合同物流如何突破瓶颈,找到发展路径?

[罗戈导读] 合同物流如何突破瓶颈,找到发展路径?

易流科技VP曹方介绍,一是物流基础设施的物联网化,需要把物流的设施要素、场景通过数据的方式实时在线连接起来;二是供应链全链条的数字化,通过物联网化,通过数字化,实现数据沉淀;三是物流场景的智能化。

易流科技VP 曹方

(9月22日,罗戈网举办了“2020(第四届)合同物流创新发展高峰论坛”,本文根据现场速记整理完成)

合同物流特征

今天主题围绕合同物流,先来看看合同物流的特征。

第一个是个性化与标准化,快递行业已经走向了高度的标准化,而合同物流还非常个性化。

我之前了解过一个物流企业,他向某知名的餐饮快递企业提供配送服务,他的司机、车辆都是固定的。为什么呢?因为每一次换车、换人或多或少会带来问题。

这种高度个性化会带来行业发展的问题,如规模化程度比较低,未来还没有办法突破。但我们现在面临了新的挑战,什么样的挑战呢?

在传统合同物流里有三个关键要素,首先是作为合同物流,能拿下客户是第一要素;其次是资金垫付能力;第三是风险承担能力。

这三点传统的竞争力要素,随着时代的发展,慢慢变得不那么重要了。为什么?原来个人关系会逐渐让步给综合服务能力;资金垫付可能会被物流金融等新领域改变;单纯的赔付能力也会让步给保险服务。

这时候新的竞争力要素又被提了出来。

在服务货主时,货主往往需要我们具备物流方案设计能力,提供物流透明及过程数据服务能力,资源整合能力等新要素。为应对货主需求,我们在变的过程中,问题接踵而至。

如在底层数据端,要么是没有数据,要么是数据不透明,没办法去驾驭上层;整体协同不足,设计方案难落地;同时,缺乏资源,依赖人。

这些问题有没有什么方式改变呢?

突破瓶颈——IoT与数智化

站在技术的角度看IoT和数字化,我们提出了三个方向:一是物流基础设施的物联网化;二是供应链全链条的数字化;三是物流场景的智能化。

在物流基础设施的物联网化方面,需要将物流设施要素、场景,通过位置图像应用及无线传输等技术方式实时在线连接,拿到这些数据之后,我们会做三方面的应用:

一是实时感知,即能实时知道车的位置,货物的状态,司机是否有疲劳驾驶的行为,这叫实时感知;

二是过程预警,如在冷链运输过程中,车厢温度可能因为种种原因没达到要求,能利用技术事中干预,即监控过程预警;

三是无人化应用的出现,随着技术的不断发展,在物联网化领域,能实现实时远程控制。

通过物联网化,拿到了数据,然后构建全链条的数字化。

站在货主的视角来看,货主可能不关心车、人,但他一定关注他的货。从货的视角出发,从订单、调度、运输、签收、评价到结算等环节,怎么构建一个端到端的可视。

每一个物流人都非常努力,但是物流效率为什么低?可能在协同上出现了问题。所以我们希望构建上下游的协同工具,打通货主、承运商、车队、司机、仓库、收发货人等各个不同的场景,例如预约场景、预判场景、考核场景,实现数据上下游协同。

实现了端到端、上下游的协同,之后是优化哪些方面?我们会从成本、安全、时效及体验四个方面入手。

整体而言,在数字化时代,资源、运力等要素通过物联网化、数字化,实现全链条数字化供应链,沉淀数据,然后实现物流全场景的智能化。

物流全场景的智能化涉及到四个词语:描述、诊断、预测及决策。什么意思呢?即首先通过数据描述物流情况,展示业务运作情况、历史问题,这一部分叫做诊断。然后通过历史数据的建模,预测数据未来走向,并做出更好的决策。这些都是智能化的场景。

物联网化、数字化、智能化,具体怎么落地?

软硬一体方式——实现业务的数据化

从货主到承运商、下游车队,再到司机,这个过程可以借助PC、移动端等手段信息传递。

在仓运协同环节,可以通过RFID等技术手段确定车到仓、装卸货、离开时间,这些数据都可以在纸面上呈现,问题也能一目了然。

在途过程中,通过位置数据了解车位置,通过视频数据了解司机驾驶行为,通过传感器了解货物环境,包括货物颠簸状况等,任何场景都可以通过传感器的手段采集数据。这不仅给物流企业提供了管理的抓手,同时可以向货主提供更好的体验。

签收回单环节,通过精准定位或RFID设备,掌握货物是否被送达,通过PDA手段将传统回单电子化,这些都可以通过IoT手段打通流通的全流程,同时为企业决策协同提供数据帮助。

承上启下——站在合同物流企业角度,构建数字化的系统

站在物流角度,我们需要构建一个数字化的系统。

我们要承上启下,对于上游客户,要关注他们的业务诉求,对于下游承运商,要组织好下游业务。

对于货主,还要考虑订单信息的传递反馈方式,以及协同方式,还要有意见反馈、投诉的渠道。

对于下游承运商,要构建策略,如何将运输业务分配至具体承运商,或具体车辆和司机,其中,还要有手段拿到节点跟踪的状态,以及通过这种跟踪的数据进行预警。

在结算层面,要构建一个有标准结算方式的、提供线上对账的结算模型;在回单环节,要考虑签收回单的方式以支撑承运商。

从物流计划到物流调度、执行、计费、过程监控等过程,我们都需要数据。所以我们需要思考数据来源及数据业务化方式。

数据业务化——物流控制塔的实践

站在合同物流的角度,无论是货主还是物流企业,其实都想打造一个高效协同的订单交互价值链。

这个价值链怎么才高效?

在构建控制塔时,我们需要换一个思路,从自上而下思考。在构建交互价值链时,一定要把目标定清楚,分解目标,然后用数据去表达,发现问题,持续优化,再对目标进行预测。

AI赋能——数据代替经验,算法辅助决策

对于合同物流或物流企业来讲,什么方式能让AI落地?

在物流领域里会存在大量的协同工作,例如,我有10台车,怎样安排这10台车配送100家门店?在这个场景上,从传统方式看,只能依赖于调度员,这会给服务带来不确定性的挑战。

怎么办呢?利用算法,即用数据代替经验。在这个过程中,总结这个场景约束参数,将实际执行过程中不可执行的因素找出来,并数据化且持续优化,逐步迭代向智能化方向演进。

网络货运——构建运力池,快速响应智能调度

站在货主和运力桥梁之间,网络货运给了我们的一种新冲击。

其中,我们需要构建运力池,有两大关键点:

第一件事情,通过数据的分析引擎,对运力进行画像、分层,对历史交易数据进行建模,最终构成一个数据分析的引擎。

第二件事情,要构建匹配的策略,其中,要考虑车、人、线路、货主诉求、承运商服务能力等因素,在不断迭代过程中,构建运力的匹配策略。

在网络货运下,构建自己的运力池,对于合同物流企业是一种新的契机。

附“合同物流创新发展高峰论坛”系列文章:

作者 | 曹方

整理 | 物流沙龙

此文系作者个人观点,不代表物流沙龙立场

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