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。

01什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

當(dāng)一個行業(yè)在業(yè)務(wù)的各個方面采用數(shù)字化時，它就經(jīng)歷了一次數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

速度和時間是物流業(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。隨著自動化服務(wù)的可用性，這些變化的采用現(xiàn)在比以往任何時候都快。

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)計將達(dá)到 846 億美元。它對于跨國公司的業(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)。

后臺運營和運輸流程正在變得數(shù)字化，以提高端到端的可見性。自動化、無紙化提單和實時運費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)塊鏈和云計算正在推動現(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報價并生成查詢。

物流的競爭優(yōu)勢來源于速度和時間。在技術(shù)革命的支持下，B2B 和 B2C 客戶都被慣壞了，每個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)造了實時經(jīng)濟(jì)。從產(chǎn)品開發(fā)到客戶服務(wù)，一切都是實時發(fā)生的。

由于自動化和物聯(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。延誤會給冷鏈帶來沉重的代價，因為這些商品中的大多數(shù)都是易腐爛的。

物聯(lián)網(wǎng)和自動化在很大程度上解決了冷鏈的這個問題。現(xiàn)在，可以通過物聯(lián)網(wǎng)鏈路對整個物流鏈進(jìn)行實時管理。您可以通過基于傳感器的技術(shù)實時跟蹤數(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)收集實時溫度、濕度和位置數(shù)據(jù)，識別延誤或損壞情況以及即時補(bǔ)救措施，通過實時數(shù)據(jù)的深度分析優(yōu)化效率，增強(qiáng)的預(yù)測性維護(hù)和成本效益，由于最佳的溫度和濕度維護(hù)，減少浪費。

02整個物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1、消費品行業(yè)

全球的流行病毒和多變的消費者行為并沒有讓消費品行業(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 年的一項研究表明，40% 的小企業(yè)無法在災(zāi)難中幸存下來。幸運的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使組織在面對黑天鵝事件時變得更有彈性。

行為分析和以客戶為中心：企業(yè)可以利用客戶動態(tài)、路徑分析、群組分析和數(shù)據(jù)挖掘來跟蹤跨平臺的用戶行為，使整個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)車隊管理和最后一英里交付，加速需求評估和預(yù)測性維護(hù)，擴(kuò)大冷鏈監(jiān)控，提高透明度和可見性，并改進(jìn)實時庫存跟蹤和管理。

2、車隊管理

預(yù)防性維護(hù)、路線/燃料優(yōu)化、車隊跟蹤和地理圍欄等功能可以顯著降低成本和時間并提高利用率。分析報告、分析指標(biāo)和KPI衡量 可以最大限度地提高利潤和生產(chǎn)力，并提高流程效率。

良好的車隊管理軟件利用分析指標(biāo)、車隊安全、維護(hù)報告和駕駛員詳細(xì)信息來監(jiān)控車隊，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)對繁文縟節(jié)、官僚主義和陳舊的基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。

4、運輸設(shè)備和裝載設(shè)備

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可幫助物流公司實時跟蹤貨物運輸，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實時警示。

03運輸與物流的數(shù)字化轉(zhuǎn)型類型

以下是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四種主要類型：

1、過程自動化

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，以減少周期時間、提高質(zhì)量和降低成本。

機(jī)器人流程自動化 (RPA) 等技術(shù)可以簡化后臺流程，包括訂艙，查詢運價，托書錄入，會計，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營。

04數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用

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)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字孿生可使數(shù)百個物流位置、資產(chǎn)、庫存和倉庫進(jìn)行虛擬展示，可使用高級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)險的所有復(fù)雜性。

區(qū)塊鏈允許將物流提供商、航運公司和承運人等不同的業(yè)務(wù)流集成到一個平臺中。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)提供商能夠高效運營并提供無縫的客戶體驗。

05大數(shù)據(jù)在解決復(fù)雜物流挑戰(zhàn)中的作用

在 2018 年德勤報告中，41% 的受訪者表示自動化、機(jī)器人和人工智能正在越來越多地改變工作方式。2016 年麥肯錫報告顯示，大數(shù)據(jù)分析將有助于解決當(dāng)前和未來的復(fù)雜供應(yīng)鏈問題。

大數(shù)據(jù)分析的使用可以幫助管理道路和交通擁堵。例如，在全球主要城市，通行費稅收入用于分析高峰時段的交通。大多數(shù)通行費收入是在高峰時段通過的通行費稅產(chǎn)生的。這減少了交通擁堵，因為人們在此期間不需要使用或避免使用高速公路?？罩薪煌ㄒ部梢酝ㄟ^類似地跟蹤 GPS 數(shù)據(jù)來優(yōu)化。

公司可以通過跟蹤和分析不同年份的物流成本來優(yōu)化其物流和運輸成本。由于不同時期的運輸成本不同，公司可以確定時期并安排這些時期的運輸需求。這對于不處理易腐爛物品的公司特別有用。

回程期間的空卡車旅行是物流行業(yè)的一項重大挑戰(zhàn)。使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤可以大大提升物流效率。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的評估，物流占全球排放量的 13%。人工智能和大數(shù)據(jù)跟蹤可以幫助減少排放和減少能源消耗。此外，物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)進(jìn)步正在幫助開發(fā)更環(huán)保的自動卡車和無人機(jī)。

大數(shù)據(jù)正在幫助解決的其他一些挑戰(zhàn)是：基于當(dāng)前卡車狀態(tài)的交貨預(yù)測，現(xiàn)在通過實時 GPS 跟蹤器跟蹤卡車的移動。這有助于物流公司密切關(guān)注他們的貨物，并告知他們客戶預(yù)計的交貨時間。

卡車司機(jī)預(yù)約安排

自古以來，司機(jī)的可用性問題就一直困擾著物流行業(yè)。COVID-19 大流行只會加劇這個問題。鑒于此，技術(shù)提供了巨大的幫助。由于供應(yīng)鏈的所有環(huán)節(jié)都是可追蹤的，安排司機(jī)預(yù)約變得更加容易。使用人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈預(yù)約調(diào)度程序可以幫助組織和司機(jī)跟蹤他們的交付情況。此外，技術(shù)還幫助物流公司在某些地形上使用無人駕駛卡車?？ㄜ嚲庩犗到y(tǒng)通過自動化將多輛卡車同步成一個車隊，并允許無人駕駛。

倉庫自動化

在傳感器技術(shù)和大數(shù)據(jù)的幫助下，庫存跟蹤和倉庫維護(hù)現(xiàn)在變得更加容易。自動化技術(shù)可以幫助倉庫應(yīng)對運輸挑戰(zhàn)并更好地準(zhǔn)時交貨。倉儲機(jī)器人可以提高倉儲任務(wù)的速度和準(zhǔn)確性。

避免延遲罰款

延遲交貨需要在物流行業(yè)處以巨額罰款。通過在整個供應(yīng)鏈中整合大數(shù)據(jù)，物流公司可以有效地跟蹤貨物的位置和時間。建議使用傳感器技術(shù)來跟蹤和維護(hù)油耗、加油、輪胎氣壓和定期維護(hù)訪問。因此，可以避免供應(yīng)鏈中的延遲并優(yōu)化速度以提高物流效率。

06物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢案例

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析推動了物流和供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以下是他們幫助實現(xiàn)的目標(biāo)：

1、物流中的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

United States Cold Storage Inc. (USCS) 是北美第三大公共冷藏倉儲 (PRW) 物流供應(yīng)商。它在美國 13 個州的 43 個設(shè)施中運營，提供超過 3.3 億立方英尺的溫控配送空間和倉儲。

每八天，卡車司機(jī)就會記錄超過 70 小時的駕駛時間。卸載拖車所需的時間會對司機(jī)的服務(wù)時間產(chǎn)生不利影響。它還影響已冷藏食品的安全性，因此將產(chǎn)品從卡車高效轉(zhuǎn)移到倉庫至關(guān)重要。

此外，這些大型卡車在閑置時會燃燒大量化石燃料，損害環(huán)境。此外，沃爾瑪?shù)却笮土闶凵虒ξ茨芡耆虬磿r交付訂單的承運商處以重罰。

因此美國冷庫正在尋找一種解決方案，該解決方案有助于準(zhǔn)確預(yù)測為承運人提供服務(wù)所需的時間及其到達(dá)時間，從而促進(jìn)預(yù)約安排。不幸的是，接送延誤、多變的天氣和機(jī)械問題使調(diào)度變得困難。

United States Cold Storage 與 Gramener 接洽，后者是一家以設(shè)計為主導(dǎo)的數(shù)據(jù)科學(xué)組織，該組織構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)和 AI 解決方案以改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，以開發(fā)針對其問題的智能和預(yù)測性解決方案。

Gramener 開發(fā)了智能預(yù)約調(diào)度程序 (IAS)，這是一個直觀的數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用程序。它使用歷史數(shù)據(jù)來自動化承運人預(yù)約，確保調(diào)度的準(zhǔn)確性和充足的人員配備。

IAS 部署在 26 個 USCS 設(shè)施中，每天可以安排約 650 次預(yù)約，將周轉(zhuǎn)時間減少多達(dá) 15%。

2、物流中的計算機(jī)視覺

由保險代理人進(jìn)行人工審計以評估汽車損壞可能是一個乏味且昂貴的過程。Gramener 的主要客戶之一，一家汽車保險公司，希望將這一流程自動化，以加快理賠速度。

該公司希望遵守社交距離規(guī)范，遠(yuǎn)程檢測汽車損壞并從多個角度進(jìn)行分析。

Gramener 通過使用先進(jìn)的邊緣部署機(jī)制訓(xùn)練分類模型，消除了人為干預(yù)的需要。這個經(jīng)過訓(xùn)練的模型被轉(zhuǎn)換為 TensorFlow lite 并整合到一個可以對來自攝像頭的實時圖像進(jìn)行分類的 Android 應(yīng)用程序中，該模型的推理時間僅為 2 秒，準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的 97%。

3、國際物流和貨代中的自動化，智能化和可視化方案

來自中國上海的初創(chuàng)企業(yè)趨研科技就是NLP技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)秀代表，DocuAI Capture系統(tǒng)可以自動識別提取校核收到的國際物流單據(jù)，包括倉庫單據(jù)，發(fā)票，提單，箱單，托書，VGM等等，通過高數(shù)量樣本訓(xùn)練，準(zhǔn)確率可以高達(dá)95%，單證處理效率提升70%以上。

另外DocuAI RPA已經(jīng)可以自動化許多國際物流貨代的操作流程，譬如自動訂艙，譬如在船東網(wǎng)上查取運價，利用軟件機(jī)器人在船東網(wǎng)站的操作，可以實時獲得數(shù)百條航線，數(shù)十家船東的運價，并以標(biāo)準(zhǔn)格式發(fā)送到客戶的系統(tǒng)，省去人工不斷查詢，下載和整理的工作。

DocuAI Argus是趨研科技開發(fā)的國際貨物查詢或者集裝箱查詢方案，Argus通過和六十家主流船東API接口打通，可以實時查詢您的國際貨物位置和狀態(tài)，高達(dá)三十多個節(jié)點，同時提供船期查詢，港口計劃查詢和航空貨物查詢。

4、物流轉(zhuǎn)型的技術(shù)趨勢：

自動駕駛汽車和無人機(jī)：梅賽德斯-奔馳的自動駕駛卡車和亞馬遜的送貨無人機(jī)已經(jīng)處于測試階段。雖然它們?nèi)詻]有成為日常現(xiàn)實，但這一天可能并不遙遠(yuǎn)。機(jī)場航站樓、港口和倉庫都有叉車，倉庫使用機(jī)械臂。隨著卡車隊列系統(tǒng)已經(jīng)在進(jìn)行中，無人駕駛車輛可能很快就會成為日常現(xiàn)實。

自然語言處理 (NLP)：在 NLP 的幫助下，公司可以跟蹤發(fā)票信息。組織可以通過密切關(guān)注財務(wù)處理來避免許多財務(wù)錯誤。這有助于有效的貨運管理。

運輸中的區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈技術(shù)為客戶提供透明度，因為他們可以看到每一步交易，因此，客戶可以了解整個運輸過程。區(qū)塊鏈還可以防止欺詐或貨物丟失，防止延誤，提供可提高成本和時間效率的智能合約，并提供第三方物流 (3PL) 確認(rèn)。

云計算：借助基于云的系統(tǒng)，物流供應(yīng)商可以獲得更便宜的實時數(shù)據(jù)存儲和增強(qiáng)的計算能力。他們可以存儲和分析大量數(shù)據(jù)，從而提高緊急情況發(fā)生時的響應(yīng)時間。

智能汽車：借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，車輛現(xiàn)在變得更加智能。他們可以預(yù)測復(fù)雜的轉(zhuǎn)彎，避免對面的危險，并區(qū)分步行的人和不同類型的車輛。這可以防止高達(dá) 80% 的事故發(fā)生，并幫助駕駛員跟蹤燃油、剎車使用和速度。

07物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)

1、復(fù)雜的流程、結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個復(fù)雜的過程，不幸的是，組織有時在沒有完全了解其范圍和結(jié)果的情況下實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

供應(yīng)鏈通常涉及跨公司和跨職能流程。為了產(chǎn)生有影響力的結(jié)果，在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時必須考慮這些過程的背景。

2、財務(wù)挑戰(zhàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不總能帶來立竿見影的回報或收益。它的成功往往是長期的，因此很難證明投資商業(yè)案例的合理性。此外，量化數(shù)字化的好處并不總是那么容易。

此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢在供應(yīng)鏈中分布不均，有時很難說服可能無法直接從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中受益的利益相關(guān)者參與這一過程。

3、員工資格和技術(shù)能力

新技術(shù)每天都在增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，精通自身業(yè)務(wù)的同時，保持對數(shù)字化技術(shù)的跟進(jìn)十分困難，供應(yīng)鏈專業(yè)人員不是 IT 專家。因此，技術(shù)知識必須與他們的職能專長相結(jié)合，才能使數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功。

4、IT 安全和數(shù)據(jù)隱私問題

數(shù)據(jù)隱私和安全漏洞被認(rèn)為是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。如果供應(yīng)鏈中最薄弱的環(huán)節(jié)受到攻擊，可能會影響連接的網(wǎng)絡(luò)。