十年之期-物流行业发展的关键技术.doc
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1、四项关键技术满足客户需求与控制合理成本之间的平衡,对于所有企业来说都是一项艰巨的任务;如果没有合适的技术工具,这项工作就会变得更具挑战性。传统的人工操作显然已无法满足需要,Excel或第一代运输管理系统(TMS)也只能提供有限的帮助。下一代工具TMS系统如今被许多货主企业及物流企业所应用,但是大家对其评价参差不齐,因为供应链复杂性及客户服务需求均在不断升级,对于技术、系统均有更高的期望。报告数据显示,在受访者对于TMS功能的预期中,成本分析、绩效监测、货运可视化、需求预测等四项能力最受关注。而在具体的技术工具方面,研究团队根据受访者的反馈,从规模化应用时间及变革性影响两个维度,将12项物流供应
2、链技术进行了进一步的排序与分析。从中我们发现,大家普通认为“预测性分析”是近期就会规模化应用且对于现状有较高变革性影响的技术。一方面,越来越多的货主企业比以前更加重视前端,希望能实现以销定产或者产销协同,前几天与华为员工交流中也发现他们正在加强这方面的努力,希望借助需求的预测分析来更好地指导生产,减少库存。另一方面,新零售的推进以及快速履约的要求,催生出越来越多的前置仓与即时配送,而时效提升的背后需要大量的投入,为了平衡时效与成本,就需要高度依赖于预测性分析,从而更好地决定前置仓的选址、选品、存储数量等决策问题,提高现货率的同时减少库存浪费。比如叮咚买菜会根据周边商圈、用户画像、菜谱特征以及用
3、户实时意图等参数,预测某个前置仓的销售情况,将单仓SKU压缩至1500个左右,实现更加精细、精准的运营管理。另一项关键技术组合则是物联网与人工智能,物联网传感器可以帮助我们及时了解在途情况、地理围栏等信息,以实现货运可视化,并优化对交付过程及结果的绩效监测;人工智能主要应用于成本效率、劳动效率等方面的优化,减少对人的依赖。在将来5G网络普及的时代,物流行业将迎来物联网+AI+物流的新模式;物联网主要解决信息数据采集与上传问题,5G网络主要解决数据的实时上传及交互,人工智能则在大数据的基础上实现对深度分析与有效应用,指导流程优化、效率提升。物联网+5G+人工智能,将帮助我们实现从数据采集到数据传
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