大數據是當今時代企業向上發展的重要因素之一，像阿里、騰訊、百度、華為、字節跳動等現在國內巨頭公司發展的越來越好，與他們合理的運用大數據密不可分。能否運用好“大數據”將會是當今時代企業與行業同實力企業拉開差距的勝負手。中港物流公司如何運用好大數據時代帶來的紅利呢？

                                                          ≤ 中港運輸≥ 

 

1、中港物流車輛運營管理

 

一般物流散戶對車輛油耗成本的計算，往往是總重多少、百公里幾升油，其實是不準確的。利用數據我們可以對運營車輛進行全生命周期管理。隨著物流車輛的運營時間增長，車輛開始出現“疲勞”，油耗會隨之上升，維修頻次也會增多。通過數據收集和分析，我們可以獲取某一里程區間的油耗，比如20-30萬公里區間內的車輛平均油耗。同理還可用于車輛的維修保養管理，因此就可以產生出車輛全生命周期成本的計算模型，那么車隊的運營成本分析就十分明朗。

 

通過數據分析，還可以預測車輛價值“拐點”——達到某一里程后，車輛盈利能力開始下降，這時我們通過二手車市場價格來判斷車輛是否該轉手，再進行新一輪的車輛采購。目的是為了持續性的最大化盈利。

 

2、資源配置優化、路由規劃

 

中港物流市場的動態性和隨機性很強，從大數據中可以獲取市場變化、物流需求等信息，及時規劃和調整資源配置；同時可因此優化物流路由規劃，降低物流成本和提高時效。這里主要涉及的是運輸和倉儲。

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3、物流定價

 

在零散物流市場，受信息化程度及其它因素影響，物流費用往往波動較大，我們鴻泰信物流身處于中港物流行業，切實體會到目前深圳中港物流行業的價格戰是越演越烈。

中港物流運費定價基于的成本計算，往往要通過十分龐大的數據模型來獲得，不同類型貨物、不同地域、運力成本、網絡網點等都會對成本產生較大影響。

 

4、中港物流公司地址、網點的選擇

 

中港物流選址相當重要。可以通過大數據分析市場貨量、交通線路、輻射區域、競爭對手市場占有率等情況，可以有效增加公司競爭力，提升物流時效，減少運輸成本等.