升，所以 UPS 基于城市车流大数据绘制了"连续右转环形行驶"的送货路线图，
实现高效配送。
到 2017 年旗下的每一位司机都参与该项 目 之后 ，只需让每位司机每日送货路程
都因此而缩减 l 英里 F 每年就可节省 5，000 万美元成本。 ORION 以后也将预测
恶劣天气、交通状况，并评估会造成司机送货路线上的行程放蟹的冥他变数，增
通过大数据解决方案解决 FedEx 更多的问题，提升竞争力。
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UPS
UPS 通过大数据实现配送末端最优路径的规划，同时提出尽量右转的
配送策略，实现每年节省 5 干万燃油成本，并增加 息
优化改进配送路径
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求更多个性化服努
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UPS 特苟的墓于大数据分析的 ORION 系统通过联网配货机动车的远程信息服务
系统， 实时分析车辆、包裹信息、用户喜好和送货路线数据 ，实时计算最优路线，
并且全手里直过 GPS 跟踪信息。
UPS 最著名的大数据分忻案例剧由主送货卡车不能左转。根据 ORION 系统分析:
左转会导致货车在左转道上长时间等待，木但1曾加油耗而且发生事故比例也会上
明显优化了 UPS 的运营状况 ， 不
仅通过节约大量的成本达到保护环
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境的目的，还显著提高了窑户服
务的效率和客户体验.
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每节省戚本因每辆车
每夫减少 1 英里/1.6 公里冗余行驶里程
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2013 军 CRtON 索统优化 1000 条路径
次数、经济转速区行g~晰可和jS速快短等信息，通过数据的对比曼蒂说j~力，可 以重捷的帮助驾驶员发现驾驶中的问题并改进提高.
对于冷锵i去峨的用户. Fleetboard 育专门的数据篱理系统实时陈汲l冷藏辜的
温度车门是否打开等情况. 自湖南字机.ëX咆子由陆发送警示信正ζ， 切ZfZl运
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Fleet Risk Advisors 为运输行业!;!i甘共两则分析和风险预防或补敖解决方案o FRA
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Fleet Risk Advisors 为运输行业!;!i甘共两则分析和风险预防或补敖解决方案o FRA
根据历史数据和实剧增量数据得出司机工作表现模型和若干预混肿莫型，能够准确
的预测用避免的事故、员工流动善可题.如根据司机却拍工作表现皮动情况， ?那则司机按劳程度军剧t班安排等，为客户提供合理的解决方案以便提高司机安全 系数，此外还自根据司机和机动车的实时状况跚阿能发生的风险 ， 并及时提供 预防揣卡救解决方案.
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Con-way Freight是全球货物运输和物流中的龙头企业，提供零担运输，第三
万物jJ 节日文宗货物运输等服务，范围覆盖了全美以及北美五大洲 18个国家@
但是营运过程中产生的海量非结悔化数据十分考验公司对于数据的提取速度、
分析的效率和精确度。而大数据解决方案使得Con-way Freight的高管们能够 在开会时，不管谁提出什么问题，系统总能够集成实时增量数据，相握询问和
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FI附lBmHrJ 与梅赛德斯奔驰一位是戴踹h集团旗下子公司，致力于迢迢大数据 处fli!.为物流行业窑户提供远程信患化革队管理解决方家. 车辆上的终端量过移动通信系统与 Fleetboa时的服务襟建立联系 ， 亘焕敛掘。 物流公司或军队管理者可窟接访问 GPS 以及莫制描工实日才放擂 ， 如车辆fJ顿方 向、 {字年.J~j蚊II'jfl母相装/卸货等信息.此外， 通过~I'算驾驶员急剧速、急刹正再到
处理菲结构化数据快撞得出准确的答案。 Ad-Ho c{更得公司可以定义需要监控的 配送流程，预测商业活动内部和外部因素的影响以及为CRM和营销计划提供油 费者划分。甚至可以定但到任何→立客户，实时分析i差达率和具体的货运损失
等信愚.而 Scorecarding能够将原定目标和实时表现进行对比，使Con-way
窑户群和运输商 ， 沉i定形成的大依靠量库可支蜡箩宾幽拥值l!l务.
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罗宾逊，北美最大的第三方物流公司，拥青全美最大的卡车运输网络，却没青 →两货车。 B轻资产的运言，用1.5 亿美元的固定资产，创造了 114 亿美元的 收入、 4.5 {Z美元的利润.
代物流企业在移副亘联手口大数据方面的技术应用案例，对于中国物流企业来说育着
豆要的学习和参考价值.在国外领先企业中 DHL 应用大数据加快了自身反应速度 F 分析喜户数据做糯准服务川PS 通过大数据调整了配运策略，节省了大量燃油成本;
FleetRisk
Advisors 可对车队管理做全程监控，甚至能觉察到司机的心理变化.众
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FleetRisk Advi sors 通过大数据解决方案得出司机工作表现模型
若干预测模型，解决了事故发生率相人员流动等人事部门的问题•
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§蒲葡按时递送 §巨富包禀信息
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DHL 是全球最大的速递货运公司之一。 DHL 的快运卡车特别改装成为 Smart
truck f 并装膏摩托罗拉的 XR480 RFID 阅读器，每当运输车辆装黯日卸载货
物时 r 车载计算机会将货棚上 RFID 传感器的信息上传至服务器 f 服务器会在更 新数据之后动态运算出最新最优的配送序列和路径。另一方面，在远远途中， 远程信息处理数据库会根据即时交通状况和 GPS 数据实时重新配送路径，做到
加配送效率。
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Yellow Buses 滔边对历史运营敖握和实附i兽量数据迸行分析，毒草控
掌控串口管理每个车辆的运董撒撞击 . 优倒运营路糊口发牢频率.
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根据历史数据和实剧增量数据得出司机工作表现模型和若干预混肿莫型，能够准确
的预测用避免的事故、员工流动善可题.如根据司机却拍工作表现皮动情况， ?那则司机按劳程度军剧t班安排等，为客户提供合理的解决方案以便提高司机安全 系数，此外还自根据司机和机动车的实时状况跚阿能发生的风险 ， 并及时提供 预防揣卡救解决方案.
的数据，如维护戚本、故障频率、燃料成本和运行路线等 J Yellow Buses 能够得
这些数据与乘害数量、票价、发车损率等实时数据一起元斗用啊击，优化公交路线 和发车频率 f 有边的降低成卒，提高服务质量 F 增加利润。
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C.lι Robia
箩Ã逊通过系统的两大平台:导侃球( Navisphere )和 TMS 平台，对镶
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2014 欧美物流拥或大数据应用八大宴例
(汉森世纪物流与供应链研究中心发布 2014.04.28 )
2014 年，全球物流迎来的新的变革移动E联和大数据成为推动新变革的核心引擎。
今夫的中国物流，在电子商务和亘联网经济的椎动下，物;或运言也正在从丰盯立的传
统物流管理逐步向数据化、可视化的现代物流转型。因此，全面梳理国外领先的现
、之二，切元药;每
FedEx 是世界最大的快递集团之一.联邦快递甚至可以让包裹主动传递信息.
通过灵活的感应器，诸如 SenseAware 可以实现近乎实时的反馍，包括温度、 地点和光照，使得客户在任何时间都能了解到包裹所处的位置和环境。而司机也
可在车里直接修改订单物流信思。除比以外，联邦快递正在努力推动贾加智能的 递送服务，实现在被允许的情泪下实时更新和了解客户所处的地理位置，使包裹 更快速和精确的送达害户的手中一一→~i仓何时何地。当然，可以推测 FedEx 现 在只是处于数据收集阶段 F 将来可能会根据收集到的历史数据和实时增量数据 z
F叫 ht 能够随日报回批结果全面调整和提高运营表现.
\之..!切汪胆量
Yellow Buses 星英国伯恩茅斯地区的公其交通系统运营商，隶属于巴黎大众运输
公司。公共交通系统运营商对于末数据的使用一样能够带来奇效。
Yellow Buses 根据对公司现有的历史数据进行分忻，并在实时更新的数据基础上