线路级 SLA
将每条线路和每个网点的准时送达率与目标对比，并通过条件格式标出需要关注的线路。
挑战
SLA 下滑，往往要在昨天的电子表格里才被发现。
在包裹和快递网络中，网点级准时送达率、线路负荷、二次投递成本和快递员效率分别在不同的系统中、以不同的格式跟踪。在做出关键决策之前，运营经理要先从 TMS 中提取数据，再看网点报告，然后是电子表格——等到这些数字出现在晨会上时，某条枢纽线路的 SLA 下滑早已演变成客户投诉。
TURBOARD 将这些数据源统一到一个分析平台中。准时送达率、延误率、二次投递率和退回率对每个网点、每条线路和每位快递员都以同样的方式计算，并随着扫描和投递事件的到达而刷新。运营、客服和管理层共享同一幅网络全景，定时报表会将各自区域的数据发送给每位网点经理。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
JAS 实时演示
配送网络绩效
呈现全网的日发货量、准时送达率和平均配送时长，并配有线路绩效表和近七天 SLA 趋势。观看 JAS 解释某条枢纽线路为何跌破目标，然后按时段拆解其延误，指出何时需要增派车辆。
在您的浏览器中运行的交互式 TURBOARD + JAS 场景。示例数据。
用您的数据体验 →
您可以做什么
面向包裹与快递运营的网络分析
延误分析
按线路、网点、枢纽和时段分析平均延误，精准定位瓶颈，而不是靠猜测。
退回与二次投递
按区域、线路和快递员分析二次投递率和成本，揭示投递失败集中在哪里。
SLA 趋势
七至三十天的绩效趋势，以及与上月相同日期的对比，及早发现恶化迹象。
快递员效率
在各网点和线路之间对比每位快递员的派件量、配送时长和首次投递成功率。
配送地图
借助 GIS-S 模块，在任意底图上呈现网点、线路、配送密度和投递失败热点。
挑战与解决方案
配送网络的数据挑战——以及 TURBOARD 如何应对
?运营数据分散
网点、线路和快递员数据分散在 TMS、ERP 和电子表格中，合并需要数小时。
✓一个分析模型
TMS、网点系统和 ERP 汇入一个受治理的模型，每个团队都基于同样的数字工作。
?报告滞后
SLA 下滑要到运营会议上才被发现，而会议依据的是昨天的电子表格。
✓最新数据
仪表板随数据刷新，定时报表每天早上将最新的线路绩效送到每位经理的收件箱。
?退回成本看不见
没有人能说清二次投递成本集中在哪个区域、哪条线路或哪位快递员。
✓退回与二次投递分析
按区域、线路和快递员拆解退回率和成本，找出根本原因。
?凭直觉规划运力
哪条线路在哪个时段需要增派车辆，全凭经验决定。
✓基于货量数据规划运力
按时段和线路分析货量与延误，找出运力不足之处，并可借助 ANA-S 模型预测需求。
JAS · Just Ask Simply
询问某条线路的 SLA 为何下降
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她的回答与您的仪表板来自同一个受治理的网络模型。用自然语言提问，她会关联相关数据，生成图表，并解释是哪个网点、枢纽或时段推动了变化。JAS Explain 可为任何仪表板撰写解读，并针对运营经理或高管量身定制。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 本周我们最繁忙的枢纽线路 SLA 为什么下降？
- 在未达标的线路上，哪些时段需要增派车辆？
- 显示近 30 天按区域和快递员划分的二次投递率。
- 按网点对比准时送达率与上月相同日期。