怎么利用物流数据分析？如何构建物流行业的数据分析模型？( 二 ) _大数据

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通过前三步便可覆盖全部货物，聚焦问题货物。并且可以根据时效规则，方便快捷地观察到订单的延误状态。通过GPS、北斗、司机端小程序、客服电话等方式，获取货物最新的位置信息。

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将时效规则植入计算机，利用数据分析，可以有效解决货物跟踪问题，使得管理者可以聚焦问题货物，扩大了分公司的管理半径。
2. 货物调度配载
货物调度要求调度员及时了解车辆、货物信息，对货物的重量和体积比标准掌握得当，做出合理明确的安排。货物调度合理能够将公司的利润最大化，调度不合理会造成资源浪费以及经济损失。目前货物调度配载存在三个痛点问题：
如何解决上述问题呢？如下图所示，其中运单数据边界包括目前已经在做的货，已经到达了但还没有卸车的货，也包括在途中马上到达的货。通过预约的时间，可以跟客户确定货物运送时间。还可以进行车型和货物的匹配，包括方向、货重、载重。最终实现，晚上货物可能还在路上或者还在卸货中，公司员工就可以做出一个配载的计划。第二天一早，就可以把单子拿走，装货发车，相当于把整个作业都提前了。

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利用数据分析作为支撑的辅助时间，从个人能力到群体的复制。截至目前公司的运输订单交付的延迟率降低了53% 。
（二）结算管理——过程监督与应收账款
1. 结算过程监控
结算数据一般来讲都是由运输系统产生，财务根据评审记录结果，哪个过程有所缺失，这些钱有可能会被挪用掉。

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报表明确了业务收款人员，移交人员，复核人员，出纳四个岗位。根据这张报表可以得知，哪些是已经收款没有移交；哪些是已经移交没有复核的以及已经收到钱还没有到账的。
2. 应收账款监控
应收账款问题，它是一个连续的订单，很多时候发生最大的问题就在于没办法对客户应收账款进行精准分析，宏观有余，微观不足。

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收到钱以后，最核心的是要把钱分解到票，为此制作了这么一个报表，如图 9所示。其核心是聚焦未对账金额，倒推数据问题，聚焦业务源头，找出目标问题。

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通过以上集中的改造，可以有效地解决成本分摊不明确，客户质量模糊问题。公司的应收账款的周转率提高了21% 。
（三）经营分析 ——毛利与管理报表
1. 毛利
经营分析的三个维度，销售毛利（客户毛利）、线路毛利、单票毛利。这里以单票毛利进行说明，单票毛利是最核心的，单交毛利是客户利润、项目利润、机构利润的基石，单品毛利的难度，是在于说数据的完整性，因为成本它是不是一票一成本，它是多票对应低成本，这样一个分摊的规则，包括数据的变动和评断。通过帆软的产品，公司员工不需要花大量的时间用于数据的录入等方面，数据获取更加及时快捷。