近日（rì），顺丰（fēng）与菜鸟（niǎo）一事刷（shuā）屏物流圈，为何（hé）顺丰、菜鸟（niǎo）都这么看重数据，以下国外物流大（dà）数据案例盘点，或许（xǔ）会给大（dà）家启发。

　　近（jìn）几年全球物（wù）流迎来的新的变革，移动互联和大数据成为推动新变革的（de）核心（xīn）引擎。今天的中国（guó）物流（liú），在电（diàn）子商务和（hé）互联网经济的推动下，物流运营（yíng）也（yě）正在从粗（cū）放的传 统物流管理逐步（bù）向数据（jù）化（huà）、可视化（huà）的现（xiàn）代物（wù）流转型。本（běn）章节全面梳（shū）理国外领先的现代物流企业在移动互（hù）联和（hé）大数据方（fāng）面的技术应用案例（lì），对于互联网时代的中国（guó）物流企业来说，有着重要的学习和参考（kǎo）价值。

　　在（zài）国（guó）外领先企业（yè）中DHL应（yīng）用（yòng）大数据加快了自（zì）身反应速度，分析客户数据（jù）做精准服务；UPS通（tōng）过大（dà）数据调整了配送（sòng）策略节（jiē）省了大量燃油成本: FleetRisk Advisors可对车队（duì）管理做全程监控，甚（shèn）至能觉察到司机的心（xīn）理变化（huà）…众多（duō）欧美物流企（qǐ）业在（zài）大数据应用方面都有创新之（zhī）处，为（wéi）了让国内物流行业人士更（gèng）多的了解大数据能（néng）给物（wù）流行业带来的价值，汉森世纪供（gòng）应链行业研究中心汇总了欧（ōu）美物流（liú）领（lǐng）域大数据应用八大案例，希望能（néng）给行业人士带来帮助。

一（yī）、DHL

　　DHL是全球最大的速递（dì）货运（yùn）公司之一。DHL的快（kuài）运（yùn）卡车特（tè）别改装成为（wéi）Smart truck，并装有摩托罗拉的XR48ORFIO阅读（dú）器，每当运输车辆（liàng）装载和卸载货物时（shí），车（chē）载计算机（jī）会将货物上RFID传感器的信（xìn）息上（shàng）传至服务器，服务器会在更新数据之后动态（tài）运算出（chū）最新最优的配送序列（liè）和路（lù）径。另一方面，在运送途中，远程信（xìn）息（xī）外（wài）理数据库（kù）会根据即时交通状况（kuàng）和GPS数（shù）据实时更新配送路径，做到更精确的（de）取货和交货、对随（suí）时接收的订（dìng）单做出更灵活（huó）的反应以及（jí）向客户提（tí）供有关取货时间的（de）精（jīng）确（què）信息。

　　DHL通过对末端运营（yíng）大数据的采集，实现全程可视化的监控，实现（xiàn）最优路径的调度，同时精确到每一个运营节点。

此外（wài），拥有Crowd-based手机应用程（chéng）序的顾客可（kě）以实时（shí）更（gèng）新（xīn）他们的位置或者即将到达的目的地（dì），DHL的包裹配送人员能够实时收（shōu）到顾客的位置信（xìn）息（xī），防止配（pèi）送（sòng）失（shī）败（bài）。甚至（zhì）按需更新配送目的地。

　　此外，拥（yōng）有Crowd-based手机应用程序的（de）顾客可以实时更新他们的位置（zhì）或（huò）者（zhě）即将到（dào）达的目的地，DHL的包裹配送人员能够实时收到顾客的位置信（xìn）息（xī），防止配送（sòng）失败。甚至按（àn）需更（gèng）新配送（sòng）目的地（dì）。

　　二（èr）、FedEx

　　FedEx是世界最大（dà）的快递集团之一（yī），联邦快递甚至可以让包裹主动传递信息。通（tōng）过灵（líng）活（huó）的感应器，诸如SenseAware可以实现近乎实（shí）时的（de）反馈，包括温度、地点（diǎn）和（hé）光（guāng）照，使得客（kè）户在任何时间都能了解到（dào）包裹所处的（de）位置和环（huán）境。而司机也（yě）可在（zài）车里直接（jiē）修（xiū）改（gǎi）订单物流信息。除此以外（wài），联邦快递正在努力（lì）推动（dòng）更（gèng）加（jiā）智能的递（dì）送（sòng）服（fú）务，实现在被允许的情况（kuàng）下实时更新（xīn）和（hé）了解客户所处的地理位置（zhì），使包（bāo）裹（guǒ）更快速和（hé）精确的送达客户的手中（zhōng）一一无论何（hé）时何（hé）地。当然，可以推测（cè）FedEx现在只是处于（yú）数（shù）据收集阶（jiē）段，将来（lái）可（kě）能会根据收集到（dào）的（de）历中数据和实时增量数据（jù），通过大数据解（jiě）决方案（àn）解（jiě）决FedEx更多（duō）的问题，提升（shēng）竞争（zhēng）力。

FedEx通过（guò）SenseAware 实（shí）现包裹信（xìn）息的（de）实时反馈，包括温（wēn）度和湿度等，实现任何（hé）时（shí）间都能了解到包裹所（suǒ）处的位置和环境。

　　FedEx通过（guò）SenseAware 实现包（bāo）裹信息的实时反馈，包（bāo）括温度（dù）和湿（shī）度（dù）等，实（shí）现任何时间都能（néng）了解到包裹（guǒ）所处的位置和环（huán）境（jìng）。

　　三、UPS

　　UPS通过大数据实现配送末端最（zuì）优路径的规（guī）划，同时提出尽量（liàng）右转的配送策（cè）略，实现（xiàn）每年节省5千万燃（rán）油（yóu）成本（běn），并增加35万包裹（guǒ）配送。

　　UPS特有（yǒu）的基于大数（shù）据分析的ORION系统通（tōng）过联网配货机动车的远（yuǎn）程信息（xī）服务（wù） 系统，实时分（fèn）析车（chē）辆、包（bāo）裹信（xìn）息、用户（hù）喜好和送（sòng）货（huò）路线数据，实时计算（suàn）最（zuì）优路线（xiàn）， 并且全程通过GPS跟踪信（xìn）息（xī）。

　　UPS最（zuì）著名的大数据（jù）分（fèn）析案例就（jiù）是送货卡车不能（néng）左转（zhuǎn）。根（gēn）据ORION系统分析：左（zuǒ）转会（huì）导致货车在左转（zhuǎn）道上长（zhǎng）时（shí）间等待，不但（dàn）增加油耗，而（ér）且发生事故比例也会上（shàng）升，所（suǒ）以UPS基于城市车流（liú）大数据绘制了“连续（xù）右转环（huán）形行驶”的送货路线图（tú）， 实现高效配送。

到2017年旗下（xià）的（de）每一（yī）位（wèi）司机（jī）都参与该项目（mù）之后，只需（xū）让每位司机每日送货路程都因此而缩减1英里，每年（nián）就可节（jiē）省5，000万美元成本。ORION以后也将预（yù）测 恶劣天气、交（jiāo）通状况（kuàng），并（bìng）评估会造成司机（jī）送货路线上的行程放缓（huǎn）的其他变数，增加（jiā）配（pèi）送效率。

　　到2017年旗（qí）下的每一位司机都参与该项目之后（hòu），只需让每位司（sī）机（jī）每日送货路程都因此而缩减（jiǎn）1英里，每年就可节省5，000万美元成本。ORION以后也将（jiāng）预测（cè） 恶（è）劣（liè）天气、交通状况（kuàng），并（bìng）评估（gū）会造成司（sī）机（jī）送货路线上的行程放缓的（de）其他变数，增加（jiā）配送效率。

　　四、FleetBoard

　　FleetBoard与梅赛德断奔驰一（yī）样是（shì）截姆勒（lè）集团旗下（xià）子公司，致力于通过大数据处理为（wéi）物（wù）流行业容户提供远成信息（xī）化车队管（guǎn）理解决方案。

　　通过（guò）大（dà）数据解决方案实现数（shù）据（jù）采集和全程监（jiān）控，包（bāo）括（kuò）驾（jià）驶司机的（de）驾（jià）驶动作、车（chē）辆温度、车门打开等细节。

　　车辆上的终端通过移动通信（xìn）系统与Fleetboard的服务（wù）器建立联系，互换数据。物流公司或车队管理者可直（zhí）接（jiē）访问（wèn）GPS以（yǐ）及其（qí）他若干实时数据，如车辆（liàng）行驶方（fāng）向。停车（chē）/行驶时间和（hé）装/卸货等信息。此外（wài），通过计（jì）算驾驶员急加速、急（jí）刹车的（de）次数、经济转速区行驶时间和怠速长短等信（xìn）息，通过数据（jù）的对比更有说服力，可以直接的帮助驾驶员发现驾驶命令中（zhōng）的（de）问（wèn）题并改进提（tí）高。

对于冷（lěng）链运（yùn）输（shū）的用户，Fleetboard有专门的数据（jù）管（guǎn）理系（xì）统、实时监测（cè）冷藏（cáng）车的温度、车门是（shì）否打开等情况，自动向手机（jī）或电（diàn）子（zǐ）邮箱发送（sòng）警示信息。

　　对于冷链运输的用户，Fleetboard有专门的数据管理系统、实时（shí）监测冷（lěng）藏（cáng）车的温（wēn）度、车门是否打开等（děng）情况（kuàng），自动向（xiàng）手机或电子邮箱发送警（jǐng）示信息。

　　五（wǔ）、Con-Way

　　Con-WayFreight是全球货物运输和物流中的龙头企业，提供零担运输、第三方物流和（hé）大宗货物运（yùn）输等服（fú）务，范围覆盖了全美以及（jí）北美五大洲（zhōu）的18个国家。但是营运过程中产生的海（hǎi）量非结构化数据十分考（kǎo）验公司对于（yú）数据的提（tí）取速度、分（fèn）析的效（xiào）率和精确度。

　　而（ér）大（dà）数据解决方案使得Con-way Freight的高管们能（néng）够在开会时，不管谁提出什么问题，系统总（zǒng）能够（gòu）集成实时增（zēng）量数据，根据（jù）询问和处理非（fēi）结构化数据快（kuài）速（sù）得（dé）出准确的答案。Ad-Hoc使得公司可以（yǐ）定义需要监控（kòng）的配（pèi）送流程，预测商（shāng）业活动内部（bù）和外部因（yīn）素的影响以及为CRM和营销（xiāo）计划提供消费者（zhě）划分。甚至可以定位到（dào）任何一位（wèi）客户（hù），实（shí）时（shí）分（fèn）析送达率和（hé）具体（tǐ）的货运损失等（děng）信息。而（ér）Scorecarding能够将原定目标和实时（shí）表现（xiàn）进行（háng）对比，使Con-wayFreight能够随时（shí）根据对比结果全面凋整和提高运营表现。

Con-wayFreight 后台高（gāo）管在开会时，能够通过大数据解决（jué）方案快速得出准（zhǔn）确的数据（jù）报告（gào），做出（chū）恰当（dāng）及时的运营决策（cè）。

　　Con-wayFreight 后台高管在开会时，能够通过大数据解决方案快速得出准确（què）的数据报（bào）告，做（zuò）出恰当及时的运（yùn）营决策。

　　六、Yellow Buses

　　Yellow Buses是英国伯（bó）恩茅斯（sī）地区的（de）公共（gòng）交通系统运营商，隶属于巴黎大众运输公司。公（gōng）共交通系统运营商对于大数据的使（shǐ）用一样能（néng）够带（dài）来（lái）奇效。

　　通（tōng）过对历（lì）史运营数据（jù）和（hé）实时增量数据的（de）分析，掌（zhǎng）控和管理每个车辆的运营数（shù）据（jù），优化运营路线和（hé）发（fā）车频率（lǜ）。

YellowBuses根（gēn）据对公司现有（yǒu）的（de）历史数（shù）据进（jìn）行（háng）分析，并（bìng）在（zài）实（shí）时更新的数据（jù）基础（chǔ）上（shàng）进行评估，能够详细（xì）的掌（zhǎng）控和管理公司（sī）旗下每一辆公交车。通（tōng）过及时获职最（zuì）需要的数据（jù），如维护成本、故（gù）障频率、燃料（liào）成本和运行路（lù）线（xiàn）等，Yellow Buses能够将这些数据与乘客数（shù）量、票价、发（fā）车（chē）频率等实时数据一起分析评估，优化公交路线和发车频（pín）率，有效的降低成本，提高服务质（zhì）量，增（zēng）加利润。

　　YellowBuses根据对公司现有的（de）历史数据进行（háng）分（fèn）析，并（bìng）在实时更新的（de）数据基础（chǔ）上（shàng）进行评估，能够（gòu）详细的掌控和管理公司旗下每一辆公交车。通过及（jí）时获职最需要的数据，如维护成本、故障（zhàng）频率、燃（rán）料成本和运行路线等，Yellow Buses能（néng）够将这些数据与乘客数量、票（piào）价、发车频率等（děng）实时数据（jù）一起分（fèn）析评估，优（yōu）化公交路线（xiàn）和发车频率，有效的降低成本，提高服务（wù）质量，增加利润。

　　七、C.H.Robinson

　　罗宾逊，北美（měi）最大的（de）第三方物流公（gōng）司，拥有全美最（zuì）大的卡车运输网络，却（què）没（méi）有（yǒu）一辆货车（chē）。它轻资产的运营，用1.5亿美元的固定资产，创（chuàng）造了114亿美元（yuán）的收入、4.5亿美元的利润。

　　它的新生始（shǐ）于1997年的（de）商（shāng）业模式变革（gé），主动放弃了（le）自有货车，建立了专门整合其他运输（shū）商的物流系统，通过系统对社会（huì）资源进行整合，从而建立（lì）的平台经济（jì）。罗宾（bīn）逊的（de）平台（tái）模式由三部分构成：1.TMS平台，用（yòng）来链（liàn）接运输商；2.“导（dǎo）航球（qiú）”Navisphere平台，用来连接客（kè）户；3.做支付的中间账户（hù），同时提供咨询服（fú）务。2012年支付服务带来大约五亿美元的净（jìng）收入，咨询服务带来了12亿美（měi）元的收入。

　　罗宾逊通（tōng）过系统的两大平台：导航球（Navisphere）和TMS平（píng）台，对（duì）接客户群和运输商，沉淀形成的大数据库可支持（chí）罗宾逊的增值服务。

客户通过（guò）导航球（qiú）(Navisphere)找车，TMS平台（tái）对接运输商，通过（guò）系（xì）统上的两大平台来（lái）实（shí）现客户（hù）与运输商（shāng）的对接，整个交易平台上沉淀下来的数（shù）据可以支持罗宾逊的金融支付业（yè）务和咨询业（yè）务。

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

　　八（bā）、FRA

　　FleetRiskAdvisors为运输（shū）行业提供（gòng）预测分（fèn）析和风险预防或补救解决方案。FRA根据历史数据和实（shí）时增量数据得出司机工（gōng）作表（biǎo）现模型和（hé）若干预（yù）测模型（xíng），能够准确的预（yù）测可通免（miǎn）的事故、员工流动（dòng）等问题。如根（gēn）据司机实时的工作表（biǎo）现波动（dòng）情况，预（yù）测司机疲劳程（chéng）度和排班安排等，为客（kè）户（hù）提供合理的解决（jué）方案以便提（tí）高司机安全系数，此外还（hái）能（néng）根据司机和（hé）机动（dòng）车的实时状况预测可能（néng）发生的风险，并（bìng）及时提供预防或补救解决方（fāng）案。

FleetRiskAdvisors通（tōng）过大数（shù）据解决方案（àn）得（dé）出（chū）司机工作表（biǎo）现模型若干预测模型（xíng），解决了事故发生率和人员流（liú）动等人（rén）事部门（mén）的问题。

　　FleetRiskAdvisors通过大（dà）数据解决方案得出司机工作表（biǎo）现模型若干预（yù）测（cè）模型，解决了事故发生率和（hé）人员（yuán）流动等人事部门的问题。