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      荊門第三方物流,荊門現(xiàn)代倉儲,全國零擔
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      物流行業(yè)的7大數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢,及應(yīng)對策略

      2020-09-19 15:28:13

      未來五年,物流行業(yè)的數(shù)字化將大大增加。但是,直到最近,荊門第三方物流行業(yè)對最 新數(shù)字技術(shù)的采用仍然很慢。與其他行業(yè)相比,物流組織數(shù)字化進程仍大大落后于其他行業(yè)(參看下圖)。

      許多技術(shù)顛覆者正在挑戰(zhàn)物流企業(yè)的生計。擁有雄厚VC資本,一些“莽撞少年”組成的初創(chuàng)公司,從同行,從技術(shù)服務(wù)商,從客戶,轉(zhuǎn)變精明的競爭對手,他們孵化了全新的商業(yè)模式,在物流圈中的競爭異常激烈。

      這些威脅的一個共同點是,大多數(shù)競爭都是用數(shù)字手段在業(yè)內(nèi)翻云覆雨。這些集成商通過提供更簡化的端到端服務(wù),從傳統(tǒng)物流組織手中奪走了市場份額,當然,傳統(tǒng)物流服務(wù)商本身也在數(shù)字化服務(wù)和運營摸著石頭過河,當今的物流行業(yè)很難避免數(shù)字化競爭中刀槍相見刺刀見紅了。

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      數(shù)字化應(yīng)用于物流業(yè)

      借助現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng),人工智能,云技術(shù),區(qū)塊鏈,流程自動化RPA,和其他重大數(shù)據(jù)創(chuàng)新,物流業(yè)其實有機會徹底改革。很明顯該行業(yè)非常需要數(shù)字化改革。隨著無人駕駛技術(shù)的擴展和對車輛的創(chuàng)新,物流業(yè)必須評估任何新的技術(shù)并加以適應(yīng)。Digital Transformation Spending in Logistics Market報告顯示,到2026年,全球物流市場的數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出預(yù)計將以109.7%的復(fù)合年增長率, 成功實現(xiàn)949.7億美元。

      物流數(shù)字化的7大關(guān)鍵技術(shù)趨勢

      由于最終客戶需求越來越多樣化和個性化,供應(yīng)商的數(shù)量也每年都在增長,因此客戶對物流的需求也在增加?,F(xiàn)在,B2B和B2C公司都需要參與競爭,以提供最 大的滿意度,現(xiàn)在,這個趨勢越來越明顯。

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      讓我們看一下成功的數(shù)字化的因素,以及建立數(shù)字化戰(zhàn)略的關(guān)鍵點。它定義了成功實現(xiàn)物流數(shù)字化的七項關(guān)鍵技術(shù)趨勢。

      1.電子運單

      電子航空運單(e-AWB)是行業(yè)數(shù)字化的倡議。它是當前航空貨運單的標準數(shù)字版本,從托運人到發(fā)貨都遵循。

      e-AWB極大地提高了跟蹤和處理貨物數(shù)據(jù)的效率,同時還提高了透明度,提高了安全性并減少了成本和延誤。到目前為止,它已經(jīng)得到了廣泛的接受,國際航空運輸協(xié)會(IATA)宣布了今年早些時候e-AWB的默認運輸合同。漢莎航空和阿聯(lián)酋航空等大型航空公司已經(jīng)實施了該計劃。像達美航空和聯(lián)合航空這樣的公司預(yù)計將很快跟進,這意味著到2020年該行業(yè)的采用率有望達到80%。

      2.人工智能和機器學(xué)習(xí)

      人工智能和機器學(xué)習(xí)在物流中的潛力是巨大的:供應(yīng)鏈可能是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的真正金礦,通過利用和分析數(shù)據(jù),識別模式并深入了解可用性鏈的每個環(huán)節(jié),物流公司可以顯著進行操作轉(zhuǎn)型。

      機器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)算法中的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)模式,這些算法可以找出影響其供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)成功的最 主要因素,同時持續(xù)不斷地進行學(xué)習(xí)。這些模式可以與庫存水平,供應(yīng)商質(zhì)量,預(yù)測需求,生產(chǎn)計劃,運輸管理等相關(guān),并為公司提供知識和見解,以降低貨運成本,改善供應(yīng)商績效并最 大程度地降低供應(yīng)商風(fēng)險。

      3.云物流

      云物流正在快速推進,60%的物流供應(yīng)商以前使用云服務(wù),另有30%的人希望這樣做。

      隨著數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云中,物流IT服務(wù)以按需按使用頻次付費,這表明較小的企業(yè)不必在整體IT結(jié)構(gòu)傷筋動骨,只在需要時為自己使用的服務(wù)付費。

      像Shipwire和Freight這樣的服務(wù)商已經(jīng)提供了基于云的實時運輸管理系統(tǒng),該系統(tǒng)涵蓋了從采購到開票的所有物流流程,從而使整個流程對于中小型企業(yè)而言更加輕松和便宜。

      4.物聯(lián)網(wǎng)(IoT)

      物聯(lián)網(wǎng)將成為后來的游戲規(guī)則改變者。結(jié)合最 先進的可用性和傳感器,它可以在所有目的下將任何物品與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián),無論它在任何地方,這都意味著從托運人到運送者的完全可見性和可追蹤性。難怪它有望為物流業(yè)帶來1.9萬億美元的收益。

      連接物聯(lián)網(wǎng)的傳感器將監(jiān)控食品和藥品等敏感貨物的溫度和濕度。近場通信(NFC)標簽將通過智能手機端口提供產(chǎn)品認證,從而防止偽造和盜竊。

      5.區(qū)塊鏈

      距離較遠但潛力巨大的是區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈技術(shù)通過為鏈中的每個成員物品提供對等的及時的數(shù)據(jù)指令,擴展了直接性,及時性和可獲得性。通過降低復(fù)雜性并打破貿(mào)易壁壘,這可能導(dǎo)致全球GDP增長5%,全球貿(mào)易增長15%。

      由于所有相關(guān)方都可以同時跟蹤產(chǎn)品的進度和狀態(tài),因此供應(yīng)鏈將變得更加高效,更加及時,更加清明。

      6.自動駕駛汽車

      到目前為止,自動叉車在當今的廠房,倉儲,航站樓,港口和其他環(huán)境優(yōu)雅的區(qū)域中非常普通。而且我們很快就會看到自動駕駛卡車在道路上行駛,運送要由自動鏟車卸下的貨物,并通過自動傳送帶和機械臂將其放入倉庫。

      車對車的通信將使自動駕駛卡車排成一行,有點像天上的大雁那樣成行行進,以降低成本。改善減速和加速所產(chǎn)生的阻力,意味著使用更少的燃料,燃料占卡車總運營成本的30%。

      7.RPA的承諾

      根據(jù)Digital Journal的說法,RPA是“使用具有人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)功能的軟件來處理以前需要人類執(zhí)行的大批量,可重復(fù)的任務(wù)?!边@些任務(wù)可能包括記錄和交易,計算和查詢的維護。

      RPA可以節(jié)省大量成本和效率,并提高準確性,雖然不一定減少公司的員工人數(shù),但它可以使員工騰出更多精力去做更具創(chuàng)造力,更有趣的工作,從而提高公司價值。

      RPA對物流業(yè)充滿希望,特別是目前,物流業(yè)依靠大量的文書工作和大量手動輸入的數(shù)據(jù)來操作和進行日常運輸交易。生成和處理正確的文檔是耗時且單調(diào)的工作,已成為RPA爆發(fā)的成熟時機。

      RPA的潛力將隨著流程的標準化以及通過使用認知或智能自動化(可以處理非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的基礎(chǔ)技術(shù)變得更加復(fù)雜而充分發(fā)揮出來。員工不再需要查找信息即可將其輸入系統(tǒng),從而大大消除了人工干預(yù)的需要。 以前,許多工作是由操作員手動完成的。但是,與人工操作員不同,該軟件機器人可以24/7全天候工作,并且可以不斷檢查和更新。RPA大大減少了手動處理的時間。它還實現(xiàn)了強大的過程控制和完全準確的輸出-所有這些都為最終客戶提供了更大的可視性。

      面對數(shù)字化挑戰(zhàn)

      物流公司從小型家族企業(yè)到特許經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)以及跨國企業(yè),它們都屬于類似的交付鏈,但是它們之間系統(tǒng)的差異會導(dǎo)致流程的摩擦和跟蹤的很大挑戰(zhàn)性,這種連通性的缺乏將不可避免地打擊那些不接受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。我們看到的三個關(guān)鍵核心挑戰(zhàn)是:

      1.加速基于云的技術(shù)

      物流公司一直對基于云的解決方案不信任,因此適應(yīng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)的速度很慢,使它們對新的或更敏捷的技術(shù)創(chuàng)新參與不利。云解決方案提供了靈活性,資源和應(yīng)用程序,服務(wù)多樣化,同時使用實時信息來提高業(yè)務(wù)效率。物流公司需要認識到,內(nèi)部無法開發(fā)同樣的產(chǎn)品以實現(xiàn)相同的敏捷性,并帶來保持競爭力所需的交付速度。

      2.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)清理

      物流中的數(shù)據(jù)質(zhì)量是另一個長期存在的問題,尤其是在數(shù)據(jù)責任留給低薪員工的情況下,數(shù)據(jù)集通常缺乏一致性或可靠性。系統(tǒng)連接性的改善可以帶來自動數(shù)據(jù)收集(包括從IoT設(shè)備中收集數(shù)據(jù)),從而使員工免于手動數(shù)據(jù)管理,從而可以使用人工智能對輸入進行正確驗證,以清理數(shù)據(jù)并完成丟失或不完整的部分。

      3.源系統(tǒng)的協(xié)調(diào)與現(xiàn)代化

      許多主要的源系統(tǒng),例如運輸管理系統(tǒng),倉庫管理系統(tǒng)和財務(wù)系統(tǒng)都是遺留系統(tǒng),它們尚未發(fā)展到支持數(shù)字化和大數(shù)據(jù)的標準。這些系統(tǒng)中的許多僅支持舊的數(shù)據(jù)交換協(xié)議標準,而缺少開放的API,這些API限制了與行業(yè)合作伙伴進行增長和交換數(shù)據(jù)的機會。為了充分利用大數(shù)據(jù)的發(fā)展,物流公司需要投資于審查,替換和協(xié)調(diào)源系統(tǒng)。

      無論我們是否喜歡,所有這些技術(shù)都將出現(xiàn)。但這并不意味著我們可以坐下來等它們發(fā)生。物流運營需要積極與科技公司合作以實施這些解決方案。外包通常是最簡單的方法,可以實現(xiàn)靈活的按需服務(wù),而不是嘗試建立大型內(nèi)部IT基礎(chǔ)架構(gòu)。

      我們不是可以選擇這樣做,而是必須這樣做。如果我們不主動面對數(shù)字化帶來的挑戰(zhàn),我們就有可能被新的,更敏捷的顛覆者擊敗。

      物流數(shù)字化解決方案

      轉(zhuǎn)型的宏偉藍圖依賴于三個關(guān)鍵的數(shù)字行動:開發(fā)新的業(yè)務(wù)模型和產(chǎn)品,數(shù)字化核心運營以及建立強大的內(nèi)部數(shù)字基礎(chǔ)。物流組織的成功模式需要一些投入。包括:

      1.開發(fā)新的業(yè)務(wù)模式

      新的數(shù)字平臺。構(gòu)建強大的新平臺將有助于消除供應(yīng)鏈效率低下,解決與資產(chǎn)利用不足相關(guān)的問題,改善需求與供應(yīng)的匹配以及提高整個系統(tǒng)的可見性和連通性。

      高級分析。運用功能強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案可以創(chuàng)建新的分析工具,可以出售給客戶,幫助他們優(yōu)化運營和效率。

      控制塔。提供提高操作可視性和先前孤立的系統(tǒng)之間的連接性的解決方案,可使利益相關(guān)者在整個供應(yīng)鏈中更無縫地相互連接。

      2.數(shù)字化核心運營

      高級分析。與提供新的分析工具所帶來的好處類似,物流組織本身可以使用高級分析來優(yōu)化定價,路線和部分裝載貨物合并中的操作。

      客戶體驗。數(shù)字前端不僅可以為客戶提供便利的一站式購物體驗,還可以改善內(nèi)部操作可視性并自動執(zhí)行以前的手動流程。

      過程自動化。增加核心內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的自動化可以幫助減輕勞動密集型的物流操作,例如通過E-auctions將采購數(shù)字化。

      設(shè)備數(shù)據(jù)。對設(shè)備健康狀況進行數(shù)字監(jiān)控可促進更有效的預(yù)測性維護。

      下一代解決方案。通過機器人技術(shù),人工智能甚至增強現(xiàn)實來展望未來的運營改進,可以幫助進一步提高物流組織在分銷,倉儲,揀選和包裝方面的運營效率。

      3.建立穩(wěn)健的內(nèi)部數(shù)字組織

      人才。物流企業(yè)必須積極瞄準并吸引聰明的數(shù)字人才,以競爭力,保持效率,發(fā)展新領(lǐng)域并兌現(xiàn)對客戶的價值承諾。

      系統(tǒng)。在整個物流組織中提供數(shù)字化的好處是有助于整個價值鏈中更靈活的技術(shù)系統(tǒng)的投資合理化。

      敏捷。在解決方案開發(fā)中,物流方面的問題需要敏捷,以保持數(shù)字化的步伐,最 大程度地發(fā)揮其優(yōu)勢。

      來源丨北京中物聯(lián)物流規(guī)劃研究院


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