物流行业降本增效之道！

帆软解决方案架构

物流解决方案蓝图

目前帆软已合作的交通物流客户：