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例如，亚马逊的配送中心已经配备了自动化设备，该自动化设备使用少量的橙色kiva机器人从货架上抓取物品。如果您居住在距亚马逊中心分钟之内的地方，亚马逊还有自动可以为您运送物品。uber和其他公司已经在进行自动驾驶汽车的试运行，不难整个供应链可以自动化，从装卸，驾驶到终交付。也许人类仍然会参与到城市地区的后一英里运送中。使用自行车或踏板车在繁忙的城市街道上穿行，而郊区将有自动驾驶卡车或运送。大数据正在改变物流的本质，我们正处于风口浪尖。物流中的大数据可用于减少后一英里交付过程中的低下，提高供应链的透明度，优化交付，保护易腐货物以及使整个供应链自动化。物流公司正在努力做出更多以数据为依据的决策。
深圳到克孜勒苏物流专线、整车物流公司、无需中转有着一支在运输行业多年经验、作熟练的团队，善于处理各类事，是和谐物流的促进者。
为什么物流公司对优化如此感兴趣？原因有两个：它可以帮助他们节并避免发货。在管理交付系统或供应链时，您必须在过度使用资源和车辆与使用车辆不足之间划清界限。如果您在一条运输路线上投入了过多的车辆和资源，那么您所花费的钱就会超出您的预算，而且在其他地方资源可能不够。但是，如果您了某个特定路线或交付所需的车辆数量，则有使客户发货或者到货的。这会对您的客户关系和形象产生。优化的挑战方面，有效分源所涉及的因素也在不断变化。例如：燃油成本可以改变、高速公路和道路可以暂时关闭，也可能新建、由于维修或新购置，您使用的车辆数量可能会发生变化、季节性和即时性天气状况不断变化.....大数据和预测分析为物流公司提供了克服这些障碍所需的额外优势。
这种方法虽然可以地查出串货商品，但基本到了销售区域才会发现，这就需要额外的时间、运力、人工成本进行处理，这种事后处理的方式费时费力，损失难以挽回。如果卖场不能提供对接，可能终难以发现这个问题。因此，立白和中交兴路的团队共同开始研究如何在事前有的方法解决串货难题。据了解，合作之初，双方主要通过车辆驶入和驶出预提醒来防范和识别串货。随着双方深入讨论沟通，开发出“轨迹偏航预”产品。该产品集车辆位置、离线、和轨迹四合一，客户通过经验，绘制出从a点到b点的线路规划区域，若偏离该区域，则会触发后台预，提示串货，让企业有可能在时间进行人工-；另一方面，客户还可以利用行业认知。
已经有了的客户基础和数据积累，可以说我们手里已经捏着一张b端客户需求的牌，去匹配前面的c端灵工，这是二者的不同之处。”郭伟分析。但不论何种模式，对于灵活用工平台来说，一体化与纵深化的大趋势是不会改变的。“做hrsaas产品的时候，你会发现它表面上是tob的，但终它的细分模块是要落实到每一个人身上，不管是社保薪酬还是人事管理等等，后都会和toc有关。我们想，b与c是分不开的。”郭伟顿了顿，继续说：“经过这几年的沉淀，我们觉得还是有把人力资源的全流程打通，人力资源的全流程是从招聘开始，如果我们一直不碰招聘的话，其实于我们只为客户提供了一半的。”随着数字时代的来临，各行业企业都面临转型升级。
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