1、缩短运输时间，加快物流速度
运输时间的长短决定着物流速度的快慢。所以，货物运输时间是决定物流速度的重要因素。而运输优化，可使被运输的物品在途时间尽可能低缩短，已达到及时到货的目的，从而降低库存货物的数量，实现加快物流速度的目标。因此，就宏观层次而言，物流速度的加快，减少了企业库存，节约了资金的占用，相应地提高了社会物品的使用效率，同时也利于保证和促进社会再生产过程的顺利进行。
2、节约运输费用，降低物流成本
在物流过程中，运输费用是构成物流成本的主要因素之一。运输作业所消耗的活劳动和物化劳动占得比例最大，据统计，物流成本中运输费用的支出约占30%左右，如果加上运输过程中的装卸搬运费，其比例更大。因此，降低运输费用在很大程度上有利于提高物流系统效益、实现物流园区的系统目标。货物运输优化必然会缩短运输里程，提高运输工具的运用效率，从而达到节约运输费用、降低物流成本的目的。
3、加速社会再生产的进程，促进国民经济持续、稳定、协调地发展
按照市场经济的基本要求，实现物品的运输优化，可以使物品迅速地从生产所在地向消费所在地转移，加速资金的周转，促进社会再生产过程的顺利进行，对发展国民经济起着重要作用。
4、节约运输能力，节省能源支出
货物运输优化，减少了许多不合理的运输活动，从而节约了运输能力，可以缓解运力紧张的状况，起到合理利用运输能力的作用。同时，由于货物的运输优化，能够降低运输部门的能源消耗，提高能源利用率。这些对于缓解交通运输和能源紧张的情况具有非常重大的现实意义。
物流企业的大数据有什么用
物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!
第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。
物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。
车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预测的基础上，使用基于集合划分的树型搜索算法进行车辆分配和路径优化。该算法用于车辆路径计算，比业界通用的经典算法包括局部搜索、遗传算法、蚁群算法等，运输成本至少降低了6%
第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应用。
以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的.消费能力;通过手机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服务。
总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。
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