霍金走了一片缅怀哀叹，回顾他在科学史上的成就和地位时，另一个经常拿来做对比的人物，就是杨振宁了。
知乎上杨振宁话题中的第一个提问便是：霍金去世后，当今在世最大的科学家是杨振宁吗？科研的门槛让很多人对霍金和杨振宁的贡献不甚了解，那么杨振宁到底有多牛呢？他是世上最伟大的物理学家之一。
论及全球在世最伟大的物理学家有哪些，杨振宁一定是绕不开的？而在中国围绕着杨振宁的，往往都是50年代没有归国，以及老年娶妻等，大家对于这一位大师级别的人物了解仅仅限于此，真的是很悲哀的。
杨振宁之所以没有回国，也有几方面的顾虑，这个时候正在自己研究最关键的阶段，在重重犹豫之下，杨振宁最终没有回国，其实现在看来杨振宁在物理上所做出的成就，放在当时对于中国而言的确没什么用。而杨振宁的爱国精神绝对是没有质疑的，1971年文革的时候他就曾毅然决然回国讲学，是中美关系解冻后的第一位来华访学的知名华裔科学家。
杨振宁在物理学领域做出的杰出贡献，最重要的就是相变理论了。普通人要是能够在物理学领域做出科研成果，相信在物理界也是有一席之地的。杨振宁的学说影响了20世纪要后半夜以及现在的整个物理学的发展，7个诺贝尔奖是因为找到杨振宁的标准理论所预测的例子而获奖的。
从这一点来说，我觉得杨振宁可以说是物理学的奠基者，后人是站在他的肩膀之上才发现出这么多的伟大理论。所以说他在物理领域做出的贡献是不可磨灭的。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
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“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢
而在这里面，最耀眼的明星当属Hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。
随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。
在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理：
自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：
分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户
来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
外包物流通常是同“为世界最大的制造者和零售商处理浩大的全球性多模式 *** 作供应链”联系在一起的。但除了由一些非常大的第三方物流供应商(3PL)处理的复杂供应链活动之外，还有一种外包活动也同样让人印象深刻，这种外包的主导者们是规模较小的物流经营者，他们大多将主要精力集中于具体产业和高度专业 *** 作上。
和他们的巨头同业企业一样，这些中型的3PL提供的外包物流也具备自己的几种优势。他们集中全部资源专注于企业的核心活动，譬如营销和制造；他们在提供专业的3PL服务同时和其它企业共享服务，利用规模经济杠杆；并且他们中的很多企业都实现了对服务水准、成本和存货的更高的可见度和实时控制。
下面就举出其中五个公司的例子，说明小的3PL服务商如何从物流外包中获益。
PFS：致力信息交换
PFS网络(PFSWeb)是一个只有8年历史的3PL，它在BtoB服务领域中享有很高的技术和专业满意度，并且努力把这种满意度扩展到BtoC市场的服务中。
“我们的能力是非常有深度的，我们为每一种产品从出厂到它最终的消费终端提供整套的商务方案。”PFS网络的首席执行官雷顿说。
1996年，IBM将他的小打印机业务转让给普莱诺(Plano)――德克萨斯的一个第三方物流供应商，间隔5年以后，IBM想要尽快回到小打印机业务中去，而且不打算增加在职员工。
“我们在数月之内就帮助他们变成一个全球性的竞争者，”雷顿说。PFS网络的前身是一家电脑消费品分销商，“利用我们的产品知识和我们在世界范围内的关系网，我们可以将IBM的存货以多种渠道配送，这些渠道包括直接销售的终端用户、目标经销商、分销商和零售商。”
而各种渠道根据包裹大小和具体的信息 *** 作，对物流 *** 作都有不同的要求。例如，一个大零售商要求对信息实现电子数据交换(EDI)，而批发经销商则可能提出别的完全不同的要求。“而我们能提供不同渠道所需要的业务关系和技术支持伙伴，”雷顿说。
在孟菲斯100万平方英尺的配送中心中，PFS网络为IBM打印机进行配套处理，并且他还承担着从IBM 的亚洲制造商那里采购、存货管理以及订货的职责。
“当英迈公司(Ingram Micro)给IBM打电话订购这些打印机时，他实际上是打进了我们的订货前台的电话，”雷顿补充说，公司还为产品线进行信用购买和采购。“这是一个关键性的 *** 作。”
PFS网络的BtoC业务是一个包括网络主机、电子商务交易和订货业务的高成长区域。它最大的BtoC 客户是美国制币公司(USMint)，每天有来自世界各地的20,000 到30,000 个包裹交给PFS网络处理。
而最让PFS网络公司津津乐道的一个BtoC 成功案例，是他为加拿大路特(Root)公司提供的服务，这家公司主要为美国奥林匹克参赛队供应运动服装用品。在2002年冬季奥林匹克比赛之前，路特公司想通过互联网向美国的消费者出售奥林匹克参赛用的一些产品。这个项目大约有5000个产品可供出售，路特公司请求PFS网络将整个竞标过程当作一个测试来处理。
“对我们来说，这是一个非常小的项目，但我们还是接下了它，因为我们与客户有合作关系，”雷顿说，“路特公司最后接到了上百万的需求订单，这些订单都通过我们的基础设施进行处理。”
雷顿透露，公司收支的大约40%仍然来自订单履行，但其它与技术相关收入也源源不断的增长，公司随后扩展到了多伦多和比利时。
PFS网络也与大的3PL也成为伙伴，譬如泛亚班拿(Panalpina)，德讯公司(Kuehne & Nagel)和门洛物流(Menlo Logistics)，借助他们提供顾客要求的技术能力。
传统的3PL技术系统是非常擅长于处理它的内部流程的，但不那么擅长于对外部客户提供信息。PFS网络有一种称为“Entente”的技术，可以很容易的对任何一个顾客的系统进行整合接入。
例如，PFS网络与德迅公司合作一个有关西门子电缆调制器的小项目。除了外包装从中国进口以外，还有一个复杂的要求就是向西门子的SAP ERP系统提供数据信息。“客户把我们和德迅公司放在一起，”雷顿说，“那是因为他们喜欢德迅从中国发货的物流能力，而他们想要我们的技术方案。”
雷顿认为, 这种技术水平为PFS网络展开了一个新的天地，现在对3PL提案中的最大要求都包括信息可见性和进行数据整合的技术能力。
“我们能在四五天之内接入SAP系统，”雷顿说。“我们能支持所有它能想到的系统需要的数据。逐渐地，我们擅长于提供这项能力，而且，和具体的物流 *** 作和部分完成整个项目的能力比起来，这是一项具有更高的边际服务水平的能力。”
点评：PFS网络的核心竞争力在于他所拥有的关系网络及这种关系网的技术体现，使这家规模不大的公司成为其它企业物流网络中的关键结点，这是PFS网络公司虽小但不可替代的原因。
奥得赛：化学品多式联运
只有1年从业经验的奥得赛物流科技公司(Odyssey Logistics & Technology)是基于非资产的3PL，他们提供通往世界各地的多式联运。它的货物大多数都是由国内的卡车运送，包括散装车和干燥搬运车，有时也用海运集装箱。运输管理服务由一个跟踪发货和提供费用可见度的网络技术平台支持。
“客户可以看到他们在全球的业务，了解真正的费用花费和世界各地不同部分的利润水平，”首席执行官罗伯特·萨尔曼说。萨尔曼和大多数奥得赛团队的成员来自于Uniglobal――联合碳化物公司(Union Carbide)公司的物流分公司。2001 年陶氏化学制品公司(Dow)购买了联合碳化物公司，Uniglobal 团队就被留下成立了奥得赛物流科技公司。
这个3PL专注于化学制品和加工业，譬如食物和采矿领域，它在81个国家中有207 个客户。公司通过赢得新顾客和获取新的自有物流资产而增长迅速，这包括诺思壮运送公司(Nordstorm)、一个货代公司以及欧尼物流(Omni)――北美洲最大的散货卡车服务提供者。
通过将上百个化学品制造商和加工商接入它的运输网络，奥得赛可以帮助所有的合作伙伴将费用最佳化。据萨尔曼说，这类优化是最好的减少运费的方式，因为承运人可以保持他们卡车的满载率。奥得赛全球贸易的地方平台是公司的运输管理系统，允许它的顾客对他们的运输状况有充分的可见性。
“客户们可以获取最新科技水平的供应链管理基础设施，并且不用再在软件或维护方面进行投资，”奥得赛的技术办公室的丹尼斯·瑞德说，“系统和软件升级是我们客户服务的一部分。”
全自动化的系统准许使用七种其它技术比如XML语言或其它协议，譬如为SAP服务的iDocs语言，这些都是化学工业中通用的。
顾客的SAP系统将iDocs发送到奥得赛在顾客公司所做的点，在这一点进行订单登录并准备好分配存货或进行生产。一个iDoc在奥得赛的系统中选择一个符合需要的承运人的计划，然后奥得赛系统创造另一个iDoc数据，返还到顾客的系统中，更新它的数据库并进行提单打印。
一旦顾客运输产品，他们的SAP系统发送信息证实产品已离开码头，奥得赛随后就寄发给顾客一张电子运输发票。 当银行自动证实发票被支付了， 奥得赛就对承运人实行电子支付。
“系统显示了关于发货的所有信息，包括从承运人那里得到的当前状态，”瑞德说，“我们的系统同所有汽车承运商、汽轮线以及我们使用的铁路承运商的系统挂钩。顾客可以创造例外管理监视和交付通知。顾客人工检查他们的发货，或我们自动地寄发信息到他们的系统中或是网站上。”从优化立场来看，全球性贸易平台为制订发货路线提供了许多方案，包括统一和合并的地点。
奥得赛的第一个和最大的客户是赫拉克勒斯，一个化工制造商，它们签署了为期5年的价值几百万美元的物流外包合同，包括赫拉克勒斯全部的北美进出口运输和物流业务。
“化工行业在他们的纯粹品种和范围中要求得很特殊，”赫拉克勒斯的全球供应链主管瑞克·派拉斯基说，“在多式联运方式中，从罐车运输到轮船运输到有轨机车运输，我们发现，能看到我们的运输供应链是我们能保证效率的唯一方式。”而奥得赛能帮助他做到这点。
奥得赛只是通过管理费用的降低来提高它的收入的，而不是利润提高或分成。“我们的顾客要求透明度，”萨尔曼说，“用户需要看到真正的运输花费，因而他们可以了解顾客的利润，进行成功定价决定。如果我们能为客户匹配更多的回程运输装载，他们就可以立刻看到成本的降低。”
奥得赛的企业收入每季增长40%。萨尔曼说，公司如果可以适应现存的网络并且提供更多的装载机会和路线优化，公司就可以争取到更多的新顾客。
点评：整合现有的网络，并通过信息系统提供全程的可视化 *** 作，是帮助客户降低成本的最好办法，还可以帮助公司争取到更多的新顾客，使企业收入增长。
爱森达：利润来自最后路程
爱森达(Ensenda)是一家为零售商和其它批发商提供“最后路程”物流和商业运输的另类3PL。 这个只有4年历史的公司为一些零售巨头，如家居货栈(Home Depot)、办公用品连锁公司(Office Max)和百思买(Best Buy)等公司，提供在美国和加拿大120个市场上的家用和商务运输。
区域运输公司联网已经不是一个新想法了，但根据爱森达的业务副总裁，罗恩·霍华德所说，一致的服务质量和信息的可靠性总是限制这种努力的成功，而爱森达的技术却允许公司做这样的突破。
这个3PL 供应商使用了一个基于网络的配送系统，将前端顾客定购与地方运输公司连接起来。系统从呼叫中心、个人商店或者零售商的订货系统自动接受订单，顾客在网上购买产品时就可以输入运输要求。
“我们的系统在网络中对最合适的运输公司进行自动路线规划，”霍华德说，“我们给他们提供技术，以便于他们帮助我们知道实时的运输状态。”
为了要成为这个地方网络的一部分，运输公司必须有一个可接受的，能与爱森达结合起来的技术系统，用来收集运送时间、交货时间、签字人等信息，并且报告随时出现的问题。多数承运人用手动设备在他们的卡车里收集和更新这些信息，爱森达系统收集这些数据，并监测承运人的表现。
爱森达还有一个和其它地方运输网络不同的地方，那就是所有的运输公司都是独立的经营人。“我们能找到和保留最佳的经营人，因为如果他们完成业务的话，我们可以向他们提供很多好处，”霍华德说，“我们是他们的新业务通道，他们不必自己寻找新业务。”因为爱森达运作的大多零售商都是全国连锁，地方运输公司很少会有独自赢取业务的机会。
所有派送都是被电子处理的，所以运输公司没有什么额外增加的行政管理工作。支票被自动划账，运输公司甚至不必开发票。“这可以激励他们做好工作和保持成为我们这个网络的一部分”。
爱森达通常在每个市场上都有许多运输经营人，这样就可以在运输公司之中创造竞争，而且可以提供给顾客不同类型的承运人。一些承运人擅长处理大型器具或设备，而其他的可能专做通讯类运输，在市区，通常有专门研究市区运输的承运人。
享受爱森达3PL 服务的顾客都是喜欢扩展型的。像家居货栈这样的零售商需要从商店到家庭的运输，消费者可以去商店，但会要求大型家电运送到家。百思买将爱森达作为一个营销工具，以便向它的顾客提供大型家电的当天交付。其它贩商譬如办公用品连锁公司，用爱森达替代了他们自己成本高昂的运输部门。
“我们的运输经营者可以成为一个公司舰队灵活的后备队，但公司经常更换他们的整个运输部以避免固定的常用开支，”霍华德说。
宜家采取了“最后路程”的理念。这个家具零售商在佐治亚州没有商店，但它在新泽西州的配送中心采用爱森达系统，服务于通过邮购和电子商务购买商品的顾客。宜家用一个长途承运人将大量的订货运到爱森达在亚特兰大的一个承运人那里，承运人再把订货装上它的卡车，送到佐治亚的客户家里。
“我们的网络允许宜家将它的销售扩大到伸手可及的地方，在有多项选择比如零担运输的同时，又节省了费用。”霍华德说。
爱森达运输的60%是直接对顾客交付运输，公司在顾客和商店或配送中心之间起到更多的存货平衡作用。
“对这种内部运输的需要比我们最早认识到更深层，”霍华德补充说，这部分业务发展最迅速，“我们是与零售商企业从家庭运输服务开始业务合作的，然后商店发现我们能满足他们另外的需要。”
爱森达根据每个运输业务对零售商进行收费，不现增收附加费用、每英里费用、保险费用或其它费用。对于家居货栈这样有1700家分店的大顾客，爱森达使付款过程极为简单。“他们不想与1700个地区运输人有数以万计的发票支付，”霍华德说，“他们只需与我们一个个体合作，那么就只有一张发票。”爱森达的3PL 模型获得了关注，根据每月的收支，它的业务增长了5个百分点达到15%。
点评：整合区域资源，成为大型零售企业伸向最后路程的触角，这是爱森达的利润源泉。
凯瑟斯达克：联合网络
凯瑟斯达克(CaseStack)是一个专门为消费者包装商品的公司，并为零售商、分销商和制造商提供运输和配送服务。
使凯瑟斯达克与其它地方配送运输经营者在同样的市场中区别开来的是, 凯瑟斯达克既不拥有亦不直接经营仓库或运输服务，公司将这些业务全部外包给其它服务提供者。在美国6个关键市场中，它拥有一流的运输和仓储公司的联合网络。它从在这些仓储地之间的300个公路货运承运人的名单里为它的顾客挑选承运人，当然也有一定数量的空运、铁路和海洋承运商。
凯瑟斯达克为它的顾客增加价值的秘诀就在于它独有的基于互联网的软件，这套软件系统被用来处理运输和配送业务，包括一系列需求计划，存货管理和运输可见性的工具。这套系统是客户进入凯瑟斯达克的6个分配中心进行联合 *** 作的窗口，也是它提供的所有运输经营的窗口。
“至于客户，他们只和凯瑟斯达克打交道，”商业发展部副总管蒂娜·昆德说，“他们有共同的供应商，一种集成这些供应商的系统及一系列商务关系的技术。”昆德认为, 他们的挑战来自于传统的消费品配送模式，这要求公司同时联系30到40个承运人，并与6个不同地方的低水平物流系统的仓库共同工作。
因为高效率的关系，地方仓库的业务就像与凯瑟斯达克合作一样。仓库没有对终端客户进行销售，营销或售后服务的功能。但一旦凯瑟斯达克将这些仓储地区的系统集成到它的系统中，凯瑟斯达克带来的每名新顾客都会被自动地整合到所有系统。
“我们用有利润的业务来填补他们的空间，”昆德说。
凯瑟斯达克最有趣的业务之一是将沃尔玛和很多消费品公司相连接的项目。在2003 年4月， 沃尔玛决定大幅减少在它的配送中心的零担运输，因为他们花了许多时间，却造成了主要的发货壅塞的问题。同时，沃尔玛想更加频繁地小量定货以便保持最小存货值。为达到这两个目标，沃尔玛针对零担运输(LTL)的供应商进行考察，然后决定是否要他们加入凯瑟斯达克实行的联合项目。
圣汉(Hain Celestial)集团，一家美国最大的自然有机食品公司，向沃尔玛出售它的时令茶品。它曾是沃尔玛认准的作为它的新联合项目通常使用零担运输的供应商之一。
据圣汉集团财务经理辛迪·麦斯塔斯说，到这一联合项目的转换是非常顺利的。现在沃尔玛发出一份订单给圣汉集团，同时也直接地与凯瑟斯达克相连。麦斯塔斯说，他们的公司是在凯瑟斯达克的网络系统上看到这份定单的。
据圣汉的商务发展分析员艾米·安徒生说，圣汉集团也有它自己的需求计划和预测系统，公司将凯瑟斯达克基于互联网的系统主要作为一个实时的可见工具。“我们能跟踪购买订单，并实时得知发货和存货的大量下降，”安徒生说，“它是非常友好的系统，也和我们的需要相符。”
在联合项目中的其它公司也使用凯瑟斯达克系统，帮助他们处理与沃尔玛的业务。凯瑟斯达克的需求规划系统直接从沃尔玛的零售连锁卖点 (POS)的信息系统获取数据，凯瑟斯达克的客户可以利用网上系统和POS数据，在线进行需求规划。当顾客需要固定的预测工具来更新数据时，顾客们可以利用凯瑟斯达克的系统来对他们自己提出警告。
“而具有自己需求规划系统的大客户，使用我们的系统作为存货窗口，”昆德说，“中型企业喜欢我们的系统，因为他们不可能负担得起我们投资在生产规划、存货管理、装载优化、配送、约定日程、货物验核等方面应用程序上的上百万美元。”
增加的另一个好处就是将大多数劳动密集型的物流管理职能转移到凯瑟斯达克，这样圣汉集团可以专注于其它附加值高的业务。
点评：把其它的服务提供者构建成自己的联合网络，通过信息技术进行物流增值服务，凯瑟斯达克完全没有必要依靠资产来使企业增值。
ABW：掌控供应链
贺喜食品集团(Hershey)，是巧克力和非巧克力糖果产品制造商，长期坚持将它的仓储、分拨和运输进行外包。实际上，40年前它就开始了与亚特兰大保税仓库 (ABW)的长期合作，现在这个仓库正经营着贺喜在肯尼索(Kennesaw)地区的40万平方英尺的配送中心。
贺喜在下半年完成了分布式网络的优化，它将有三个3PL供应商帮它经营从加利福尼亚到宾夕法尼亚的380万平方英尺的仓储和运输中心。
“我们集中于我们做得最好的东西，这就是制造和营销我们的产品，”物流和售后服务的副总管比尔特纳说，“我们有强大的专门技术支持我们的顾客和销售组织的物流战略和供应链管理，但日常配送和运输我们依靠最佳的3PL。”
贺喜所有的运输任务中包括了承运人选择，交涉和装载计划，除了经营配送中心以外，这个3PL供应商同贺喜选择的承运商一起处理订单。
贺喜所有的3PL供应商都与公司在宾夕法尼亚总部的配送流程和系统紧紧相连。订单在贺喜的SAP ERP（企业资源计划）系统中进行处理，通过它的供应链菜单和运输系统来计划和优选装载。订单和运输信息通过电子数据互换(EDI)发送到3PL供应商那里。3PL供应商采撷订单，执行所有必需的附加值活动，譬如重新包装，汇集待售产品。
大多数3PL供应商使用贺喜的“红草原”仓库管理系统(“Red Prairie” WMS)来接收和运输订单，只有ABW通过EDI连接到贺喜中央系统的另外一个仓库管理系统。订货由贺喜选定的承运人装载，当卡车带着货物离开时，3PL供应商将一个库存调整的商品数据发到贺喜的ERP系统，随后的订货状态信息在订货周期的各种不同阶段都可以获得。
“我们有我们所需要的可见性和控制，因为我们的3PL与我们的系统联系得那么紧，”特纳说。
贺喜的配送业务主管肯·米赛莫给所有3PL的配送 *** 作打了高分。一张正式计分卡每个月都会进行更新，根据存货和订单的准确性、财政状况、经营生产能力和顾客合作等因素来绘制各个配送中心的业绩图表。到2003 年， ABW连续三年被指定为贺喜食品配给中心经营商。贺喜还使用了ABW 的下级承运商Colonial Cartage作为在东南部的运输人。“企业做大并不一定就好，”特纳说，“3PL最重要的是要能给客户带来价值。”
据米赛莫说，ABW为顾客解决供应链方面问题的能力特别强。例如，如果缺货突然增长， 损坏或被顾客的拒绝卸载，ABW会立刻调查起因。它首先查看自己的 *** 作，并且核实承运人发货是准确的，且是否是在规定的时间卸载。如果问题是在顾客一端，ABW将对顾客提供援助，帮助改进 *** 作。“ABW在解决供应链问题上做得非常成功，”米赛莫说，“对一些特殊顾客，贺喜职员与ABW 职员一同工作，但多半是他们独自处理这个过程。”
特纳透露，随着贺喜的客户在产品运输和配置方面对更多特定服务的需求，它的3PL将会进一步整合。
各个零售商都想显示自己的特点，因而对3PL也有更多的要求。为了继续接受这个挑战，米赛莫发现, 它的3PL供应商们在发现和实施新想法方面是很前卫的。“他们观看市场上做什么，然后提供给我们新的配送想法。”特纳认为，它的3PL们能在最佳的位置上了解这些新想法，因为他们和那么多消费品龙头公司打交道。“他们知道什么能行，什么能给经营顾客关系带来利润，他们和我们分享这些信息和知识，也使他们成为我们的供应链战略伙伴。”
点评：ABW的成功秘诀在于，让客户专注于他们做得最好的领域，而自己成为他们的供应链管理员，与客户分享信息和知识的同时，也能分享利润。
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