物流业是融合运输、仓储等产业的复合型服务业，加快发展现代物流业，对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。
随着我国信息智能产业的快速演进，物流业正在经历由机械化向自动化、智能化的转型升级。发展现代化的智慧物流产业，不仅可有效提升作业效率、降低物流成本，还可帮助物流系统建立智能化的分析决策与操作执行能力，推动双碳目标，优化社会资源。
物流数据可视化依托数字孪生及大数据智能挖掘分析技术，为物流业提供精细化、标准化、全息映射、透明可视的智慧监控决策场景。
其设计通过对物流的综合数据、订单数据、运输数据、仓储数据以及物流园数据进行监测智能分析，对物流行业进行深入洞察，对收入、订单、货量、仓储管理、运输等场景进行真切感知和数字表述，实现了多样化的场景孪生，辅助企业进行智能化管理和决策。
01、综合数据
针对物流企业的整体数据（总运单数、总收入、客户数、运输量等）、近三年的业绩和货运量数据统计、企业的整体费用支出、运输方式等数据进行综合数据可视化分析
02、订单数据
针对物流企业的订单数据（各个仓库的订单数据）、当日的订单量监测、近几年订单量、订单完成效率、异常订单处理、本年度的订单统计以及订单城市排行等数据进行可视化分析
03、运输数据
针对企业的整体运输情况（运输量、各个方式运输量以及到货准确率）、运输时效、大区配送时长、车辆出勤天数、本年度的运输成本及运输量、在途运输情况统计、超时时长分析以及最新物流跟踪等数据进行分析
04、仓储数据
企业共有三个仓库（北京、上海以及成都），以北京仓库数据为例，对仓库的实时存储数据、整体存储数据、仓库设备渗透率、库龄分布、本年度的库存以及仓库使用情况统计、仓库每个区的存储量占比、库存整体设备情况以及设备报警等数据进行可视化分析
05、物流园
针对物流园的车辆情况以及人流情况进行数据可视化分析
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