大数据撬动物流升级 智联赋能生态圈
随着我国物流业的持续发展,智慧物流已从理念走向了实际应用,基于智慧物流理念而建的“互联网+物流”平台竞相崛起。
当人们还在惊讶于每年不断攀升的物流包裹数量和物品极速达的配送时,我国的物流已经开始向更高的目标迈进了。
5月19日,中国物流与采购联合会联合京东物流发布了中国智慧物流2025“蓝皮书”——《中国智慧物流2025应用展望》,蓝皮书从行业驱动因素、服务诉求、应用展望等三个方面描绘了中国智慧物流的发展蓝图。
业界专家对此预测:以物联网为基础的智慧物流是工业4.0的基础,是提升现代物流效率,降低全物流费用率的理想解决方案。物流装备制造商将逐步成为物流系统集成综合解决方案提供商,所以智能制造系统与智慧物流的融合发展将成为未来发展的大趋势。
面对智慧物流的无限发展潜力,传化智联副总裁、传化陆鲸CEO孙方明认为,“智慧物流的实践,客户不仅需要从流通层面提升价值,更希望在整个供应链层面给他们带来价值,从这一点出发,传化陆鲸希望通过鲸港融合来构筑起全场景覆盖的综合服务平台,让尽可能多的用户需求在陆鲸平台上找到服务入口,并能够在线下公路港获得满足。”
“有温度”的智慧物流
蓝皮书指出,2016年物流数据、物流云、物流技术服务的市场规模超过了2000亿元,预计到2025年,中国智慧物流服务的市场规模将超过万亿元。
面对巨大的市场份额,如何有效利用大数据推动智慧物流加快发展,显然已经成为业界亟待破解的难题。在一些具有超前眼界的企业看来,这是突围蓝海的一条可靠路径。
“大多数情况,人们常常把物流园区、高速公路等看做基础设施,其实在当前,大数据也已然成为物流基础设施的一部分,并且是相当重要的一部分。”孙方明对此笃定。
在孙方明看来,物流尤其是干线物流行业是典型的生产性服务业,覆盖供应链全链条,集聚了海量的“人、车、货”等数据,其中蕴藏的数据体量不亚于淘宝为代表的电商领域。
大数据时代的到来已然为物流业转型升级指出了新方向、提供了新动力,但在各大物流平台纷纷阔论“大数据”时,一些先行企业已经以实际行动印证了这一时代的到来。
2014年8月,浪潮集团与交通运输公路科学院签署《现代物流大数据应用实验室共建协议》,实验室将交通部提供的数据与浪潮集团相对成熟的大数据技术和设备结合在一起,不断拓展合作的广度和深度,充分挖掘交通物流大数据,提高交通运输行业智能化程度。
2015年7月,中国第一物流大数据平台“第e物流”诞生。“第e物流”决心建设基于大数据运用、面向社会公众的物流企业评价平台(第e征信),并进而构建互联网金融(第e金融)、装备商城(第e商城)、无车承运(第e运力)、仓储设施O2O社区服务(第e地图)四大核心功能。
与此同时,菜鸟网络、京东物流、苏宁物流等第三方物流企业和快递企业更是纷纷布局大数据下的智慧物流。
面对竞争激烈的市场,基于多年公路港城市物流中心运作、物流技术积累与实践,传化陆鲸也建立拥有了行业内较为庞大、完整的大数据链条。对此,孙方明指出,智慧物流时代下,基于大数据的分析,物流企业应该更加注重线上线下的同步服务,“没有温度”成为目前导致用户体验不佳的一个关键问题。
传化陆鲸目前尝试的是:通过鲸港融合,来构筑起全场景覆盖的服务平台,让尽可能多的用户需求在陆鲸平台上获得一站式全服务。
陆鲸也以此,提出了5111的服务标准承诺,即依托这一系统,保障平台货源在5分钟内获得响应,交易在1小时内达成,陆鲸平台为交易100%提供担保,基础保险为交易提供100%保障。
随着货物在运输过程中不断产生、运用、提升大数据,传化陆鲸也聚集了越来越多的人气,依靠数据化产品带来的物流服务“雪球效应”已经形成。
通过大数据构建的智慧物流新生态,传化陆鲸可以显著提升司机平均反映速度大大减少配货时间,从而降低了公路运输成本。在杭州、成都等地,陆鲸平台所发货源5分钟内的响应率、1小时内的成交率,至少提升了一倍。在线下,因为有了陆鲸线上精准化的推送引流,今年年初时,上海传化公路港城市物流中心在开业不足1个月的时间内,就迅速集聚了上海近三分之二的货代入港办公,日进港司机也已突破千名,如今成为上海配货新地标,典型地展现出“作业在港、交易在线;体验在港、信息在线”的线上线下一体化服务新场景。
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物流大数据的意义不在于搜集掌握庞大的数据信息,而是能在这些信息中,对数据进行加工,从而实现数据信息的“增值”。“得益于找货配货效率的提高,在传化陆鲸平台上,客户的满意度提升了20~30%。”这也是孙方明认为陆鲸启动与传化公路港城市物流中心深度融合计划的意义所在。
大数据打造生态圈
“伴随科技的发展和商业模式的升级,以及消费者消费习惯的改变,物流数据、物流云及物流技术三大服务领域持续提出更高的数字化、可视化和智能化要求。”蓝皮书在应用展望一节中对中国智慧物流的中长期前景进行了描述。面对智慧物流“数字化、可视化、智能化”的未来趋势和应用场景,传化陆鲸在大数据管理平台驱动公路运输智能化方面进行了再升级规划,在全国公路运输网络上试图搭建一个行业内的共享生态圈。
相关数据统计显示:我国公路运输经营户大概是700多万户,全国货运车辆近1400万辆。事实上,在传化公路港城市物流中心这样一个巨量交易平台上,满足用户的数据请求和处理,同样也是非常具有挑战性的工作。“物流是典型的离不开线下作业场景的服务业:停车、装卸、分拨、仓储等,任何一个互联网平台,都无法单靠线上,完成用户所需要的全方位服务。”孙方明告诉采访的本刊记者。
与此同时,物流领域的用户,也趋于选择在一个平台上,尽可能的实现服务的全满足。传化陆鲸试图给货主、司机群体营造一个全新的生意圈与生活圈,在陆鲸网站和手机APP上,货主、物流企业足不出户,就可以发布货运需求信息、调度承运车辆。货运司机出发前就可以拿到返程的货物配载下单,他们的运费担保、账务结算以及吃、住、行、购、娱等系列需求,货车停靠、维修、加油等都可以通过网站和APP得到一站式解决。每一个发货方、每一辆承运车辆、每一名货运司机都经过实名认证、资质审核;每笔订单信息、卡车司机消费习惯,都会通过大数据积累,构建成一个物流诚信体系。
在实际运作中,陆鲸把这些海量多维的原始数据汇入构建好的智能系统中,最终转化成了无形的智能运力调度指挥大手,反映于每一个用户的每一单生意在每一个运输节点的响应率、成交率上的提升。在线上实现发货、找货、支付、订单智能管理、车辆在途管理、消费信息查询评价,在线下进行装卸、分拨、停车、住宿、加油、维修。
“随着信息时代的来临,企业运作环节中的信息流量巨大,对这些数据进行及时、准确的处理,对传化陆鲸乃至物流业来说,至关重要。”孙方明表示。在传化陆鲸平台上,从用户拓展、注册、管理,到各项业务展开,数据积累和应用贯穿全程。“陆鲸目前所采用的就是全栈数据化的运营体系”。
孙方明同时透露,在授权的前提下,陆鲸平台不断积累卡车司机、卡车、货代、货主的基础数据,为干线物流的各主体、各环节都打上了精准的数据标签。
随着陆鲸平台的推进,大数据下的智慧物流的势头愈加明显。陆鲸平台通过精心布局,目前已打通公路运输行业的完整链条,已然形成了“互联网+大数据+智慧物流”的无缝连接闭环,使货主足不出户,车主不再奔波配货成为现实。
孙方明认为,不久的将来,互联网商业社会的核心主题将逐渐从现在的社交时代,步入以数据主宰的时代。“这些平台都是个数据中心,将各项数据汇集成云,服务于物流运输和国民生产,让 为谁生产、生产什么、何时生产、怎样运输 获得更智能、更精准的决策。这也是传化陆鲸以及传化网在着力发展的事业。”他表示。
助推智能物流发展
物流行业正在摆脱小、散、乱、差的局面,与之相应,集约化、智能化的新物流正在成为行业的核心要素。5月25日至28日全球首个以“大数据”为主题的博览会——贵阳数博会隆重召开,除了阿里、腾讯、百度等致力于生活大数据应用的服务企业外,以传化陆鲸为代表的生产性服务业企业,也亮相数博会,展示其在物流大数据上的探索和应用,助推智慧物流的发展。
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事实上,尽管目前市场上已经有不少企业入局大数据下的智慧物流发展,但因其数据来源纬度单一,仅涉及信息交易环节,很难被称为真正的物流大数据。
作为物流大数据运用的先行者和实践者,传化陆鲸借助大数据技术重塑落后低效的传统车货匹配模式,在使用大数据提升交易效率的同时,用户也切实感受到了大数据带给业务的便捷。
据悉,在车货匹配业务上,以大数据为基础,陆鲸开发了“鲸眼系统”,可依托车辆定位、期望去向、空车上报、运单指派、评价等基数,实施智能化的派单匹配,使类似于滴滴式的派单制在干线物流领域也有望实现,匹配的精准度和效率可大幅提升。鲸眼系统的数据来源也实现了对物流全场景的覆盖,数据纬度、厚度较之单一平台具有先天优势,海量多维的数据带来更精准的用户画像和运力调度。
“和陆鲸一样的互联网平台首先是个连接器,通过对线上线下两个层面,人、车、货、场等各个要素的连接,不仅整合了各项资源,改善了中国公路物流资源分散的现状,更是促成了各项供需的更好匹配。”谈及传化陆鲸平台在行业中的作用,孙方明对本刊记者如是说。
尤其值得一提的是,在这些交易上,传化陆鲸平台上的数据会循环累计,各种画像更加清晰,信息、货物、物流服务等各种供需都会在平台上获得到更精准的匹配。孙方明表示,“这些平台都以智能化的技术,强大的数据匹配实现了各项需求的更好满足:发货更快了、配货更便捷了、订单管理更智能了。”
传化陆鲸显然正在颠覆传统物流行业,并创造新的历史。“物流行业的 互联网+ 及 工业4.0 ,就是打通上下游供应链,以大数据支撑下智能物流的技术无缝融合前者,为所服务的行业提供发展动力。”孙方明掷地有声。
对此,中国物流与采购联合会会长何黎明也十分看好智能物流发展的广阔前景。“总体来讲,我国的智慧物流刚刚进入一个初创阶段,尽管如此,仍然得到了蓬勃发展,智慧物流的市场前景将非常广阔。”深圳保税仓库