林峰点了确认发送，系统界面跳转回主控面板。北美冷链的测试订单状态显示“已激活”，等待首批发货数据接入。他没有立刻查看其他模块，反而调出过去三周的原始操作日志。
车辆GpS轨迹、仓库出入库记录、第三方结算明细、人员排班表，全部导入分析模型。他设置了新的比对维度：以每单综合成本为基准，反向追踪各环节耗能、耗时、耗资峰值段。系统开始逐条扫描，进度条缓慢推进。
迪拜中转仓的数据最先跳出异常。夜间装卸作业效率只有白班的六成，但人力成本因夜班补贴高出35%。设备空转时间平均超过两小时，叉车使用率不到四成。更关键的是，凌晨两点到四点之间，几乎没有货物进出，却依然维持满编值班。
林峰把这一时段标红，顺手调出芝加哥至迈阿密线路的运输记录。冷藏车有17%的里程处于半载状态，其中三趟车次本可以合并发运。系统原本按目的地自动派单，但忽略了同一线路不同批次的装载空间浪费。
他继续深挖，发现部分区域存在跨仓调拨重复下单的问题。比如新加坡仓缺货时，系统会直接从曼谷仓调货，但实际上迪拜仓就有足够库存，只是调度规则未打通全局视图。这种局部最优导致整体绕行，多花了三天时间和额外燃油。
问题不止在运输和仓储。人力排班也出现错配。某些高峰时段人手紧张，临时加派人手推高了劳务支出；而低峰期又有多余人员闲置，仍需支付基础工时费用。外包团队的响应速度与实际利用率严重不匹配。
林峰暂停自动分析，切换到手动模式。他将运输、仓储、人力三大模块拆解成十二个子项，逐一标注当前成本占比和波动趋势。屏幕上的数据不断刷新，最终生成一张立体热力图，颜色越深代表优化潜力越大。
人力调度不合理和跨区协同断裂两项赫然占据前两位，合计占总冗余成本的44%。这个数字远超预期。之前做的航线压缩和温控升级虽然见效快，但只是表面降本，真正的“出血点”藏在流程底层。
他需要外部视角来验证这些发现是否具有行业共性。内部团队长期按固定流程操作，对隐性损耗已经麻木。他打开系统数据库，筛选出三位国内顶尖供应链专家的信息。这些人平时咨询费高昂，回复周期长，但他通过系统权限短暂提升了他们的响应优先级。
加密会议频道依次接通。第一位专家听完问题后直言：“非高峰时段设备闲置搭配高薪夜班人力，是典型的成本错配。”建议引入弹性用工机制，按实际作业量动态调整班次和人数。
第二位提到共享运力在跨国网络中的适用边界。“不是所有线路都适合拼车，关键看货物品类、温控要求和交付时效。”他举例说某企业强行合并冷链订单，结果因温度波动导致整批药品报废，损失远超节省的运费。
第三位强调信息链完整的重要性。“你们能看到自家系统的数据，但承运商那端的真实执行情况未必透明。很多成本黑洞出在交接盲区。”
林峰匿名提交了几组异常数据，请他们判断是否存在优化空间。三人一致认为，仅从现有信息看，至少还有12%到15%的成本压缩余地，主要来自流程重构而非技术升级。
特别是那位指出“成本错配”的专家，观点与他的初步结论高度吻合。这让他更加确信方向没错。真正的问题不在运力不足，而在资源配置失衡。
然而，部分数据依然无法获取完整链路。几家长期合作的第三方承运商只提供结算总额，不开放详细履约记录。这意味着某些环节的成本归因模糊，难以准确评估。
林峰命令系统对这些合作商的历史履约数据进行权重评分，结合专家提供的行业标准，估算缺失环节的合理成本区间。他设定了几个假设条件：相同线路、相似货量、同等服务等级下的市场平均报价，并以此为参照倒推实际支出是否合理。
结果显示，至少有五家供应商的实际收费高于市场均值8%以上，且准时率偏低。这些本应在上一轮评估中被标记，但因合同期未到一直保留。现在有了外部数据支撑，替换理由更充分。
他重新整理了所有分析结果，在主控大屏上构建出全新的成本认知框架。不再是简单的“降运费”或“省油钱”，而是从资源匹配效率、流程衔接密度、人力投入产出比三个维度重新定义物流成本结构。
运输环节的浪费主要来自路线规划僵化和装载率监控滞后；仓储方面的漏洞集中在设备使用不均衡和库存调度孤立；人力方面则暴露了固定编制与波动需求之间的矛盾。
最关键的是，这三个模块之间缺乏联动机制。优化一个环节往往加重另一个环节的负担。比如压缩航班频次降低了空载率，却增加了仓库囤货压力；减少夜班人力节省了开支，却导致白天作业拥堵。
必须建立统一的调度中枢，让运力、仓容、人力三项资源实时可视、动态调配。现在的系统只能做到事后统计，下一步要实现事前预判和事中干预。
林峰盯着热力图看了很久，手指在屏幕上滑动，将“人力调度错配”与“跨区协同失效”两项列为最高优先级。他准备召集核心成员开会，但还没点击发送指令。
咖啡杯放在桌角，早已凉透。他没注意到。时间显示凌晨三点十七分，整层楼依旧安静，只有他的工位还亮着。
他打开内部通讯面板，输入会议召集令。标题写的是“物流成本结构重组预备会”，参会人勾选了运营、技术、财务负责人。正要按下发送键，系统突然弹出一条新提示。
芝加哥线路的一辆冷藏车在途中停驶，车载温控数据显示舱内温度正在上升。