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2018中欧全球供应链论坛深度报道二|物流科技

[罗戈导读]2018年12月3-4日,2018中欧全球供应链论坛在中欧国际工商学院上海校园隆重召开。中欧国际工商学院欧方院长迪帕克杰恩教授、普洛斯CEO梅志明、京东物流CEO王振辉、京东Y事业部总裁杨平、美国国家工程院院士李效良教授、中欧国际工商学院赵先德教授、美国加州大学伯克利分校终身教授申作军教授等30余位物流科技、大数据与智能供应链、供应链金融等领域的大咖登台分享,700位物流及供应链专业人士参会。

2018年12月3-4日,2018中欧全球供应链论坛在中欧国际工商学院上海校园隆重召开。中欧国际工商学院欧方院长迪帕克杰恩教授、普洛斯CEO梅志明、京东物流CEO王振辉、京东Y事业部总裁杨平、美国国家工程院院士李效良教授、中欧国际工商学院赵先德教授、美国加州大学伯克利分校终身教授申作军教授等30余位物流科技、大数据与智能供应链、供应链金融等领域的大咖登台分享,700位物流及供应链专业人士参会。本次论坛分为前沿趋势、物流科技和智能供应链三个版块,中欧-普洛斯供应链与服务创新中心为您整理了各版块的深度报道。

2018中欧全球供应链论坛

物流科技与智能供应链

PART2 物流科技

杨平:无界零售背景下科技引领京东智能供应链变革

京东集团副总裁、京东Y事业部总裁杨平指出供应链平台成为新零售的基础设施必须具备几个特点:第一,要素聚集。要把供应链所有的要素和能力聚集在平台上。第二,广覆盖。必须全域、全渠道、全链路、全品类。第三,分布式与边缘化分布。满足无处不在的需求。第四,数字化、智能化驱动,实现零售个性化精准化供应链。京东在供应链竞争当中不断成长,有望成为全社会零售基础设施。

人工智能是京东目前的前瞻性布局的一个重点,人工智能需要具备五个能力。第一,需要有海量数据,它为人工智能提供丰富的资源;第二,客观精准的数据标注,为机器学习提供参考;第三,一个特定领域实现人工智能深度学习和应用,持续提升智能化水平,应该是单一的封闭的领域。比如说Alpha Go是在封闭的数据池里战胜人类。第四,需要具备支持超大计算量处理能力,从而实现实时、高效、准确人工智能结果输出。第五,人工智能发展离不开顶尖的基础理论研究和顶尖人工智能科学家团队。京东正在逐渐构建这五个方面的能力。

京东的智能供应链建立在大数据、人工智能、区块链技术之上,以需求预测为驱动,打通端到端节点信息,优化生产计划,物流网络,在结合大数据挖掘和市场洞察基础上,将定制化、场景化、积木化产品服务搬到离消费者最近地方,从根本上提升消费者体验。

朱琦:物流科技助力智慧运营

际链科技副总裁朱琦指出物流业的一个发展趋势是从企业间信息互联互通、智能设备兴起、重复性劳动逐渐被代替、技术辅助运营、到技术拓展边界。从信息化到数据化,到智慧化,其实是在逐步实现基于实时反映数据做灵活反应。这个灵活反应首先是摆脱自己封闭场景、单一场景、孤岛场景,最终是生态性在线化运营。在这个背景下,物流变革也分为四个阶段:简单仓储+运输阶段、三方物流涌现阶段、电商物流崛起阶段和物联网技术驱动的阶段。

际链当前正在着力打造智能仓配、智慧园区、物流云平台、自动化等产品,为客户提供一站式行业解决方案、系统服务及供应链金融服务,通过物流大数据和领先技术,为实体行业和物流行业提供智慧运营服务和科技平台支持,降低社会物流成本,共建智能物流生态。

为了更好地提供这些服务,际链需要着重打造软件和硬件两方面的核心能力。软件方面包括资源计划、动态规划、路径规划等规划论;安全库存、补货策略、存储策略等存储论;需求分布、服务时长、服务水平等排队论;多目标决策、网络拓扑、模拟仿真等决策论。硬件方面包括传感器技术、视频识别技术、红外电磁技术、低功耗通信技术、AGV、机械臂等。际链作为公共基础设施服务商,希望更多生态伙伴能够加入,给这个生态运营体系注入技术能力,支撑各种生态伙伴联合,让整个运营体系变得更加有效。

圆桌对话二:物流科技与大数据应用

由左至右依次为:

张惠民 香港中文大学教授(主持)

翟学魂 G7创始人及CEO

单丹丹 福佑卡车CEO

李敬泉 中储智运创始人

韩   斌 亿海蓝总裁

陈   黎 驹马集团总裁

朱光辉 物润船联董事长

胡   浩 京东智能供应链研发负责人

圆桌对话的第一个环节是张惠民教授、翟学魂与李敬泉的简要分享。

张惠民教授从三个场景阐述物流科技与大数据应用的产学合作研究。第一个场景是物联网技术的应用使服装行业更透明更高效。在没有传感器、追踪技术之前,研究团队利用RFID技术帮助利丰集团在供应链中追踪每一个节点,如何进行追踪地点选择、追踪数据选择是当时的主要考虑点,而如今的技术可以实现每一分每一秒地记录和收集数据,考虑重点变成了如何对海量数据进行清洗和使用。第二个场景是电子提单的使用提高了供应链的效率。曾经繁忙的仓库里都是货主逐级的委托人拿着提单获取逐级的审核,才能最终提到货。现在这些程序都可以电子化,在办公室就可以完成。第三个场景是机场IOT技术、影像技术的应用能帮助更好地对机场进行风险管理。

翟学魂分享了数据和算法对货车行业的影响。统计表明我国管理最好的车队中,司机仍有33万次的闭眼睛(超过三秒)的行为,这意味着潜在事故的发生。G7平台上每天都收集非常多的数据,G7现在思考的是如何利用这些数据让事故的发生率降低,风险降低。这些是可以实现的通过历史的数据,利用深入的算法产生一个结果曲线,对司机进行干预,例如他快要疲惫的时候提醒他打起精神的干预。在过去5个月里,用G7对人干预服务两万台车,在今年夏天最热的时候这两万台没有发生一例死亡事故。G7未来希望进一步将算法集成到设备里,利用物流科技和大数据,开拓一片新的天地。

李敬泉分享了关于移动互联网对物流行业的影响。物流行业由于业态的界定并不是很清晰,对于科技的反应也是滞后的。物流技术大致可分为硬件技术和管理技术。国内很多物流企业过多强调和崇拜硬件技术而忽略了管理技术,其实二者是缺一不可的。中储智运在数字化转型中做了很多创新尝试。中储智运是无车承运人平台,它不拥有运输车辆,但是以承运人身份或者托运人身份承担承运人的责任和义务。该平台每台累积几千万条数据,利用大数据技术能提高车货双方配对效率,所打造的ERP接驳器能与上下游客户深入融合,让客户离不开平台,降低运费本身、管理费用、物流成本。

圆桌对话的第二个环节是所有嘉宾共同探讨企业拥有什么数据,是如何利用数据帮助企业运营,以及如何看待数据分享等问题,各嘉宾的主要观点包括:

胡浩:京东作为电商企业代表,数据来源于线上业务,这个层面上的数据积累是非常全面的,从订单、物流、资金流的数据都有沉淀。在此基础上如何进行数据挖掘,优化供应链整个体系和成本效率是未来需要攻克的问题。对于数据共享,京东非常开放,目前已经对部分上游合作伙伴、品牌商家分享了销售数据。未来还会与合作伙伴共享需求预测数据,帮助他们更好进行准备,也有利于提升对京东购物满足率和采购率。对于下游整个供应链下包配送体系也进行了分享,消费者能够看到全流程数据跟踪,对于消费者而言购物体验包括履约时效会提高消费者更好的感知。

朱光辉:物润船联是拥有水陆两栖业务的联运公司,基于船联网为抓手,围绕水上业务展开,从水上到岸上,进行多式联运的业务。大数据应用首先是抓数据,然后管数据,然后用数据。物润船联有数据接收基站来收集数据,通过数据结算权来管理数据。举两个例子:一是利用历史船运的数据,包括货物偏好、等待时长、卸货快慢等来判断货物是否紧俏。这个模型可以帮助企业优化采购策略、降低采购成本。二是物流的“百度系统”,给第三方物流开放运输方案查询,这样能逐渐掌握更多的业务数据,从而衍生更多的应用。数据分享方面,数据的交互需要得到数据源的许可,并且要保证数据的合法性。

陈黎:驹马集团专注于跨界卡车租赁和同城配送。驹马赋予工具变成服务的能力,另外还关注卡车本身升级,包括卡车全生命周期智能化管理,实现对资产高效运作。驹马目前拥有运营全过程数据,例如GPS、车载数据、运输订单数据、客户数据等,未来希望从产业链条出发,从工具生产、投放、运营、监控、金融整个闭环与合作伙伴形成数据协同。在数据分享方面,数据分享包括原始端研究和末端分享产品两个层面,这是一个相互赋能的过程,而不是把数据纯粹分享出去。数据分享也不代表窥探别人的数据,而是为了形成协同化数据联盟,这样有助于彼此更好进步。

韩斌:亿海蓝拥有的数据包括全球船位置,档案,航线,海图等等行业基础数据。软件层面是围绕中国大量中小物流企业做TMS,WMS之类的国际海运物流信息化基础设施。国际海运行业与其他行业有非常大不同,他是国际化的,所有的原发数据来源这个行业,它有全球统一技术标准,有统一法律环境,所以数据获取层面一旦获取就是全局数据,在一定程度上不存在私有概念,是国际海事组织定义必须装一些设备,很难说这个知识产权归谁,而是归全社会。从2010年开始这部分的数据挖掘是免费的,亿海蓝现在做的生意是深度数据挖掘。

单丹丹:福佑卡车是一家从无车承运人转变成科技物流的公司,通过无车承运人的深度撮合,积累大量数据,通过中台运算计算合理进行运单分配。目前数据在福佑卡车的主要应用还是解决内部运营问题。在数据分享方面,福佑卡车的数据是比较垂直的数据,可以分享,但是数据的意义、能产生的作用还是有待商榷。要明确数据的分析与挖掘的目的才能更好地进行数据收集,最后将数据产品落地,而不是空谈大数据。数据共享是共赢生态的基础,大家需要达成一个协议,通过某种脱敏处理或者数据产品进行分享,这样能促进整个生态的发展。

翟学魂:G7的数据分享模式非常传统,目前已经有非常多知名车企都跟G7合作,分享给G7数据。他们生产的车上有G7盒子,就会有协议只要客户使用盒子,就分享数据。为什么合作方愿意给G7数据?因为客户需要G7利用大数据来规避安全问题。与合作方共享数据的目的是为了双方共同发展,而不是对数据进行任意随便使用。数据和算法最后改善的应该是设备,设备的优惠会聚集更多的客户数据,他们会由于设备帮助改善了人和物流的效率,因而更加愿意共享数据。

李敬泉:大数据分析取决于分析的目的,商业逻辑需要清楚。另外数据需要多维度多角度的融合才有价值。大学等研究机构在数据研究中保持着中立的角色,是非盈利组织,与大学等研究机构合作可以促进行业的发展。但也需要保证数据的合法性和对数据的保密性。

2018中欧全球供应链论坛由中欧国际工商学院、中欧-普洛斯供应链与服务创新中心主办,京东、普洛斯、ASCOM协办,中欧校友总会支持。

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