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发布时间: 2018 - 11 - 12
近年来互联网的高速发展引领人类进入了一个信息量爆炸性增长的时代。每个人的生活中都充满了结构化和非结构化的数据。随着人类生活全面向互联网转移,大数据时代将会不可避免的到来!作为全球互联网的前沿概念,大数据主要包括两方面特征:一方面整个社会的信息量急剧增长,另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势的不断深入,在不远的将来我们将身处于一个“一切都被记录,一切都被数字化”的时代。 在这种背景下,对大数据的有效存储以及良好地分析利用变的越来越急迫。而数据分析能力的高低决定了大数据中价值发现过程的好坏与成败。本文以大数据时代的数据分析为主题,简明的阐述了国内大数据分析的发展现状、大数据的分析模式以及主要的分析技术、大数据时代数据分析的几个核心概念等相关问题。1.国内大数据分析的发展现状数据分析是数据处理流程的核心,因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。所谓“大数据分析”,其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长,使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。从实际操作的角度看,“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式,寻找导致现实情况的根源因素,通过建立模型与预测来进行优化,以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。虽然近两年来“大数据”的概念越来越多的被媒体以及行业提及,但“大数据分析”在国内的发展却仍处于初期阶段。从行业实践的角度看,只有少数几个行业的部分企业,能够对大数据进行基本分析和运用,并在业务决策中以数据分析结果为依据。这些行业主要集中在银行与保险,电信与电商等领域。以银行业为例,目前大型国有银行在其主营业务中均引入了数据分析,但深度尚可,广度不够,尚未扩充到运营管理的所有领域;而中小银行在数据分析方面的人员与能力建设尚处于起步阶段。对于支撑起...
发布时间: 2018 - 11 - 06
作者:Jens Riedl, Andreas Jentzsch, Nils Christian Melcher, Jan Gildemeister, Daniel Schellong, Christopher Höfer, and Peter Wiedenhoff翻译:任晓萌“ 公路货运传统企业可能不愿意进行数字化,但数字化转型的趋势迫在眉睫。在改变了零售、娱乐和旅游等以消费者为导向的行业之后,数字初创企业开始进军商业导向型行业。公路货运是由人工流程主导的高度分散的行业,被数字初创企业视为早该改变的对象。与此同时,新的数字货运商受益于投入资金的显著增长。从2012年1月到2017年9月,风险投资基金对数字化的航运和物流初创企业的投资超过33亿美元。而这些资金的很大一部分被用于公路货运初创企业,其中包括Convoy(美国在线货运平台)、Freightex(最近被UPS收购的英国虚拟物流提供商)和EasyPost(谷歌支持的在线物流提供商)等企业。对于传统企业来说,公路货运一直是一个竞争激烈,利润率低的行业。传统企业现在必须采取行动,抓住数字机遇,否则就会面临利润下滑和销量下滑的风险。数字初创企业可以通过引入新的商业模式和解决长期低效率的问题来稳固企业。”1传统公路货运存在的四大问题数字初创企业正瞄准公路货运行业。传统公路货运存在着问题,尤其在西欧市场上的问题表现得最为明显,这为数字初创企业提供了转变市场的机会(参见图1)。图 1 传统公路货运存在的问题(1)市场高度分化,信息透明度低。在西欧,公路货运行业拥有超过30万家规模从数十亿欧元到小型自驾车运营的公路货运企业。而规模最大的公路货运企业DBSchenker(德铁信可,别名“全球国际货运”)的市场价值份额仅为2.1%(参见图2)。这种严重的市场分化常常促使竞争对手携手合作,以获得规模经济并为客户提供...
发布时间: 2018 - 10 - 17
大数据平台,是关于所有想要创造一个大数据战略,并与他们所掌握的数据相匹配的企业的。企业必须了解如何在一个企业内部使用大数据。为此,我们将在本文中为大家介绍企业大数据使用的八大典型案例。当然,如果您的企业有更多、更好的案例,也欢迎通过文章的评论与我们交流与沟通。真正实时的了解您的客户在过去,我们总是倾向于通过采用小组和调查问卷的方式找出我们的客户在哪里。而当调查结果总结出来时,结果往往已经是过时的了。而利用大数据,这种状况将不再发生。大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的DNA。充分了解客户是有效的与客户达成生意合作的关键。当然,在这一过程中,如果不能很好的保护好客户的隐私,也是很容易走向极端的。但如果企业能够确保客户的隐私不受威胁,大数据可以为企业提供针对个体客户的十分个性化的见解。使用互连的社交媒体数据、移动数据、网络分析和其他数据分析,企业可以充分了解每一位客户,实时的知道他们想要什么,以及何时想要。真正了解您的客户,意味着您可以结合客户的个性化特点,给出有针对性的建议或显示广告。亚马逊已然将这一点做到了极致,他们为客户推荐的产品绝不是一个巧合。亚马逊的推荐引擎完全是基于客户在过去一段时间的购买行为所做的:客户的购物车中所收藏的商品、客户喜欢的商品、其它用户浏览或购买的商品。亚马逊使用的该算法,为每位客户定制了专属的个人主页。利用该策略是:该公司在其第三财政季度期间销售增长27%,达到了131.8亿美元,而去年同期的销售额则为96亿美元。企业共同创建、实时改进和创新产品在过去,我们要与客户会面,与他们一起讨论他们想要什么,向他们展示我们的最终完成的产品。如果客户不喜欢它,您便会有麻烦了。而利用大数据,这一切变成为过去的历史了。大数据分析可以帮助企业更好地了解客户所想要的产品。通过从社会媒体和博客上收集人们如何评价某款产品,能够为企业提供比传统的问卷调查更多的信息。特别是当...
发布时间: 2018 - 09 - 19
编 者 按:近年来,在制造业智能化和全球化发展及电子商务迅速崛起的多重推动下,中国物流行业正在从传统物流向现代物流迅速转型,智慧物流产业迎来发展机遇期。中国仓储与配送协会副会长、国家邮政局发展研究中心学术委员会委员、智慧物流首席特邀专家王继祥是智慧物流概念的提出者和倡导者,本文中他认为物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展,为智慧物流创新发展创造了条件。但我国物流行业发展多层次、多样化的发展现状,要求智慧物流的发展不能搞“一刀切”,要根据经济和社会需求,从信息化和标准化做起,因地制宜、实事求是地推动智慧物流的发展。物联网技术,智慧物流发展的重要基础物流是物质资料从供应者到需求者的物理运动,是运输、保管、包装、装卸、流通加工、配送以及信息等多项基本活动的统一整体。对于物流的概念,王继祥表示:“把物质连接起来的系统是物流,物流的核心是物质资料流动过程中的计划、运筹、控制,因此物流是系统思维的产物,由于物流的连接特点,使得‘信息的连接’成为了推动物流发展变革的核心动力。正是基于此,物联网的发展实现了物流过程中的作业对象、设备等信息的连接,奠定了智慧物流的发展基础。”自2009年,在国家大力倡导下,中国物联网技术呈现发展热潮,在物流领域,物联网技术逐步得到普及应用。基于物联网技术在物流业应用,王继祥在2009年首次提出了“智慧物流”概念,开始大力倡导“智慧物流”。对于智慧物流概念,王继祥认为:智慧物流,指的是基于物联网技术应用,实现互联网向物理世界延伸,互联网与物流实体网络融合创新,实现物流系统的状态感知、实时分析、精准执行,进一步达到自主决策和学习提升,拥有一定智慧能力的现代物流体系。根据智慧物流定义与技术架构,王继祥提出了智慧物流的三大组成体系:智慧思维系统、信息传输系统和智慧执行系统。智慧思维系统是物流大脑,是智慧物流最核心的系统。大数据是智慧思考的资源,云计算是智...
发布时间: 2018 - 09 - 05
1998年,“大数据”概念首次出现在美国《科学》杂志中。近20年来,大数据浪潮一波波向世人扑面而来。有人形容,大数据就像一片无边无际的大海,海面一浪高过一浪,而浪潮之下深不见底。大数据的核心口号是量化世界,量化世界为创构世界奠定了基础。在大数据的基础上,物数据化和数据物化构成循环。这是因为,物数据化事实上就是物信息化,数据物化实质上就是信息物化。随着现代信息技术的发展,创构活动及其产物与人的存在方式越来越密切地联系在一起。这里涉及一个新的重要概念:信息。在控制论创始人维纳看来,“信息就是信息,既不是物质也不是能量”。这个定义看上去像是同义反复,却富有深意。比如,物能复制成本呈正比增加,而信息复制的边际成本递减;物能越分享越少,而信息越共享越多。信息的这些重要性质,在作为样本数据的小数据时,显示不出重要性;而在大数据基础上,则变得非同寻常。在大数据的基础上,信息会对人类的文明发展产生极为重要的影响。面对大数据打开的这扇大门,我们不能不深入思考:这将是怎样的一扇门,又会把我们带进一个怎样的新世界 ■面对一张拍好的平面照片,再要换个角度去观察已不太可能。大数据则几乎保留了全纬度。面对大数据,我们可以从不同的角度进行考察。作为样本数据,小数据是“残缺”的。就像尼采说抽象的概念是“干枯的标本”,样本数据和抽象概念的共同特点都是已经“失活”了。而大数据意味着活数据(动态数据)、全数据。■对于大数据来说,信息是活的,是随着时间而流动的。高速的数据流更能在时间上与现实过程同步,因而跟人类的生存密切联系在一起。不仅如此,只有高速流动的数据,才能提供无限的可能性。以往受速率限制,人们获得的数据和所要反映的内容往往脱节,而数据流的高速率使我们把握对象的手段越来越完善。■有人提出,大数据的价值密度低,数据挖掘相当于“沙里淘金”。其实,对于同一个结构开放的大数据,一些人可能视其为一堆垃圾,...
发布时间: 2018 - 07 - 05
大数据已经渗透到物流领域的各个环节之中,其作为一种新兴技术,它给物流的发展带来了更多的机遇。对物流企业而言,合理地运用大数据技术,对企业的管理、客户关系维护、资源配置等方面都将起到积极的作用,使物流决决策更加高效与准确。随着信息时代数据量的剧增,深化物流管理最为有效的方法是引入数据分析技术,对物流数据进行分析和预测,取代经验论,帮助决策者做出快速、准确的决策。1、物流领域常用数据分析场景梳理我们整个物流环节,数据分析的应用可以分为两个方向,规划和预测。其中规划方向的应用往往是以成本和时间为优化目标,或者是两者综合的多目标优化,在分析过程中我们往往是通过成本构成或者时间构成的角度去寻找他的影响因素,在分析这些影响因素的基础之上,找到合理的变量取值,使得成本最优,时间最少。常用的应用场景包括仓储选址规划、运输路径规划、仓储布局规划。预测方向的应用场景主要包括市场销售预测、采购需求预测、供货周期预测,预测不会直接产生经济效益,它的意义主要体现在在了解未来发展方向和发展量的基础上采取合理的预防措施,比如说市场销售预测是为了合理安排生产和库存,进而获得供应链总体成本的最优。在大数据时代,我们获得数据越来越多,不管是数量上还是维度上,常用数据分析方法也都有可以进一步的拓展,使结果更加的合理准确。2、仓储选址规划常用数据分析方法仓库选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内,选一个地址建立仓库的规划过程。合理的选址方案应该使商品通过仓库的汇集、中转、分发,达到需求点的全过程的效益最好。仓储选址步骤如下图所示。常用的仓储选址数据分析方法包括精确重心法、加权评分法、P-中值法、鲍摩-瓦尔夫模型、多级多设施选址模型等等。(1)精确重心法(2)加权评分法(3)P-中值法(4)鲍摩-瓦尔夫模型(5)多级—多设施选址模型3、仓储选址常用方法对比分析由于不同的企业在建设物流配送中心时,对配送...
发布时间: 2018 - 06 - 21
大数据从区域分布、创建年度、投资规模、占地规模、功能分析五个方面入手。近年来,我国物流行业增长迅速,在国民经济中起着举足轻重的作用,从某种意义上讲,物流业的发展已成为衡量一个国家综合国力的重要标志。物流园区是物流业集聚发展的重要载体,经过10多年发展,我国物流园区得到快速发展,产业地位日益突出,对于转变物流发展方式,加快行业转型升级具有重要作用。物流产业大数据平台从区域分布、创建年度、投资规模、占地规模、功能分析五个方面入手,主要针对园区类型、园区地址、创建年度、投资金额、占地面积、服务功能等相关数据进行了具体的分析。区域分布根据平台数据,按照全国31个省市区域进行划分,筛除重复项后共计28个省市,各省市分布的物流园区数量排名情况见图1:图1 28个省份物流园区数量分布图物流园区在28个省市的排名情况如图1所示,从图中可以清晰的看出,东南沿海省市的物流园区数量较多,西部地区分布较少。由此看出物流园区的规划建设与区域经济息息相关,同时高度发展的经济也是物流设施、物流技术不断进步的基础;物流园区的建设要求广泛的市场需求及充足的建设条件,因此大部分物流园区集中在沿海省市。图2 七大经济区域园区数量占比图如图2所示,按照我国划分的七大经济区域,华北地区、华南地区、华中地区、华东地区、东北地区、西南地区、西北地区的物流园区数量占比情况分别为19%、7%、10%、49%、5%、7%、3%。创建年度 对物流园区信息中创建年度进行筛重处理,统计结果如图3所示:图3 1992—2014年物流园区数量分布图根据物流园区成立年份的统计数据可知,1992年至2001年期间,我国正处于物流园区的建设时期,物流园区的企业数量相对较少;从2002年到2014年,经过十多年的发展,初具规模的物流园区越来越多,其园区的基础设施和现代化建设水平也在不断改善。投资规模 按照投资金额的具体分类标准对其进行统计分析...
发布时间: 2018 - 05 - 15
随着大数据的应用范围不断扩大,越来越多的企业开始部署大数据战略。通过大数据技术构建数据中心,挖掘出隐藏在数据背后的信息价值,为企业提供有益的帮助,从中获取利益。企业应该把大数据看做是一项战略资源,在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。什么是物流大数据?所谓物流的大数据,即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、降低物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合,形成一个巨大的即时信息平台,从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务,而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后,提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。国家出台的政策支持目前,国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策包括:《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策,将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。  此外,交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划,其中统筹谋划现代物流发展,指出要发展智慧物流,适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划,深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设,完善平台服务功能。  物流大数据行业的生命周期比较长,一般要在5-8年,前期的数据积累和沉淀耗时耗力耗财。目前,中国物流大数据产业正处于起步阶段,未来2年有望快速发展,率先实现大数据增值。企业如何应用大数据?大数据在物流企业中的应用贯穿了整个物流企业的各个环节。主要表现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户...
发布时间: 2018 - 05 - 08
这几年的物流产业......平台中兴之后,百花齐放,但依然前途漫漫快递巨头割据,零担江湖奋战加速,整合并购常态商业蝶变加速,传统物流+新兴物流交替联盟、聚盟,合纵连横,心不齐,区域网络拼接不易科技驱动,细分产业重构,找到物流的增长新G点…..复融供应链联合创始人 副总裁 复融学院执行院长,复旦管院物流与供应链沙龙副秘书长杨斌先生在Logis举办的第三期“经管类师资培训之大数据分析与挖掘”中从产业变革视角和行业整合视角对新商业时代的物流行业应用问题进行了深入解读:物流产业趋势及未来五年后的物流:生态圈的跑马圈地5年后的物流是围绕数据+、快递+、快运+、平台+、商业供应链+这几个生态圈在做的。核心是数据,谁掌握了数据,谁就会在未来的物流商业中掌握更大的话语权,这也正是现在企业对数据守口如瓶的原因。以数据为核心会延展到其他的几个生态圈,比如快递+供应链、快递+快运等等,这些融合会带来新一轮生态圈的跑马圈地,未来物流行业的转型升级也将会出现在这几个生态圈里面。物流的终局:寡头基础设施寡头,百花齐放的新应用我们可以做一个大胆的预测:在未来的某一天,整个物流行业会衍生成几大模块,首先在外部是万物互联的数据包络,以此为基础会出现巨头垄断的基础设施市场,这个基础设施包括:云、网络(实体网络和虚拟网络)、端等全渠道的泛物流基础设施。在此基础之上会衍生出许多面向B/C端的物流应用网络、供应链服务网络等围绕物流用户的个性化服务。物流大数据正在来临更强数据能力:驱动物流转型升级,数据价值有待挖掘为什么越来越重视数据?需要从两个维度来看:第一,从现在看未来,我们要讲究科技管理,要有标准化、结构化、流程化的数据来驱动数据化的持续改善。第二,从未来看现在,要看到未来商业的发展用未来的黑科技驱动物流颠覆,也就是管理科技。更强快的物流响应:数据为网,微数据+大数据双轮驱动在物流领域里面一定是微数据和大数据的...
发布时间: 2018 - 05 - 02
京东X事业部包含有无人车、无人机、无人仓等一系列的智能物流项目,是一个将大数据、人工智能等技术深刻应用的复杂场景。通过大数据技术的不断发展,也将进一步推动物流技术水平,提升效率、降低成本进而优化用户体验。京东集团X事业部自动驾驶研发中心主任工程师——李雨倩大数据如今已经与人工智能、云计算等成为了未来发展的基础性技术。应用的领域也可谓百花齐放,渗透到了我们身边的方方面面。在仓储物流领域,大数据也同样发挥着巨大作用,对于物流的仓库选址、布局、路径规划等辅助了决策的制定。在智慧时代来临之时,大数据的作用更加重要,应用也更加彻底。当京东在2016年5月13日宣布成立X事业部时,京东智慧物流开放平台也随之正式亮相,该开放平台是建立在物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术上,完成智慧物流向全面开放生态的转型升级。X事业部包含有无人车、无人机、无人仓等一系列的智能物流项目,是一个将大数据、人工智能等技术深刻应用的复杂场景。通过大数据技术的不断发展,也将进一步推动物流技术水平,提升效率、降低成本进而优化用户体验。2017年6月18日京东配送机器人在中国人民大学送出日常配送运营的第一单,随着日常配送的不断进行,京东也在测试与应用中积累着大量的实验和应用数据。一旦京东配送机器人、巡检机器人达到规模化运营,京东无人车将会成为大数据认知的一个突破口,而大数据也将成为无人车应用的灵魂之眼。目前,京东以整车集成开发为主,适用于不同场景需求,开发搭载核心技术的功能化产品。在不同场景下,大数据也得到了广泛的应用。由大数据技术引发的无人车新模式京东无人车利用云和端的形态,人工智能和大数据计算从云上获得,当前的感知、交互认知、行为控制和协调在端上。端是无人车本身,无人车是大数据的发生器,靠GPS、摄像头、IMU惯导传感器、激光雷达产生大数据。在京东云计算数据中心,用成千上万台的CPU+GPU服务器架构,通...
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中物协原创 | 【BCG观点】公路货运为何需要数字化快速发展

发布时间: 2018-11-06
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作者:Jens Riedl, Andreas Jentzsch, Nils Christian Melcher, Jan Gildemeister, Daniel Schellong, Christopher Höfer, and Peter Wiedenhoff

翻译:任晓萌

公路货运传统企业可能不愿意进行数字化,但数字化转型的趋势迫在眉睫。

在改变了零售、娱乐和旅游等以消费者为导向的行业之后,数字初创企业开始进军商业导向型行业。公路货运是由人工流程主导的高度分散的行业,被数字初创企业视为早该改变的对象。

与此同时,新的数字货运商受益于投入资金的显著增长。从2012年1月到2017年9月,风险投资基金对数字化的航运和物流初创企业的投资超过33亿美元。而这些资金的很大一部分被用于公路货运初创企业,其中包括Convoy(美国在线货运平台)、Freightex(最近被UPS收购的英国虚拟物流提供商)和EasyPost(谷歌支持的在线物流提供商)等企业。

对于传统企业来说,公路货运一直是一个竞争激烈,利润率低的行业。传统企业现在必须采取行动,抓住数字机遇,否则就会面临利润下滑和销量下滑的风险。数字初创企业可以通过引入新的商业模式和解决长期低效率的问题来稳固企业。


1传统公路货运存在的四大问题

数字初创企业正瞄准公路货运行业。传统公路货运存在着问题,尤其在西欧市场上的问题表现得最为明显,这为数字初创企业提供了转变市场的机会(参见图1)。

中物协原创 | 【BCG观点】公路货运为何需要数字化快速发展

图 1 传统公路货运存在的问题

(1)市场高度分化,信息透明度低。在西欧,公路货运行业拥有超过30万家规模从数十亿欧元到小型自驾车运营的公路货运企业。而规模最大的公路货运企业DB Schenker(德铁信可,别名“全球国际货运”)的市场价值份额仅为2.1%(参见图2)。这种严重的市场分化常常促使竞争对手携手合作,以获得规模经济并为客户提供更好的价值主张。另外,企业主要在价格上竞争,而价格是由货运能力的供应和需求驱动的,且客户对运价、运力以及承运人的质量和可靠性的洞察力有限。因此,对市场信息的透明度低也阻碍了公路货运企业的合作和收益。

中物协原创 | 【BCG观点】公路货运为何需要数字化快速发展

图 2 西欧市场高度分散,利用率低,利润率低(2016年数据)

(2)资产利用率不足。据统计,2016年,由于运输中的卡车空车或只有部分满载,导致西欧公路货运能力的利用率为60%。这些未使用的容量使西欧行业损失了1000亿欧元,相比3000亿欧元的行业销售额和100亿欧元的利润,这一损失是相当大的。

(3)高成本人工流程。核心流程(如调度、订单管理和负载整合)的自动化和数字化程度有限,增加了该行业的高成本。更重要的是,依赖于纸张的流程通常会导致信息的大量丢失。

(4)过时的客户接口。在许多行业中,企业的基于web的客户接口使无缝、高效和快速的交易成为可能。但在公路货运行业,这种接口往往已经过时。这通常是由于遗留IT系统造成的。客户面临着必须为了获得报价制定冗长的程序,忍受繁琐的文件处理程序以及缺乏实时的货物跟踪的问题。

当然西欧公路货运企业也面临着其他重大压力。行业利润率仍处于历史低点:息税前利润的利润率平均为2%至3%,较大的运营商利润率低于5%。同时,进入门槛低和跨境监管有限使得公路货运企业很容易失去价格较低的东欧运营商的市场份额。

在美国,一些活跃于公路货运的企业比欧洲同行获得的利润更高,但他们通常也面临着类似的问题:市场高度分化;个别企业缺乏提高资产利用率的规模;基于纸质和电话的流程仍然很常见,现货市场由成千上万的经纪人主导,这些经纪人手动将托运人与承运人进行匹配。

2抓住数字机遇

尽管公路货运企业处在一个艰难的环境中,但由于他们的资产、行业知识、客户和供应商的关系网,公路货运传统企业仍然拥有优势。然而,如果公路货运传统企业未能将其服务数字化,那么这些数字初创企业的商业模式,以及他们在运价和运力方面的透明度,将使传统公路货运企业承受更大的利润率压力。一些现有的传统公路货运企业将会把市场份额输给低成本、更灵活的数字初创企业。例如,传统的货运代理企业可能会失去业务而拱手让给虚拟货运代理。

通过积极应对初创企业的挑战,传统企业有机会用更高效的数字流程取代人工流程,采用数字商业模式,并确定创新的方法来获得市场份额和摆脱行业低利润率的困境。数字化可以帮助参与公路货运的企业在竞争中脱颖而出,吸引新客户,并在一个商品化的行业中留住现有客户。TimoCom和Transporeon就是两家数字企业的成功例子。这两家企业的销售额虽然比较小,但他们的增长势头强劲,利润率也明显超过了传统企业。

研究表明,许多传统企业一直不愿意进行大规模的数字投资。这些企业面临着落后于初创企业的危险,尤其是那些由风险投资企业和技术企业资助的初创企业。但也有其他传统企业通过采取以下步骤脱颖而出:

(1)自动化和数字化处理。为了降低交易成本,提高客户体验,一些企业正在自动化核心内部流程,通过增加数字前端来升级客户界面。例如,Kuehne + Nagel针对中国出口企业推出的的KN FreightNet微信版订舱和服务平台。通过该移动端KN FreightNet平台,国内的贸易商、出口商和货主能够实时查询船期和运费。依托自身强大的后台运算能力,该平台可提供便捷的智能搜索功能。只需简单几个步骤的注册和验证流程,用户便可以直接完成货物订舱,并实现无纸化的信息流和文件流。

(2)与初创企业合作。一些企业与初创企业建立了合作关系,在支持他们的核心业务的同时,深入了解技术发展和下一代商业模式并从中获益。例如,2016年DB Schenker推出“Drive4Schenker”(D4S)在线平台,利用UShip(美国在线货运市场,是一个通过移动与互联网设备连接运货商和承运商的平台。)软件为司机和货物搭线。

(3)少数传统企业正在创建数字初创企业。例如,DPDHL(Deutsche Post DHL Group,德国邮政敦豪集团)的Saloodo!将托运人的负载要求与承运人的可用性相匹配。

3五大数字初创企业解决方案

为了帮助传统企业了解各式各样的数字初创企业和确定一个好的市场切入点,首先根据传统企业的主要投资者对数字初创企业进行了分类(参见图3):(1)由风险资本或私人股本企业投资的初创企业;(2)由现有企业或与公路货运行业关系密切的企业支持的初创企业;(3)由大型科技企业资助的创业企业(包括电子商务巨头阿里巴巴和亚马逊)。

接下来,根据数字初创企业的关注点对他们进行分类。具体分类依据是数字初创企业是否主要关注降低成本或提高运营商和货运代理的收入。(如市场是以收入为中心的,因为它们使参与者能够获得补充负载或处理不吸引人的负载。)此外,我们还确定了企业是否提供广泛或狭窄的服务。广泛的服务涵盖整个价值链,数量比狭窄的服务更多。狭窄的服务通常只关注价值链中的某一项或一些特定的元素(例如,公路货运投标)。

由此,针对传统公路货运行业的问题,五种类型的数字初创企业实行了五种解决方案。

中物协原创 | 【BCG观点】公路货运为何需要数字化快速发展

图 3 公路货运行业的数字初创企业分类

3.1类型一:车队管理系统

车队管理系统通过分析运营数据帮助企业提高车队效率,车队和驾驶数据通常是公路货运企业使用卡车上的远程信息处理单元来收集的。车队管理系统的服务包括:(1)车辆管理解决方案,诊断潜在问题,让企业采取行动(例如进行预防维护);(2)驾驶员管理解决方案,监控驾驶表现,确保安全,预防不必要的成本;(3)运营管理解决方案,专注于路线规划和优化以及移动劳动力调度;(4)网络解决方案,支持企业资源规划软件集成。2017年,美国通信巨头Verizon收购了美国车队管理系统参与者Telogis和Fleetmatics,以扩大自己网络车队的能力,成为整合的潜在标志。

3.2类型二:运输管理系统

运输管理系统能够在物流过程中实现所有与运输有关的活动和参与者的数字集成。运输管理系统利用该系统生成的数据来实现多种功能,包括将负载分派到车辆上、管理多式联运、跟踪发货以及实现KPI。运输管理系统还可以充当车载数字操作系统,承载各种车载应用程序,如远程信息处理。

运输管理系统有两种类型。第一种类型是基于联网或云的系统,为多个参与者提供软件即服务¹解决方案,比如欧洲的Transporeon平台采用SAAS模式运行,将发货人和承运人链接起来,并提供任务分配、在线预约、跟踪、绩效考核等服务。第二种类型是针对单个企业的现场解决方案,比如欧洲的Soloplan和美国的McLeod Software。运输管理部门已经看到了整合的开始。例如,金融投资者TPG已经收购了Transporeon和Transplace。

3.3类型三:网络交易市场

这些网站通过将托运人和承运人联合在一起,并将公路货运能力的供应与需求相匹配,从而有助于提高市场的透明度和效率。交易市场大致分为两类:

(1)托运人对承运人。这类市场可以帮助托运人确定整车或部分货车可用的货运能力,同时,帮助承运人或货运代理提高产能利用率。

(2)承运人对承运人。这类市场使承运人和货运代理能够相互交换卡车的容量和负载,包括零担货。

还有一些市场同时促进了托运人对承运人和承运人对承运人的交易,比如2017年Uber(中文译作“优步”,美国科技公司,打车应用Uber开发商)推出Uber Freight货运经纪服务,意在通过该新应用连接托运人和卡车司机。这种市场通过建立一个关键的参与者群体来创造价值,这样用户就可以找到合适的商业伙伴;它除了提供配对和预订功能外,一般只提供很少或根本不提供服务;它还为用户提供购买货运能力的平台,但它们不直接参与谈判托运人对承运人合同或提供货运能力。

3.4类型四:虚拟代理

虚拟的端到端货运代理通常会与承运人签订合同,为所有运输相关服务的托运人提供包括合同和付款的一站式服务。因此,这些数字初创企业正在挑战传统的货运代理商。虚拟货运代理保证了交付的实现和可能的购买能力,相比拥有更标准化运输路线的航空和海运行业,这在公路货运行业中是少见的,因为后者有更多标准化的送货路线。例如美国的Flexport能够提取舱单数据,其中包括运输货物品名、货物价值以及目的地等,生产厂家可以利用这些数据来优化商品生产进度及发货安排,确保合适的库存,避免生产进度落后延迟发货等状况的发生。此外,Flexport还提供即时追踪服务,帮助客户减少文书工作,避免隐性收费。并且自动生成分析报告,方便客户进行供应链管理。

3.5类型五:投标平台

这些投标平台可以帮助托运人和承运人直接协商长期运输合同。此类平台还提供了创新的方法,通过优化合作伙伴的网络来减少承运人的网络失衡。在欧洲,Ticontract和Colo21都是招标平台的例子。

4未来数字初创企业是什么样子

传统企业必须应对数字挑战,否则他们将面临被落在后面的风险。整合只会产生少数的赢家,就像其他被数字化打乱的行业一样。数字货运企业的记录表明了企业如何能扭转行业的趋势并产生合理的利润。上面列出的所有数字解决方案都有持续成功的潜力,尽管有些可能最终成为利基²产品。

数字初创企业之间的整合浪潮将要来临。在市场上有有限的规模可以有机地建立起显著的规模优势。然而,一些数字初创企业可能会在在整合势头增强之前选择与竞争企业合作。例如,TimoCom已经与多家远程信息技术和GPS车辆跟踪解决方案供应商合作,客户可以根据车辆的位置和距离来设计路线。

数字领域出现了突出的赢家——特别是那些拥有大量用户、在特定市场获得成功的优质产品以及有投资其他领域能力的企业。相邻的企业(如面向托运人和承运人的专用平台)可能决定合作或整合,以便覆盖更大的价值链,并向用户提供更好的服务。整合可以由金融投资者协助,比如私人股本企业Castik Capital Partners收购了一个市场(Teleroute)和一个TMS (inet)。

考虑到公路货运行业通常是按照领土界限进行管理的,所以也可能有区域性冠军企业的出现。

5传统企业应对数字挑战的五大策略

要成功应对未来的数字挑战,传统企业必须立即行动。(参见图4)因此他们需要运用正确的策略。

中物协原创 | 【BCG观点】公路货运为何需要数字化快速发展

图 4 数字化转型框架

5.1策略一:创建一个由数字驱动的商业战略

对于企业来说,重要的第一步是为数字化如何改变他们的业务制定一个愿景。他们需要通过制定一个路线图和目标、并详细说明实现这些目标所需的实际步骤这样一个清晰的战略来实现这一愿景。企业还需要在整个数字目标和优先级之间营造一种共识。无论是在内部还是在外部,这些内容都应该得到一致的沟通。另外,内部激励需要与所有目标保持一致。

5.2策略二:核心流程数字化

数字企业找到了与客户互动的新方法,并重塑了客户体验。这些方法需要(1)得到下一代销售活动(比如自动化客户关系管理)的支持,以提高销售效率;(2)数字化驱动的定价机制,用于个性化和全方位定价;(3)数据驱动的精准定位营销。与此同时,内部核心流程需要自动化和数字化,以大大减少交易和管理成本。

5.3策略三:为数字增长培育新的生态系统

建立一个新的数字化企业的过程可以从培育创业企业、建立合作伙伴关系和进行收购开始。企业应考虑投资于与其核心业务相近的企业,以获得经验,同时为他们的主要业务提供帮助。

5.4策略四:解决人员、组织问题和结构

特别是大的初创企业,应该考虑通过将他们的愿景变成组织结构的一部分来使他们的愿景正规化。例如,企业可以建立一个专门的数字部门,负责以与供应商和客户的伙伴关系的形式将数字计划扩展到企业的边界之外。他们还需要制定一个明确的招聘和培训数字人才的计划。

5.5策略五:升级技术以改进数据分析

在数字化的同时,还需要对企业价值链上更灵活的IT运营和技术进行投资。从根本上说,IT功能需要升级,以支持更快的产品开发周期,并改进各部门和业务单元之间的数据分析和使用。

期许

未来几年,数字初创企业可能会继续大举进军公路货运行业,因为灵活的新兴企业将从该行业的低效中获益。一些实力雄厚的企业已经从后起之秀中脱颖而出,站稳了脚跟。这类创业企业可能会对传统企业构成严重威胁,至少对他们的部分业务来说是如此。由于利润率低、资产利用率低,传统企业需要迅速做出反应,建立新的数字业务,以提高盈利能力,避免在不断变化的市场结构中被打乱。


 1. 软件即服务(Software-as-a-Service, SAAS)——Webfleet软件,由TomTom Telematics推出,可支持更高效的车队管理。该软件能够与司机的终端设备结合,为司机规划行车路径、提供导航以及交通信息等。

         2.利基(niche)是指针对企业的优势细分出来的市场,这个市场不大,而且没有得到令人满意的服务。产品推进这个市场,有盈利的基础。在这里特指,针对性、专业性很强的产品。这种有利的市场位置在西方称之为"Niche",海外通常译作"利基"


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