干貨 | 物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
2023-05-19
在過去的二十年里，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了廣泛采用。電子郵件、網(wǎng)上購物、在線訂票、下載音樂和視頻以及其他類似的事情已經(jīng)成為常態(tài)。換句話說，我們的生活已經(jīng)被數(shù)字化了。網(wǎng)上數(shù)字化的快速發(fā)展，人們可能已經(jīng)想象到了物流行業(yè)的原始。然而，物流業(yè)也跟上了潮流，盡管速度很慢。每天都有超過數(shù)億份包裹和文件送達(dá)，就是證明。
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當(dāng)一個(gè)行業(yè)在業(yè)務(wù)的各個(gè)方面采用數(shù)字化時(shí)，它就經(jīng)歷了一次數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
速度和時(shí)間是物流業(yè)務(wù)效率的關(guān)鍵因素。隨著不同行業(yè)的快速數(shù)字化，這些因素對(duì)物流行業(yè)變得更加重要。數(shù)字化的采用帶來了更快、更精簡、更高效的物流轉(zhuǎn)型。隨著自動(dòng)化服務(wù)的可用性，這些變化的采用現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都快。
什么導(dǎo)致物流行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
到 2027 年，全球物流行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出預(yù)計(jì)將達(dá)到 846 億美元。它對(duì)于跨國公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略來說是必不可少的，這些跨國公司在跨國經(jīng)營供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)。
后臺(tái)運(yùn)營和運(yùn)輸流程正在變得數(shù)字化，以提高端到端的可見性。自動(dòng)化、無紙化提單和實(shí)時(shí)運(yùn)費(fèi)等方法顯著提高了效率。
大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、區(qū)塊鏈和云計(jì)算正在推動(dòng)現(xiàn)代數(shù)字化轉(zhuǎn)型，取代 打印機(jī)和傳真機(jī)等舊技術(shù)。這使物流組織能夠更快地接收?qǐng)?bào)價(jià)并生成查詢。
物流的競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)來源于速度和時(shí)間。在技術(shù)革命的支持下，B2B 和 B2C 客戶都被慣壞了，每個(gè)人都希望他們的包裹和交付能夠更快。
高度互聯(lián)的商業(yè)世界創(chuàng)造了實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)。從產(chǎn)品開發(fā)到客戶服務(wù)，一切都是實(shí)時(shí)發(fā)生的。
由于自動(dòng)化和物聯(lián)網(wǎng)，供應(yīng)鏈在全球范圍內(nèi)變得敏捷。這種效應(yīng)在冷鏈中更為明顯。冷鏈?zhǔn)窃跍囟仁芸氐沫h(huán)境中運(yùn)輸藥品和疫苗、冷凍和新鮮蔬菜、化學(xué)品等敏感物品的供應(yīng)鏈。延誤會(huì)給冷鏈帶來沉重的代價(jià)，因?yàn)檫@些商品中的大多數(shù)都是易腐爛的。
物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化在很大程度上解決了冷鏈的這個(gè)問題?，F(xiàn)在，可以通過物聯(lián)網(wǎng)鏈路對(duì)整個(gè)物流鏈進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。您可以通過基于傳感器的技術(shù)實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)。同樣，您可以跟蹤和維護(hù)冷鏈中所有環(huán)節(jié)的環(huán)境狀況，以防止貨物變質(zhì)和損失。
物聯(lián)網(wǎng)如何幫助冷鏈：通過傳感器技術(shù)收集實(shí)時(shí)溫度、濕度和位置數(shù)據(jù)，識(shí)別延誤或損壞情況以及即時(shí)補(bǔ)救措施，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深度分析優(yōu)化效率，增強(qiáng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和成本效益，由于更佳 的溫度和濕度維護(hù)，減少浪費(fèi)。
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整個(gè)物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、消費(fèi)品行業(yè)
全球的流行病毒和多變的消費(fèi)者行為并沒有讓消費(fèi)品行業(yè)變得痛苦，公司發(fā)現(xiàn)在逆境中保持創(chuàng)新舉步維艱。
2020 年的一項(xiàng)研究表明，40% 的小企業(yè)無法在災(zāi)難中幸存下來。幸運(yùn)的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使組織在面對(duì)黑天鵝事件時(shí)變得更有彈性。
行為分析和以客戶為中心：企業(yè)可以利用客戶動(dòng)態(tài)、路徑分析、群組分析和數(shù)據(jù)挖掘來跟蹤跨平臺(tái)的用戶行為，使整個(gè)客戶購物旅程可視化。
物聯(lián)網(wǎng)集成供應(yīng)鏈：通過互聯(lián)網(wǎng)形成網(wǎng)絡(luò)的物理設(shè)備通常被稱為物聯(lián)網(wǎng) (IoT)。它們可以促進(jìn)車隊(duì)管理和最后一英里交付，加速需求評(píng)估和預(yù)測(cè)性維護(hù)，擴(kuò)大冷鏈監(jiān)控，提高透明度和可見性，并改進(jìn)實(shí)時(shí)庫存跟蹤和管理。
2、車隊(duì)管理
預(yù)防性維護(hù)、路線/燃料優(yōu)化、車隊(duì)跟蹤和地理圍欄等功能可以顯著降低成本和時(shí)間并提高利用率。分析報(bào)告、分析指標(biāo)和KPI衡量 可以更大 限度地提高利潤和生產(chǎn)力，并提高流程效率。
良好的車隊(duì)管理軟件利用分析指標(biāo)、車隊(duì)安全、維護(hù)報(bào)告和駕駛員詳細(xì)信息來監(jiān)控車隊(duì)，確保安全駕駛。
3、公共部門公司
為了提高盈利能力、生產(chǎn)力和效率，公共部門公司可以使用分析、大數(shù)據(jù)管理、流程自動(dòng)化、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于政府組織應(yīng)對(duì)繁文縟節(jié)、官僚主義和陳舊的基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。
4、運(yùn)輸設(shè)備和裝載設(shè)備
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可幫助物流公司實(shí)時(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸，從而確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域并提高效率。它還使他們能夠優(yōu)化旅行路線，解決可預(yù)見的延誤，并在發(fā)生事故或車輛丟失時(shí)實(shí)時(shí)警示。
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以下是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四種主要類型：
1、過程自動(dòng)化
供應(yīng)鏈和物流公司經(jīng)常使用機(jī)器學(xué)習(xí)、API、分析和數(shù)據(jù)重塑業(yè)務(wù)流程，以減少周期時(shí)間、提高質(zhì)量和降低成本。
機(jī)器人流程自動(dòng)化 (RPA) 等技術(shù)可以簡化后臺(tái)流程，包括訂艙，查詢運(yùn)價(jià)，托書錄入，會(huì)計(jì)，法律等。
2、商業(yè)模式轉(zhuǎn)型
在一些行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在徹底改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式。它正在改變企業(yè)如何為客戶提供價(jià)值的基本部分。
3、服務(wù)領(lǐng)域拓展
數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助公司使用新技術(shù)重新定義產(chǎn)品和服務(wù)，模糊行業(yè)界限。
4、文化/組織轉(zhuǎn)型
為了使長期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功，組織必須在思維方式和文化上進(jìn)行范式轉(zhuǎn)變，將分散的決策流程和靈活的工作流程納入日常運(yùn)營。
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型可幫助物流公司加速創(chuàng)新、做出更好的決策、在整個(gè)旅程中吸引客戶、將靈活性納入其組織結(jié)構(gòu)并提高自動(dòng)化程度。
電子商務(wù)技術(shù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、人工智能 (AI) 和供應(yīng)鏈數(shù)字孿生等技術(shù)幫助企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
數(shù)字孿生可使數(shù)百個(gè)物流位置、資產(chǎn)、庫存和倉庫進(jìn)行虛擬展示，可使用 分析和人工智能來模擬供應(yīng)鏈的性能，包括導(dǎo)致漏洞和風(fēng)險(xiǎn)的所有復(fù)雜性。
區(qū)塊鏈允許將物流提供商、航運(yùn)公司和承運(yùn)人等不同的業(yè)務(wù)流集成到一個(gè)平臺(tái)中。供應(yīng)鏈可以使用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行機(jī)械和技術(shù)維護(hù)、庫存控制、車隊(duì)跟蹤和改善倉庫管理。
人工智能和分析有助于解決供應(yīng)鏈中的治理挑戰(zhàn)，以及長期存在的數(shù)據(jù)孤島，從而提高分散和遠(yuǎn)程利益相關(guān)者之間的可見性和集成度。電子商務(wù)集成創(chuàng)建了互聯(lián)系統(tǒng)，使物流服務(wù)提供商能夠高效運(yùn)營并提供無縫的客戶體驗(yàn)。
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