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交运物流企业数智化之道

目前,交运物流业对数智化的需求与应用场景愈发丰富,数智化技术革新与初创企业的出现也加速了相关应用的落地,物流企业自身的数智化升级正当时。在此,罗兰贝格提出物流企业数智化“531”框架,即在数智化投入前,交运物流企业需明确的数智化五大业务价值, 数智化方案所需的三项成功要素,以及一套保障体系。
发布时间:2022-08-31 15:00        来源:数字经济杂志        作者:李雷

一、面向未来、卓越发展,物流企业数智化正当时

过去十余年,数智化工具陆续为各行各业带来了翻天覆地的变化。作为生产及流通重要纽带的交运物流行业,亦正在积极打造面向未来的数智供应链, 助力中国经济卓越发展。

1. 数智化提质降本增效

中国物流成本相比成熟市场仍较高, 2021 年物流费用占 GDP 总额达 14.6%。诚然有中国第一产业占比高、东西部经济往来结构调整等原因,而依托数字化实现降本增效, 仍是供应链各参与方的必选举措。

2. 数智化提高供应链韧性

黑天鹅事件频现使得供应链的稳定性与安全性愈发受到重视。应用自动化设备、完善运营算法保证紧急供应,通过智能技术实现合理布局与精准预测, 是提高供应链韧性的重要举措。

3. 数智化优化客户体验

伴随着服务质量与客户体验要求的不断提高,交运物流企业可通过在途跟踪、异常警报等应用帮助客户把控全流程; 亦可依托数据挖掘精准把握客户需求,针对性提供定制化方案或创新产品, 提高客户粘性。

4. 数智化撬动业务腾飞

未来中国交运物流业的整合将是发展主旋律,而企业规模化扩张与精细化运营需求显现,通过驾驶舱、供应链塔等工具夯实管理底盘、提供决策支持的价值日益体现。在时机成熟后更可向外部赋能,成为新业务增长极。

除需求与应用场景愈发丰富外,技术的不断革新与成熟、初创企业的涌现, 也使得物流企业数智化正迎来广阔的发展机遇。领先企业纷纷由数字化向智慧化迈进,在特定场景探索物联网、AI 等技术成果。而市场上也涌现出一批专业的物流科技独角兽, 进一步加速物流领域的智慧技术推陈出新。

因此,物流企业的转型目标已不仅仅是数字化,而是数智化。传统的数字化更像是“管理员”,将线下司机、货物、运输状态等信息转至线上,沉淀运营数据进行可视化,以实现降本增效为核心价值。而数智化作为企业“智囊团”, 利用 AI、IoT、数字孪生等技术实现数据线上化后的深度分析、辅助决策、并反馈物理世界,形成完整闭环。数智化强调业务价值创造,以分析与创新、价值洞察为核心,助力交运物流企业构建新的竞争优势。

二、交运物流企业数智化的“531” 框架

尽管多数交运物流企业已经意识到数智化升级的迫切性,但眼前的结果可能多不尽如人意。究其原因,或是缺乏开展数智化升级的合理预期与顶层指引; 或是盲目跟风,未找到适合自己的数智化方案,最后沦为面子工程;亦或是各类应用点状布局,难以协同发挥最大价值。

‖ 图 1 数字化 vs 数智化

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来源:罗兰贝格

罗兰贝格认为,交运物流企业的数智化升级,在具体投入前需明晰三个核心的关键问题,即为什么 (Why),是什么 (What), 怎么做 (How)。因此, 罗兰贝格提出交运物流企业数智化的 “531” 框架,辅助企业理顺思路、明晰科学方案、成功实现数智化升级。

(1) “5”大业务价值,明确数智化顶层目标,回答“为什么”(Why)。数智化不是“一把手”工程,而需要企业内部达成共识、上下一致,才能保证数智化方案的成果落地。针对交运物流行业特性,罗兰贝格总结了数智化的五大业务价值。

(2) “3”大成功要素,构建数智化落地方案, 回答“ 是什么”(What)。成功的数智化方案包括目标、方案、计划三部分, 应基于物流企业自身的业务特性与发展规划,做到量体裁衣、清晰规划, 才能成为卓越未来的有效指引。

(3) “1”套保障体系,支撑数智化转型成功,回答“怎么做”(How)。面对相对新兴的数智化话题,其成功落地亦离不开资金支持、团队构建、企业文化、绩效激励等多方面的支持, 以保障方案的如期实施。

此外,在明确上述三个核心问题后, 交运物流企业亦需考虑选择自研技术或是引入哪些生态合作伙伴 (Who)。而考虑到自研或合作伙伴的路径选择, 与企业战略、投入产出预期、现有能力等企业自身情况高度相关。

三、交运物流企业数智化的五大业务价值

数智化强调业务价值创造,以创新与分析、价值洞察为核心。针对交运物流行业特性,罗兰贝格总结了数智化的五大业务价值。

(1) 运营操作降本增效: 使用机器学习等智慧手段与自动化设备,提高物流运作效率,降低供应链整体成本。

(2) 客户服务水平进阶: 运用数字订舱、线上事件管理、智能客服等新方法, 服务客户全生命周期,提升 B 端货主、C 端消费者的整体体验。

(3) 业务能力高质增长: 通过针对物流企业的资产管理平台、BI 分析、新一代 CRM 等工具赋能业务,提高核心竞争力并助力发展。

(4) 物流要素全程追溯:通过人、货、车的互联互通, 实现物流核心要素的可视与价值挖掘,帮助货主、监管方、组织方等多方加强对供应链的把控, 并为供应链整体优化提供基础。

(5) 组织管理创新提质:基于新型OA、可穿戴设备等新一代工具,解决供应链上下游多方协调、单企业大规模人员管理的痛点。

罗兰贝格曾提出物流行业“价值三角形”模型,核心厂商将划分为运力提供商、基础设施提供商、综合物流提供商及供应链整合商四大类, 结合不同类型厂商的业务特性,数智化技术既有相对通用, 也有面向不同玩家各有侧重的应用场景。

同时,结合目前技术成熟度与投入产出比,可分为 ERP、OA 等相对成熟类,数据一体化、智能调度、RPA 等短期突破重点关注类,以及自动驾驶为代表的长期跟踪类场景。罗兰贝格在此列举代表性的数智化应用场景, 并重点分享近期相对热点且可落地的代表性应用场景,建议重点关注。

在相对通用的数智化应用中,新一代CRM 管理、动态任务分配、打通供应链上下游多方的数据一体化平台值得关注。

(1) 物流数据一体化平台: 各类型的头部企业已逐渐完善了自身的数据可视化,纷纷开始打通链路上下游,建立一体化的数据共享平台, 旨在实现真正的全链路可溯源、衔接无缝隙,提升全链掌控力。

案例:马士基与 IBM 合作推出了基于区块链技术的开放性中立供应链平台TradeLens,打通了跨境贸易链条上的各个参与方,帮助客户完成链上全程无纸化、一体化操作,缩短报关与结算时间、提升全链效率。上线以来,已累积跟踪超 4200 万集装箱的运输。

(2) 动态任务分配: 劳动力成本的不断提升、加之疫情的反复,通过智能排班与动态任务管理, 可有效提升人工效能,并帮助总部进行高效管理。

案例:2021 年顺丰对快递小哥实行智能排班与灵活工作制,其系统可以根据揽派件量预测、难度系数进行动态分配与最优路径规划, 实现了全网小哥收派效能提高 6.4%,日工作时长减少 1 小时。

(3) 新一代 CRM:在行业竞争越发激烈、客户对服务需求提高的趋势下,头部物流企业开始试用新一代 CRM。相比传统侧重客户线索管理与跟进的 CRM,新一代数智化工具整合多维度客户标签、并进行分类,可深度挖掘客户潜在需求并提供高质量服务。

案例:嘉里大通于 2020 年上线云CRM 系统,建立了对不同行业、不同类型客户的 360 度完整视图,并通过系统固化服务的标准流程, 提高了客户满意度和销售效率。

同时,不同类型厂商因其参与的价值链环节不同,其实现降本增效、服务客户的数智化落地场景各有不同。

(4) 运力提供商: 其以稳定交付与成本最优为核心, 因此运力提供商多通过智能调度、自动驾驶降本增效,并使用智能客服满足 7×24 实时服务。其中, 智能调度技术短期效果更显性, 其基于车辆、货物、人员的实时信息与未来预测,动态调整车辆配载并优化路由线路, 提升整体资源利用率。

案例:2021 年顺丰对每票快件进行动态路由推演,动态匹配相应的人员、车辆等资源、并自动调整运输路线,使得干线装载率提高 1.7%、陆运支线装载率提高 1.2%。

(5) 基础设施提供商: 其以提升节点运营效率为核心,因此侧重物联网与自动化技术的的结合, 实现小范围区域内( 园区、港区 / 货站等 ) 以及单个仓库等设施的智慧化。

案例 一:2019 年新加坡宣布投资200 亿新加坡元建设大士港,目标是于2040 年建成世界最大的自动化集装箱码头,将引入自动导引车、双臂起重机、船运交通管理系统等先进软硬件技术。目前,已上线首批设备,其中包括 20 台双小车自动化岸桥和 56 台自动化轨道吊。

案例二:普洛斯推出“海纳智慧仓” 平台,整合 AMR、多项穿梭车、系统集成等各类领先供应商, 为租户提供仓储智慧化解决方案,可减少仓库人力开支50%,空间利用率提升 4 倍,拣货准确率达 100%。

(6) 综合物流提供商: 其以客户为核心,提供一体化的物流解决方案,同时提供两个及以上的基础物流服务。因此数智化重点多围绕两个主线,一是基于客户全生命周期的线上订单、实时跟踪、事件管理等数字平台,二是使用 RPA 等数智化工具节省内部沟通成本、并将流程标准化作业。

案例一:2020 年德迅在亚洲地区上线 eShipAsia 在线订舱平台, 托运人可以根据航线、时间以及运价即时匹配最合适的方案, 实现一键订舱和后续的货物实时追踪,并省去数据输入、反复查询的重复工作。

案例二:2021 年 DHL 启动 RPA 试点项目,使用 RPA 机器人从各部门中自动提取数据并生成供应链状态更新, 实现人工成本削减 50%、有效降低错误率并减少用时。

(7) 供应链整合商: 整合商站在整体供应链优化角度进行计划与整合, 旨在提高供应链整体协同与规模效应, 数智化已成为实现全链优化的必不可少的工具之一。具体来看,数智化应用场景短期主要聚焦于前期设计时的仓网规划、路线设计等智能规划, 以及产销协同过程中的货量预测、动态补货等智能计划技术。

案例:京东物流运用智能规划与智能计划“双塔”,前期根据期望的业务目标, 计算效率最高的选址和连线布局, 运行中通过智能补货调拨系统进行不同仓间补货调拨,逐年降低供应链网络结构性成本。

结语

在明确数智化的业务价值后,量体裁衣、清晰规划的数智化方案,以及相应落地保障体系亦不可少。数智化方案的“3”项成功要素是战略驱动的数智化目标、量体裁衣的技术方案、稳扎稳打的实施计划;“1”套保障体系则涵盖资金支持、团队构建、企业文化、绩效激励等多方面举措。(文︱李雷 罗兰贝格全球合伙人 姚健铭 罗兰贝格项目经理)

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