运输作业过程阶段性拆解运输作业过程阶段性拆解
1、运输前，重点工作包括对运力资源的管理、对运输任务的规划、作业前的各事项协调准备、现场装卸车的交接，而这个阶段的侧重点可以归纳为“资源准备、装卸“；
2、运输中，重点工作包括对车辆出入站的管理（不同交通工具管理模式不同）、对交通工具在途的监控管理、对交通载体的时效控制、对危险驾驶行为的预警和及时干预，这个阶段的侧重点可以概括为“过
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运输作业过程阶段性拆解
运输作业过程阶段性拆解
1、运输前，重点工作包括对运力资源的管理、对运输任务的规划、作业前的各事项协调准备、现场装卸车的交接，而这个阶段的侧重点可以归纳为“资源准备、装卸“；
2、运输中，重点工作包括对车辆出入站的管理（不同交通工具管理模式不同）、对交通工具在途的监控管理、对交通载体的时效控制、对危险驾驶行为的预警和及时干预，这个阶段的侧重点可以概括为“过程透明、及时纠偏”；
3、运输后，重点工作包括对车队或车辆的合理考核、对运输任务的计费结算、对各类重点环节的数据收集及有效分析，这个阶段的工作就是收集运输过程的相关数据，包括作业数据、计费数据、车辆及司机状态数据等，再通过分析加工能产生四大类参考数据
物流运输过程中信息是实时变动的
连接一切相关人员
大量的自动化数据跟踪将会大大提高我们的物流运输效率，但除了数据的采集跟踪以外，连接好操作这些系统和设备的人员，工作才能更有效。所以，业务设计中必须充分连接仓库人员、调度、司机、门店/消费者以及其他管理人员。
物流运输过程中信息是实时变动的，快的反应能力一定程度上说明了运输效率。如果在配送过程中发生特殊情况，如用户下单后仓库无货，如果这时仓库人员与司机未及时对接，会出现司机白跑或用户未收到货而不满意等现象。或者用户临时退单、换货都在无形中消耗企业资源，减少运输效率。
大数据分析和系统算法息息
大数据分析
大数据和系统算法息息相关，我们在配送过程中的每一个信息节点都会被系统存入后台数据库，便于人员管理、监控和分析，企业管理人员可提前预知数据变化，调整业务方向。
大数据的作用不可小觑，它一方面连接用户，通过更好得满足用户多样化需求，提升配送服务体验，从而促进业务提升；另一方面连接供货方，使供应链物流深度优化，提升管理水平和运营效率。
大数据分析具体可帮助企业实现业务数据分析、辅助决策或终决定战略方向，如：根据用户大数据分析，能预测核心城市各片区的主品的需求，提前在各站点进行预先发货等措施。
人生处处是陷阱,做生意的更是要处处小心
众所周知，物流市场人员混杂，存在着各种各样的人，同时也会存在着各种陷阱，这些物流行业的坑，不止发货的货主踩过，很多货车司机也踩过，还有不少物流公司负责人也踩过。有句话说，人生处处是陷阱，做生意的更是要处处小心。在这个纷繁复杂的社会，你不多留下心，可能就会中招了。近日，在物流行业发生了一件新鲜事，有个发货的货主在物流运输过程中遭遇。这种事情每年都会发生，在城市更不少见。
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