基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台-设计方案-V1.0.docVIP

. . 基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台 Customer iQ 建设方案 2014年12月 前言 大数据和云计算的时代，物流行业智能分析已经突破了传统商业智能分析系统（BI）对关系型结构化数据的依赖。利用大数据技术，对大容量和非结构的Web、GPS和RFID等数据进行实时收集、存储和处理，结合各种数学模型，我们可以实现针对物流行业营运状况的精准智能分析，为物流行业管理者提供实时的物流营运状况监控信息，辅助其进行管理决策。 同时，云计算SaaS服务的按需付费、大数据计算性能水平扩展、移动便携性等正好解决了商业智能在物流行业推广应用中的“落地难”问题，基于大数据的物流营运智能分析，将提升中国物流行业的精细化管理水平，促进物流行业的快速发展。 建设目标 建设目标包括： 提供物流行业营运分析洞察报告，全面反映物流行业营运过程状况； 建立物流营运健康指数模型，准确反映物流营运健康水平，分析物流营运中存在的问题； 提供物流营运风险预警和问题改善追踪功能，评估问题改善有效性，持续改进物流营运过程。 业务需求分析 物流营运业务分析 经过分析，物流营运业务主要分为运输业务、仓储业务、业务收入和业务费用几个部分，以下是物流营运业务分析示意图： 物流营运业务指标 业务分类 指标名称 指标含义 单位 数据来源 运输业务 货运量 各种运输工具实际运送到目的地并卸完的货物数量 吨 订单管理系统 周转量 货运周转量＝∑每批物品的计费重量×该批物品的运输里程 吨*公里 订单管理系统 周转里程 订单运输距离累计 公里 GPS 周转时间 订单运输时间累计 小时/分钟 GPS 订单完成率 当期订单完成运输量/订单运输量总计 订单管理系统 运单准确率 当期符合规定接收时间或送达时间的运单/当期所有运单 订单管理系统 车辆工况 ∑车辆运行时间/当期总时间 GPS 仓储业务 入库量 当期所有入库货物重量 吨 仓储管理系统 出库量 当期所有出库货物重量 吨 仓储管理系统 期末库存量 当期仓库库存货物重量 吨 仓储管理系统 周转次数 （入库量+出库量）= 吞吐量/仓库最大库存量 次 仓储管理系统 业务收入 运输收入 当期所有运单运输收入累计 万元 财务系统 仓储收入 当期所有货物仓储收入累计 万元 财务系统 装卸搬运收入 当期所有货物装卸搬运收入累计 万元 财务系统 业务费用 车辆-人工成本 当期每台车人工支出 万元 财务系统 车辆-燃油费 当期每台车燃油费用支出 万元 财务系统 车辆-轮胎费 当期每台车轮胎更换费用支出 万元 财务系统 车辆-路桥费 当期每台车路桥费用支出 万元 财务系统 车辆-维修费 当期每台车维修费用支出 万元 财务系统 仓储-人工成本 当期每个仓库仓储人员工资支出 万元 财务系统 仓储-租费/折旧 当期每个仓库仓储租赁费用或折旧支出 万元 财务系统 仓储-装卸费 当期每个仓库仓储装卸搬运费用支出 万元 财务系统 物流营运健康指数 基于上述物流营运业务指标，建立物流营运健康指数模型，直观地综合反映物流营运过程健康状况，使业务主管和公司领导能及时了解物流营运状况，发现存在的问题，提高管理和决策的针对性和有效性。 物流营运健康指数模型编制办法如下： 指数信号源 信号分组 信号 计算模式 阀值 得分 权重 运输业务 货运量 目标达成率=当期实际货运量/当期目标货运量 ±5% ±3分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 周转量 当期目标达成率=当期实际货运量/当期目标货运量 ±5% ±3分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 订单完成率 目标达成：如目标为95%， 实际为85%，则分数为-10分 ±5% ±5分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 运单准确率 目标达成：如目标为95%， 实际为95%，则分数为0分 ±5% ±5分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 车辆工况 目标达成 ±5% ±3分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 仓储业务 吞吐量= 入库量+ 出库量 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 业务收入 运输业务收入 目标达成率=当期运输收入/当期目标运输收入 ±5% ±3分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 仓储业务收入 目标达成率=当期仓储收入/当期目标仓储收入 ±5% ±3分 1.0 环比增长 ±5% ±2分 1.0 同比增长 ±5% ±1分 1.0 业务费用 车辆人员支出 目标达成率=（当期费用支出-当期计划费用支出）/当期计划费用支出 ±5% ±3分（反向