近日，顺丰与菜鸟一事刷屏（píng）物流圈，为（wéi）何顺丰（fēng）、菜鸟都这（zhè）么看（kàn）重数据，以（yǐ）下国外物流大数据案例（lì）盘点（diǎn），或（huò）许会给大家启发。

　　近几年全球物流（liú）迎来的（de）新的（de）变革，移动（dòng）互联和大数据成为推动新变革的核心引擎。今天的中国物流，在（zài）电子商务和互联网经济（jì）的推动下，物流（liú）运营也正在从（cóng）粗放的传（chuán） 统物流管理逐步（bù）向数据化、可视化的现代物流转（zhuǎn）型。本章节（jiē）全面梳理国外领先的现（xiàn）代物（wù）流企（qǐ）业在移（yí）动（dòng）互联和大数据（jù）方面的技术应用案（àn）例，对于互联网时代的中国物流企业（yè）来说，有（yǒu）着重（chóng）要的学习和参考价（jià）值。

　　在（zài）国外（wài）领先企业（yè）中DHL应用大数据加快（kuài）了自身（shēn）反（fǎn）应速度，分析客户数据做精（jīng）准服务；UPS通过大数据调（diào）整了（le）配送（sòng）策略节省了大量燃油（yóu）成本（běn）: FleetRisk Advisors可对（duì）车队（duì）管理做全（quán）程（chéng）监控（kòng），甚至能觉（jiào）察到（dào）司（sī）机的心理变化…众多欧美物流企（qǐ）业在大数据应用方面都有创（chuàng）新之处，为了（le）让（ràng）国（guó）内物流行业人士更多的了（le）解（jiě）大数（shù）据能给（gěi）物流行（háng）业带来的价值，汉森世纪供应链行业研究中（zhōng）心汇总了欧（ōu）美物（wù）流领（lǐng）域大数据应用（yòng）八大案例，希望能给行业人（rén）士带来帮助。

一、DHL

　　DHL是全球最大的速递货运公司之一。DHL的快运（yùn）卡车特别改装成为Smart truck，并（bìng）装有摩托（tuō）罗拉的（de）XR48ORFIO阅读（dú）器，每（měi）当运输车（chē）辆装载和卸载货物时，车载（zǎi）计（jì）算机会（huì）将货物上RFID传感器的（de）信息（xī）上传至服务器，服务（wù）器会在（zài）更（gèng）新数据之后动态运算出（chū）最新最优的（de）配（pèi）送序（xù）列和（hé）路（lù）径。另一方面，在运送途中（zhōng），远程信息（xī）外理数据（jù）库会根（gēn）据即时（shí）交通（tōng）状况和GPS数据实时更新配送路（lù）径，做到更精确的（de）取货和交货、对随时接（jiē）收的订单（dān）做出更灵活的反应以及向客户提供（gòng）有关（guān）取货时间的精确信息。

　　DHL通过对末端运营（yíng）大数据的采（cǎi）集，实现全（quán）程可视化的监控，实现最优（yōu）路径的调度，同时精确（què）到（dào）每一个（gè）运营节点。

此（cǐ）外，拥有Crowd-based手机应（yīng）用程（chéng）序的（de）顾客可以实时更新（xīn）他们的位置或者即将到达（dá）的目（mù）的（de）地，DHL的包裹（guǒ）配送人员能（néng）够实时收（shōu）到（dào）顾客的（de）位（wèi）置信息，防止配送失败。甚至按需更新配送目的（de）地。

　　此外，拥有（yǒu）Crowd-based手机（jī）应用程序的顾客可以实时更新他们的（de）位置或者即将到达的目的地（dì），DHL的包裹配送人员能（néng）够实时收到顾客的位（wèi）置信息，防止配送失败。甚至（zhì）按需更新配送目的地。

　　二、FedEx

　　FedEx是（shì）世界最大的（de）快（kuài）递集团（tuán）之一，联（lián）邦快递甚至可（kě）以让（ràng）包（bāo）裹主动传递信息。通过灵活的感应器，诸如SenseAware可以实现近乎实（shí）时的反馈，包括温（wēn）度、地（dì）点（diǎn）和光照（zhào），使得客（kè）户在任何时间都能了解（jiě）到包裹所处的位置和环境。而司机也可在车里直接修（xiū）改订单物流信息（xī）。除此以外，联邦（bāng）快递正在（zài）努力推动更加智（zhì）能的递送服务，实（shí）现（xiàn）在被（bèi）允许的情况下实（shí）时更新（xīn）和了解客户所（suǒ）处的地（dì）理位置，使包裹更快速和精确的送达客户的手中一一（yī）无论（lùn）何时何地。当然，可以推测FedEx现在（zài）只是处于数（shù）据收集阶段，将来可能会根据（jù）收集到（dào）的历中（zhōng）数据和实时增量数据，通过大数据解决方（fāng）案解（jiě）决FedEx更多的问题，提升竞（jìng）争力。

FedEx通过SenseAware 实现包裹（guǒ）信息的实（shí）时（shí）反馈，包括温度和湿度（dù）等，实（shí）现任何时间（jiān）都能（néng）了（le）解（jiě）到（dào）包裹所处的位置和环境。

　　FedEx通过SenseAware 实现包裹（guǒ）信息的实时反馈，包括温度和（hé）湿度等，实现任何时间都能了（le）解到包裹所处的位置和环境。

　　三、UPS

　　UPS通（tōng）过大数据实现配送（sòng）末端最（zuì）优路径的规划，同时提出尽量右转（zhuǎn）的配送策略，实现每（měi）年节省5千万燃油成本，并增加35万包（bāo）裹配送。

　　UPS特有的基于大数据分析的ORION系统通过（guò）联网配货机动车（chē）的远程信息服务（wù） 系统，实时分析车辆、包裹信（xìn）息、用户喜好和送货路线数（shù）据，实时计算最优路（lù）线， 并且全程通过GPS跟踪（zōng）信息。

　　UPS最著名的大数（shù）据分析案例就是送货（huò）卡车不能左转。根（gēn）据ORION系统分（fèn）析：左转（zhuǎn）会导致货（huò）车在左转道（dào）上（shàng）长时间等待，不但增加油耗，而且（qiě）发生（shēng）事故比例也会上升，所以UPS基于（yú）城市车流（liú）大数据绘制了（le）“连续右转环形行驶”的送货路线图， 实现高效配送。

到2017年（nián）旗下的每一位司（sī）机都（dōu）参与该项目之后，只需让每位（wèi）司（sī）机每日送货路程都因此而缩减1英里，每年（nián）就可节省5，000万（wàn）美元（yuán）成本。ORION以后也将预（yù）测 恶劣天气、交（jiāo）通状况（kuàng），并评估会造成（chéng）司机送（sòng）货路线上（shàng）的行程放缓的其他变（biàn）数，增加配送效率（lǜ）。

　　到（dào）2017年（nián）旗下（xià）的（de）每一（yī）位（wèi）司机都（dōu）参与该项目之后，只需（xū）让每位（wèi）司机每（měi）日送货路程都因此而（ér）缩减1英里，每年就可（kě）节省（shěng）5，000万美元成本。ORION以后也将（jiāng）预测 恶劣天气、交通状况（kuàng），并（bìng）评估会造成司机送货路线上的行（háng）程（chéng）放缓的其他变（biàn）数，增加配送效率。

　　四、FleetBoard

　　FleetBoard与梅赛德断（duàn）奔驰（chí）一样是截姆勒集团旗下子公司，致力于通（tōng）过大数据（jù）处理为（wéi）物流行业容户提供远成信息（xī）化车队管理解决方（fāng）案。

　　通过大数据解（jiě）决方案实现数据采集（jí）和全程监控，包括（kuò）驾驶司机的（de）驾驶动作、车（chē）辆温度、车门（mén）打开（kāi）等细节。

　　车（chē）辆上的终端通过移（yí）动通信系统与Fleetboard的服务器建立联系，互换数据。物（wù）流公（gōng）司或车队（duì）管（guǎn）理者可直接访问GPS以及其他若（ruò）干实时数据，如车辆行（háng）驶方向。停车/行驶时间和装/卸货等信息（xī）。此外（wài），通（tōng）过（guò）计算驾（jià）驶员急加速、急刹车的次（cì）数（shù）、经济转速（sù）区行（háng）驶时间（jiān）和怠速长短等信息，通过数据的对比更有说服力，可以（yǐ）直（zhí）接（jiē）的帮助驾（jià）驶员发现驾驶命令中（zhōng）的问（wèn）题（tí）并改进提高。

对（duì）于（yú）冷链运输（shū）的用户（hù），Fleetboard有专门的（de）数据管理系统、实时监测冷藏车（chē）的温度、车门是（shì）否打开等情况，自动向手机或电子邮箱发送警示信息。

　　对于冷链运输的用户，Fleetboard有专门（mén）的数（shù）据（jù）管（guǎn）理系统、实时监测冷藏车的温（wēn）度、车门是否打（dǎ）开等情况，自动向（xiàng）手机或电子邮（yóu）箱发送警（jǐng）示信息。

　　五、Con-Way

　　Con-WayFreight是（shì）全球货物运输和（hé）物流（liú）中的龙头企业，提供零担（dān）运（yùn）输（shū）、第三方物流和（hé）大宗货物运输（shū）等服务，范围覆盖了（le）全美以及北美五大（dà）洲的18个国（guó）家。但（dàn）是营运过程（chéng）中（zhōng）产生的海量（liàng）非结构（gòu）化数据（jù）十（shí）分考验公司对于数（shù）据的（de）提取速度、分析（xī）的效率和精确度。

　　而大（dà）数据解决方案使得（dé）Con-way Freight的（de）高管（guǎn）们能够在（zài）开会时，不（bú）管谁提出（chū）什么（me）问题，系统总能够集成实（shí）时增量数据，根据询问和处（chù）理非结（jié）构化数（shù）据快速得出准（zhǔn）确的答案。Ad-Hoc使（shǐ）得公（gōng）司可以定（dìng）义（yì）需要监控的配送流程，预测商业（yè）活动内部和外部因素的影响（xiǎng）以及为CRM和营销计（jì）划（huá）提供消费者划分。甚至可以定（dìng）位（wèi）到任何一位客户，实时分析送（sòng）达（dá）率和具体（tǐ）的货运损失等信（xìn）息。而Scorecarding能（néng）够将原定目标和实时（shí）表现进行对比（bǐ），使Con-wayFreight能（néng）够随时根据对比结果（guǒ）全面凋（diāo）整和提（tí）高（gāo）运营表（biǎo）现（xiàn）。

Con-wayFreight 后台高（gāo）管在开会（huì）时（shí），能够通（tōng）过大数据解决方（fāng）案（àn）快速得出准（zhǔn）确的（de）数据报告（gào），做出（chū）恰当及时的运（yùn）营决策。

　　Con-wayFreight 后台高管在开（kāi）会时，能够通（tōng）过大数据解（jiě）决（jué）方案快速得出准确的数据报（bào）告，做出恰当及时的运营决（jué）策。

　　六、Yellow Buses

　　Yellow Buses是（shì）英国伯恩（ēn）茅斯地区的公共交通系统运营（yíng）商，隶（lì）属于（yú）巴黎大众运输公（gōng）司。公共交通系统（tǒng）运营商对于大数据的（de）使用一样能够带来奇（qí）效。

　　通过对（duì）历史（shǐ）运营数据和实时（shí）增量数据的分析，掌控和管理每个（gè）车辆的运营（yíng）数据，优化运营（yíng）路线（xiàn）和发车频率。

YellowBuses根据对公司现有的（de）历史数据进行分（fèn）析，并（bìng）在实时更新（xīn）的数据基（jī）础上进行评估，能够（gòu）详细的掌控和管（guǎn）理公司旗下每一辆公交车。通过及时获职最需要（yào）的数据，如维（wéi）护成本、故障频率、燃料成本（běn）和运行路线等，Yellow Buses能够将这些（xiē）数据与乘客（kè）数（shù）量、票（piào）价、发（fā）车频（pín）率等实时数据一起（qǐ）分析评估，优化公交路线和发车频（pín）率，有效的（de）降（jiàng）低成本，提高服务质量，增加利润。

　　YellowBuses根据对（duì）公司现有的历史数据进行分（fèn）析，并（bìng）在实时更新的数据基础上进行评估，能够详细的掌控和管（guǎn）理公司旗（qí）下每（měi）一辆公交车。通过及（jí）时（shí）获职最需要（yào）的数据（jù），如维护成（chéng）本、故（gù）障频率、燃料成本和运行路线等，Yellow Buses能够（gòu）将这些数据（jù）与（yǔ）乘客数（shù）量（liàng）、票价、发车频率等实时数据（jù）一起分（fèn）析评估，优化公交路线和发车（chē）频率，有效的降低成（chéng）本（běn），提高（gāo）服务（wù）质量（liàng），增加（jiā）利润（rùn）。

　　七、C.H.Robinson

　　罗宾逊，北美最大的（de）第三（sān）方物流公司，拥有全（quán）美最大（dà）的卡车（chē）运输网络，却没有一辆货车。它轻（qīng）资（zī）产的运营，用（yòng）1.5亿美元的固定资产，创（chuàng）造了114亿美元的收（shōu）入、4.5亿美元的利润。

　　它（tā）的新（xīn）生始于1997年（nián）的商业模式变革，主动放弃了自有货（huò）车（chē），建立（lì）了专门整合其他运（yùn）输商（shāng）的物（wù）流系统，通过系统对社会（huì）资源进行整（zhěng）合，从（cóng）而建立的平台经济。罗宾（bīn）逊的平台模式由三（sān）部（bù）分构成：1.TMS平台，用来链接运输商（shāng）；2.“导航球”Navisphere平台，用（yòng）来连接客户；3.做支付的中间账（zhàng）户，同时提供（gòng）咨（zī）询服务（wù）。2012年（nián）支付服务带来大约五亿（yì）美（měi）元（yuán）的净收入，咨询服务带（dài）来了12亿美元的收（shōu）入。

　　罗宾逊通过系统的两大平（píng）台：导航（háng）球（Navisphere）和TMS平台，对（duì）接客户（hù）群和运输商（shāng），沉（chén）淀形成的大数据库可支持罗宾逊的（de）增值（zhí）服务。

客户通过导航球(Navisphere)找车，TMS平台对接运输（shū）商（shāng），通过系统（tǒng）上的两大平台（tái）来实现客户与运输（shū）商的对（duì）接，整个交易平台上沉淀下来的数（shù）据可以支（zhī）持罗宾（bīn）逊的（de）金融支付业务和咨（zī）询业务。

　　客户通过导航球(Navisphere)找车，TMS平（píng）台对接运输（shū）商，通过系统上的（de）两大平（píng）台来实现客（kè）户与（yǔ）运输商的对接，整个交易平台上沉淀下（xià）来（lái）的（de）数据（jù）可（kě）以支持罗（luó）宾逊的金融支付业（yè）务（wù）和咨询（xún）业务（wù）。

　　八、FRA

　　FleetRiskAdvisors为运输行业提供预测分析和风险预防或补（bǔ）救解决方案。FRA根（gēn）据历史数据（jù）和实时（shí）增量数据（jù）得出司机工（gōng）作（zuò）表现模（mó）型和若干预测模型，能够准（zhǔn）确的预（yù）测可通免（miǎn）的（de）事故、员工流动等问题（tí）。如根据司机实时的工作表现波动（dòng）情况，预测司机疲劳程度和排班安排等，为客户提供合（hé）理的解（jiě）决方案（àn）以便（biàn）提高司（sī）机安全系数，此外还能根（gēn）据（jù）司机（jī）和机动车的实时（shí）状况预测可能发生的（de）风险，并及时提（tí）供预（yù）防或补救解决方案。

FleetRiskAdvisors通过大数据（jù）解决方（fāng）案（àn）得（dé）出司机工作（zuò）表现模型若干（gàn）预测模型，解（jiě）决了事故（gù）发生率和人员流动（dòng）等人事（shì）部门的问题。

　　FleetRiskAdvisors通过（guò）大数（shù）据（jù）解决方案得出司机工作表现模型（xíng）若（ruò）干预（yù）测模型，解决了事故发（fā）生率和人员流动等人事部门的问题。