基于大数据的物流营运智能分析SaaS平台设计方案计算机并行计算云计算_计算机-并行计算-云计算.pdf

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1、 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 一、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

2、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。二、建设目标 建设目标包括：1、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；2、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；3、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。三、业务需求分析 1、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、业务收统商业智能分析系统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和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

3、管理者提供实时的物流营运状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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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入和业务费用几个部分，以下是物流营运业务分析示意图：2、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

4、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

5、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

6、 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 统商业智能分析系统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和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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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

7、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3、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：1）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 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 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 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 订

8、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 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 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 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 车辆工况 目标达成 5%3 分 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 仓储业务 吞吐量=入库量+出库量 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 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 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 仓储业务收目标达成率=当期仓储收入/5%3 分 统商业智能分析系统对关

9、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和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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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入 当期目标仓储

10、收入 环比增长 5%2 分 同比增长 5%1 分 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）环比增长 5%2 分（反向）同比增长 5%1 分（反向）车辆油耗费用支出 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）环比增长 5%2 分（反向）同比增长 5%1 分（反向）车辆轮胎费用支出 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）环比增长 5%2 分（反向）同比增长 5%1 分（反向）车辆维修费用 目标达成率=（当期费用支出-当期计划费用支出）/当期计划

11、费用支出 5%3 分（反向）环比增长 5%2 分（反向）同比增长 5%1 分（反向）仓储租费支出 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）环比增长 5%2 分（反向）同比增长 5%1 分（反向）注：a.以上阀值和得分可以根据物流企业实际情况进行调整;b.权重取值为 ，缺省权重为。2）计算办法 统商业智能分析系统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和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

12、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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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单个信号分值=（该信号实际分值 该信号最低理论分值）/（该信号最高理论分值 该信号最低理论分值）物流营运健康指数=（单个信号分值*信号权重）/最高权重值（10）四、建设内容 1、数据收集和处理 数据收集和处理模块主要是收集物流营运相关的数据，数据来源包括

13、Oracle 或 SQLServer 数据库、GPS数据收集接口、互联网相关数据接口；收集后通过 Hadoop 或 Spark 的MapReduce Job 进行分析，计算物流营运健康指数，并生成物流营运看板包括的各种数据图表。以下是数据收集和处理模块示意图：2、物流营运看板（Dashboard）提供各种反映物流营运状况的图表，用户可以定制物流营运看板布局和图表内容。Oracle/SQL Server 物流营运看板数据库 互联网 Hadoop/Spark 接口 Sqoop/ETL 计算物流营运健康指数 物流营运健康指数数据库 Crawler GPS 统商业智能分析系统对关系型结构化数据的依赖利

14、用大数据技术对大容量和非结构的和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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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物流营运看板包括如下图表：1）最新物流

15、营运健康指数 2）货运量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计 3）周转量分析：按客户、货物种类、车辆分类统计 4）运输收入分析：按客户、货物种类、车辆分类统计 5）仓储收入分析：按客户、货物种类、仓库分类统计 6）订单完成率：按客户、货物种类、车辆分类统计 7）运单准确率：按客户、货物种类、车辆分类统计 8）车辆运输里程分析：按车辆分类统计 9）车辆工况分析：按车辆分类统计 10）车辆人员支出分析：按车辆分类统计 11）车辆油耗费用支出分析：按车辆分类统计 12）车辆维修费用支出分析：按车辆分类统计 13）车辆轮胎费用支出分析：按车辆分类统计 14）仓储费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类

16、统计 15）仓储装卸搬运费用支出分析：按客户、货物种类、仓库分类统计 以下是物流营运看板示意图：3、物流营运健康指数 1）物流营运健康指数界面 物流营运健康指数界面提供指数浏览画面和指数信号明细画面：统商业智能分析系统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和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二建设目标建设目标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

17、建立追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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 指数浏览画面：显示最新的物流营运健康指数分值、指数历史变化和预测趋势；指数信号明细画面：显示物流营运健康指数各种信号分值信息。以下是物流营运健康指数浏览界面示意图：以下是物流营运健康指数信号明细界面示意图:2）物流营运健康指数管理 提供物流营运健康指数的各种信号配置功能，包括修改信号、调整阀值、分值和权重等功能。以下是物流营运健康指数管理界面示意图:3）物流营运健康指数分析 利用主因子分析

18、方法，分析导致物流营运健康指数变化的因素，便于管理部门提出针对性的措施。以下是物流营运健康指数变化分析的示意图：五、工作计划（待定）统商业智能分析系统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和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二建设目标建设目标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追踪功能评估问题改善有效性持续改进物流营运过程三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