(1) 지능형 창고 관리 시스템 이 시스템은 보관, 체크 아웃, 체크 인 실시간 및 과거 데이터를 통합하여 데이터 웨어하우스를 형성하고 온라인 분석 처리 및 데이터 마이닝을 위한 애플리케이션 환경을 만듭니다 이를 통해 물류 기업은 고객의 요구에 더 빠르게 응답하고, 화물의 출고를 동적으로 관리하고, 재고 회전을 가속화하고, 재고를 줄이고, 재정적 효과를 높일 수 있습니다. (2) 지능형 운송 시스템 이것은 정보 기술, 통신 기술, 포지셔닝 기술을 적용하여 운송 효율을 높이고, 안전성을 높이며, 적시에 배달을 보장하는 물류 기술 혁명이다. 그것은 지리 정보 시스템과 무선 주파수 기술에 의존하여 전체 운송 과정을 추적하고 관리하며, 관리 센터에 도중에 차량과 화물에 대한 기본 데이터를 수집하고, 길을 따라 교통과 도로 정보를 제공하고, 최적의 노선과 실시간 탐색 정보를 제공하고, 공급자와 수취인에게 화물의 예상 도착 시간과 화물 상태에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 하면 화물이 전면적이고 정확하며 제때에 고객에게 인도될 수 있도록 보장할 수 있다. (3) 맞춤형 분석 비즈니스 인텔리전스 시스템은 기업이 해결해야 할 문제에 따라 해당 분석 주제와 지표를 구축하고 비즈니스 시스템의 기본 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하고 사전 설정된 비즈니스 모델에 따라 분석 및 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 분석 결과가 직관적이고 생동적이다. 의사 결정자는 작업에 액세스하기만 하면 비즈니스 인텔리전스 강력한 분석 도구에서 필요한 의사 결정 정보를 얻을 수 있습니다. 물류 기업에서는 비즈니스 인텔리전스를 통해 재고, 구매 및 재무를 개인화할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 구현을 위해 고려해야 할 문제 제 3 자 물류 기업이 비즈니스 인텔리전스를 이용한 관리 및 의사 결정의 전망은 매력적이지만, 비즈니스 인텔리전스의 구현은 단번에 이루어지지 않을 것이며, 그 발전과 개선은 시간이 걸릴 것이며, 그 중 일부는 더 많은 논의와 연구가 필요합니다. (1) 데이터 과부하 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 전문가들은 2006 년경 디지털 데이터의 합계가 아날로그 데이터의 양을 초과할 것으로 전망하고 있습니다. 과부하된 데이터를 관리하고, 정보와 정보로 변환하고, 이러한 방대한 데이터를 설명, 통합, 활용 및 분석하여 데이터가 풍부하고 정보가 부족한 상황에 빠지지 않도록 하는 것은 생각할 만한 문제입니다. (2) 정보 * * * 비즈니스 인텔리전스를 즐기고 통제하려면 정보 민주주의가 필요하며, 기업 내부 및 외부의 관련 기업은 * * * 효과적인 정보를 즐기고 사용할 수 있습니다. 비즈니스 운영이 비용을 절감하고, 품질을 향상시키고, 속도를 높이고, 서로 다른 정보에 대한 알 권리와 보안을 유지하고, 물류 기업 자체의 기밀과 이익을 보장하는 방법은 비즈니스 인텔리전스의 발전에 지장을 주고 영향을 미치는 또 다른 문제입니다. 요약: 이 문서에서는 비즈니스 인텔리전스 및 제 3 자 물류 기업에서의 응용에 대해 초보적으로 논의하고 물류 기업에서 비즈니스 인텔리전스의 중요한 역할을 설명합니다. 그러나 비즈니스 인텔리전스는 즉시 사용할 수 있는' 보배' 로 볼 수 없다. 경영 이념이든 비즈니스 관행이든, 마지막 비즈니스 인텔리전스 시스템으로 쉽게 바꿀 수 있는 것이 아니라 전체 환경의 발전에 달려 있습니다. 변화하는 전체 환경에서 비즈니스 인텔리전스를 더욱 개선하고 발전시키는 방법, 물류 기업을 포함한 모든 분야에 더 잘 적용하는 방법, 사회, 기업, 연구기관의 협력과 지속적인 노력이 필요하다.