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物流行业数据分析有哪些模型?
售后支持:2020-08-21

使用玻璃酒杯模型要求数据透明化,并且有精准的预测,以及快速的应变机制,包括对畅销品和滞销品的应急响应方案。在每个产品进入到供应链时,就建立了销售预测模型、物流跟进模型、数据透明化的机制,一旦事实与预测不符,就要立即启动应急响应方案。在车源信息网上就很好的阐述了这个道理。

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物流行业数据分析

自来水公司供水模型

水高峰到来之前保持一个较高的水位,当用水量相对较少时,保持一个较低的水位。这个模型给我们的启示就是:必须在库存管理上有一个明确的“水压线”,并随时掌握水压数据,任何一个店铺销售了产品(减压)都需要反映到总表上(全程可见)。这就如同一旦有销售点进行串货,销售数据就会产生异常,公司销售经理就会跟踪货物的销售过程,对每个销售点进行审计。自来水管道都是互通的。供应A小区的水管和供应B小区的水管互通,A小区用水量少,水自动流到用水量多的B小区,按照水压配置原理,水会自动流向水压低的地方。这给我们的启示是,在产品配送过程中,应该小批量,并以“水压”作为衡量指标,水压低的优先配送,而当一个店铺“水压”变高的时候,货品可以向水压低的店铺流转,确保终端供货的流动性。在车源信息网上就很好的阐述了这个道理。

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疫情下的物流行业数据分析

在全国主动抗击新冠疫情和努力复工复产的大背景下,物流产研院针对行业大数据,包括3000万条城际物流订单,495亿条全国所有临沂牌照14万辆12吨以上货车的时空数据、以及496万条市内外卖(即时配送)数据,量化分析了临沂商贸物流所受影响程度、推行政策效果、当前恢复情况及未来发展趋势等,大体推断出疫情对物流、货车、生活、工作和商业消费的影响程度较大。

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