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《2019货运物流行业报告》显示:随着IoT、大数据、云计算、AI等信息技术在货运物流领域的应用日益广泛,传统公路物流运输企业需要加快应用互联网技术,以加快数字化升级进程,获得更多发展机会。而TMS系统(运输管理系统)作为物流运输的核心系统,理应为物流运输行业的数字化作出重要贡献。
市场面临困境
从宏观层面和实际业务场景来看:虽然物流运输业整体市场庞大,但仍面临市场下行的压力;另一方面,物流企业也需要妥善处理经营过程中的诸多难题。两难之际,物流运输企业疲于被动应对,难以有效地降本增效,从而获得更好的经营效益。
《2019公路货运大数据报告》显示:2019年货运活跃运力与GDP相关系数达0.81,而活跃车辆数与GDP相关系数达0.86,货运市场繁荣度与GDP存在较强正相关,货运活动受经济运行走势影响。
而受疫情特殊因素影响,2020年GDP的下行压力将传导至公路货运市场,加之经济结构调整带来的总体货运量减速。2020年货运行业下行压力加大,总体客户量和货运量双双减少,物流运输企业承压能力须要进一步加强。
我国物流运输行业的现状是,大部分中小型物流运输公司都是通过挂靠形式管理车队,自营车队的运输企业较少。但两者都同样面临着类似的问题——人工依赖度较高、运力品质难提高、在途时效难监管。由于缺少运输管理系统的应用,数字化程度低,司机、车辆利用效率和管理效率均难以提升。这种粗放式的经营模式,直接造成了运输运作效率低、成本高、服务质量较差。
转型势在必行
如果说服务是物流的核心,那么提供可持续的、使客户乐意付费的服务则是物流企业生存与发展的根本。从另一种角度来看,物流企业的数字化,其实是一种有助于企业依托数字与信息化技术,提供可持续的“客户乐意付费”服务手段或新型商业模式。
2020年4月,《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式印发,首次将数据列为市场化配置的要素,这意味着数据将成为各方包括物流企业在内发展的重要资产之一。但与传统生产要素不同的是,数据的无限性、非竞争性与非排他性、虚拟性、多样性、时效性、法律属性和权属界定等并不明确,且其价值不存于数据本身,而是需要通过聚合挖掘才能凸显。
这对于多数还囿于传统管理思维下的物流企业而言,无疑对其数据资产的有效配置提出了新挑战。尤其是在大数据环境下,数据的合规与可信、隐私与安全、质量与治理,都需要有不同于传统要素资源的理念、方法、技术与手段。而这些对非数字原生且不具有互联网基因的物流企业而言,挑战难度不言而喻。
当下,除了为数不多的几个数字原生且具有互联网基因的第三方平台型物流企业数字化基础与发展势头良好外,其余绝大多数物流企业的数字化基础薄弱,数据信息的碎片化、孤岛化历史包袱沉重,数字化思维滞后,数字化意识淡薄。因此,也造成了传统物流企业数字化转型之路注定艰难。但在数字化时代来临之际,传统物流企业势必要转型,因为这不仅是时代的要求,也是企业发展的需要。
管理集成融合
企业发展到一定阶段,货品销售网络会不断扩大,这时就必须有大型高效的物流体系作为支撑,就需要大规模运配网络来实现订单履约,物流企业更大更多的商机也因此产生,相应的物流服务商也能提供更多的技术手段协助完成。
由此可见,拥有大规模运配网络的主体有两类:第一类是大型货主企业,比如:大型商贸型企业、大型生产制造企业,这些企业自身就拥有庞大复杂的物流体系;第二类是大型物流企业,其承担了诸多客户的物流需求,搭建了一张庞大的物流网络。
然而,管理好大规模运配网络并不容易,管理难度主要体现在以下三个方面:
涉及多层级、多节点,运配网络庞大、复杂:运配网络串联了多个物流层级,每个层级中又包括多个物流节点,比如:一个RDC(区域配送中心)服务多个城市DC(城市配送中心),一个城市DC服务多个终端销售网点,并且还存在跨层级、跨区域的货物运配情况,实际运配网络远比图示更为庞大和复杂。
覆盖干支线、城配、即时配送等多个物流场景:大型运配网络往往涉及跨省、跨市县的运输和末端交付,覆盖干支线运输、城配、即时配送等多个物流场景,物流规则各有不同,货品运输的全链路物流信息难以统一监管。
需要多个不同类型的承运商共同协作:拥有大型运配网络的企业,一般情况难以凭借自身资源能力独立完成全环节的物流履约,大多数都需要在各个运配环节,不同程度地引入外部承运商,运力管理难度大,运费高昂。在实际物流作业中,选择快递还是快运,快运选择整车还是零担、整车如何提高配载率,以及是否使用外部承运商,使用外部哪家承运商,都是需要面对的复杂问题。
以上各类物流企业在运营、管理中的问题都将是物流系统服务商的机会。自动化物流系统综合解决方案是企业的最终需求。企业最终所需要的是实现物流信息化、自动化、智能化的物流系统,不仅仅是单一的物流设备,必须是具备一站式服务,包括对整体物流系统进行设计、安装以及帮助自动化系统的集成融合。
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