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数字化——打开智慧物流的钥匙

物流业是国家经济支撑性产业,虽然全国社会物流总费用在GDP中的占比逐步下降,而物流智能化、数字化是其根本的途径,降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标,但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距,提高物流效率。 

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        一、智慧物流的春天已经到来

        当下。智能物流正在成为物流业转型升级的重要源泉,重塑着物流市场主体。通过整合社会资源或为物流链赋能,推动着物流业升级和物流市场格局的变动。

        智慧物流通过对物流要素、资源与市场的重新组合、高效对接、消除信息不对称、完善物流体系、完善物流基础设施。

        并且,智慧物流通过连接升级、数据升级、模式升级、体验升级、智能升级和绿色升级全面助推供应链升级。

        资本也十分看好相关智慧物流企业的发展。投融资金额622.67亿元,物流科技融资事件66起,以2019年为例。

        可见。无论是从市场发展规模、资本融入还是行业认知,智慧物流已迎来了发展热潮,智慧物流已经得到了各方的认可。

        基于此、抢占先机,电商平台、制造业企业与领先物流企业纷纷积极布局智慧物流。

        二、数字化是智慧物流的核心

        以前把智能化、智慧化、数字化分开来谈,现在越来越多地把这些概念统一到数字化了。

        物流组织方式的融合,形成了物流领域对技术应用的能力进一步提升。技术应用和先进的组织方式相融合过程中形成的创造价值的能力,这种能力形成聚焦点就是数字化。

        数据是所有智慧物流技术最底层的支撑。智慧的下一级是知识,信息的下一级正是数据,知识的下一级是信息。大数据相当于一种能源、提升客户的体验,提高自己内部的运营效率,又能提升对外的服务能力,借助挖掘和分析大数据,企业既能解决信息不对称的问题。

        数据对于智慧物流场景产生影响。收集符合产品需求的数据、解决物流场景中存在的信息不对称等问题,然后对这些数据进行挖掘和智能分析。数据为物流行业智能化发展赋能。实现人与物、物与物之间的交互对话,从而系统提升物流运作效率,优化物流环节,智能配置物流资源。

        物流在线化产生大量业务数据、使得物流大数据从理念变为现实。通过对物流大数据处理与分析、科学合理地进行管理决策,是物流企业的普遍需求,挖掘对企业运营管理有价值的信息。“业务数据化”正成为智慧物流的重要基础。

        看整个物流领域、数字化进程可从三个层次去理解。第一个层次是技术的层次、这个层次就是已经知道需要什么样的数据,叫数据积累,而且不管用什么方式有足够能力把需要的数据积累起来。第二个层次叫做数字资源。使数字真正成为了资源,就是完全用数字去运作整个业务。第三个层面就是数字资产、数字资产就是数字本身就能赚钱,数字就是效益,就是价值。

        举例来说。人工智能可用于预测需求,但前提是丰富的数据。智能数据底盘技术由物联网技术、大数据分析及人工智能技术组成。物联网技术与大数据分析技术互为依托,而人工智能可以认为是大数据分析技术的升级,前者提供数据来源,使得智能物流真正“智能”起来,后者将数据进行业务化。

        因此。产业链全场景生产要素的“数字化”建设或改造就是智慧物流“新基建”的基础。

        再举例来说、自动驾驶是大幅度改变物流行业生产力的基础工具,在未来或将成为物流行业的“标配”。然而、才能使其“自动”成真,足够丰富的场景和足够数量的数据,才能在运营和研发这两个层面给自动驾驶和物流行业形成双向循环的“正向反馈”。

        当前物流企业对智慧物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域,数字化能够相互对接,在数字化发展过程中,物流的数字化趋势要求物流的装备与技术朝着数字化、智慧化的方向发展,对物流装备技术提出了新要求:物流装备技术要适应数字化的发展需求。

        在我国制造、消费双超级经济规模的支撑下。必将向着物流业务生态数字化、运行服务网络化、经营管理智能化方向迈进,我国主导的供应链能力和水平的提升。全链路数字化,带来的改变将不再局限于某个行业的某个场景,而是供应链整个链条的方方面面。

        以数据要素创造价值为主线,推动物流大数据应用和大数据创新成果转化,同时也将实现更广范围的物流智慧化,打造数字中国与物流大数据融合,全方位助力支撑“数字中国”战略在全国的落地实施。

        三、破解“数字鸿沟”是当务之急

        “数字鸿沟”阻碍智慧物流的发展。

        比如:由于数据的割裂,光是在各个App中切换,卡车司机要使用N个应用才能完整的跑完一趟运输闭环,卡车司机的手机容量是否够用暂且不说,其所谓的数字化体验能有多高大家都能想象。更加糟糕的是、运输过程中很多环节还没有实现数字化,由于数字化基础设施的不完善,仍要用“原始”手段才能完成。

        消除企业之间、物流供应链各个环节之间的“数字鸿沟”,为物流供应链企业培植具有规模经济效应的强大服务网络创造条件是当务之急。

        打破行业信息不对称和信息孤岛现象、全程透明,将强化智慧物流基础。由传统工业原来强调的“3A”(敏捷性、适应性、协作性)向未来强调“3V”(价值、运营速度、可预见性)转变,透明可视、灵活多变和响应速度成为发展趋势。

        整个物流的组织方式正在向供应链组织方式转型升级,形成由物流组织方式向供应链组织方式的转型升级,以解决物流价值链过长、标准不统一、信息不对称、缺乏个性化服务等难题,通过物流从上游的生产端向下游的消费端逐渐衍生。

        因此。进入到流程化的管理,最大的变化就是由过去的模块化的管理。所谓模块化的管理就是运输是运输的模块、仓储是仓储的模块、分捡是分捡的模块等等。这样的管理效率低,消除数字化鸿沟,现在要通过物流流程化,也就是各模块之间有数字鸿沟,彼此之间协同性很差,彼此之间衔接不够。

        从单一场景出发,进行多维度的数据收集。进一步,进而进化成整个行业的数字化基础设施,开展跨行业的大数据挖掘,培育大数据领域的创新应用,共同探索数字经济发展新模式,以物流行业大数据为基础。要对数据交换、数据文件格式及信息接口等统一要求,以实现快捷准确的数据传输。

        在数字经济时代、实现要素流动可视、可追、可控,助推产业结构提档升级;另一方面应持续发展数字化、智能化技术,有力促进生产服务业与制造流通业的融合联动,以数字能力赋能营商环境建设、市场主体发展、信息平台运营以及社会信用体系完善等,物流企业一方面要发挥平台化、网络化优势。

        智慧物流的核心是“协同共享”、协同共享的前提是数字化,从而实现存量资源的社会化转变和闲置资源的最大化利用。

        要顺应数字化、网络化、智能化发展趋势,物流生态各相关方以开放的心态通力协作,构建安全高效的数据共享机制,共同致力于消除“数字鸿沟”。

        近年来,政府相关部门出台多项鼓励物流行业向智能化、数据化发展的政策,国家层面积极推进新一代国家交通控制网建设,加快货物管理、运输服务、场站设施等数字化升级,

        数据创新驱动经济发展。立足“数字中国”起源地优质资源基础,以物流智能化服务演进、快递产业数字化转型、快递驱动跨行业经济发展、物流推进智慧化为方向。