物流公司组织架构图_物流公司组织架构图以及各部门职责

  伴随着我国制造业、商贸业的迅速发展,与之配套的物流服务水平较之以往有了大幅提高,但同时制造商、贸易商也提出了更高的要求,特别是疫情下对物流可视化的需求也由可选项变成了必需项。本文旨在说明通过BI技术的应用促进物流企业的数字化转型。

物流公司组织架构图_物流公司组织架构图以及各部门职责

01、物流行业数字化现状

  依托于互联网技术的赋能发展,大量物流企业正通过传感设备的接入来获取更多所需数据,同时诸多操作性业务系统如WMS、TMS等的建设也产生大量的业务数据。这些数据为优化供应链服务体系,提高业务流转效率提供了数据基础。但物流涉及环节众多,加之业务多采用层层分包的形式,各业务环节往往信息不透明、数据不互通,不利于数字化升级。

  当前绝大多数物流企业数字化建设仅限于操作性业务系统的建设,主要解决数据记录、电子单证、财务结算等问题,IT人员疲于取数和处理数据,业务人员也苦于数据报表等重复性工作,难以对公司管理层面进行深层次分析——即便是一些行业top企业也仍存在数据孤岛,缺少对物流全流程的可视化监控和分析。

  图1 物流企业数据应用痛点

02、帆软物流行业破解之道

  基于物流行业数据现状,帆软提供了面向物流企业的整套解决方案,帮助企业快速搭建起数据分析平台,并提供经营决策、运营分析、财务分析、成本分析等多场景数据分析体系。

  图2 帆软解决方案架构

  要实现物流数据的端到端可视,首先要解决的就是数据的互联互通。从业务层面上看,在整个物流链中,涉及供应商众多,数据复杂,每个供应商的数据系统、数据体系各不相同,数据整合有一定难度,但现在已有不少供应商愿意同上下游开放共享数据,共同发挥数据价值。从技术层面上看,通过搭建数据集成平台,对接各供应商ERP、TMS、WMS等系统,打通数据壁垒,对数据进行集中采集和监控难度并不大。

  基于数据的互联互通,进一步就是沉淀物流数据分析经验,降低对人的依赖:例如在仓库利用监控、订单毛利分析、在途货物跟踪等场景下,用户不再需要做过多的数据处理工作,便可直接查看数据分析结果,帮助用户快速找到供应链中存在的问题,自动预警,从而提升管理效率。

03、典型场景应用

1、物流控制塔

  物流控制塔以供应链为核心,提供从采购订单到库存仓储再到物流执行情况的一体化方案,实现全程可视化、精细化管理。

面临问题:

  各版块独立管理导致难以对供应链整体情况做监控,缺乏面向领导管理决策的数据应用,往往需要定期由各部门汇总数据制作PPT汇报才能了解到业务情况,管理时效性较差。而订单、仓储、通关、物流等板块系统中分析性内容也较少,需要人工进行数据的处理分析,效率较低。

解决方案:

  物流控制塔首页面向企业高层领导,宏观展示企业当前供应链整体情况,包含采购订单、库存产品、物流订单、在途跟踪、通关状态等内容。便于领导实时查看最新数据,发现异常情况提前处理,同时每一主题模块都可进行专题分析:如在运输状态分析中,除了跟踪在途车辆实时位置,及时了解车辆动态外,还可针对运输状态异常、派送及签收异常的订单进行监控,按照线路的角度考察准时率达标情况,从而找出当前服务的薄弱点,针对性改善。

  图3 物流控制塔-领导驾驶舱

2、毛利分析

面临问题:

  毛利率在物流中是非常核心的一项分析指标。随着行业毛利率不断下降,企业如何通过毛利率指标的分析来达到精细化管理的目标?当前公司管理者往往只能看到公司整体的毛利情况,无法定位到更深层次毛利异常情况及原因。

解决方案:

  数据层面从最细颗粒的订单维度进行处理核算,分析思路按照总公司-分公司-大客户-线路的层次进行细化分析,以数据穿透和联动的形式辅助管理者发现问题,做出决策。

  从总公司角度分析各子公司收入及毛利指标,定位毛利异常子公司,对症下药。定位到某子公司毛利后,联动分析该公司各月收入及毛利趋势,发现毛利逐月下降,且某月份毛利最低。针对该公司该月份收入毛利情况分析大客户毛利,定位到某大客户毛利率大幅下降,再针对该大客户分析不同目的地的订单中的毛利情况,发现几个目的地的毛利明显低于其他线路。最终定位到具体线路的异常情况,针对性改善。

  未来,帆软还将继续关注物流行业的发展动态,通过结合市场发展与用户的实际需求,开拓物流行业降本增效之道!

  私信帆软君回复:物流,可获取更多完整解决方案。

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