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大數據分析和系統算法息息

大數據分析 大數據和系統算法息息相關，我們在配送過程中的每一個信息節點都會被系統存入后臺數據庫，便于人員管理、監控和分析，企業管理人員可提前預知數據變化，調整業務方向。 大數據的作用不可小覷，它一方面連接用戶，通過更好得滿足用戶多樣化需求，提升配送服務體驗，從而促進業務提升；另一方面連接供貨方，使供應鏈物流深度優化，提升管理水平和運營效率。 大數據分析具體可幫助企業實現業務數據分析、輔助決策或終決定戰略方向，如：根據用戶大數據分析，能預測核心城市各片區的主品的銷量需求，提前在各站點進行預先發貨等措施。

現場儲備在實物配送中的應用

現場儲備 在實物配送中，尤其是那些產品品種有限、或產品具有高度季節性的制造商（例如農產品供應商）偏好現場儲備。 這樣，在季節銷售的旺期即將到來之前，就能把各種存貨堆放到接近關鍵顧客的各種市場中去。 配送分類 提供配送分類服務的倉庫可以為制造商、批發商或零售商所利用，按照對顧客提貨的預期，對產品進行組合儲備。 配送分類倉庫可以使顧客減少其必須打交道的供應商數目。此外，配送分類倉庫還可以對產品進行結合以形成更大的裝運批量，降低運輸成本。

對于自營物流,企業仍然應該審慎對待

對于自營物流，企業仍然應該審慎對待因為 自營物流需要大量的資金購買物流設備，建設物流倉庫和構建物流網絡，這不僅會分散企業的資金，影響核心能力的構建，而且這些資金一般占用率較高，并且投資回收期較長，因此對于缺乏資金的企業尤其是中小型企業，自營物流的投資必然造成其沉重的財務負擔。 此外，對于中小企業而言，由于自身物流需求的有限性，為了謀求規模經濟，需要向市場提供物流服務，這必然給企業帶來一定的市場風險。