智慧配送总结报告.docx

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1、智能配送项目总结报告总结智能配送管理是专门为规划配送车辆路线排程的全自动配车智能优化模块。通过自动排程及智能优化运算核心引擎，可根据用户每天执行繁重的运送或服务工作时，可以快速制定切实可行的配送计划,提高了准时交货率和运输合约的利用率，减少了资源部署成本，同时满足实际的业务限制条件与运输合约的要求，降低整体运输配送费用,为企业创造利润，提高营运收益。对于物流公司的大数据应用建设方法，提出以下四点注意事项：1、大数据应用不仅需要具有大数据处理技术，更需要公司整体布局，建立数据生态。在大数据时代，大数据不仅是一种驾驭数据的能力、一类父理数据的技术，更是一种看待数据的思维意识、思维方式，数据正在成为

2、重要的生产资料、巨大的经济资产、新世界的矿产与石油。物流公司需要I项应趋势转变思维，建立大数据驱动发展的思维模式，从战略高度关注大数据布局，建立从数据获取、数据整合到数据使用的完整链路，这需要业务、数据、服务三者的协同配合，通过扩大业务范围搜集更多的客户数据：通过提升数据组织和处理能力整合更多的可用数据；通过充分运用到服务中促进提升客户体验、为公司业务创造更大价值，发挥数据的巨大能量。因此，大数据布局需要将业务、数据、服务三者结合起来统筹考虑、整体规划，打造数据生态圈。2、大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBV研究，大数据应用建设分为四

3、个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范围。3、大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的

4、质量监控体系；三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程，使问题能够得到及时发现和根本解决。4、大数据应用从数据获取、挖掘到运用是一个复杂的、跨部门、跨领域的过程，需要各类专业人员共同协作完成，可考虑组建由多个部门联合参与的大数据研究团队，专门研究大数据带来的销售创新和服务创新，提供大数据应用服务。另外在人才队伍建设方面，一是要加快现有人员的培养，拓展在业务、大数据技术、统计方法上的技能；二是加强与大数据技术领先的互联网公司合作，借鉴先进经验加快人员经验积累；三是加快人才引进，吸引市场上高端的数据人才加入公司团队，有利于快速构建起大数据队伍，并为团队内其他人员的成长提供辅导帮助，带动整个团队的持续发展。