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濟南物流:產業互聯網時代,網絡貨運是如何推進供應鏈物流智能升級?

發布者:振宇物流 發布時間:2020-06-10 09:12:49 產業互聯網本質還是整體產業升級的帶動下的互聯網賦能。整體產業的升級有兩端訴求:一是深耕產業,推進產業互聯網融合:打破線上線下的邊界,沿著產業鏈深度融合線上能力和線下生產力。二是建立平臺賦能產業:利用互聯網企業本身的數字技術和資源建立產業賦能平臺。
 
產業互聯網,簡單說就是把產業鏈每個環節都在線上化且相互連接。任何一個產業都可以簡單分有三段:生產、流通和消費。在物流的生產環節,主要是裝卸和運輸。那運輸的車輛車跑到哪了?一車有多少單?每單多少方多重?除了快遞和零擔的頭部企業外,其他都沒有數字化。
 
這里面一方面牽扯到大量對基礎設施數字化的投入。另一方面,物流企業需要真正把運營經驗植入到系統里面去。在消費環節,物流行業的客戶是公司。對接大客戶的三方物流公司,誰實現了一套系統對接不同客戶?接下來我們一起了解數字化和平臺化對物流產業的推動作用。
 
產業互聯網的核心是生產要素數字化,協同管理平臺化,產業互聯網的本質是數字化變革提升生產力
 
一.物流行業向數字化、數智化轉變
 
信息化時代主要是靜態數字特征,數字化時代需要實現動態化特征:在信息化時代,企業的數字特征主要表現的是靜態化的,是時點數據為主體。在數字化時代,需要實現企業數字的動態化。能夠通過在線化的手段,實現企業數字的動態化鏈接。這種動態化的數字特征,將會在提升效率、挖掘價值方面產生更大的作用。
 
中間的流通環節,通常被認為是最容易數字化的環節,中國估計有800萬卡車司機,但其中95%為個體戶或小公司,只有1%的卡車公司擁有50名以上員工,整體效率普遍低下,由于缺乏透明和實時路線信息,據估計,中國公路運輸的平均空載率約為40%,而德國和美國的平均空載率僅為10%至15%。
 
麥肯錫全球研究院發現,更廣泛地使用數字技術,可能會轉移或創造該行業23%至33%的總收入,從而實現效率的突破性提升。為了評估數字化對貨運和物流行業的影響,麥肯錫全球研究院分析了大約70個用例,重點關注三個子行業:海運、公路運輸和快遞。這三個子行業的總值約為5700億美元,占中國貨運和物流市場的四分之三;所有這三個行業都非常低效,未得到充分利用??爝f市場規模小得多,約為450億美元,但卻是增長最快的子行業。
 
信息化時代各要素之間是分割的,數字化時代需要實現全要素的打通與鏈接:在信息化時代,總的講企業的各個要素之間的數字關系是分割的,是不完整的,甚至有些更重要的數字如用戶數字是缺失的。數字化時代一定要借助互聯網的連接手段,實現企業各要素之間的數字化鏈接,打通企業全鏈路的數字化鏈接,實現企業內部資源與外部資源的數字化鏈接,通過這種鏈接有效提升企業的運行效率。
 
1.供應鏈物流數字化中的誤區
 
1:單邊協同數字化供應鏈的核心理念是協同,要求企業不僅關注自身的供應需求狀況,更要關心上下游企業的生產經營狀況,及時地反饋、共享信息。而作為服務平臺,正是需要通過先進的數字技術,幫助企業將內外部之間的協同關系打通,進而實現全社會范圍內的聯動協同。但制造業往往具有供應鏈“鏈主”的強勢地位,一般是建立自己的供應鏈協同平臺,并且以本企業為中心的單邊協同為主,制約了供應鏈上下游信息共享的緯度和效率,不利于供應鏈的數字化轉型。
 
2:多平臺孤島大型制造業企業內部,經過多年的信息化,單項信息化應用的水平基本可以適應現有單項業務或管理。供應鏈上下游企業亦由其各自的平臺支撐其業務。在供應鏈數字化過程中,這些單項應用平臺,或需要壯士斷腕,或需要技術創新,否則就會形成多平臺孤島,何談供應鏈協同。
 
3:內部流程優先作為“鏈主”的制造企業,往往具有流程強勢。在供應鏈協同數字化過程中,流程的優化應該站在全供應鏈的視角,很多情況下不能優先考慮企業自身固有的流程。在這一點上,如果做不到全供應鏈的流程創新與融合,一定會阻礙供應鏈數字化的進程。
 
2.數字化時代供應鏈物流如何轉型
 
1:物流業務的數據化
 
物流業務的數據化是要解決數據有無的問題。借助于各種先進的信息技術手段,采集物流過程各種信息,實現物流環節中人員,車輛,貨物,裝備,場站,門店等不同物流要素的充分物聯網化。在以上物流要素的充分物聯網化的基礎上,再結合物流企業具體業務場景,實現物流各個業務主體,不同物流網絡的互聯互通和物流業務的數字化。
 
2:物流數據的業務化
 
物流業需要把運營經驗提煉成標準化的體系,才能在IT系統里面體現出來。在物流數字化的基礎上,會產生大量的物流數據,對這些物流數據的挖掘和利用,會催生新的業務,這就是物流數據的業務化。這些業務包括但不限于,物流業務優化服務、以數據為基礎的調度服務、物流業務數據模擬服務、物流供應鏈金融服務、宏觀經濟分析服務等。數據的三大價值在于:
 
1協調,能夠明顯提升效率
2優化,幫助用戶優化供應鏈
3智能,用數據替代經驗
 
企業數字轉型實施的核心就是“簡單問題規范化”,只有規范業務運行流程,明確環節之間的信息交換內容和格式,才能進一步確定每個環節應該以什么格式提供什么內容的信息。只有規范的格式和內容信息,才有可能實現數據信息的數字化、結構化的定義,也才有可能支持信息在流程鏈條上的全連接。物流企業在實施數字化的過程中,一定要量力而行,選擇適合企業發展的數字化道路。規模大、實力雄厚的物流企業可以建立自己的、獨立的物流數字化系統。大部分物流企業要通過接受公共服務來完成自己的物流數字化。
 
二.供應鏈物流向平臺型、生態型轉變
 
基于數據來指導服務可識別、可定義、可運營、可優化。平臺,就是把訂單數據、執行過程數據化,匯集到平臺,支持對于整個流程的優化,這就是現在這個時代正在發生的最大的變化,而這也讓平臺型企業比傳統企業發展的更快。怎么構建平臺和系統,通過數據化,將數據匯總到大的平臺,并幫助決策,將前端服務交付出去,如同我們現在基于平臺在將營銷、咨詢交付出去。以前服務商也在履約合作,只是沒有與平臺連接。
 
數字化浪潮下,企業價值已經從原先傳統的業務價值,拓展為交互價值、業務價值和數據價值三個層面
 
1.公路貨運平臺發展的難點
 
1)利益分配和職能劃分:平臺不能單純成為一個聯盟體,也不能光靠集采來賺取利潤,它一定要賦能,一定要有這個價值,才能夠把這個平臺模式做好。這里面其實有一個很大的難點,我們這個平臺到底碰不碰貨,平臺不碰貨,就沒有對合作商的最大吸引力,碰貨了它跟利益集體發生矛盾,有可能成為平臺里面合作商的對手,個體司機的利益保障等,標準或動態的分配機制還沒形成。
 
2)市場萎縮:公路貨運量增速放緩,運輸結構不斷調整,公轉水,公轉鐵加大進力度,根據中國物流與采購聯合會發布的《2019年貨運物流行業報告》顯示,2020年公路貨運市場,貨源增速放緩,需求升級。貨量減速,車多貨少矛盾加劇,預計市場競爭情況2020年將比2019年更加突出。如何精準分析市場,延長服務鏈條,深化服務內容,開辟新的發展路徑,成為重要一環。
 
3)品質運力的保障:2020年公路貨運市場朝著市場集約化、組織化方向發展;貨運企業效率化、精細化持續提升,品質運力已提到議事日程上了。無論是從模式上還是產品上,真正的品質運力還為未出現,目前公路貨運市場存在大而不強、多而不專、通而不連三大問題,解決三大難點,品質運力是抓手,如何通過互聯網開放模式,共建跨平臺的公共運力池,通過大數據形成公共運力信用體系等基礎問題都是待解決的。
 
2.引用趙先德教授建議
 
1)第一階段供應鏈流程的信息化及可視化
這一階段,企業通常會從某些供應鏈環節的信息化起步,逐步拓展為端到端的流程信息化與可視化,實現初級的數字化供應鏈。這個信息化的過程也通常伴隨著對現有供應鏈流程的重新評估和梳理,實踐者要避免將其視為一個技術問題的誤區:認為交給IT部門、上一些系統和軟件就可以搞定這件事情。
 
推薦的做法是通過高層參與、跨職能團隊等方式,將信息化和流程優化相結合,借助新工具來清理那些價值和目的不清晰的舊流程,讓供應鏈流程更加簡化和透明——這可能比技術工具本身更能提升供應鏈運營效率。
 
2)第二階段基于大數據的決策優化與服務創新
 
在第二和第三階段,企業解決的其實是如何變現數據資產的問題。經歷了前一階段后,企業往往會在供應鏈不同環節積累很多數據,如何利用這些數據來創造價值?企業首先可以做的是通過大數據分析來優化自身在供應鏈不同環節中的決策,例如更精確的用戶畫像,定制化的產品設計,與供應商的聯合計劃、預測與補貨,生產排程的優化,各類選址問題的優化和物流配送網絡的優化等。通過改進現有的供應鏈決策,提高業務運作效率,增加業務附加值,更為出色地滿足顧客的產品和服務需求,充分提升產品和服務的市場競爭力。在這一階段,實踐者要切記的一點是“問題大于模型、模型大于算法”。不要過于追求所謂“高大上”的算法,而要切記最重要的是提出正確的決策優化問題。能夠把復雜的供應鏈管理問題拆分成若干清晰、明確的決策問題,融合各類決策分析模型的長處,才能更好地解決實際問題。
 
3)第三階段供應鏈與商業模式創新
 
在第一、二階段的基礎上,那些有能力的企業可以嘗試更進一步,利用數字化技術所支持的供應鏈整合與流程創新來支持戰略層面的轉型與變革,建立全新的商業模式。一個常見的新商業模式是所謂的數字化“解決方案”或“賦能”——把匯集海量數據及分析數據得到有價值的結果作為新的價值主張,向上下游合作伙伴乃至更廣泛的生態圈合作伙伴提供數據分析及基于數據分析的解決方案,并從中獲得新的收入來源。需要注意的是,不是所有的企業都需要走到這一步,把“賦能”作為未來業務的增長點。對于大多數非行業領軍、沒有達到一定量級的企業而言,這未必是一個具有規模效應的業務。他們更應該把第二階段的工作做扎實,將現有的業務充分數字化和智慧化,建立適合的數字化供應鏈能力。
 
4)第四階段供應鏈+生態圈
 
這一階段嚴格來說是上一階段的延伸:那些行業領軍企業會在“賦能”上下游及生態圈合作伙伴的過程中,不斷學習和總結不同伙伴的需求和每次的服務提供,將一些共性的需求沉淀為標準的服務模塊,同時開發更多按需配置的定制化服務模塊,最終形成包括大量標準和定制模塊在內的“資源池”,實現“賦能”服務的規模效應——通過各類模塊的組合來快速滿足各類新需求。這種服務能力會吸引越來越多的用戶與合作伙伴,最終幫助企業成長為供應鏈+生態圈的領導者。對于這個階段的實踐者,我們的一些建議包括:
 
1做好勾稽關系、接口與交互界面的設計;
2設計完善的合作機制與利益分配規則,精密到圓角分的利益計算,以及組織與協調不過分約束的商業伙伴關系;
3提升構建生態圈邊疆的能力——生態圈的領導者在捕捉更多機會的同時,也面臨著更多風險,因此,為了平衡風險和機會,就要有動態重構市場范圍、資產邊界和組織結構的能力。
 
針對公路物版塊的數據缺失、重復物流、企業稅務、個體司機利益保障等問題,網絡貨運平臺經過無車承運人試點三年的摸索和總結,在對系統功能要求、數據應用、風控監管、責任承擔、驗證手段等全方面設置準入門檻,目的是規范市場、通過互聯網手段回歸業務本質提效增能、平臺創新模式探索產業發展更大的可能性。
 
所有的網絡貨運平臺最終產生的可用于公共信息的數據歸集到國家物流平臺,和其他海、鐵、空數據進行匯合,形成完整的運輸鏈,真正實現一單到底,多式聯運,國家物流平臺作為“平臺的平臺”,通過各種運輸平臺對入。
 
構建高效銜接的物流信息生態,完善國家物流公共信息平臺功能,再賦能給網絡物流交易平臺、網絡貨運平臺、連鎖型物流園區等平臺型企業,提供運載工具、從業人員、從業企業等基礎數據驗證服務,提供物流基礎信息驗證、物流誠信信息共享、物流數據應用協同創新、物流動態信息推送、物流跨平臺用戶信息共享等服務。

來源:物流桃園
 
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