石油价格的波动对经济的不同部门影响很大。具体而言，交通运输部门占欧盟石油总消耗的56％（根据2009年的数据）。因此，它最容易受到石油价格波动的影响。
另一方面，不得不诉诸外部运输的制造商则抱怨说，这些波动（尤其是当波动上升时）反映在运输提供者的费率中，而油滴通常不会起到相同的作用。 。
在过去的几年中，许多公司选择通过专门机构外包运输服务。在大多数情况下，这一决定导致了成本的显着降低，更大的灵活性和服务的显着改善。但是，许多企业家认为他们已经 “ 失去了控制 ”，发现自己遇到了更难解决的新问题。
下面介绍了一家在西班牙拥有两千多家客户并且通过代理机构外包包裹运输的制造商的案例，这是我们需要降低成本的原因。我们建议解决其他问题，并在一项行动计划中，降低运输成本。
为此，我们为自己设定了一系列需要解决的需求：
·验证运输发票。我们只会收到包含所提供服务的发票，并且，如果我们要求发票，我们会收到包含3500多个行的摘录，其中包含所运送货物的所有详细信息。通过远征检查远征是一项非常繁琐的任务。
·选择最佳供应商。运输机构各种各样。但是，如果在任何一天我们从代理商处收到新的费率，我们怎么知道哪个最好？我们的代理还是后者？比较起来太复杂了，因为我们并非每个月都在相同的地理区域（地域组合）中平均销售，并且重量和数量不断变化（销售组合）。同样，每个代理商的区域名称也不同，计费系统也不总是相同（线性或按比例），从体积到重量的转换也不总是相同。比较不同的选择会完成复杂而乏味的工作。
·优化物流成本。我已决定为3个代理商，为什么不尽可能由最便宜的运营商根据重量，体积和目的地，由最便宜的运营商发送商品？
·将信息传输到损益表。由于我设法将成本与每个销售交易相关联，因此我想知道每个客户的运输成本。我们知道运输总支出，但是我如何将其分配给每个销售业务，客户和地理区域，以分析每个公司的获利能力？
考虑到这些目标，我们使用BI&CPM设计了一个物流成本计算引擎，该引擎基于所装运的货物，所运输的产品，目的地以及与运输代理商商定的每个地区的条件。在探查不同信息源的上一个阶段之后，我们确保数据的可靠性，因为它们是系统的基本组成部分。审核完此信息后，计算引擎将为我们提供必须从运输运营商处收到的发票的高精度估算。一旦所有可能的错误都已清除，发票将帮助我们进行对比和验证系统。我们已经涵盖了第一个目标。
根据我们的经验并根据具体情况，采用这种管理模式可以使运输成本降低 20％。特别是当以下几点适用时。
一旦选择了运输提供商，下一步就是计算最低物流成本。这个学期我们了解什么？每个物流运营商按地区划分的费率有所不同，某些地区的代理商比其他地区便宜。在许多情况下，值得考虑的是谁，什么东西和什么地方发货。系统根据成本优化标准向我们建议应通过哪个代理商发送商品。该建议甚至可以集成到“领料单”或“远征单”中的管理系统中。
为了保证正确的操作，运营经理必须在运营部门的控制表中跟踪发生的成本与目标成本或最低物流成本之间的差异。
最后，作为最后一步，我们将利用该系统使我们能够为每次装运，每个销售操作以及每个客户和每个项目分配运输成本，以提高成本系统的精确度，并最终结果。
我们的情报管理方法论的应用是在全球范围内实施的，也可能是在此特定情况下实施的，这是一个特定的问题，其最终目的是获得切实的经济成果，从而解决问题。
