物流领域正大力运用大数据技术，欧美国家的物流公司已经实现了不少成功的应用。国内从业者若想探究大数据在物流中的价值，可以参考这些成功案例。
DHL精准服务
DHL利用大数据技术提升反应效率。它通过收集末端运营数据，实现了全程的监控和最优路径的安排，精确到每一个运营环节。而且，使用特定手机应用的客户可以实时更新自己的位置，配送人员据此获取信息，有效避免了配送失误，确保了服务的精准性。
UPS节省成本
UPS运用大数据优化配送方案。通过这种方式，它成功规划了配送的最后一公里最优路线，并推行了优先右转的指引。这一措施成效显著，每年可节省燃油费用达五千万元，并且能额外配送三十五万件包裹，有效提升了公司的经济效益。
远程信息处理
运送过程中，数据库会依据实时交通情况和GPS信息，对配送路线进行即时调整。这样做能确保取货和交付的精确度，能够灵活处理突发订单，还能向顾客提供准确的取货时间，从而提升了配送的准确性和效率。
联邦快递智能递送
联邦快递着力发展更加智能化的配送服务。一旦条件允许，它便能够即时掌握并更新客户的实时位置信息。这样，包裹便不再受时间和地点的限制，能够更快更准确地递送到客户手中，从而提高了客户的收件满意度。
物流数据整合应用
物流公司或车队负责人能够直接查看GPS等实时信息，包括车辆的行驶路径等细节。Ad-Hoc功能让企业能够自行设定配送过程的监控，预估商业活动受到的内外部影响，同时为CRM和营销策略提供客户细分，便于深入数据分析。
公交系统大数据应用
公交公司运用大数据技术同样能收获显著成效。YellowBuses 通过对过往数据和即时信息的分析，能够精确掌握并管理其所有公交车辆，有效提升了运营管理的能力。
罗宾逊平台优势
客户利用导航球寻车，TMS平台与运输商进行连接，确保客户与运输商之间的有效沟通。平台上积累的数据资源，为罗宾逊的金融支付及咨询服务提供了支持，进而扩大了公司的业务领域。
FRA 精准预测
FRA运用历史数据和实时增量信息，构建了司机工作表现和预测模型。此模型能精确预判可能避免的事故和员工流动等问题。这对车队管理来说，有助于降低风险，同时提升运营的安全性。
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