本文整理自零点有数董事长袁岳博士在“2018中国智慧物流大会”上的主题演讲

4月17日,由中国交通运输协会主办的“2018中国智慧物流大会”在上海嘉定隆重召开。零点有数董事长&飞马旅联合创始人袁岳博士受邀参加会议,并进行了“智慧物流新演进”的主题演讲。袁岳就智慧物流演进新方向,用“链链、后后、框框和前前”给出了精妙的阐述。

一、从“块块”走向“链链”

在相当长的一段时间里,物流的发展主要得益于电子商务的刺激和推动,而随着新零售的兴起——消费群体的年轻化、销售方法的细致化、线上线下渠道端的整合,对物流的发展产生新的刺激,使得越来越多的物流企业开始向前或向后延伸,逐渐由“块块”形成“链链”。

智慧物流的“链链、后后、前前、框框”

而从“块块”走向“链链”的过程中间对很多企业来说具有一定的挑战,理论上来说,是可以向前或后移动的,但问题在于,当一个企业或一个组织在一个“块”上面停留了一定时间后,实际上移动是非常困难的。如2B交易的客户总量少,2C的客户总量非常大,2B的客户单位交易规模大,而2C的单位交易规模小,所以就这两种交易方式而言,从客观上来讲,当2B面对2C的时候是反应不过来的。

二、从“前后”走向“后后”

一般来说,物流通常属于后台,渠道通常属于前台,而在过去,无论是前台还是后台,对数据的重视度都是不够的。智慧物流核心在于通过后台数据的分析和深加工,为物流与前台的衔接提供驱动引擎。

智慧物流的“链链、后后、前前、框框”

对于后台数据而言,可以把所有无论是本领域还是衍生领域发生的交易行为都集聚起来,进而寻找最佳交易的类别,这一过程大致包含以下4个步骤:

第一,集聚数据;

第二,数据清洗后形成可以与他人对接的数据;

第三,数据不是简单的对接,要形成一套数据处理方式,以更好的预测接下来的交易或管理;

第四,在重复进行的过程中不断完善计算与交易的方式。

大数据的本质在于任何单一的数据源是不完整的,只有当多个数据源交换、对接、融通的时候才能形成完整的数据版图,大大提高数据本身的能量,通过把数据建成智能模块,做到输入数据就得到一个结果,如精准推送、精准服务,很多人在这方面进行尝试,尝试后也有一定的收益,其实只是数据很小的一部分运用,但这个非常重要,这说明后台的后台是以数据为准的。所以,全业务链条的数据采集是智慧物流的基础,谁拥有的数据资产越整,意味着交易的精准度和交易效益就会越高,交易成本就会大大降低。

三、“前前”关乎体验,服务需再设计

无论是物流还是供应链,从本质来说,都是服务业,而服务业的本质就是服务于服务对象。实际上,我们很多人只是站在后台技术层面的推广,而没有站在前台服务面的角度去设计。所以,当我们新的技术和新的链条,尤其是原来某一个环节的人,整合了自己原来不熟悉链条的人后从事服务的时候,服务在某一个相对短的时间段内其实是不友好的。这就给我们提出一个问题,即是在技术发展的时代如何使服务设计的更棒,而并不是说技术发达就一定会使得服务更好。这就要求在智能化发展和产业布局的后台背景下,如何在前台让用户感受到比过去更加方便,或者说,出现一种新型的技术或服务模式之后,让消费者的综合获益感更高。

智慧物流的“链链、后后、前前、框框”

当前物流服务的痛点就在于快件的延误/遗失/破损、信息传递不及时或处理错误等,这就需要以大数据为支撑,打通上下游,构建智慧供应链体系,引导物流服务在运输、入库、存取、拣选、包装、分拣、出库和派送八大环节的升级。

智慧物流再设计的机会点包括:

1, 依据商品的件型、重量、销量和交付实效等属性,设计不同的作业流程,并采用相匹配的智能化系统进行操作;

2, 运输、分拣和派送环节设计不同编队运输,自动化分拣、出库分合流及搬运流程;

3, 在消费端,给予实时定位应用,设计动态节点的交付安排等。

四、“框框”难免被“框住”

有些大型国有企业在发展供应链的同时,在供应链链条的每个节点上都在做加法,逐渐形成了一个基于供应链的矩阵结构。比如在做能源品的,不仅做能源挖掘开发,延伸到能源贸易,要做成电商平台,并从线上平台再到线下仓储、线下物流,然后在线交易和支付,发展供应链金融,开发行业内的专业化金融衍生产品。

这种模式一般都是大型国有企业发起,需要大量的资金投入,旨在打造其在行业内的生态圈,但由于行业的各大企业都从自己出发,都想成为行业老大,都在开发以自我为中心的平台。带来的直接问题是各平台之间数据不能流通,相关技术系统都无法打通,无法形成在行业内真正的数据版图。意味着各自平台沉淀的数据都是死数据,自然不能激发数据融汇的乘数效应。

“框框”模式就只好在自我构建的生态上衍生发展,要么“小而全”,要么“大而全”,缺乏外部更多数据溪流的融入和补充,难有大的作为。

点击观看现场演讲视频:https://mp.weixin.qq.com/s/uelk9V8rCgta4M_VtxGZPQ

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