近日，顺（shùn）丰（fēng）与菜（cài）鸟一事刷屏物流圈，为（wéi）何顺丰（fēng）、菜鸟都（dōu）这么（me）看重数（shù）据（jù），以下国外物流大数据案例盘点，或许会（huì）给大家启发（fā）。

　　近（jìn）几年全球物流（liú）迎来的新的变革，移动互联和大（dà）数据（jù）成为推动新变革的核心引擎。今天的中国物流，在电子商务和（hé）互联网经济的推动下，物流运营也正在从粗放的传 统物流管理逐步向数据化、可视化的现代（dài）物流转型（xíng）。本章节（jiē）全面梳理国外领（lǐng）先的现（xiàn）代（dài）物流（liú）企业在移（yí）动互（hù）联和大（dà）数据方面的（de）技术应用案例，对于互联网时代的中国（guó）物流（liú）企业来说，有着重要的（de）学习（xí）和参考价值。

　　在（zài）国外领（lǐng）先企业中DHL应用大数据加快了自（zì）身（shēn）反应速度，分析客（kè）户数据做精准服务；UPS通过大数据（jù）调整了配送策略节（jiē）省了大量燃油成本（běn）: FleetRisk Advisors可对车（chē）队管理做（zuò）全（quán）程监控，甚至能觉察（chá）到司（sī）机的心理变化…众多欧美物流企业在（zài）大数据应用方面都有创新之处，为了让国内物流行（háng）业人士（shì）更多的了解大数据能给物流行（háng）业带来的（de）价值，汉（hàn）森世纪（jì）供应（yīng）链（liàn）行业研究中心汇（huì）总了欧美物流（liú）领域大数据应用八大案例，希望能给行业人士带来帮助。

一（yī）、DHL

　　DHL是全（quán）球最（zuì）大（dà）的（de）速（sù）递（dì）货运公司之一。DHL的（de）快运卡车特别改（gǎi）装（zhuāng）成为Smart truck，并（bìng）装有摩托罗拉的XR48ORFIO阅读器，每当运输车辆装载和卸载（zǎi）货物时，车载计算机会将货物上RFID传感器的信息上传（chuán）至服务器（qì），服务器会在更新数据之后动态运算出最新最优的配送（sòng）序列和路径。另一（yī）方面，在运送途中（zhōng），远程信息外理数（shù）据库会根据（jù）即时交通状（zhuàng）况和GPS数据实时更（gèng）新配送路径，做到更精确的取货和交货、对（duì）随（suí）时接收的（de）订单做（zuò）出（chū）更灵（líng）活的反应以（yǐ）及向（xiàng）客户提供有关取货时间的精确信息。

　　DHL通（tōng）过对末端运（yùn）营（yíng）大数据的采集（jí），实现（xiàn）全程可视化的监控，实（shí）现最（zuì）优路径的（de）调度，同时精确（què）到每一个运（yùn）营节点（diǎn）。

此外，拥有Crowd-based手机应用程序的顾客可以实时更新他们的位（wèi）置或者即将（jiāng）到（dào）达的目的地（dì），DHL的包裹配送人员能够实时收到顾客的位置信息（xī），防（fáng）止配送（sòng）失败。甚（shèn）至按（àn）需更新（xīn）配送目的地。

　　此外，拥（yōng）有Crowd-based手机应（yīng）用程序的（de）顾（gù）客可以实时更新他们（men）的位置或者即将到（dào）达（dá）的目的地，DHL的（de）包裹（guǒ）配送人员能够实时收到顾客的位（wèi）置信（xìn）息（xī），防（fáng）止配（pèi）送失败。甚至（zhì）按需更（gèng）新配送目的地。

　　二、FedEx

　　FedEx是世界最大的快递（dì）集团（tuán）之（zhī）一，联邦快递甚至可以让包（bāo）裹主（zhǔ）动传（chuán）递信息。通（tōng）过灵（líng）活（huó）的感应器，诸如（rú）SenseAware可（kě）以实现近乎（hū）实时的反馈，包括（kuò）温度、地（dì）点和光照，使得客户（hù）在任何时间都（dōu）能了解到包（bāo）裹所处的位（wèi）置和环境。而（ér）司机也可在车里直接修改订单物（wù）流（liú）信息（xī）。除此以外，联邦快递正（zhèng）在努力推动更加（jiā）智能的递送服务，实现在（zài）被允许的情况下实时更新和了解客（kè）户所（suǒ）处的地理位置，使包裹更快（kuài）速和精（jīng）确的送达客户的手中一一无论（lùn）何时何（hé）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（huì）根据收集到的历中数（shù）据和实时增量数据，通（tōng）过大数据（jù）解（jiě）决方案解决FedEx更多的（de）问（wèn）题，提升竞争力。

FedEx通过SenseAware 实现包裹信（xìn）息的实时反馈（kuì），包括（kuò）温度和（hé）湿度等，实现任何时间都能了解到包裹所处的位（wèi）置和（hé）环境。

　　FedEx通（tōng）过SenseAware 实现包裹信息的实（shí）时反（fǎn）馈，包括温度（dù）和湿度等，实（shí）现任何时（shí）间都能了（le）解到（dào）包（bāo）裹所处的位置和环境。

　　三（sān）、UPS

　　UPS通（tōng）过大数据实现配送末端最优（yōu）路（lù）径的规划，同（tóng）时提（tí）出（chū）尽量右转的配送策略（luè），实现每年节省5千万燃油（yóu）成本（běn），并增（zēng）加（jiā）35万包裹配送。

　　UPS特有的基于大数据分析的ORION系统通过联网配货（huò）机（jī）动车的远程信息服务 系（xì）统，实（shí）时分析（xī）车辆、包（bāo）裹（guǒ）信息（xī）、用（yòng）户喜好和送（sòng）货路线数据，实时计（jì）算最优路线， 并且全（quán）程通过（guò）GPS跟踪信（xìn）息。

　　UPS最著名的大数据分析案例就是送（sòng）货卡车不能（néng）左（zuǒ）转。根（gēn）据ORION系统（tǒng）分析：左转（zhuǎn）会导（dǎo）致货车在（zài）左转道上长时（shí）间等待，不但（dàn）增加油耗，而且发生事故比例也会上升，所以UPS基于城（chéng）市车流大数据绘制了“连续右转（zhuǎn）环（huán）形行驶”的送货路线图（tú）， 实（shí）现高效配送。

到2017年旗下（xià）的每（měi）一位司机都参（cān）与（yǔ）该项目之后，只需让每位司机每（měi）日送（sòng）货路程（chéng）都因此而缩减1英里，每年就可节省5，000万美元成本。ORION以后（hòu）也将预测（cè） 恶（è）劣天气（qì）、交通状况，并评估会造（zào）成司（sī）机（jī）送货路线上的（de）行程放缓的其（qí）他变数（shù），增加配送效率。

　　到2017年旗下的每一位司机都（dōu）参与该项目之（zhī）后，只需让每位司机每日送货路程都因此而缩减1英里，每年就可节省5，000万美元（yuán）成本。ORION以后也（yě）将预测 恶劣天气、交通状况，并评估会造成司机送货（huò）路线上的行程放缓的其他变数，增加配送效（xiào）率。

　　四、FleetBoard

　　FleetBoard与梅赛德断奔（bēn）驰一样是截姆勒集团（tuán）旗下子公司，致力于（yú）通（tōng）过大数据处理为物流（liú）行业（yè）容户提（tí）供远成信息化车队管理解决方案（àn）。

　　通过（guò）大（dà）数据解决方案实现数据（jù）采集和全程监控，包（bāo）括驾驶司机的驾（jià）驶动作、车辆（liàng）温度、车门打开等细（xì）节。

　　车辆（liàng）上的终端通过移动通信（xìn）系统（tǒng）与Fleetboard的服（fú）务器建立联系，互换（huàn）数据。物流公司或车队管理者可直接访（fǎng）问GPS以及其他若（ruò）干实（shí）时（shí）数（shù）据，如车辆行驶方向。停车/行驶时间（jiān）和装/卸货等信息。此外，通过计算驾驶员急（jí）加速、急刹车（chē）的次（cì）数、经济转速区行驶时间和怠速长短等（děng）信（xìn）息，通过数据的对比更有（yǒu）说服力，可以直接的帮助驾驶员发现（xiàn）驾驶命令中的问题（tí）并改进（jìn）提（tí）高（gāo）。

对（duì）于冷链运（yùn）输的用户（hù），Fleetboard有专门的数据管理系统、实时监测（cè）冷（lěng）藏车的温度、车门是否（fǒu）打开等情况，自动向手机或电子邮箱发送警（jǐng）示信（xìn）息。

　　对于冷链运输的用户，Fleetboard有专门的（de）数据管理（lǐ）系统、实时监测冷藏车的温度、车（chē）门是否（fǒu）打（dǎ）开等（děng）情况，自（zì）动向手机或电子邮（yóu）箱发送警（jǐng）示信息。

　　五、Con-Way

　　Con-WayFreight是全球货物运（yùn）输和物流中（zhōng）的龙（lóng）头企业，提供零担运输、第三方物流和大宗货物（wù）运输等服（fú）务，范围覆盖了（le）全美以（yǐ）及北美五大洲的18个（gè）国（guó）家。但是营运过（guò）程（chéng）中产生的海量非结构化（huà）数据十分考（kǎo）验公司对于数（shù）据的提取速度（dù）、分析的（de）效率和精确度（dù）。

　　而（ér）大数据解决方案使得Con-way Freight的（de）高管们能够在开会时，不管谁（shuí）提出什么问题，系（xì）统（tǒng）总能（néng）够集成实时增量数据，根据询（xún）问和处理非结构（gòu）化数（shù）据快速得出准确（què）的（de）答案。Ad-Hoc使得公司（sī）可以定义（yì）需要监控的配（pèi）送流程（chéng），预测商业活（huó）动内（nèi）部和外（wài）部（bù）因素的（de）影响以及（jí）为CRM和（hé）营销计（jì）划提供（gòng）消费（fèi）者划分（fèn）。甚至可以定位到（dào）任何一位客户，实时分（fèn）析（xī）送达率和具体的货运（yùn）损失（shī）等（děng）信息。而Scorecarding能够将原定目标（biāo）和实时表现进（jìn）行（háng）对比，使Con-wayFreight能够（gòu）随时根据对（duì）比结果全面（miàn）凋整和提高（gāo）运营（yíng）表现。

Con-wayFreight 后台高管在开会（huì）时，能够通过（guò）大数据解决方（fāng）案快速得出准确（què）的（de）数据报告，做（zuò）出恰当及时的运营决策。

　　Con-wayFreight 后台高（gāo）管在开会时，能够通过大数据解决方案快速得（dé）出准确的数据（jù）报（bào）告，做出恰当及时（shí）的运营决策。

　　六、Yellow Buses

　　Yellow Buses是（shì）英（yīng）国伯恩茅（máo）斯地区的公共交通系（xì）统运营商，隶属于巴黎大众运（yùn）输公司。公（gōng）共交通系统运营商（shāng）对于大数（shù）据的使用一样能（néng）够带来奇效。

　　通过对历史运营数（shù）据和实时增量数据的分析，掌（zhǎng）控和管（guǎn）理（lǐ）每个车（chē）辆（liàng）的运营数（shù）据（jù），优化运营路线和发车频率。

YellowBuses根据对（duì）公司现有的历史（shǐ）数据进行分析（xī），并在实（shí）时更（gèng）新的（de）数据基（jī）础上进行评估，能够详细的掌控和（hé）管理（lǐ）公（gōng）司（sī）旗下每（měi）一辆（liàng）公交（jiāo）车（chē）。通过及时获职最需要的数据，如维护成本、故障频率、燃（rán）料成本和运行路（lù）线等，Yellow Buses能（néng）够（gòu）将这些数据与乘客（kè）数量、票价、发车频率等实时数（shù）据一起分析评估，优化公（gōng）交路线和发车频（pín）率，有效的降低成（chéng）本，提高（gāo）服务（wù）质（zhì）量，增加利（lì）润。

　　YellowBuses根据对公司现（xiàn）有的历史数据进行分析，并在实时更新的数据基（jī）础上进行（háng）评（píng）估（gū），能（néng）够详细的掌控（kòng）和管理公（gōng）司旗下每（měi）一辆公交车。通过（guò）及时获（huò）职最需要的数据，如维护成本、故障频率、燃（rán）料成本和运行路线等，Yellow Buses能（néng）够将这些数（shù）据与乘客数量、票价、发车频（pín）率等实时数据一起分析评估，优化公交路线和发车频率，有效（xiào）的降低（dī）成（chéng）本，提高服务质量，增加利润。

　　七（qī）、C.H.Robinson

　　罗宾逊，北美最大（dà）的第三方物流公司，拥有（yǒu）全（quán）美最大（dà）的卡（kǎ）车运（yùn）输网（wǎng）络，却没有一（yī）辆货车。它轻资产的运营，用1.5亿美（měi）元的固定资（zī）产，创造了114亿美元的收入（rù）、4.5亿美元的利润。

　　它的新生始于1997年（nián）的商业（yè）模式变革，主（zhǔ）动放（fàng）弃了自有货车，建立（lì）了专门（mén）整合其（qí）他运输商的物流系（xì）统（tǒng），通过系（xì）统对（duì）社会资源进行整合，从而建立的平台经济。罗宾逊的平台模式由三部分构成：1.TMS平（píng）台（tái），用来（lái）链接运（yùn）输商；2.“导（dǎo）航球”Navisphere平（píng）台，用来连接（jiē）客户；3.做支（zhī）付的中间账（zhàng）户，同时提（tí）供咨询服务。2012年支付服务带来大约五亿美元的净收入，咨（zī）询服务（wù）带来了12亿美（měi）元（yuán）的收（shōu）入。

　　罗宾逊通（tōng）过系统（tǒng）的两大平台（tái）：导航球（Navisphere）和TMS平台，对接客户群和运输商，沉淀形（xíng）成的大数据库可支持（chí）罗宾逊的增值服（fú）务。

客（kè）户通过导（dǎo）航球(Navisphere)找车，TMS平台对接运输商，通过（guò）系统上的两（liǎng）大平（píng）台来实现客户与运输商的对接，整个（gè）交易（yì）平台上沉淀下来的数据可（kě）以支持罗宾逊（xùn）的金融支付业（yè）务和咨询业务（wù）。

　　客户通过导航球(Navisphere)找车，TMS平台对（duì）接运（yùn）输（shū）商（shāng），通过（guò）系统上（shàng）的两大平台来（lái）实现客户与运输（shū）商的对（duì）接，整个交易平台上沉淀下（xià）来的（de）数据（jù）可以支（zhī）持（chí）罗宾逊的金融支付业（yè）务和咨询业务。

　　八、FRA

　　FleetRiskAdvisors为运输（shū）行业提供预测分析和风险预防或（huò）补救解决（jué）方（fāng）案。FRA根据历（lì）史数据和实时增量数据得出司机工作表现模型和若干预测（cè）模型，能够（gòu）准确的预（yù）测可通免的事故、员工流动等问题（tí）。如根据（jù）司机（jī）实（shí）时的工作表现波动情况，预测司机疲劳程（chéng）度和排班（bān）安排等，为客户提供合理的解决（jué）方（fāng）案以便提高司机安全系数（shù），此外还能根（gēn）据司机和机（jī）动车的实（shí）时状况预测（cè）可能（néng）发生的风险，并及时提供预防或补救解（jiě）决（jué）方案。

FleetRiskAdvisors通过大数据解决方案得出（chū）司机工作表（biǎo）现模型若干预测模型（xíng），解决了（le）事故发生率和人员流动等人事部门的问题。

　　FleetRiskAdvisors通过大数据解（jiě）决方案得（dé）出司机工作表现模型（xíng）若干（gàn）预测（cè）模（mó）型，解决了事故发生率和（hé）人员流动等人事部门的问（wèn）题。