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数字化时代物流企业如何转型?

[罗戈导读]在物流领域,数字化的发展同样如火如荼。那么,物流企业如何打造数字化网络,如何向数字化转型?易流科技向数字化转型的经验或许能提供一些参考。

过去的2019年,无论从规模还是增速来看,数字经济的表现都十分抢眼,并已然成为中国企业转型的首选,在物流领域,数字化的发展同样如火如荼。那么,物流企业如何打造数字化网络,如何向数字化转型?易流科技向数字化转型的经验或许能提供一些参考。

中欧运营及供应链管理学教授赵先德教授对易流的发展历程进行了点评,赵教授认为:数字化供应链的能力建设可分为四个阶段,而纵观易流的发展历程,可以发现它的成长轨迹基本契合了数字化供应链建设的不同阶段。

透明是通往智慧物流的可行路径

易流科技是一家成立了14年的物流领域的科技公司,他们在这些年的实战中逐渐从依靠人、依靠经验转变为依靠数据,发展成为一家基于物联网技术的物流产业互联网服务提供商,推动着中国物流产业向数字化转型。

张景涛 

中欧EMBA2018SZ1

深圳市易流科技股份有限公司董事长兼CEO

张景涛是易流科技的创始人,他说:通往智慧物流的可行路径,从技术视角来看就是要做到“物流业务的数据化”和“物流数据的业务化”。

数据驱动商业的时代

这是一个数据驱动商业的时代,《日经亚洲评论》编制了一份截至2019年12月20日的亚洲以及全球公司的市值榜单,从全球公司的市值榜单来看,数据驱动型公司占据了前十榜单中的七席,分别是苹果、微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Facebook、阿里巴巴、腾讯。

德勤曾发布的一项调查显示,在数字化成熟度模型的十个指标中,中国企业在数字化供应链维度上得分最低。何谓数字化供应链?美国数字供应链研究院 (DSCI)在《供应链白皮书》中,将数字化供应链定义为:数字化供应链是一个以客户为中心的平台模型;它可以获取并最大程度地利用不同来源的实时数据,它能够进行需求刺激 、匹配、感知和管理,以提升业绩并最大程度地降低风险。

易流认为,数字化供应链是指供应链发展的主流趋势,是供应链在未来的一种形态,它需要经历两个阶段:

供应链的数字化,即通过ICT(Information and Communications Technology, 信息与通信技术)及IOT(Internet of Things, 物联网)等技术实现供应链全链条、全场景的透明连接和数据化;

在供应链数字化的基础上,通过应用大数据、AI算法等先进技术,对供应链进行持续改善和优化,以实现供应链的智能化及智慧化。

作为供应链链条上重要的一环,很多物流企业也喜欢自称为供应链企业。因此,从某种程度上来看供应链数字化也是物流企业的数字化,这类企业一旦向数字化转型不仅能够为企业管理者提供一个全新的视角和思路,也可以促进企业从传统的依靠经验管理转为依靠数据管理,最终实现智慧物流。

技术赋能数字化供应链

通往智慧物流的路径,可能会有1000条。但从技术视角看,透明是通往智慧物流的可行路径,技术视角的透明就是“物流业务的数据化”和“物流数据的业务化”两个层面。

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

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

案例一:武装到牙齿的货车

易流的每一台货车都配备了电子锁、追货宝、北斗一体机……可以说是“武装到牙齿”,通过这些设备传送回来的数据我们可以进行货物追踪、路线监控、查看车辆轨迹、温湿度报警、甩挂管理、司机驾驶行为分析、油耗分析、线路偏移报警……

疫情期间,我们常常看到这类报道,收到的防疫物资不是当初购买的型号及款式、预计的收货时间到了却还是迟迟收不到货……基于此,易流免费投放了2000个E6追货宝,只需将设备放入货物包装,即可实现全程位置轨迹追踪。捐赠者可以随时通过网页查看物资位置等相关信息,确保其按时、保质地用于抗疫一线。在受捐机构确认收货的数量和质量后,追货宝才算完成使命,并终止数据传输。

案例二:数字化帮助质量管控

冷链物流过程中,常常会遇到一些问题,比如司机为了省油,在驾驶途中关闭冷机停止打冷;交接货环节是最容易出问题的地方,长时间的开门极易导致货物温度升高……物流企业采取了各种办法来解决但效果却不明显,究其根本在于信息的不对称。只有实现冷链物流全流程包括车辆进库、在途运输、到站交接等环节的信息透明,进行数据化实时跟踪就可以解决这些问题。

物流企业数字化任重道远

物流企业的数字化从来都不是一蹴而就的,也不可能一劳永逸,它必然是随着信息技术的发展和企业经营的具体需求变化而持续迭代进化的。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。

物流企业要意识到,物流数字化并不仅仅是企业内部的数字化,并不仅仅是某项业务的在线化,它需要从全局来看,站在整个供应链的视角来审视自己的数字化。不仅需要企业内部的数字化,也需要企业与上下游之间,与整个供应链之间实现数字化联通,打通整个供应链的数字化。只有实现了整个供应链的数字化,才能从更大的层面统筹资源,打造更加优化的客户服务方案,提供更加有竞争力的物流产品和服务。

教授点评

赵先德

中欧运营及供应链管理学教授

京东运营及供应链管理学教席教授

中欧普洛斯供应链和服务创新中心主任

一般而言,数字化供应链的能力建设可分为四个阶段:

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。

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。

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。

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。

回过头看易流科技这家企业,其十余年的发展历程中,先是通过各类物联网设备采集运输过程中的物理数据,通过SaaS平台采集运输过程中的业务流程数据,将物流业务数据化、透明化;然后再提出物流数据业务化的发展方向,通过一系列产学研合作创新建立用户画像、智能调度和配载、路径优化、物流金融设计等决策模型,并基于这种新的数据分析能力,为货主企业、物流公司、车队及司机等物流活动的参与者设计一系列创新的服务。展望未来,物流生态圈的协同发展是大的趋势,而易流也正在顺应这个趋势,提出了“物流透明3.0”的新主张:从物流到供应链,在中国的数字化供应链转型中扮演更重要的角色。

纵观这些历程,可以发现这家企业的成长轨迹基本契合了数字化供应链能力建设的不同阶段。从业务数据化到数据业务化,不冒进、稳扎稳打、坚实地走好每一步,这是易流科技得以在中国物流这样一个小散乱差、数据离散的行业中实现差异化发展的一个重要成功因素,也希望广大读者能够从易流科技的故事中收获一些启示。

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