12月3日,首届全球供应链数字经济峰会暨2019中国物流与供应链产业区块链应用年会在深圳成功召开。
中物联区块链分会专家委员会主任、国家高端智库中国(深圳)综合开发研究院物流与供应链管理研究所所长王国文出席会议并发表演讲,从宏观的角度分析了《供应链数字化与区块链创新》,王国文表示区块链技术没有和供应链融合之前实际上是两套不同的体系,区块链可以实现一些加密传输的分布式技术进行交易的过程,供应链上又存在多个主体复杂的交易,如果把区块链技术融入到供应链多主体的复杂交易里,就可以使多主体的交易变得更加透明,变得更加可嵌,而且提高了交易的效率。
中物联区块链分会专家委员会主任 王国文
中国是世界上最大的物流经济体,区块链又是具有颠覆性的技术,将区块链和供应链融合到一起,颠覆性的技术在最有潜力的产业中进行变革和冲击。
目前,从生活到生产,到出行,我们已经完全处在数字化的世界,随着所有的一切的数字化,现在数据已经成了巨大的原材料,而且是最大的生产资料。
现在互联网上每60秒都会有非常庞大的数据产生,过去两年数据产生的总量已经超过了人类历史上以前所有的数据集合。
在这个基础之下,2012年的时候美国就已经在提出零供应链的概念,把供应链所有的物流环节数字化,然后上升到云端,让所有的供应链过程可视化。这种可视化的结果可以做到全球范围内供应链的仿真分析和预测,换句话说,在没有做供应链之前就可以知道结果,用最短的时间、最小的成本来实现供应链可视化全程的模拟。
到了数字化的时代,不管是企业内部的数据还是外部的数据,不管是归置化的数据还是非归置化的数据,都可以把它放到数据加工的仓库里,然后用大数据工具进行分析。其中大数据工具大致可以分为三类:一类是描述性的工具,知道发生了什么事;第二类是预测性的工具,知道下一步会发生什么;第三类归置性的工具,让世界按照意愿去发展。在这样分析的能力基础下,供应链的结构已经从供应链的计划、采购、制造、交付整个过程实现了数字化的应用。
随着数字化过程的推动,供应链也越来越智慧化。我们的目标是让机器具备完全的数字化神经系统,所以我们看随着智能化,机器越来越聪明的时候,供应链也在向越来越智能的程度演化。
根据IBM的预测,我们现在已经进入到了认知型的供应链阶段。供应链具有自我校正和自我学习的能力,这种能力有7个C的特点:协同性、创造性、一致性、可控性、感知性、降本性、客户中心性。
在这过程中,所有的货运更加智能化、动态化,司机和货之间的匹配可以通过交通的状况和供应链断裂的情况进行调整,这是在非常庞大的数据分析能力之上实现的,所以在认知型的供应链阶段,供应链具备了自我校正、自我愈合的能力。
同时,5G的出现还将加速供应链智慧化的程度。近几年内,5G在整个供应链的操作执行、规划管理、附加服务等方面会有一些应用出现。未来,5G在供应链的应用会更多,而且产生的作用会更加强大。
在区块链技术没有和供应链融合之前是两套不同的体系,区块链可以实现公开账本加密传输的分布式技术进行交易,而供应链又存在多个主体复杂的交易。所以把区块链技术融入到供应链多主体的复杂交易中,可以使多主体的交易变得更加透明,同时提高交易的效率,从供应链的研发、计划、采购、制造、交付和回收的所有过程,区块链技术可以实现完整的覆盖。
2008年提出区块链的概念,真正应用的开始是在2014年,到2016年主要的金融机构已经完成了区块链在金融科技里的布局,从2016年以后在供应链里的应用逐渐开始,目前在快递、水产、水果、医药、冷链、零售、海运、港口的区块链应用越来越多。
比较一下去年和今年的案例情况,去年的案例主要分布在金融、制造、互联网以及物流等领域,而今年的案例已经在覆盖了制造业、采购、电商,科技、钢铁、冷链、航运、酒类、零售、农产品、食品、物流等领域,但是最多的还是金融,占到了31%。
在功能的应用方面,去年主要是溯源、金融、运输、底层技术平台等;今年从大类上来说最多的是物流和供应链金融领域,几乎占了50%。另外就是供应链的联盟化,产品的溯源,供应链的优化以及电子存证等。
在行业应用方面,去年在农产品、化工、家电、汽车等领域有几个应用产品;而今年开始,场景逐渐丰富起来,很多企业做的区块链技术平台可以应用于很多行业,比如说用于供应链金融、物流跟踪、食品溯源等业务。
其中供应链金融是区块链在供应链领域比较成熟的场景。去年就有电子仓单、电子运单、电子发票和交易平台等应用场景;而今年比去年多了很多,比如应收帐款、应付帐款、资产管理,采购融资,交易结算,数据安全等,其中联盟和平台化的产品今年占比非常高。
从供应链的数字化,以及大数据工具在供应链领域的应用,到编码化的过程中,区块链已经在供应链领域有非常丰富的场景应用,但是技术还处在发展初期阶段,应用也刚在场景阶段开始出现,离真正的商业模式还有一定的距离。从2019年美国年报的情况上来看,区块链现在还有4个方面的问题需要解决。
第一、如何确保现有的数据的可交互的操作性,我们能不能设定共同的数据标准?
第二、如何创造更多的电子数据让区块链运行,取决于供应链数字化的进程。
第三、如何消除人的接触点和数据传输,以避免无意的错误?
第四、区块链和人工智能进一步融合的问题。
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