很多人認(rèn)為配送就是送貨，但是隨著物流業(yè)的逐步發(fā)展和各種形式的出現(xiàn)，與傳統(tǒng)的銷售型配送相比，配送是從物流基地到用戶的一種特殊的配送形式。物流配送不是簡(jiǎn)單的將貨物運(yùn)輸或交付到某個(gè)地方，而是從用戶的訂單到倉(cāng)庫(kù)配送、車輛調(diào)度、運(yùn)輸安排以及最終交付給用戶的閉環(huán)物流配送運(yùn)作活動(dòng)。

配送在整個(gè)物流過(guò)程中極其重要。它不僅僅是運(yùn)輸、配送和交付，而是根據(jù)用戶要求選擇、加工、包裝、分割和組裝貨物，并按時(shí)交付到指定地點(diǎn)。除了上面提到的各種“運(yùn)輸”和“交付”之外，交付過(guò)程還包括確認(rèn)貨物、分類、挑選、分發(fā)和裝載的工作。我們常說(shuō)的配送只是物流配送供應(yīng)鏈中運(yùn)輸活動(dòng)的一小部分，可以稱之為“二次配送”、“支線配送”和“末端配送”。 物流配送管理:提高運(yùn)輸效率的秘訣是什么？

那么，要做好物流配送管理工作，提高企業(yè)配送效率，可考慮以下三點(diǎn)：

一、利用先進(jìn)技術(shù)。企業(yè)應(yīng)選擇更為先進(jìn)的管理系統(tǒng)，可以讓我們的工作更高效。比如運(yùn)輸管理系統(tǒng)（TMS）主要管理貨物在運(yùn)輸過(guò)程中協(xié)調(diào)和監(jiān)控；訂單管理系統(tǒng)主要指能快速處理用戶訂單的能力。目前市面上有很多此類型的管理系統(tǒng)，他們功能不一、側(cè)重點(diǎn)不同。所以，首先我們應(yīng)該明確自己需要解決什么問(wèn)題，才能找到最適合自己的管理系統(tǒng)。因每個(gè)公司的業(yè)務(wù)模式不同，很多通用版的物流配送系統(tǒng)并不能完全符合自身，使用過(guò)后反而事倍功半。星河微運(yùn)，基于大數(shù)據(jù)與信息化，解決三方運(yùn)輸業(yè)務(wù)層層分包信息斷層問(wèn)題。著重搭建貨物從發(fā)貨點(diǎn)、分撥中心、中轉(zhuǎn)站、至收貨點(diǎn)的分段管理機(jī)制,對(duì)物流作業(yè)進(jìn)行全程可視化時(shí)時(shí)智能追蹤，減輕團(tuán)隊(duì)壓力,實(shí)現(xiàn)降本增效。。

物流配送管理：提高運(yùn)輸效率有哪些秘訣？

二、連接所有相關(guān)人員。大量的自動(dòng)化數(shù)據(jù)跟蹤將極大地提高物流和運(yùn)輸效率，但是除了數(shù)據(jù)收集和跟蹤之外，連接操作這些系統(tǒng)和設(shè)備的人員的工作會(huì)更加有效。因此，業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)必須充分聯(lián)系倉(cāng)庫(kù)人員、調(diào)度員、司機(jī)、消費(fèi)者和其他管理人員。在 物流運(yùn)輸 過(guò)程中，信息實(shí)時(shí)變化，最快的響應(yīng)能力在一定程度上說(shuō)明了運(yùn)輸效率。如果在發(fā)貨過(guò)程中出現(xiàn)特殊情況，如用戶下單后倉(cāng)庫(kù)缺貨，如果此時(shí)倉(cāng)庫(kù)人員和司機(jī)沒(méi)有及時(shí)聯(lián)系，司機(jī)會(huì)白跑或者用戶對(duì)發(fā)貨不滿意，或者用戶的臨時(shí)退款和替換將無(wú)形中消耗公司資源并降低運(yùn)輸效率。

三、大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)和系統(tǒng)算法密切相關(guān)。系統(tǒng)將我們配送過(guò)程中的每個(gè)信息節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)在后端數(shù)據(jù)庫(kù)中，便于人員管理、監(jiān)控和分析。企業(yè)經(jīng)理可以提前預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化并調(diào)整業(yè)務(wù)方向。大數(shù)據(jù)的作用不可低估。一方面，它將用戶聯(lián)系起來(lái)，以更好地滿足用戶的多樣化需求，增強(qiáng)交付服務(wù)體驗(yàn)，從而促進(jìn)業(yè)務(wù)改進(jìn)；另一方面，它將供應(yīng)商聯(lián)系起來(lái)，對(duì)供應(yīng)鏈物流進(jìn)行深度優(yōu)化。管理水平和運(yùn)營(yíng)效率。大數(shù)據(jù)分析可以專門幫助公司實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、協(xié)助決策或最終決定戰(zhàn)略方向。例如，根據(jù)用戶大數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測(cè)核心城市各地區(qū)主流單體產(chǎn)品的銷售需求，并提前在各站點(diǎn)進(jìn)行預(yù)發(fā)貨等措施。星河微運(yùn)的“星河數(shù)據(jù)云”利用星河私有數(shù)據(jù)庫(kù)信息，基于人工智能核心算法技術(shù)，進(jìn)行信息共享整合、運(yùn)輸方向整合、車貨匹配數(shù)據(jù)、物流咨詢數(shù)據(jù)、物流人才崗位數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)信息時(shí)時(shí)共享，一手掌握整個(gè)物流行業(yè)市場(chǎng)行情。