行業新聞
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在過去的二十年里，互聯網技術得到了廣泛采用。電子郵件、網上購物、在線訂票、下載音樂和視頻以及其他類似的事情已經成為常態。換句話說，我們的生活已經被數字化了。網上數字化的快速發展，人們可能已經想象到了物流行業的原始。然而，物流業也跟上了潮流，盡管速度很慢。每天都有超過數億份包裹和文件送達，就是證明。
一、什么是數字化轉型？
當一個行業在業務的各個方面采用數字化時，它就經歷了一次數字化轉型。
速度和時間是物流業務效率的關鍵因素。隨著不同行業的快速數字化，這些因素對物流行業變得更加重要。數字化的采用帶來了更快、更精簡、更高效的物流轉型。隨著自動化服務的可用性，這些變化的采用現在比以往任何時候都快。
什么導致物流行業進行數字化轉型？
到 2027 年，全球物流行業數字化轉型支出預計將達到 846 億美元。它對于跨國公司的業務戰略來說是必不可少的，這些跨國公司在跨國經營供應鏈業務。
后臺運營和運輸流程正在變得數字化，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。
大數據、人工智能、機器學習、自然語言處理、區塊鏈和云計算正在推動現代數字化轉型，取代 打印機和傳真機等舊技術。這使物流組織能夠更快地接收報價并生成查詢。
物流的競爭優勢來源于速度和時間。在技術革命的支持下，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。
高度互聯的商業世界創造了實時經濟。從產品開發到客戶服務，一切都是實時發生的。
由于自動化和物聯網，供應鏈在全球范圍內變得敏捷。這種效應在冷鏈中更為明顯。冷鏈是在溫度受控的環境中運輸藥品和疫苗、冷凍和新鮮蔬菜、化學品等敏感物品的供應鏈。延誤會給冷鏈帶來沉重的代價，因為這些商品中的大多數都是易腐爛的。
物聯網和自動化在很大程度上解決了冷鏈的這個問題。現在，可以通過物聯網鏈路對整個物流鏈進行實時管理。您可以通過基于傳感器的技術實時跟蹤數據。同樣，您可以跟蹤和維護冷鏈中所有環節的環境狀況，以防止貨物變質和損失。
物聯網如何幫助冷鏈：通過傳感器技術收集實時溫度、濕度和位置數據，識別延誤或損壞情況以及即時補救措施，通過實時數據的深度分析優化效率，增強的預測性維護和成本效益，由于最佳的溫度和濕度維護，減少浪費。
二、整個物流行業的數字化轉型
1、消費品行業
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變得痛苦，公司發現在逆境中保持創新舉步維艱。
2020 年的一項研究表明，40% 的小企業無法在災難中幸存下來。幸運的是，數字化轉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：企業可以利用客戶動態、路徑分析、群組分析和數據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。
物聯網集成供應鏈：通過互聯網形成網絡的物理設備通常被稱為物聯網 (IoT)。它們可以促進車隊管理和最后一英里交付，加速需求評估和預測性維護，擴大冷鏈監控，提高透明度和可見性，并改進實時庫存跟蹤和管理。
2、車隊管理
預防性維護、路線/燃料優化、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、分析指標和KPI衡量 可以最大限度地提高利潤和生產力，并提高流程效率。
良好的車隊管理軟件利用分析指標、車隊安全、維護報告和駕駛員詳細信息來監控車隊，確保安全駕駛。
3、公共部門公司
為了提高盈利能力、生產力和效率，公共部門公司可以使用分析、大數據管理、流程自動化、人工智能、物聯網和區塊鏈。
數字化轉型有助于政府組織應對繁文縟節、官僚主義和陳舊的基礎設施挑戰。
4、運輸設備和裝載設備
數字化轉型可幫助物流公司實時跟蹤貨物運輸，從而確定需要改進的領域并提高效率。它還使他們能夠優化旅行路線，解決可預見的延誤，并在發生事故或車輛丟失時實時警示。
三、運輸與物流的數字化轉型類型
以下是數字化轉型的四種主要類型：
1、過程自動化
供應鏈和物流公司經常使用機器學習、API、分析和數據重塑業務流程，以減少周期時間、提高質量和降低成本。
機器人流程自動化 (RPA) 等技術可以簡化后臺流程，包括訂艙，查詢運價，托書錄入，會計，法律等。
2、商業模式轉型
在一些行業，數字化轉型正在徹底改變傳統的商業模式。它正在改變企業如何為客戶提供價值的基本部分。
3、服務領域拓展
數字化轉型可以幫助公司使用新技術重新定義產品和服務，模糊行業界限。
4、文化/組織轉型
為了使長期的數字化轉型取得成功，組織必須在思維方式和文化上進行范式轉變，將分散的決策流程和靈活的工作流程納入日常運營。
四、數字化轉型作用
數字化轉型可幫助物流公司加速創新、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構并提高自動化程度。
電子商務技術、區塊鏈、物聯網 (IoT)、人工智能 (AI) 和供應鏈數字孿生等技術幫助企業推動數字化轉型。
數字孿生可使數百個物流位置、資產、庫存和倉庫進行虛擬展示，可使用高級分析和人工智能來模擬供應鏈的性能，包括導致漏洞和風險的所有復雜性。
區塊鏈允許將物流提供商、航運公司和承運人等不同的業務流集成到一個平臺中。供應鏈可以使用物聯網進行機械和技術維護、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鏈中的治理挑戰，以及長期存在的數據孤島，從而提高分散和遠程利益相關者之間的可見性和集成度。電子商務集成創建了互聯系統，使物流服務提供商能夠高效運營并提供無縫的客戶體驗。
五、大數據在解決復雜物流挑戰中的作用
在 2018 年德勤報告中，41% 的受訪者表示自動化、機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，大數據分析將有助于解決當前和未來的復雜供應鏈問題。
大數據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。大多數通行費收入是在高峰時段通過的通行費稅產生的。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。空中交通也可以通過類似地跟蹤 GPS 數據來優化。
公司可以通過跟蹤和分析不同年份的物流成本來優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的一項重大挑戰。使用大數據進行跟蹤可以大大提升物流效率。根據世界經濟論壇的評估，物流占全球排放量的 13%。人工智能和大數據跟蹤可以幫助減少排放和減少能源消耗。此外，物聯網的技術進步正在幫助開發更環保的自動卡車和無人機。
大數據正在幫助解決的其他一些挑戰是：基于當前卡車狀態的交貨預測，現在通過實時 GPS 跟蹤器跟蹤卡車的移動。這有助于物流公司密切關注他們的貨物，并告知他們客戶預計的交貨時間。
卡車司機預約安排
自古以來，司機的可用性問題就一直困擾著物流行業。COVID-19 大流行只會加劇這個問題。鑒于此，技術提供了巨大的幫助。由于供應鏈的所有環節都是可追蹤的，安排司機預約變得更加容易。使用人工智能驅動的供應鏈預約調度程序可以幫助組織和司機跟蹤他們的交付情況。此外，技術還幫助物流公司在某些地形上使用無人駕駛卡車。卡車編隊系統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
在傳感器技術和大數據的幫助下，庫存跟蹤和倉庫維護現在變得更加容易。自動化技術可以幫助倉庫應對運輸挑戰并更好地準時交貨。倉儲機器人可以提高倉儲任務的速度和準確性。
避免延遲罰款
延遲交貨需要在物流行業處以巨額罰款。通過在整個供應鏈中整合大數據，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來跟蹤和維護油耗、加油、輪胎氣壓和定期維護訪問。因此，可以避免供應鏈中的延遲并優化速度以提高物流效率。
六、物流數字化轉型趨勢案例
人工智能、機器學習和大數據分析推動了物流和供應鏈的數字化轉型。以下是他們幫助實現的目標：
1、物流中的人工智能/機器學習
United States Cold Storage Inc. (USCS) 是北美第三大公共冷藏倉儲 (PRW) 物流供應商。它在美國 13 個州的 43 個設施中運營，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的服務時間產生不利影響。它還影響已冷藏食品的安全性，因此將產品從卡車高效轉移到倉庫至關重要。
此外，這些大型卡車在閑置時會燃燒大量化石燃料，損害環境。此外，沃爾瑪等大型零售商對未能完全或按時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確預測為承運人提供服務所需的時間及其到達時間，從而促進預約安排。不幸的是，接送延誤、多變的天氣和機械問題使調度變得困難。
United States Cold Storage 與 Gramener 接洽，后者是一家以設計為主導的數據科學組織，該組織構建自定義數據和 AI 解決方案以改進業務流程，以開發針對其問題的智能和預測性解決方案。
Gramener 開發了智能預約調度程序 (IAS)，這是一個直觀的數據驅動應用程序。它使用歷史數據來自動化承運人預約，確保調度的準確性和充足的人員配備。
IAS 部署在 26 個 USCS 設施中，每天可以安排約 650 次預約，將周轉時間減少多達 15%。
2、物流中的計算機視覺
由保險代理人進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范，遠程檢測汽車損壞并從多個角度進行分析。
Gramener 通過使用先進的邊緣部署機制訓練分類模型，消除了人為干預的需要。這個經過訓練的模型被轉換為 TensorFlow lite 并整合到一個可以對來自攝像頭的實時圖像進行分類的 Android 應用程序中，該模型的推理時間僅為 2 秒，準確率達到了驚人的 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企業趨研科技就是NLP技術應用的優秀代表，DocuAI Capture系統可以自動識別提取校核收到的國際物流單據，包括倉庫單據，發票，提單，箱單，托書，VGM等等，通過高數量樣本訓練，準確率可以高達95%，單證處理效率提升70%以上。
另外DocuAI RPA已經可以自動化許多國際物流貨代的操作流程，譬如自動訂艙，譬如在船東網上查取運價，利用軟件機器人在船東網站的操作，可以實時獲得數百條航線，數十家船東的運價，并以標準格式發送到客戶的系統，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，高達三十多個節點，同時提供船期查詢，港口計劃查詢和航空貨物查詢。
4、物流轉型的技術趨勢：
自動駕駛汽車和無人機：梅賽德斯-奔馳的自動駕駛卡車和亞馬遜的送貨無人機已經處于測試階段。雖然它們仍沒有成為日常現實，但這一天可能并不遙遠。機場航站樓、港口和倉庫都有叉車，倉庫使用機械臂。隨著卡車隊列系統已經在進行中，無人駕駛車輛可能很快就會成為日常現實。
自然語言處理 (NLP)：在 NLP 的幫助下，公司可以跟蹤發票信息。組織可以通過密切關注財務處理來避免許多財務錯誤。這有助于有效的貨運管理。
運輸中的區塊鏈：區塊鏈技術為客戶提供透明度，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。
云計算：借助基于云的系統，物流供應商可以獲得更便宜的實時數據存儲和增強的計算能力。他們可以存儲和分析大量數據，從而提高緊急情況發生時的響應時間。
智能汽車：借助人工智能和機器學習，車輛現在變得更加智能。他們可以預測復雜的轉彎，避免對面的危險，并區分步行的人和不同類型的車輛。這可以防止高達 80% 的事故發生，并幫助駕駛員跟蹤燃油、剎車使用和速度。
七、物流數字化轉型的挑戰
1、復雜的流程、結構和網絡
數字化轉型是一個復雜的過程，不幸的是，組織有時在沒有完全了解其范圍和結果的情況下實施數字化轉型。
供應鏈通常涉及跨公司和跨職能流程。為了產生有影響力的結果，在進行數字化轉型時必須考慮這些過程的背景。
2、財務挑戰
數字化轉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案例的合理性。此外，量化數字化的好處并不總是那么容易。
此外，數字化轉型的優勢在供應鏈中分布不均，有時很難說服可能無法直接從數字化轉型中受益的利益相關者參與這一過程。
3、員工資格和技術能力
新技術每天都在增強數字化轉型，精通自身業務的同時，保持對數字化技術的跟進十分困難，供應鏈專業人員不是 IT 專家。因此，技術知識必須與他們的職能專長相結合，才能使數字化轉型成功。
4、IT 安全和數據隱私問題
數據隱私和安全漏洞被認為是數字化轉型的挑戰。如果供應鏈中最薄弱的環節受到攻擊，可能會影響連接的網絡。
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