南宁局集团公司铁路货运营销大数据应用研究
在铁路货运营销中运用服务营销的探讨
在铁路货运营销中运用服务营销的探讨作者：王雪来源：《物流科技》2017年第09期摘要：文章阐述了服务营销的相关理论及其对于铁路货运营销的重要性，分析了当前我国铁路货运服务营销存在的问题，最后有针对性地提出了改善铁路货运服务营销的策略，以期提升铁路货运营销的市场竞争力。
关键词：货运营销；服务营销；竞争力中图分类号：F530 文献标识码：AAbstract： This paper expatiates the relevant theory of service marketing and its importance for railway freight transport marketing， analyzes the problems of railway freight service marketing at present in our country， and finally puts forward the improvement of railway freight service marketing strategy， aiming at enhancing the market competitiveness of railway freight marketing.Key words： freight marketing； service marketing； competition1 服务营销理论及在铁路货运营销中应用的必要性1.1 服务营销理论美国哈佛商业杂志1991年发表一项研究报告指出：再次光临的顾客，可为公司带来25%～85%的利润，而吸引他们再来的因素中，首先是服务质量的好坏，其次是产品本身，最后才是价格。
由此可见服务在现代企业市场营销中的地位与作用。
对服务营销的概念来讲，至今尚未有一个权威性的定义，有些认为服务营销是服务提供者为充分满足消费者的需要，在营销过程中所采取的一系列活动。
铁路货运市场调研报告
铁路货运市场调研报告铁路货运市场调研报告一、市场概述铁路货运作为一种重要的物流运输方式，具有安全、稳定、大批量、长途运输等优势。
随着我国经济的快速发展，铁路货运市场也呈现出良好的发展势头。
根据最新数据统计，我国铁路货运总量在过去五年内逐年增长，2019年铁路货运总量达到xxx万吨，同比增长xx%。
预计未来几年，我国铁路货运市场将持续保持稳定增长。
二、市场规模铁路货运市场规模庞大。
根据调研数据显示，目前我国铁路货运市场总体规模超过xx亿元，其中散装物资、煤炭、矿石等行业的货物贡献了该市场的大部分份额。
此外，随着国内外贸易的不断扩大，铁路货运市场中的进出口贸易也在不断增加。
三、市场竞争和现状当前，铁路货运市场竞争激烈。
主要竞争对手包括铁路运营公司和其他物流运输企业。
铁路运营公司具有较为完善的线路网络和运输设施，拥有一定的市场份额。
同时，其他物流运输企业也通过降低运输成本、提高服务质量等方式来争夺市场份额。
企业之间的竞争，提高了铁路货运市场的整体效率和服务水平。
四、市场发展趋势未来，铁路货运市场将继续向好发展。
首先，随着国家对铁路货运的政策支持力度不断加大，铁路货运将进一步得到发展。
其次，铁路货运企业将加大对运输设施和技术的升级改造，提高运输效率和服务质量。
同时，铁路货运市场也将向多元化发展，拓宽货物种类和运输领域，提供更多的运输选择。
五、市场风险和挑战铁路货运市场也面临一些风险和挑战。
首先，随着公路运输的发展和航空运输的快速增长，竞争压力加大，铁路货运市场份额可能出现一定程度的下降。
其次，铁路货运运力的不足问题依然存在，除了铁路线路和设施的限制外，运输效率和服务质量也需要进一步提升。
六、建议与展望为了进一步推动铁路货运市场的发展，建议相关部门和企业从以下几个方面入手。
首先，加大对铁路货运的政策支持力度。
其次，加大对铁路运输设施的投入，提高运输效率和服务质量。
此外，铁路货运企业需要加大市场开拓力度，拓宽运输领域，提供更多的运输选择。
铁路大数据应用三年行动计划-概述说明以及解释
铁路大数据应用三年行动计划-概述说明以及解释1.引言1.1 概述铁路大数据应用三年行动计划概述铁路大数据应用三年行动计划是为了推进铁路行业的现代化和信息化发展，实现铁路运输的智能化、安全高效和可持续发展而制定的一项重要计划。
本计划旨在充分发挥大数据技术在铁路运输管理、运营安全、客流服务等方面的作用，通过有效收集、分析和利用大数据，实现铁路行业的转型升级和跨越式发展。
随着信息时代的到来，铁路运输正面临着越来越多的挑战和机遇。
一方面，铁路行业面临着越来越复杂的运营环境和巨大的信息流量，传统的管理和运营方式已经无法适应这种变化。
另一方面，大数据技术的快速发展和应用，为铁路行业提供了前所未有的机遇，可以帮助铁路运输系统更好地管理运营、提升服务质量和效率。
本计划的目标是通过铁路大数据的应用，实现全面、精细、智能化的管理和运营，提高铁路运输的准时率、安全性和服务水平。
具体来说，主要包括以下几个方面：首先，通过大数据技术对铁路运输过程中的各类数据进行收集和分析，实现对运输环节的实时监控和精细管理。
从列车运行状态、设备运行情况到客流需求等各方面信息的获取，可以更加全面地了解铁路运输的各项指标和运行情况，为运营决策和调度提供有力支持。
其次，通过大数据分析，可以发现运输过程中存在的问题和不足，并提供相应的解决方案。
例如，通过对延误原因和运输障碍的分析，可以为铁路运输系统提供改进措施，提高运输的安全性和效率。
再次，通过大数据技术的应用，可以实现客流预测和优化服务。
通过对历史客流数据的分析和模型建设，可以准确预测客流需求，为旅客提供更加方便、舒适的出行服务。
最后，本计划还将重点推进铁路安全保障和风险预警机制的建设。
通过大数据技术的应用和分析，可以实时监测和预警运输过程中的安全风险，及时采取措施，确保铁路运输环境的安全稳定。
综上所述，铁路大数据应用三年行动计划的概念，旨在通过大数据技术的应用推进铁路行业的现代化和信息化发展，实现铁路运输的智能化、安全高效和可持续发展。
大数据分析技术在物流运输中的应用研究
大数据分析技术在物流运输中的应用研究物流运输是现代经济发展的重要组成部分，随着信息技术的不断发展，大数据分析技术在物流运输中的应用日益普及。
本文将探讨大数据分析技术在物流运输中的应用研究，并讨论其带来的影响和挑战。
一、大数据分析技术在物流运输中的应用1. 路线优化：大数据分析技术可以通过收集大量物流运输相关数据，包括地理信息、交通状况、货物种类等，来分析和优化物流运输的路线。
借助大数据分析技术，物流企业可以选择最佳路径，减少运输时间和成本。
2. 货物追踪：大数据分析技术可以帮助物流企业实现货物的实时追踪。
通过使用传感器和物联网设备收集货物的位置、温度、湿度等信息，并结合大数据分析技术进行处理和分析，物流企业可以实时了解货物的位置和状态，并及时采取相应的措施。
3. 资源调配：大数据分析技术可以帮助物流企业进行资源的合理调配。
通过分析大量运输数据和需求数据，物流企业可以预测各个地区的需求情况，并根据需求情况调配运输车辆、人员和仓储设施等资源，提高资源利用率，降低物流成本。
4. 风险预测：大数据分析技术可以帮助物流企业进行风险预测和管理。
物流运输涉及多个环节和各种不确定因素，如天气、交通堵塞、突发事件等，这些因素会对物流运输造成影响。
通过分析大数据，物流企业可以预测潜在风险，并及时采取相应的措施，减少风险带来的损失。
二、大数据分析技术在物流运输中的影响1. 提高效率：大数据分析技术可以为物流运输提供准确、实时和全面的数据支持，帮助物流企业优化运输方案，提高运输效率。
通过大数据分析技术，物流企业可以更加精确地预测货物的需求和供应，并提前做好准备，以确保货物按时交付。
2. 降低成本：大数据分析技术可以帮助物流企业降低运输成本。
通过分析大数据，物流企业可以找到更短、更经济的运输路径，减少运输时间和成本。
此外，大数据分析技术还可以帮助物流企业优化供应链管理，减少库存和仓储成本。
3. 提升服务质量：大数据分析技术可以帮助物流企业提升服务质量。
大数据分析在物流行业的应用
大数据分析在物流行业的应用随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据分析作为一种新兴的技术手段，被广泛应用于各个行业。
物流行业作为现代社会中不可或缺的一部分，也不例外。
本文将讨论大数据分析在物流行业中的应用，并探讨其带来的益处和挑战。
一、大数据分析在物流行业中的应用1. 路线优化物流行业的核心目标之一是降低成本和提高效率。
大数据分析可以帮助物流企业通过对历史数据和实时数据进行分析，找出最佳的运输路线和配送模式。
通过合理地规划路线，减少里程和运输时间，物流企业可以降低成本并提高送货效率。
2. 货物追踪大数据分析技术可以实时监控和跟踪物流过程中的货物位置和状态。
通过安装传感器和物联网设备，物流企业可以实时获取货物的位置、温度、湿度等信息，进行实时监控和预警。
这有助于提高物流过程的可视化程度，提升供应链的透明度和效率。
3. 预测需求大数据分析可以通过对历史订单数据和市场趋势进行分析，预测未来的需求量。
这样一来，物流企业可以提前做好资源调配和运输安排，并优化供应链流程。
预测需求的准确性可以大大降低库存成本，同时满足客户需求，提高客户满意度。
4. 智能仓储大数据分析技术可以帮助物流企业优化仓储管理。
通过分析订单数据和货物特征，物流企业可以将货物进行分类和组织，提高仓储空间的利用率。
此外，大数据分析还可以提供智能仓储建议，如货物摆放位置、补货时间等，帮助企业降低仓储成本和提高工作效率。
二、大数据分析在物流行业中的益处1. 提高运输效率通过大数据分析技术，物流企业可以找到最佳的路线和配送模式，降低运输成本，提高物流运输效率。
这将使企业能够更快速地将货物送达目的地，提升客户满意度，增强市场竞争力。
2. 降低成本大数据分析可以帮助物流企业进行合理的资源调配和运输安排，从而减少不必要的资源浪费，降低运营成本。
此外，通过预测需求和智能仓储管理，企业可以降低库存成本，提升资金使用效率。
3. 提升客户满意度大数据分析技术可以提供更准确的货物追踪信息和到达时间预测，使客户能够及时了解货物的位置和状态。
南宁物流行业报告
南宁物流行业报告南宁作为广西壮族自治区的首府，是中国西部重要的物流中心城市之一。
随着中国经济的快速发展，南宁物流行业也日益壮大，成为了支撑地区经济发展的重要支柱产业。
本报告将对南宁物流行业的发展现状、面临的挑战以及未来发展趋势进行分析和探讨。
一、南宁物流行业的发展现状。
1. 基础设施完善。
南宁作为中国西部地区的重要交通枢纽，拥有发达的水路、铁路和公路交通网络。
南宁国际港是西部地区最大的内河港口，能够连接至珠江三角洲和海南岛，为南宁物流行业的发展提供了便利的条件。
此外，南宁还是广西重要的铁路枢纽城市，铁路运输网络发达，为货物运输提供了便捷的通道。
2. 行业规模不断扩大。
随着南宁经济的快速发展，物流需求不断增加，物流行业规模也在不断扩大。
南宁拥有众多的物流企业，涵盖了货运、仓储、配送等多个领域，为地区经济的发展提供了有力支持。
3. 技术水平不断提升。
南宁物流行业在信息化、智能化方面取得了显著进展。
物流企业通过引进先进的物流管理系统、物流设备和技术，提高了物流运作效率和服务质量，为客户提供了更加便捷、快捷的物流服务。
二、南宁物流行业面临的挑战。
1. 城市交通拥堵。
随着城市化进程加快，南宁城市交通拥堵问题日益突出，给物流运输带来了诸多不便。
交通拥堵不仅增加了物流运输成本，而且也影响了物流服务的及时性和稳定性。
2. 竞争压力加大。
随着南宁物流市场的不断扩大，物流企业之间的竞争也日益激烈。
一些大型物流企业通过规模化经营和资金实力的优势，对小型物流企业形成了较大的竞争压力。
3. 环保压力增加。
随着社会对环保意识的提高，南宁物流企业也面临着环保压力的增加。
传统的物流运输方式对环境造成了一定的影响，如何推动物流行业向绿色、低碳方向发展成为了当前亟待解决的问题。
三、南宁物流行业未来发展趋势。
1. 信息化、智能化发展。
随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和应用，南宁物流行业将迎来信息化、智能化的新发展阶段。
铁路大数据分析与应用探究
铁路大数据分析与应用探究一、引言随着智能时代的到来，各种大数据应用呈井喷式发展。
铁路大数据分析与应用，作为运输领域关键技术之一，正变得越来越受到重视。
铁路大数据分析和应用的发展，不仅能够提高铁路行业的管理效率和安全性，还能为城市规划、经济研究等行业提供更为丰富精确的数据支持。
本文旨在通过铁路大数据的实例分析，探究其在铁路行业中的应用及其效果。
二、铁路大数据分析1.数据采集铁路大数据分析所需的数据一般包括货运和客运数据，如车次、站名、货物种类、货运量、客运量、列车运行时间、列车出发和到站时间、列车速度、列车延误时间、机车编号等信息。
铁路公司通过各种设备收集数据，比如车载GPS、智能感知监测设备、网络设备和数据库等，然后存储在云端数据库中。
2.数据处理和分析铁路大数据的分析可通过数据挖掘工具和算法完成。
其主要分为：数据预处理、数据建模、数据分析和数据展示。
数据预处理主要是对数据进行清洗、去噪、抽样、平衡，使数据能够满足分析需求。
数据建模是采用数据挖掘算法从数据中提取特征，建立数据模型。
数据分析是对数据的探索和分析，包括监控、预测和异常检测等分析。
数据展示则是将诸如报表、图表等结果进行可视化展示。
三、铁路大数据在运输行业的应用1. 预测客流量铁路公司可以根据历史数据以及当时的天气、节假日等因素，通过数据分析模型进行客流量的预测。
在客流低峰期铁路公司可以减少运营列车数量，等到客流高峰期再增加。
这样不仅可以节省成本，还可以保障旅客的出行安全。
2. 资源规划铁路公司可以通过大数据分析预测货物的流向和规模，在货物运输高峰期准备足够的运送资源，以确保货物正常运输。
同时，铁路公司可以根据大数据分析结果，合理规划机车、车站等资源的使用，提高资源利用效率。
3. 延误分析铁路公司可以通过大数据分析对非正常情况进行监测，比如列车延误。
当发现有列车延误的情况时，铁路公司可以及时进行排查，避免延误情况蔓延影响其他列车。
另外，铁路公司可以通过大数据分析，寻找延误的原因并采取措施避免类似情况发生。
大数据分析在物流行业的应用案例
大数据分析在物流行业的应用案例随着社会的发展和科技的进步，大数据分析已经成为各行各业的重要工具。
物流行业也不例外，通过大数据分析，物流企业能够更好地管理和优化运输、仓储和供应链等方面的流程，提高效率、降低成本，并提供更优质的服务。
本文将通过讲述几个实际的案例来说明大数据分析在物流行业的应用。
案例一：数据驱动的智能配送某物流企业运输网络覆盖全国各地，每天有数千个订单需要处理和配送。
之前，他们主要依靠经验和感觉来调度车辆和安排路线，效率低下且存在很多人为的错误。
通过引入大数据分析，他们建立了一个数据驱动的智能配送系统。
首先，他们将各个订单的相关数据进行收集和整理，包括客户信息、发货地点、收货地点、货物属性等。
然后，通过分析这些数据，他们可以找到最佳的配送方案，包括车辆调度、路线规划和货物分配等。
系统还能实时监测车辆的运行情况，根据不同的情况进行调度和优化。
通过引入大数据分析，该物流企业实现了配送过程的优化和智能化，不仅提高了效率，还减少了人为错误的风险，提升了客户的满意度。
案例二：智能仓储管理某大型电商企业拥有庞大的仓储网络，每天都有大量的商品需要入库、储存和出库。
之前，他们的仓储管理主要依靠人工操作，存在很多不确定性和低效率的问题。
通过大数据分析，他们实现了仓储管理的智能化和自动化。
首先，他们在仓库内部安装了传感器和监控设备，用于收集各种仓储数据，如货物数量、存放位置、存储时效等。
然后，通过大数据分析，他们能够实时监测仓库的货物变化、库存情况和存储效率，并根据需求进行相应的调整和优化。
通过引入大数据分析，该电商企业实现了仓储管理的智能化，不仅提高了存储效率，还减少了人为错误和货物的损坏风险，提升了供应链的稳定性和客户的满意度。
案例三：预测性维护某物流企业拥有大量的运输车辆和设备，需要定期进行维护和保养。
之前，他们的维护计划主要基于固定的保养周期，存在资源浪费和效率低下的问题。
通过大数据分析，他们实现了预测性维护的管理方式。
铁路票务系统的数据分析与应用
铁路票务系统的数据分析与应用随着科技的不断进步，铁路票务系统已经实现了全面数字化管理和运营，大量数据被收集、存储和分析，这些数据的分析和应用对于提升铁路票务系统的效率和服务质量至关重要。
本文将探讨铁路票务系统数据分析的方法和应用案例，以及数据分析在提升铁路服务和管理方面的潜力。
一、数据分析的方法铁路票务系统所涉及的数据非常庞大且复杂，因此，为了能够更好地分析和利用这些数据，必须借助适当的数据分析方法。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、标准差、中位数等，对数据进行整体的描述和概括，以便更好地了解数据的分布和特征。
2. 预测性分析：基于历史数据和趋势，使用统计模型和算法来进行未来数据的预测，以帮助决策者做出准确的决策。
3. 关联性分析：通过挖掘数据之间的关联关系，找出其中的规律和趋势，例如通过分析不同区域的客流量和票价之间的关系，可帮助制定优惠政策，提高客流量。
4. 聚类分析：将数据分成不同的群组，每个群组内的数据相似度较高，而不同群组之间的差异较大。
这有助于识别出铁路乘客的特征和行为模式。
二、数据分析的应用案例铁路票务系统的数据分析可以应用于多个方面，从运营调度到出行服务都能够受益于数据分析的结果。
以下是一些具体的应用案例：1. 运营调度优化：通过分析列车运行的历史数据，可以确定最佳的列车速度、停靠站点和列车间隔时间，以便优化列车的运行效率和准点率。
2. 预测客流：数据分析可帮助预测铁路乘客的出行需求和客流量分布，从而提前做好车票配给和站台资源的分配，以提高服务质量。
3. 安全管理：通过对安检数据和历史事件的分析，可以识别出潜在的安全隐患和风险，并采取相应的措施，确保乘客的安全和顺畅出行。
4. 服务优化：通过分析乘客的旅行习惯和偏好，可以提供个性化的服务，例如推荐适合的车次和座位，提供地面交通和旅游的信息等。
三、数据分析的潜力与挑战数据分析在铁路票务系统中有着巨大的潜力，可以帮助铁路公司有效地管理和运营铁路系统。
3.铁路货运营销知识
办理条件
以下车站经铁路总公司公布后，可 办理敞顶箱运输业务：
20英尺箱吊具下额定起重能 力大于35吨，且集装箱吊具无导 板或采用可调式（翻转式）导板， 具备敞顶箱装卸能力的车站。 具备散堆装货物装载条件的 车站（办理发送业务）。
铁路货运新产品
— ‹#› —
Байду номын сангаас
20英尺35吨敞顶箱
运输组织
敞顶箱用于公铁联运，暂不办理 国际联运和下水业务。
按一批托运的货物
托运人相同 收货人相同
发站相同
到站相同
装卸地点相同 货物品名相同
说明：为方便企业发运，同一生产制造加工企业不同品名的货物可视为一 批（货物的物化性质不相抵触），同一生产制造加工企业的认定可暂以货 物包装标识为准。
铁路货运新产品
— ‹#› —
批量零散货物快运 放宽批量零散货物的混装限制
快运上门服务需求
应提前联系客户，确 定上门时间等，由客 户代表上门受理。
铁路货运新产品
— ‹#› —
零散货物快运
零散货物入箱
集装化用具 不按集装箱办理和计费 费用与零散货物快运运价率
和计费条件保持一致
不允许加收集装箱使用费、 装卸箱费、站内装掏箱费、 仓储费等任何费用
铁路货运新产品
点对点快运
同车所装零散货 物全部为同一到 站且一站直达的 装运方式。
两种方式。
分为跨局快运列 车和管内环线列 车。
说明：“五固定”（固定车次、固定始发时刻、 固定运行区段、固定编组内容、固定作业地点）
铁路货运新产品
— ‹#› —
零散货物快运
环线快运主要装运小批量 零散货物，管内环线列车停靠作 业站站台后直装直卸，并在中心 站与跨局快运列车中转交换或与 其他管内环线列车跨环交换。
中国铁路南宁局集团有限公司南宁客运段介绍企业发展分析报告模板
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告中国铁路南宁局集团有限公司南宁客运段免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:中国铁路南宁局集团有限公司南宁客运段1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分中国铁路南宁局集团有限公司南宁客运段综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质增值税一般纳税人产品服务铁路局的委托开展业务（以上经营范围，涉及需1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
大数据在物流中的应用
大数据在物流中的应用随着互联网技术的不断发展和深入推广，人们的生活越来越多地依赖于大数据，而物流行业，作为各个领域生产生活物资输送和物流信息管理的重要载体，也不例外，大数据的应用使得物流行业在提高效率、降低成本、提升服务质量等方面实现了质的飞跃。
一、大数据在物流行业中的应用1.1 数据分析在物流行业中，物流运输、物流配送等环节都充满了大量的数据。
通过对这些数据的分析，可以得到各个环节的具体运作情况，从而精细化地管理和调度装车线路和货运进程，实现物流运输的高效和智能。
同时，大数据分析可以让物流企业事先做好预判，避免因意外情况造成的拥堵和延迟，提高物流运输的即时性。
1.2 大数据支撑互联网+物流模式在互联网+时代下，物流行业的服务模式也正在不断升级，大量传统物流企业加入到互联网+物流的竞争格局之中，从而让物流服务和物流质量都实现了质的飞跃。
而大数据分析正是实现互联网+物流模式的有力支撑，通过传感器设备、物流管理软件等信息采集设备，可以让相关企业获取更加精准、更加实时的物流数据，从而实现对整个物流过程的全面把握和精准调度。
1.3 物流信息化管理传统物流管理面临的问题是，除了人力劳动外，几乎所有的运输和装卸过程都需要占用大量的时间和物力，并且往往容易出现因指挥不当而导致的物流问题和责任追究。
而依托于大数据分析和相关信息化技术，物流企业可以实现物流过程的自动化和智能化，员工只需办公在电脑前，即可实现所有物流信息管理的工作，从而大大提高了物流过程的效率和精准度。
二、大数据应用为物流行业带来的优势2.1 提高物流运输的效率通过大数据分析和其它相关技术，物流企业可以得到更加准确的掌握货物位置、状态和运输进程的数据，从而实现物流运输的把控和精准调度。
这样，物流运输的效率大大提高，运输周期缩短、运输质量提升、运输成本下降，从而让物流企业获益多多。
2.2 降低物流成本物流行业是一个资金流动量很大的行业，在物流运输、物流配送等环节中经常需要大量的人工和物力，这些都是必要的成本。
铁路货车制造行业中的ERP应用分析
铁路货车制造行业中的ERP应用分析摘要：企业资源计划（ERP）系统是辅助企业进行科学决策、提高企业经营管理水平的信息化管理平台。
本文通过对ERP系统的规划和设计实施，提出了铁路货车制造行业的ERP实施方案。
关键词：铁路货车；制造行业；ERP应用实施ERP对企业优化业务流程、强化成本控制、规范经营行为、提升管理水平和经济效益都有着积极的推动作用，是增强企业竞争力的必要手段。
一、铁路货车制造行业中的ERP应用1.ERP在货车制造中的应用规划其一，物料管理模块（MM）。
该模块与生产以及销售有着紧密联系，具有众多功能，例如，能够对物料进行有效采购，并对数据进行全面收集，达到分析、管理的目的。
在生产期间，工作人员能够把半成品放入物料管理中，并把其与生产管理进行有效对接，加强各个模块间的联系，工作人员能够根据库存变化输入相应的信息，这样不仅便于其他人员对应库存的查询，还能确保整个生产工序顺利进行，避免出现资金占用现象，影响企业正常运转。
其二，生产管理模块(PP)。
该模块由生产计划、物料需求计划等构成，在对生产计划进行制定时，工作人员要对产品品种以及型号进行充分考虑，并对市场进行调研，了解市场实际情况，从而对市场进行科学预测，把生产计划落到实处，这样不但能够提高对计划的执行力度，还能对物料需求计划提供参考依据。
并且工作人员要对原材料需求进行合理计算，确保其满足市场实际需求，从而提高企业竞争力。
其三，销售管理模块(SD)。
该模块主要分为客户、销售管理两个部分，对零部件产品进行有效管理，其中财务管理在该模块中起着重要作用，财务管理关系着资金投入，对于财务人员有着较高要求，需要财务人员有着较高的专业技能以及良好的素质，这样才能对资金进行有效把控，确保资金使用的合理性。
在管理期间，容易受到外界因素的干扰，使得企业存在较大风险，这就需要管理人员有着良好的风险防范意识，采取有效措施对风险进行防范。
2.ERP系统运行的关键其一，单位一把手的重视。
铁路营销调研报告
铁路营销调研报告铁路营销调研报告一、引言铁路作为重要的交通运输方式，具有便捷、安全等优势，但在现代社会的快速发展中，随着汽车、航空等交通工具的兴起，铁路运输的市场份额有所下降。
因此，为了进一步了解铁路运输市场的竞争状况，制定有效的营销策略，本次调研主要围绕铁路营销展开。
二、调研方法本次调研采用问卷调查的方式，通过在不同城市的火车站和铁路局进行实地调查，获取了大量的数据。
问卷内容主要包括对铁路票价、车次频率、车厢设施、服务质量等方面的满意度评价，以及对其他交通工具的选择倾向等。
三、调研结果1.票价：调查结果显示，绝大多数受访者认为铁路的票价相对较高，不具有明显的价格优势。
对于一些短途行程，一部分受访者更倾向于选择其他更便宜的交通工具。
2.车次频率：部分受访者表示铁路的车次频率不够高，限制了他们的出行选择。
特别是对于一些短途出行需求较为频繁的人群来说，火车的车次可能无法满足其灵活的出行需求。
3.车厢设施：受访者普遍对铁路车厢的设施比较满意，比如座椅舒适度、车厢整洁等方面。
然而，仍有部分受访者表示对空调、卫生间等设施有一定的改进空间。
4.服务质量：大部分受访者对铁路的服务质量表示满意，对工作人员的态度、服务态度等方面持正面评价。
然而仍有一些受访者对服务质量有不满意的意见，其中最常见的是对准点率的不满。
5.竞争对手：调查结果显示，对于一些中短途出行需求，受访者更倾向于选择汽车等其他交通工具。
部分受访者认为汽车相比于铁路更加灵活方便，虽然可能需要一些额外的费用，但在出行时间等方面更具有优势。
四、建议1.调整票价策略：针对票价较高的问题，铁路局可考虑根据距离和行程时间等因素，推出不同的票价优惠政策，吸引更多的潜在乘客重新选择铁路出行方式。
2.增加车次频率：针对车次频率不足的问题，铁路局可以加大投入，增加铁路车次，特别是在短途出行需求较为频繁的线路上，增加高频次列车，满足乘客的出行需求。
3.提升车厢设施：对于一些保护设施和舒适度不够满意的问题，铁路局可以考虑对车厢设施进行升级改造，提供更加舒适和人性化的环境。
浅谈铁路货运市场营销
１.铁路货运市场份额下降的原因分析１．１铁路缺乏竞争意识随着社会主义市场经济的迅速发展，铁路运输企业也加快了改革步伐，但总体上仍摆脱不了计划经济体制的束缚。
铁路运输部门绝大部分仍沿袭着５０年代联的管理体制，延续着单纯生产服从型的计划经济下的三级管理机制，还是坚持“以生产为中心”的指导思想，以“装、卸、排”为主要的考核指标。
各运输部门的主要工作仍然是抓计划、保任务，上级决策下级执行，遇到问题找上级解决，既不了解市场，也不研究市场，没有真正地变“坐商”为“行商”，不能以市场为主体制定营销策略，积极主动地参与竞争。
１．２铁路托运货物的手续繁琐铁路托运货物手续繁杂，多窗口、多层次的受理承运程序严重阻碍了铁路货运在市场经济下的发展。
托运人要在铁路发走一车货物，必须在本单位、车站、铁路分局之间往返多次办理手续。
从报批计划、受理运单、组织进货到配车、装车，不仅周期长，而且缺少一个环节都不行。
这种状况已越来越不适应市场对货物运输的要求。
同时由于铁路货运还要承受国家和地方政府有关政令的制约，使得铁路货物受理承运时运输限制很多（仅铁路局货物运输的归口、流向等限制就有１２８个）。
而公路、航空和水路为适应市场要求早已改变了这种带有计划经济烙印的繁琐手续。
尤其是公路运输，只要不是的货物，货主就可以只交定金、立即签约、到后付款。
一批货物从受理到承运可能只需要１０多分钟。
１．３乱收费、乱加价使铁路失去了优势当前，依附于铁路货运的乱收费问题还相当严重。
一是收费项目过多。
五花八门、名目繁多的价外收费有的多达几十项。
二是收费水平过高。
过多过乱的收费，使铁路运费总水平不断攀升，有的超过运价和基金的几倍。
三是多头收费。
不仅运输主业收，“多经”、“集经”甚至各种协会、学会也收；不仅发到站收，中间环节也收；不仅铁路自己收，还代地方收。
四是强行收费，重复收费。
服务少收费高，不服务也收费，甚至把车皮、车票“切块”以加收费用。
乱收费、乱加价对铁路造成的危害是严重的、多方面的。
大数据在铁路行业的应用
大数据在铁路行业的应用铁路行业是我国基础设施建设的重要组成部分，也是国民经济发展的重要支柱产业。
随着信息技术的快速发展和大数据技术的不断成熟，大数据技术已经开始在铁路行业中得到了广泛的应用。
本文将从运输安全、运输效率、运营管理三个方面介绍大数据技术在铁路行业中的应用。
一、运输安全大数据技术可以通过采集和分析铁路运输过程中的各种数据，发现运输安全的潜在风险，为铁路运输提供科学依据。
例如，通过分析铁路车辆的轮轨接触数据，发现车轮磨损和轨道变形的程度，预测轨道事故的风险，及时采取措施，避免事故的发生；通过分析铁路信号数据和行车记录器数据，发现列车的运行情况和司机的驾驶行为，预测交通事故的风险，及时采取措施，保障行车安全。
二、运输效率大数据技术可以通过采集和分析铁路运输过程中的各种数据，优化运输方案，提高运输效率。
例如，通过分析铁路运输线路的历史运行数据，预测不同时间段的客流量和货物流量，优化列车运行计划，提高列车利用率和运输效率；通过分析铁路车辆的动力性能和气动性能，优化列车的编组和牵引方式，提高列车的运行速度和能源利用效率。
三、运营管理大数据技术可以通过采集和分析铁路运营管理过程中的各种数据，优化运营管理方案，提高运营管理效率。
例如，通过分析铁路车站的客流数据和列车的运行数据，预测客流峰值和流向，优化车站的布局和设施，提高旅客服务质量和便利性；通过分析铁路车辆的维修数据和设备运行数据，预测设备的故障率和维修周期，优化维修计划和备件管理方案，提高设备可靠性和运行效率。
综上所述，大数据技术在铁路行业中的应用，可以为铁路运输的安全、效率和运营管理提供更加精准和高效的手段。
通过大数据技术，可以实现对铁路运输过程中的各种数据的整合和挖掘，为铁路行业的发展和运输服务提供科学依据，为国家经济建设和人民生活提供更好的保障。
货运智慧营销平台应用
货运智慧营销平台应用货运智慧营销平台是一种全新的营销模式，它以智能化、信息化的方式将货运市场与营销渠道紧密结合，实现了市场信息共享，精准推送，轻松购买等功能，从而将货运市场变得更加透明、高效、智能。
下面我们来详细介绍一下货运智慧营销平台的应用。
一、大数据分析货运智慧营销平台集成了大量的数据，通过数据分析技术，将市场、客户、运输及交通等信息进行分离和整合，从而为货运企业提供更多准确、可靠的市场信息和销售数据。
通过数据分析，货运企业可以快速了解市场及客户需求，以及竞争对手的策略，从而制定更为准确和有针对性的营销方案，实现更有效的市场推广。
二、定向推送三、智慧采购货运智慧营销平台还提供智慧采购服务。
通过对市场的整体分析，货运企业可以了解到运输线路、货物的基本运费、物流运输成本等相关信息，从而为企业的采购决策提供更科学的依据。
同时，在平台上，货运企业可以与供应商进行直接交流，在购买时可以更好地协商和谈判，实现更高的采购效益。
四、在线交易货运智慧营销平台还可以提供在线交易服务。
通过平台的支付系统，客户可以在线支付运费和其他相关费用，从而确保了运费的及时结算。
同时，在线交易还可以为货运企业提供更方便、更快捷、更安全的交易方式，节省了时间和人力成本。
因此，在线交易可以大大提高货运企业的服务效率和客户的满意度。
总之，货运智慧营销平台是将信息技术与市场营销等领域相结合，利用大数据、互联网和人工智能等技术手段，实现货运市场的信息共享、智能营销、智慧采购以及在线交易等功能，提供更高效、更科学、更安全的营销服务。
对于货运企业来说，这是一个提高市场竞争力的好机会，对于客户来说，这是一个更方便、更快捷、更便宜的选择。
中国铁路南宁局集团有限公司梧州车务段介绍企业发展分析报告模板
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告中国铁路南宁局集团有限公司梧州车务段免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:中国铁路南宁局集团有限公司梧州车务段1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分中国铁路南宁局集团有限公司梧州车务段综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业空资质增值税一般纳税人产品服务铁路南宁局集团有限公司的委托开展业务。
（依1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
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南宁局集团公司铁路货运营销大数据应用研究
陈小辉，杨 莉
( 中国铁路南宁局集团有限公司 货运部 ，广西 南宁 530029)
摘 要：为加强铁路货运营销信息化建设 ，构建基于大数据应用的货运营销新模式 ，从加强 市场分析研判 、强化客户关系管理 、发展铁路现代物流 、优化运力资源配置和提高货运收益 管理等方面 ，分析铁路货运营销大数据 。在阐述中国铁路南宁局集团有限公司货运营销数据 应用分析的基础上 ，提出推进铁路货运营销大数据应用对策 ，即建立货运大数据应用平台 、 优化整合社会资源 、优化内部运输组织 、加强复合型人才队伍建设 、优化货运营销机制 、 实施营销定制化服务 ，为构建基于大数据应用的货运营销新模式提供参考 。 关键词：大数据；铁路运输；货运营销；决策支持系统；优化对策
实现这一目标的关键是营销决策需要从经验支撑走向 分析预测等工作；在企业资源管理方面 ，综合利用
数据支撑。大数据技术作为支撑现代企业或社会组 人、财、物等相关数据，针对清算业务开展大数据
织精细运作、精准服务的关键技术之一，近年来已 分析，为调整清算政策、制定经营目标、资金集中
经在政府、教育、医疗、交通运输等各个领域，不 管理等工作提供了数据支持。在建设管理方面，利
0 引言
经过 40 多年发展 ，中国铁路在客货运组织与服 务 、运输调度 、企业经营管理等方面积累了海量数
在铁路企业全面公司制运行 、高质量发展的时 据 ，也在部分运营管理领域启动了大数据应用实践 。
代背景下，作为铁路发展现代物流的重要内容和支 例如，在智能运输方面，利用客运、货运、调度等
撑 ，铁路货运营销迫切需要更加精细 、精准 、有效 ， 相关数据开展春运客流与能力安排分析 、货运需求
运营销信息化建设 ，依托大数据平台进行数据采集 、 案，达到合理配置铁路运输资源、降低客户物流成
分析 ，开展客户关系管理 ，强化市场分析和预测 ， 本、提高铁路物流服务水平的目的。
构建基于大数据应用的货运营销新模式 。
（4）优化运力资源配置。一方面，利用大数据技
1 铁路货运营销大数据分析
术，将铁路大量、功能型号各异的车辆信息进行整 合、分析，研究车辆优缺点、线路时效等特征，为铁
术分析各项数据关联影响，并建立市场分析模型，精 优化的配置和调整。
准预测各项因素对铁路运量需求变化程度与趋势。
（5）提高货运收益管理。货运收益管理可以定义
（2）强化客户关系管理。大数据技术在处理客户 为在合适的时机将合适的货运产品以合适的价格出售
关系方面的核心是实现客户细分和管理。在铁路货运 给合适的客户。在满足市场需求的同时，使铁路的
断得到研究应用并取得成效。因此，在铁路货运营 用铁路工程建设大数据，分析厂家原材料质量，为
销领域探索基于大数据应用的货运营销新模式 。
施工单位采购材料提供依据 [1] 。
铁路货运营销大数据应用目前尚处于起步阶段 。
收稿日期：2019-02-27 作者简介：陈小辉(1976—)，男，广西桂林人，大学本科。杨莉 (1983—)，女，广西柳州人，大学本科。 基金项目：中国铁路总公司科技研究开发计划课题 (2017X010-L)； 中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2018YJ162)
中，根据客户等级、价值、增长潜力以及流失风险等 提供决策支持。二是分析不同时期、不同运输价格水
差异对客户进行差异分析，针对不同级别的客户，在 平下的运量变化情况，结合不同时期运力供给能力分
需求数据，较为真实地反映了各时期不同货物品类的 卸作业能力和效率、各站货运量的变化数据、信号系
运输需求变化情况。以货运电子商务平台数据为基 统的状态变化等，总结货运量变化的相关规律，结合
础，引入大量外部数据，如国内外微观和宏观经济数 对运力资源数据的分析，设计符合市场需求和铁路实
据、竞争运输方式相关数据、气候等，通过大数据技 际情况的运输产品，为进一步满足客户需求做好运力
路发到的查询统计 ，其他运输方式数据收集 、分析 互通渠道，搭建路企数据交换平台，及时掌握企业物
功能缺失 ，无法为货运营销提供更多支持 ，对货物 流产生、流动、变动等情况。以市场需求为导向，利
运输的动态管理未能实现系统化 、科学化 、网络化 ， 用大数据技术的信息分析和挖掘能力，将铁路数据与
影响了货运信息的时效性 。综上所述 ，加强铁路货 客户数据进行整合和优化，得出最优化物流解决方
货运营销 | FREIGHT TRANSPORT MARKETING
文章编号：1004-2024(2019)04-0014-06 中图分类号：U294.1 DOI：10.16669/ki.issn.1004-2024.2019.04.04
文献标识码：B
铁道货运｜第 37卷 / 第 4 期 / 2019 年 RAILWAY FREIGHT TRANSPORT
一方面 ，铁路货运营销工作的信息化建设程度不足 ， 客户信息 、市场信息 、货源的分布与需求 、营销项 目等工作普遍建立在人工查询 、汇总的基础上 。另 一方面 ，使用的有关货运信息系统功能多集中于铁
14
南宁局集团公司铁路货运营销大数据应用研究 陈小辉 等
FREIGHT TRANSPORT MARKETING | 货运营销
客户细分中，主要通过挖掘货票库及货运电子商务系 运力资源达到最大效用，从而优化铁路运输收益。通
统中海量的需求车、装车等信息，以及企业产运销等 过利用大数据技术，一是深入挖掘和分析不同品类的
相关数据，分析客户铁路运输的贡献度、诚信度、忠 货物既有运输产品、运输线路的成本和收益，得出收
诚度，科学地划分客户等级。在铁路货运客户管理 益最优的运输产品和线路，为营销人员开展市场营销
（1）加强市场分析研判。市场分析是对市场供需 路货物调度中心的指挥、运能组织、车流安排及短途
变化的各种因素及其动态、趋势的分析，分析过程需 配送路径等，提供前瞻性、针对性的高效运输组织方
要搜集大量的样本资料和数据。自 2012 年货运电子 案。另一方面，结合运输信息集成平台，通过分析典
商务平台上线以来，铁路货运部门掌握了大量的运输 型数据，包括货车在各个站的实际到发时间、各站装