物流行业数据分析报告4篇
1）综合电商物流类：菜鸟网络、京东物流、苏宁物流、安迅物流等；2）数字物流服务类：货运宝、风火递等；
3）仓储物流类：派迅智能、海柔创新、Syrius炬星、大健云仓、酷仓宝、发网、闪电仓等；
4）物流供应链类：日日顺、安能物流等；
5）最后一公里类：丰巢、菜鸟驿站、妈妈驿站、近邻宝等；
6）货运O2O类：快狗打车、货拉拉、滴滴货运等；
7）第三方快递类：顺丰、申通快递、极兔速递、中通快递、韵达等；
8）即时物流类：达达快送、美团配送、蜂鸟配送、宅急送、驹马物流、帮啦跑腿等；
9）跨境物流类：运去哪、递四方、纵腾集团、递一物流、跨境好运、佳成国际、飞盒跨境等；
从图谱可以看出，数字物流科技现在已经成为行业热点，会不断衍生出新的商业模式
目前的先进数字科技将推动六种新的商业模式的产生。
拉物流行业数据
从物流总费用情况来看，中国物流费用总额持续增长。2022年社会物流总费用万亿元，同比增长。社会物流总费用与GDP的比率为，比上年提高个百分点;各年份物流费用增速均超出物流总额增速。从结构看，运输费用万亿元，增长;保管费用万亿元，增长;管理费用万亿元，增长。
拉物流行业数据
运输起着消除物流生产地与消费地之间空间错位的作用，运输在物流中通常占有大量成本，并且难以控制，给企业带来了不小的风险，如何更好的改善运输状况，是物流企业中考虑最多的问题。建立智能交通系统，通过 GPS与 GIS等先进的物流信息技术，对整个运输情况进行跟踪处理，防止运输过程中可能遇到的各种问题。同时通过GPS通信导航，可以为车辆提供及时的路面信息与道路状况，为其选择最佳路线与实时导航，也可以对公司内部所有车辆的运营数据，如GPS定位跟踪数据、车辆的行驶时间、行驶距离、完成的吨公里数进行分析，以其发现内在的规律，从而更有效地进行企业的物流运输规划。
拉物流行业数据
在发货阶段，发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货设计阶段的基础。分拣机的格口不可能无限增加。
因此，设计中应考虑波次问题，以便控制格口数量。
有些物流中心的发货区设计很小，站台停车位很少，给发货造成很大困难。集货区的大小与发货波次有关。很多小的物流中心，每天只安排一次发货，其发货区就要大一些。
对一个大型的物流中心来说，一般要按照多个大波次组织发货，每个大波次还有若干小波次，由此可以大幅度降低对集货区的需求。这在设计中是要注意的，随着大家对物流认识越来越深刻，发货装车环节越来越受到重视。因此，设计中也要与时俱进，考虑自动化系统对发货区的影响。
拉物流行业数据
该工具主要是以亿信华辰的指标管理平台和大数据实时分析平台两种产品为主搭建的仓储信息大数据平台。下面小亿以亿信华辰为某国家级研究所搭建的物流中心仓储信息大数据平台为例为大家讲解。
为建立物流中心仓储信息大数据平台，承载运营管理过程中需要收集、统计的仓储数据，支持仓储管理人员的日常工作，提升数据应用价值，该研究所18年下半年开始着手搭建仓储管理系统。平台建设充分考虑业务需求，满足灵活的数据查询及分析需求，用户可针对系统内的指标、维度进行项目信息查询。完善仓储管理信息化系统，突出效率管理、时间管理和流程运行管理，针对物流过程和物流数据实现钻取、穿透分析，建立物流中心仓储信息的数据分析体系。
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智能优化运力
智能化自有资产(集装箱、船舶、货车、货机以及火车等)，为物流生态系统提供物联网增值服务，并从根本上优化运力规划和管理能力。社交电商、直播电商、定制化小批量生产、全渠道发展、黑天鹅事件等等因素，导致物流供应链变得越来越复杂和分散,为应对种种挑战，物流供应链的可视化、可控性及可预测性便变得越来越重要，而这些的背后都需要物流数字化的支撑，数据是物流技术变革的核心。新技术的应用，带来了运作模式、思想观念上的颠覆，同时也带来了新的机会。
结语
未来，将有越来越多的物流企业大范围地应用感应器、区块链、5G等技术来采集及传输物流数据，在核心关键数据维度上协商出统一的数据标准及接口标准，整合多货主、多承运方的数据，最终应用大数据、人工智能等技术来深掘数据所隐藏的商业价值。
