大数据对物流发展的影响分析，oTMS物流数据中心的功能解读
浏览量：1,897次随着网络化信息化的快速发展，大数据时代已经到来，人们也越来越意识到大数据的价值。随着大数据技术的不断发展对各行各业都带来了不可忽视的影响，对物流行业的影响尤为显著，如大数据改变了物流系统结构、引领物流运作新模式等方面。很多物流平台都在不断努力建立物流数据中心，oTMS运输管理云平台于2018年七月份上线了新的物流数据中心，这个新的物流数据中心都有哪些功能呢？
大数据对物流发展的影响有哪些？
大数据技术是近几年兴起的学术术语，对于大数据的概念还没有达成统一共识。但从广义上讲，大数据又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料、规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
借助大数据技术和物联网模式，智慧物流系统总体结构主要由感知层、网络层、云平台层和应用层组成。通过感知层设备进行数据的采集，经由网络层传输数据至云平台，云平台层的整合数据为应用层的智慧物流应用提供数据支持。具体结构由上至下分别为：
应用层：信息处理、追踪监控、车辆调度、仓储与配送管理、路径规划及市场预测等。
云平台层：海量数据存储、高性能计算、信息处理交换以及智能分析挖掘。
网络层：无线通信网、无线传感网、自组织网络、宽带互联网及 Wi-Fi 网络。
感知层：扫码终端、仓库、输送机、货架、托盘、集装箱、车辆、轮船及货机等。
随着信息技术的不断发展，以及大数据时代的到来，我国的物流业得到了迅猛发展，尤其在现代物流管理信息系统中，与大数据相关的各种信息技术也得到了广泛应用。目前，一维条码作为一种识别技术在物流领域已经得到了长足发展和广泛应用。作为大数据时代的产物，二维条码也将在物流领域得到广泛应用。由于二维条码有携带信息量大、可脱离后台数据库使用等优点，所以二维条码可解决一维条码信息密度小、占用面积大、没有数据库使用受限等的问题。随着智能手机的普及和消费习惯的改变，人们只需通过智能手机扫描二维码即可实现对货物的跟踪管理，甚至货物原产地、包装材料等信息的及时获取。
oTMS物流数据中心有哪些功能？
随着前端业务复杂度越来越高，运输业务外包层级越来越多，贴近于企业运输场景的有效数据分析，不仅能为企业的战略决策提供高价值参考依据，更是如今企业实现降本增效的重要着力点。
oTMS全新的打造的 oneTMS 数据中心 BI 报表已经免费开放供用户使用，快来看看有哪些全新功能吧！
Shipment Overview：
1、订单状态查询漏斗图
用户选定时段（周/月）后，和上期同时段订单进行环比，通过订单所处状态（创建、分配、提货、送达、回单、结账）分析物流业务健康度。
2、货量分布矩阵图
按目的地（按省份）分析订单（按单）的分布，订单数量越多面积越大。
KPI Management
1、承运商绩效总览
从周/月/季度维度，分析所有承运商订单运输准时率和无异常订单率，图表中的气泡大小与运量成正比。
2、运作时效总览
针对提货、送货、回单、账单操作时效，基于承运商承诺的SLA分析承运商的及时操作率，以显示物流运作绩效。
3、承运商分月绩效表
点线图显示运输绩效KPI（如准时提货率等），柱状图显示承运商运量（仅显示TOP20）。
Exception Management：
1、异常日历
当订单出现丢失、破损、特殊费用等异常都会被记录在日历中，颜色越深异常越多。
2、异常月度追踪
按月细分展示丢失、破损、特殊费用等异常订单量，不同柱子代表不同异常情况对应订单数量。
Freight Cost
1、费用概览
此堆叠图基于不同订单类型（如出库、入库、退货单、调拨订单），细分显示物流费用（基于系统设置价格的全量订单理论运费）。
2、运费分布
按月细分各承运商物流费（基于系统设置价格的全量订单理论运费），不同颜色代表不同承运商。
System Adoption
1、系统操作概览
雷达图详细对比展示各承运商oTMS系统使用程度（APP使用率、EPOD回传率等）。
2、移动端活跃度
热力图展示oTMS移动端每日使用频次，颜色越深使用率越高。本图表为年度数据，切换显示周期（周/月/季度）后，图表数据不做调整。
oTMS成立于2013年，其推出了SaaS模式的运输管理平台，以货主企业为核心，通过互联网、移动互联网技术，将运输链条中的制造商、承运商、司机和收货方连接在同一平台，实现运输全程的透明化、数字化。随着不断地发展，oTMS逐步融合管理与交易，从采购、管理、支付到分析，全方位帮助客户快速优化供应链。
