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产业互联网时代,网络货运是如何推进供应链物流智能升级?

来源:网络货运平台指南

作者:网络货运时代

2020-06-10 15:30:27

产业互联网本质还是整体产业升级的带动下的互联网赋能。整体产业的升级有两端诉求:一是深耕产业,推进产业互联网融合:打破线上线下的边界,沿着产业链深度融合线上能力和线下生产力。二是建立平台赋能产业:利用互联网企业本身...

引言

产业互联网本质还是整体产业升级的带动下的互联网赋能。整体产业的升级有两端诉求:一是深耕产业,推进产业互联网融合:打破线上线下的边界,沿着产业链深度融合线上能力和线下生产力。二是建立平台赋能产业:利用互联网企业本身的数字技术和资源建立产业赋能平台。

产业互联网,简单说就是把产业链每个环节都在线上化且相互连接。任何一个产业都可以简单分有三段:生产、流通和消费。在物流的生产环节,主要是装卸和运输。那运输的车辆车跑到哪了?一车有多少单?每单多少方多重?除了快递和零担的头部企业外,其他都没有数字化。这里面一方面牵扯到大量对基础设施数字化的投入。另一方面,物流企业需要真正把运营经验植入到系统里面去。在消费环节,物流行业的客户是公司。对接大客户的三方物流公司,谁实现了一套系统对接不同客户?接下来我们一起了解数字化和平台化对物流产业的推动作用。

产业互联网的核心是生产要素数字化,协同管理平台化,产业互联网的本质是数字化变革提升生产力

01物流行业向数字化、数智化转变

信息化时代主要是静态数字特征,数字化时代需要实现动态化特征:在信息化时代,企业的数字特征主要表现的是静态化的,是时点数据为主体。在数字化时代,需要实现企业数字的动态化。能够通过在线化的手段,实现企业数字的动态化链接。这种动态化的数字特征,将会在提升效率、挖掘价值方面产生更大的作用。

中间的流通环节,通常被认为是最容易数字化的环节,中国估计有800万卡车司机,但其中95%为个体户或小公司,只有1%的卡车公司拥有50名以上员工,整体效率普遍低下,由于缺乏透明和实时路线信息,据估计,中国公路运输的平均空载率约为40%,而德国和美国的平均空载率仅为10%至15%。

来源麦肯锡全球研究院

麦肯锡全球研究院发现,更广泛地使用数字技术,可能会转移或创造该行业23%至33%的总收入,从而实现效率的突破性提升。为了评估数字化对货运和物流行业的影响,麦肯锡全球研究院分析了大约70个用例,重点关注三个子行业:海运、公路运输和快递。这三个子行业的总值约为5700亿美元,占中国货运和物流市场的四分之三;所有这三个行业都非常低效,未得到充分利用。快递市场规模小得多,约为450亿美元,但却是增长最快的子行业。

信息化时代各要素之间是分割的,数字化时代需要实现全要素的打通与链接:在信息化时代,总的讲企业的各个要素之间的数字关系是分割的,是不完整的,甚至有些更重要的数字如用户数字是缺失的。数字化时代一定要借助互联网的连接手段,实现企业各要素之间的数字化链接,打通企业全链路的数字化链接,实现企业内部资源与外部资源的数字化链接,通过这种链接有效提升企业的运行效率。

来源:物流沙龙

供应链物流数字化中的误区

1、单边协同数字化供应链的核心理念是协同,要求企业不仅关注自身的供应需求状况,更要关心上下游企业的生产经营状况,及时地反馈、共享信息。而作为服务平台,正是需要通过先进的数字技术,帮助企业将内外部之间的协同关系打通,进而实现全社会范围内的联动协同。但制造业往往具有供应链“链主”的强势地位,一般是建立自己的供应链协同平台,并且以本企业为中心的单边协同为主,制约了供应链上下游信息共享的纬度和效率,不利于供应链的数字化转型。

2、多平台孤岛大型制造业企业内部,经过多年的信息化,单项信息化应用的水平基本可以适应现有单项业务或管理。供应链上下游企业亦由其各自的平台支撑其业务。在供应链数字化过程中,这些单项应用平台,或需要壮士断腕,或需要技术创新,否则就会形成多平台孤岛,何谈供应链协同。

3、内部流程优先作为“链主”的制造企业,往往具有流程强势。在供应链协同数字化过程中,流程的优化应该站在全供应链的视角,很多情况下不能优先考虑企业自身固有的流程。在这一点上,如果做不到全供应链的流程创新与融合,一定会阻碍供应链数字化的进程。2

数字化时代供应链物流如何转型

1:物流业务的数据化

物流业务的数据化是要解决数据有无的问题。借助于各种先进的信息技术手段,采集物流过程各种信息,实现物流环节中人员,车辆,货物,装备,场站,门店等不同物流要素的充分物联网化。在以上物流要素的充分物联网化的基础上,再结合物流企业具体业务场景,实现物流各个业务主体,不同物流网络的互联互通和物流业务的数字化。

2:物流数据的业务化物流业需要把运营经验提炼成标准化的体系,才能在IT系统里面体现出来。在物流数字化的基础上,会产生大量的物流数据,对这些物流数据的挖掘和利用,会催生新的业务,这就是物流数据的业务化。这些业务包括但不限于,物流业务优化服务、以数据为基础的调度服务、物流业务数据模拟服务、物流供应链金融服务、宏观经济分析服务等。数据的三大价值在于:1协调,能够明显提升效率2优化,帮助用户优化供应链3智能,用数据替代经验

企业数字转型实施的核心就是“简单问题规范化”,只有规范业务运行流程,明确环节之间的信息交换内容和格式,才能进一步确定每个环节应该以什么格式提供什么内容的信息。只有规范的格式和内容信息,才有可能实现数据信息的数字化、结构化的定义,也才有可能支持信息在流程链条上的全连接。物流企业在实施数字化的过程中,一定要量力而行,选择适合企业发展的数字化道路。规模大、实力雄厚的物流企业可以建立自己的、独立的物流数字化系统。大部分物流企业要通过接受公共服务来完成自己的物流数字化。

02供应链物流向平台型、生态型转变

基于数据来指导服务可识别、可定义、可运营、可优化。平台,就是把订单数据、执行过程数据化,汇集到平台,支持对于整个流程的优化,这就是现在这个时代正在发生的最大的变化,而这也让平台型企业比传统企业发展的更快。怎么构建平台和系统,通过数据化,将数据汇总到大的平台,并帮助决策,将前端服务交付出去,如同我们现在基于平台在将营销、咨询交付出去。以前服务商也在履约合作,只是没有与平台连接。数字化浪潮下,企业价值已经从原先传统的业务价值,拓展为交互价值、业务价值和数据价值三个层面

公路货运平台发展的难点

1)利益分配和职能划分:平台不能单纯成为一个联盟体,也不能光靠集采来赚取利润,它一定要赋能,一定要有这个价值,才能够把这个平台模式做好。这里面其实有一个很大的难点,我们这个平台到底碰不碰货,平台不碰货,就没有对合作商的最大吸引力,碰货了它跟利益集体发生矛盾,有可能成为平台里面合作商的对手,个体司机的利益保障等,标准或动态的分配机制还没形成。2)市场萎缩:公路货运量增速放缓,运输结构不断调整,公转水,公转铁加大进力度,根据中国物流与采购联合会发布的《2019年货运物流行业报告》显示,2020年公路货运市场,货源增速放缓,需求升级。货量减速,车多货少矛盾加剧,预计市场竞争情况2020年将比2019年更加突出。如何精准分析市场,延长服务链条,深化服务内容,开辟新的发展路径,成为重要一环。3)品质运力的保障:2020年公路货运市场朝着市场集约化、组织化方向发展;货运企业效率化、精细化持续提升,品质运力已提到议事日程上了。无论是从模式上还是产品上,真正的品质运力还为未出现,目前公路货运市场存在大而不强、多而不专、通而不连三大问题,解决三大难点,品质运力是抓手,如何通过互联网开放模式,共建跨平台的公共运力池,通过大数据形成公共运力信用体系等基础问题都是待解决的。2

引用赵先德教授建议

1)第一阶段供应链流程的信息化及可视化

这一阶段,企业通常会从某些供应链环节的信息化起步,逐步拓展为端到端的流程信息化与可视化,实现初级的数字化供应链。这个信息化的过程也通常伴随着对现有供应链流程的重新评估和梳理,实践者要避免将其视为一个技术问题的误区:认为交给IT部门、上一些系统和软件就可以搞定这件事情。

推荐的做法是通过高层参与、跨职能团队等方式,将信息化和流程优化相结合,借助新工具来清理那些价值和目的不清晰的旧流程,让供应链流程更加简化和透明——这可能比技术工具本身更能提升供应链运营效率。

2)第二阶段基于大数据的决策优化与服务创新

在第二和第三阶段,企业解决的其实是如何变现数据资产的问题。经历了前一阶段后,企业往往会在供应链不同环节积累很多数据,如何利用这些数据来创造价值?企业首先可以做的是通过大数据分析来优化自身在供应链不同环节中的决策,例如更精确的用户画像,定制化的产品设计,与供应商的联合计划、预测与补货,生产排程的优化,各类选址问题的优化和物流配送网络的优化等。通过改进现有的供应链决策,提高业务运作效率,增加业务附加值,更为出色地满足顾客的产品和服务需求,充分提升产品和服务的市场竞争力。在这一阶段,实践者要切记的一点是“问题大于模型、模型大于算法”。不要过于追求所谓“高大上”的算法,而要切记最重要的是提出正确的决策优化问题。能够把复杂的供应链管理问题拆分成若干清晰、明确的决策问题,融合各类决策分析模型的长处,才能更好地解决实际问题。

3)第三阶段供应链与商业模式创新

在第一、二阶段的基础上,那些有能力的企业可以尝试更进一步,利用数字化技术所支持的供应链整合与流程创新来支持战略层面的转型与变革,建立全新的商业模式。一个常见的新商业模式是所谓的数字化“解决方案”或“赋能”——把汇集海量数据及分析数据得到有价值的结果作为新的价值主张,向上下游合作伙伴乃至更广泛的生态圈合作伙伴提供数据分析及基于数据分析的解决方案,并从中获得新的收入来源。需要注意的是,不是所有的企业都需要走到这一步,把“赋能”作为未来业务的增长点。对于大多数非行业领军、没有达到一定量级的企业而言,这未必是一个具有规模效应的业务。他们更应该把第二阶段的工作做扎实,将现有的业务充分数字化和智慧化,建立适合的数字化供应链能力。

4)第四阶段供应链+生态圈

这一阶段严格来说是上一阶段的延伸:那些行业领军企业会在“赋能”上下游及生态圈合作伙伴的过程中,不断学习和总结不同伙伴的需求和每次的服务提供,将一些共性的需求沉淀为标准的服务模块,同时开发更多按需配置的定制化服务模块,最终形成包括大量标准和定制模块在内的“资源池”,实现“赋能”服务的规模效应——通过各类模块的组合来快速满足各类新需求。这种服务能力会吸引越来越多的用户与合作伙伴,最终帮助企业成长为供应链+生态圈的领导者。对于这个阶段的实践者,我们的一些建议包括:

1做好勾稽关系、接口与交互界面的设计;

2设计完善的合作机制与利益分配规则,精密到圆角分的利益计算,以及组织与协调不过分约束的商业伙伴关系;

3提升构建生态圈边疆的能力——生态圈的领导者在捕捉更多机会的同时,也面临着更多风险,因此,为了平衡风险和机会,就要有动态重构市场范围、资产边界和组织结构的能力。

针对公路物版块的数据缺失、重复物流、企业税务、个体司机利益保障等问题,网络货运平台经过无车承运人试点三年的摸索和总结,在对系统功能要求、数据应用、风控监管、责任承担、验证手段等全方面设置准入门槛,目的是规范市场、通过互联网手段回归业务本质提效增能、平台创新模式探索产业发展更大的可能性.所有的网络货运平台最终产生的可用于公共信息的数据归集到国家物流平台,和其他海、铁、空数据进行汇合,形成完整的运输链,真正实现一单到底,多式联运,国家物流平台作为“平台的平台”,通过各种运输平台对接入,构建高效衔接的物流信息生态,完善国家物流公共信息平台功能,再赋能给网络物流交易平台、网络货运平台、连锁型物流园区等平台型企业,提供运载工具、从业人员、从业企业等基础数据验证服务,提供物流基础信息验证、物流诚信信息共享、物流数据应用协同创新、物流动态信息推送、物流跨平台用户信息共享等服务。

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