路线优化：收集历史运输数据，包括不同路线的运输时间、费用、中转次数、货物损坏率等信息。运用数据分析工具，分析各条路线的成本效益。例如，通过分析发现某条看似距离较短的路线，因中转环节多、港口拥堵等问题，实际运输成本较高且运输时间不稳定。基于此，可选择更高效的直航线路或中转点少的路线，降低运输成本。如从中国运往欧洲的货物，通过数据分析优化路线后，运输成本可能降低 10% - 15%。

运输方式选择：整合不同运输方式（海运、空运、陆运等）的成本数据，结合货物的重量、体积、价值、运输时间要求等因素进行分析。例如，对于大批量、低价值且对时间要求不紧迫的货物，海运通常成本较低；而对于小批量、高价值且时效性强的货物，空运可能更合适，但需权衡成本。通过准确分析，选择最经济的运输方式，可有效降低运输成本。例如，原本采用空运的一些非紧急电子产品配件，经分析后改为海运，运输成本可大幅降低 30% - 50%。

运力调配：分析历史运输数据中各条航线、航班、车次的运力使用情况，结合市场需求预测，合理调配运力。避免运力过剩造成浪费，或运力不足导致货物积压。例如，在海运中，根据不同季节、不同航线的货物运输量变化，合理安排船舶的调度，提高船舶的装载率，从而降低单位运输成本。通过优化运力调配，船舶的平均装载率可能提高 10% - 15%，运输成本相应降低。

库存水平优化：收集销售数据、生产数据、运输时间等信息，运用数据分析模型预测不同地区、不同产品的需求。结合运输时间和安全库存要求，确定每个仓库的最佳补货点和补货量。例如，通过分析发现某款产品在特定季节的销量会大幅增长，且从生产地到仓库的运输时间较长，可提前规划补货计划，避免库存积压或缺货。优化后，库存积压可能减少 15% - 20%，缺货率降低 20% - 30%，有效降低库存成本。

库存布局调整：分析不同地区的市场需求、运输成本、仓储成本等因素，优化库存布局。将库存放置在靠近需求地或运输成本低的仓库，减少运输成本和库存周转时间。例如，对于一些消费市场集中在沿海地区的产品，可将仓库设置在沿海港口附近，既方便货物运输，又能降低运输成本。同时，通过合理布局库存，可提高库存周转率，进一步降低库存成本。

仓库利用率提升：收集仓库的存储数据，包括货物存储位置、存储时间、仓库空间使用情况等。运用数据分析方法，优化仓库布局，提高仓库空间利用率。例如，通过分析发现某些货物的存储方式不合理，占用了过多空间，可调整存储方式，采用货架分层、立体存储等方式，提高仓库的存储容量。同时，加快货物周转速度，减少货物在仓库的存储时间，降低仓储成本。通过提高仓库利用率，仓储成本可能降低 10% - 15%。

仓储服务选择：分析不同仓储服务商的收费标准、服务质量等信息，选择性价比高的仓储服务商。除了基本的仓储费用，还要考虑增值服务费用、货物损坏赔偿等因素。例如，对比多家仓储服务商后，选择一家不仅仓储费用低，而且在货物保管、装卸服务等方面质量较好的服务商，可降低仓储成本并保障货物安全。

成本关联分析：综合分析运输成本、库存成本、仓储成本等各项物流成本之间的关联关系。例如，降低运输成本可能导致库存成本上升（如选择海运替代空运，运输时间延长，需要增加安全库存），因此需要找到总成本最低的平衡点。通过建立成本关联模型，分析不同决策对总成本的影响，做出最优决策。

供应链协同：运用数据分析促进供应链各环节的协同，如与供应商、生产商、销售商等共享数据，实现信息透明。例如，通过与供应商共享库存和需求数据，供应商可根据实际需求及时补货，减少企业的库存成本。同时，与销售商共享运输信息，可合理安排配送计划，提高物流效率，降低综合成本。通过供应链协同优化，综合物流成本可能降低 15% - 25%。