当前位置:首页 > 物联网 > 智能应用
[导读]日化企业的主要销售渠道为全国各地商超、经销商及门店等等,企业物流经由OEM、CDC、DC等发往全国各省市县,物流线路、调配等业务形态错综复杂。

日化企业的主要销售渠道为全国各地商超、经销商及门店等等,企业物流经由OEM、CDC、DC等发往全国各省市县,物流线路、调配等业务形态错综复杂。

所以,日化企业物流管理通常都是交由多个三方进行协调、管控,通过三方物流整合各种线路资源和零散车辆资源,因而极易导致日化上下游物流信息的分散断层、反馈不及时、汇总处理滞后,企业上下游信息交互、货物在途管控、物流费用结算、运输KPI考核等很难获取真实、有效、及时的数据,为企业决策的及时性、准确性带来巨大难题。

日化企业要如何破局?

1

物流上下游订单协同管理难

信息传输效率低

订单传输实时同步,有效保障订单数据一致,促进物流上下游信息互联互通

通常,日化企业每日的订单、在途、签收、异常、费用、账单等信息都是由下游多家物流承运商表格反馈,日化企业需要消耗大量人力物力进行整合、处理、分析后才能得到企业整体的物流数据,不仅成本高、效率低,且数据具有极大的滞后性。

通过物流源平台,日化企业物流上下游所有信息实时同步,企业可以第一时间知晓物流的订单数据、在途信息、物流账单、异常费用、运输考核等,不仅规避人工收集、整理、回传弊端,保障物流数据的真实性、及时性、一致性。还能帮助管理者随时掌控物流动态,及时锁定问题调整决策,实现企业物流管理的降本增效。

2

物流运输环境复杂,货物在途难管控

物流源电子回单智能管控货物在途每一单,货物追踪一票到底

货物一旦发出就不再受把控,货物在途、签收、异常、时效等信息只能根据下游反馈的查货跟踪表所知?

由于物流运输环节众多、货物层层转包,货物发车就会进入物流管控、信息反馈盲区,在此过程中的货站压货不发、司机电话不接、谎报在途信息等情况仅依靠三方物流公司客服打电话实难核实。因此,无论还是三方物流还是日化企业都无法及时获取真实有效的在途数据,导致整个物流链条的信息失真。

通过随货出发的智能硬件设备物流源电子回单,物流发货方、承运方、收货方均可通过手机、电脑、大屏幕等应用随时查询货物在途实时位置、全程轨迹、运输状态(时速、剩余里程)、签收信息等,物流查货像“查快递一样简单”。

对于日化企业、三方物流而言,物流源实时同步货物在途信息,及时反馈物流运输状态,针对物流运输过程中站点压货不发、异常停留、运输晚点、签收异常等情况实时预警,及时处理。不仅能帮助企业实现货物运输可视化管控,还能降低企业电话查货、信息收集、数据处理的人力成本、通讯成本,是提高企业物流服务水平,增加客户黏性,推动物流上下游互惠互利、共同进步的利器。

3

物流订单数据繁杂

人工核算效率低、难度大

精准数据支持,物流结算清晰明了,助力企业实现物流成本最优化管理

在物流作业中,物流订单费用由操作人员根据合约报价计算生成,对于运输过程中的二次费用、异常费用需物流双方表格记录,并在对账时交由财务核对。不仅效率低下需消耗大量的人力物力,还会导致物流数据的滞后,物流费用总额、明细只能在双方对账完成后才能确定,企业物流管理处于一种“后知后觉”状态,弊端显而易见。

通过物流源的应用,双方签订线上合约报价,订单一旦生效平台就会自动生成双方的应收应付,对于二次费用、异常费用双方可通过补充报价线上及时提出并双方线上确认,次月5个工作日及时锁死所有费用,有效保障双方数据的真实性、一致性。

物流源合约报价不仅可以帮助企业提高物流核算的效率、准确率和及时性。还能帮助企业规范物流价格管理标准,明确物流合约费用执行情况,合约外的二次费用、异常费用占比情况及明细,有效规避物流费用混杂问题,真正做到物流订单费用“笔笔清晰,分分明了”。

而企业管理者可以通过物流源管控物流费用执行情况,随时掌控每家物流企业合约外的费用占比,辨别费用的合理性,助力企业决策的及时调整,监管物流合约的落地执行。

4

物流时效难掌握

考核数据难获取

从出发到签收全程记录货物在途时效信息,助力企业实现物流管理的优化升级

对于物流管理来说,由于缺乏有效监管手段,很难实现对下游承运商的考核。

“我通过物流源电子回单查到几笔货物存在异常,货物状态显示已签收,但货物位置、轨迹及运输详情都指明货物未到目的地,货物明明没到为什么要提前签收,本月这几条线路考核扣15分”。

日化企业物流运输涉及干线、OEM直发、CDC调拨等多种情况。而企业物流线路的考核大多都是依据下游承运商提供的在途反馈表、签收时间表进行汇总分析,面对这种可能经过人工“美化”的数据,各条物流线路服务通常只有在出现客户投诉时才能做出评判。

物流源全程记录货物从出发到签收的在途情况及运输时效信息(包含:在途跟踪、提货时效、发货时效、到达时效、签收时效、异常信息、综合考核......等),智能生成物流KPI考核数据,监管物流业务中的订单执行情况,帮助日化企业货物在途管控、运输考核做到“有理有据”,规范企业物流服务标准,优化物流管理流程。

构建物流大数据平台

助力企业决策升级

物流源通过对企业物流运输中涉及的各类数据信息进行深度细分、挖掘及分析,助力企业构建大数据平台。

物流源大数据

企业管理者可以通过物流源大数据进行物流业务的整体把控,对于企业订单体量、发货情况、货物在途情况、物流承运商服务情况、费用整体情况、异常费用占比……等都能清晰明了。对内帮助企业管理者洞察企业物流运营状况,发现物流管理问题,有效支撑物流管理决策。对外优化企业物流作业流程,监管物流合约落地执行,提高物流服务水平。

物流源助力企业实现物流信息交互、在途管控、费用监管、运输考核、决策优化等方位智能化升级,目前已在多家知名日化企业内落地实施。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

赛诺贝斯开创性"三位一体"商业模式:领跑MarTech行业的创新引擎

关键字: 数字化 大数据 大模型 生成式AI

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

随着互联网的迅猛发展,百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头逐渐崭露头角,成为了行业的领军者。这些公司在云计算、大数据、人工智能等领域积累了丰富的经验和技术实力,为开发者提供了丰富的服务和工具。在这样的背景下,BAT模块应运而...

关键字: 互联网 云计算 大数据

随着大数据时代的来临,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经深入到各个领域并展现出强大的潜力和价值。机器学习通过对大量数据的分析、学习和预测,为各个行业提供了前所未有的机遇。本文将详细介绍机器学习的常见任务,并探讨这些...

关键字: 机器学习 大数据

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据

人工智能是“十四五”规划明确优先发展的前沿科技领域之一,如何看待未来我国人工智能领域的发展前景?目前,我国机器人基础研究状况如何?

关键字: 人工智能 物联网 大数据

北京——2024年1月23日 行业数字化服务商华讯网络系统有限公司(简称华讯)充分利用亚马逊云科技丰富的数据和安全服务以及解决方案,结合自身在安全领域的技术优势和深厚沉淀,为企业提供涵盖安全事件响应、云原生安全大数据平台...

关键字: 大数据 数据分析 互联网

2023年,重庆云谷·永川大数据产业园通过大力发展科技影视、自动驾驶和服务外包产业,已形成科技影视、自动驾驶、服务外包“三足鼎立”之势,释放出高质量发展强劲动力。

关键字: AI 科技 大数据
关闭
关闭