
大数据引领业务发展
今年以来,全路认真贯彻落实中国铁路总公司党组部署要求,大力推进货运组织改革,加强“总对总”战略合作。中铁快运股份有限公司以海尔项目为牵引,运用信息化工具,加强项目运作的可视化管理,全力构建精准化营销体系,实施精细化运输组织,为客户提供全程化物流服务,赢得了良好的市场口碑。
物流项目运作中,运输方案是灵魂,信息传递是血液。为加强信息化管理,提升项目运作效率,中铁快运公司信息团队深入现场,广泛调研,全面收集项目信息,从订单管理、在途监控、增值服务等方面入手,自主建设了中铁快运订单管理平台,实施全程物流信息监控,全面升级95572客服平台,同时又启动了铁路物流总包项目管理信息平台的建设工作,努力为中铁快运公司“总对总”项目的持续高效运作提供技术支撑。
全面集成客户订单管理。为提高客户物流需求的响应速度和闭环管理水平,公司信息团队组织设计并研发了中铁快运公司订单管理平台,通过系统配置和数据对接,将不同行业和不同客户的物流需求自动转换为物流作业指令,进一步加强物流需求的源头管理,提升物流组织效率。目前,该平台已成功对接海尔、达能和中石化易捷等项目。
加强货物在途信息管理。中铁快运公司积极推进与铁路总公司运输信息集成平台的信息对接工作,同时运用微信和APP等移动互联应用采集货物在途信息,实现货物制票、装车、中转、到达、配送、交付全环节的信息采集。公司调度和客服部门可以对货物的在途状态进行实时盯控,准确、快速掌握货物异常信息,及时下达调度命令,解决问题,最大限度地保障货物安全、准时交付,为客户提供信息追踪服务。
海尔项目是“总对总”战略实施以来非常受瞩目的项目之一。中铁快运公司作为项目经营主体单位,坚持为客户创造价值,持续关注客户需求,完善客户体验。公司通过优化作业流程、整合升级系统功能,满足了海尔集团“汇总结算、签单返回、在途盯控、信息反馈”等诸多个性化需求,在提高海尔集团供应链管理水平上发挥了积极作用,加深了海尔集团对铁路企业物流操作能力和服务能力的认识,极大地提升了铁路企业的物流市场竞争力。截至10月10日,海尔项目开行特需班列36列,共计运输货物27666吨。在前期合作的基础上,近期,海尔集团又与中铁快运公司达成了青岛工厂至全国54个方向的发货合作意向,海尔集团决定由目前的青岛和合肥2个基地合作,扩展到青岛、合肥、武汉、重庆、佛山、郑州和遵义7个基地的合作。海尔项目的成功运作,在家电行业内迅速树立了铁路物流品牌。继海尔集团之后,格力集团、美的集团相继与中铁快运公司达成合作意向。
为了适应不断增加的项目运作需求,公司以海尔项目为基础,组织信息团队设计了铁路物流总包项目管理信息平台,以求打造集“总对总”项目营销管理、项目订单管理、物流信息采集和作业监控预警、项目财收结算和信息增值服务等功能于一体的综合信息管理平台。未来,该平台还将结合大数据技术,加强物流运作的效率和效益分析,为持续优化“总对总”项目运作模式,扩大项目收益提供有力的信息支撑。
中铁快运公司在推进“总对总”项目运作中,不断加强信息理念和技术创新,努力提升信息化应用水平,逐渐走出了利用信息技术引领业务发展的新路,为建设现代化物流企业提供了核心驱动力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10