隨著新冠疫情席卷全球，并在世界各地造成出行封鎖，很多人認為全球的消費需求將會下降。但眾所周知的是，新冠疫情最終增強了公眾對商品的需求，因為人們雖然減少了在旅行和外出就餐等方面的支出，但更多地進行網上購物。家居裝修、家庭辦公、健身器材等物品的銷售額都大幅上升。
盡管可以增加產量以滿足需求，但由于世界部分地區仍處于不同的停工狀態，采購零件或原材料逐漸變得更加困難。運輸延誤、港口臨時關閉、集裝箱短缺、勞動力缺乏，所有這些都破壞了在世界各地運送物品的錯綜復雜的供應鏈，沒有哪個行業領域能逃脫這場危機，甚至食物供應有時也會變得緊張。在一些時期內，消費品的供應不穩定。芯片短缺導致多個行業發生劇變，尤其是汽車行業，由于缺乏芯片，世界各地的汽車生產線不得不關閉數周的時間或中斷生產。
這場疫情為一場完美風暴創造了條件，也摧毀了世界供應鏈中所有的效率。當全球的分銷系統恢復到以前水平并將再次平穩運行時，它們將是精確協作、協調和溝通的縮影。過去兩年的供應鏈中斷帶來了一些寶貴的經驗和教訓，并為人們贏得了一些時間來反思產品的生產方式以及一些內包和外包要求。
數據分析在物流中是必不可少的
如今，數據正在推動經濟發展并顛覆企業的運營方式。物流中的數據分析是正在經歷廣泛采用和利用的領域之一。供應鏈的復雜結構使物流成為一個完美的用例。大量信息可以從鏈條上的眾多內部和外部來源和接觸點中提取，即傳統的操作系統、集成在車輛中的傳感器、物聯網設備、供應商、合作伙伴和客戶。來自數據的寶貴見解，將提高效率并優化業務。
以更低的成本更快地交付
有些物流公司每天要管理數百甚至數千輛汽車，需要確定最佳行駛路線以最大程度地降低燃料或能源成本，并且同時確保按時交付是一個令人頭疼的問題。數據分析一直在簡化路線優化，也就是使用路線系統確定最具成本效益的路線的過程。從貨運信息、車輛容量、假期、道路質量、交通密度、犯罪熱點、天氣條件中收集大量數據，可用于計算車隊最有效的路線和停靠順序或確定最合適的運輸方式(飛機、卡車、火車或輪船)用于長途路線，以及優化供應鏈流動的連接點。
借助實時路由解決方案，可以收集和分析動態數據以控制交付路線。托運人、司機和收件人可以響應實時事件并規劃補救方案。路由智能平衡天氣變化、交通擁堵和每個目的地的訪問與有關接收器的可用性和位置的信息，指導司機安全到達下一個最佳交付點，以避免不成功的交付嘗試。
路線優化系統不僅有助于降低燃料和能源成本、加班費和規劃時間，還可以提高準時到達率和車隊利用率。該系統可以提高客戶滿意度。
人工智能技術也正在應用在智能交通、路線和需求規劃的預測分析系統。分析來自供應鏈的大數據，以識別有助于洞察供應鏈每個環節的模式。
更智能的倉庫
倉庫不僅僅有存儲和處理貨物的作用。智能倉庫系統利用各種互聯技術形成一個生態系統，自動跟蹤貨物在何處接收、識別、分類、組織和準備裝運。更智能的倉庫使從供應商到客戶的整個操作實現了自動化。數據分析與自動化、物聯網和人工智能相結合，為企業提供倉庫運營的整體鳥瞰圖，并傳遞與企業和貨物交付相關的績效信息。智能倉庫提高了生產力、效率和準確性，同時提供了更多的靈活性和能力。
物流公司可以從傳感器收集大量信息，以幫助跟蹤包裹的移動，并檢測叉車路線中的異常情況。溫度和濕度水平的監測將幫助企業規劃最有效的路線以減少易腐爛商品的浪費。對庫存管理的洞察力揭示了倉庫的哪些部分是最繁忙的，即哪些產品需求量很大，以及應將季節性產品存儲在哪里，并最大限度地充分利用占地面積。
此外，物流公司可以根據客戶需求和購買行為的歷史和實時數據控制每個倉庫的庫存。這其中可能有用的一個示例是在某個區域內訂購流行產品的時候。離該地區最近的倉庫擁有更高的特定產品庫存以滿足需求。數據相關技術還使物流公司能夠優化倉庫的數量、位置和容量，以最大限度地減少資本投資，并確保更有效的倉庫管理。
更精準的規劃
在過去幾年，物流行業受益于預測分析的進步。其分析算法根據歷史數據預測未來行為，通過預測分析以預測供需。企業可以就庫存計劃、運輸、勞動力和產能要求做出更明智的決策。物流運營商可以生成有關客戶偏好的報告、預測需求并相應地分配勞動力和資源。更準確地預測機器故障將使維護站點更容易。機器維修或維護可以在需要發生之前考慮在內。提前發現這些問題，可以最大限度地延長設備正常運行時間，減少延誤并合理化運營成本。
實現物流數字化轉型，共創美好未來
全球供應鏈需要精益求精，運作順暢。盡管新冠疫情暴露了其實施數字化轉型的一些脆弱性，但有可能幫助物流公司將運營提升到另一個水平，從而提高效率、增強客戶體驗以及更好地為應對突發事件做好準備。利用現有數據是成功的關鍵，因為人們正在通過數字化方式實現更美好的未來。
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