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    • 物流數字化實際上是一場算法大戰

      時間:2023-07-11 點擊:145次
      物流供應鏈數字化的關鍵是什么?在技術方面,最核心也是需求最大的就是技術,是智能算法技術。數程科技ceo李思明對于進入快速增長期的物流供應鏈給出了這樣的判斷。
      快遞業務的迅猛增長印證了物流供應鏈數字化的發展趨勢。2020年,規模以上快遞業務量833.6億件,同比增長31.2%,增速較2019年提升6.9個百分點。2021年1月,規模以上快遞業務量84.9億件,同比增長124.7%,已經達到了去年總業務量的十分之一。
      支撐起如此巨量的物流業務,物流大數據是核心,搭建物流大數據平臺也成為物流巨頭的布局重點。數程科技就是一家由順豐聯合8家企業于2018年共同注資1 億元人民幣成立的科技創新公司,定位是物流供應鏈的數字經濟改革。
      李思明表示,。
      算法+應用場景
      對于物流大數據,期初不少人會認為互聯網+物流就是物流大數據,實際上互聯網僅僅是物流智能算法應用的一個場景。
      要做物流數字化,先要有一個智能算法專家組。李思明說。
      李思明曾就職 ebay 總部,主導人工智能搜索排序產品的優化,個性化推薦和商業智能在賣家進貨和定價方面的應用。李思明所說的這支智能算法專家組中,人工智能和機器學習專家中就有kaggle國際競賽第46位grandmaster(全球目前僅171位),及各大國內外算法競賽頂級獎項獲得者,算法支持則由noi金牌獲得者擔任。此外,在領域專家方面則有一批熟悉生產、快速消費品、冷鏈物流、電子商務和快遞的物流運作和規劃場景的專業人才,將大數據與具體的應用場景結合,給出定制化的物流解決方案。
      物流行業的數字化,就是借助信息技術手段,采集物流過程各種信息,實現物流環節中人、車、貨、裝備、場站、門店等不同物流要素的充分物聯網化,在此基礎上再結合物流企業具體業務場景,實現物流各個業務主體,不同物流網絡的互聯互通和物流業務的數字化。
      李思明表示,技術與應用場景結合,才是真正實現物流數字化的價值。數字化的價值體現,遠遠不是既有鏈條參與者簡單的線上化,而是用戶需求驅動下全新的、協同、一體化的供應鏈網絡。目前中國對物流數字化的需求主要集中在倉庫模擬、車輛調度規劃、門店需求預測。
      李思明進一步解釋這三項技術在物流鏈條中的作用,物流生態云產品數字化管理以歷史數據為基礎,預測門店需求,制定補貨計劃;通過智慧園區進行智慧物業管理和智慧運營管理,利用3pl(第三方物流)倉儲,從規劃調度、到運營監控實現倉儲物流全生命周期數字化管理,現場運營與數據同步,實現倉運配一體化管理;根據實時狀態分析決策和反饋,不斷解決和預測不確定性問題,通過數據決策,達到供應鏈可控和降本增效的目的。
      5g 推動下智聯網的發展,將貫通物流、人流、資金流、信息流,帶動整個供應鏈的智能化升級及效率提升,在倉儲庫存、貨運配送、智能調動、追蹤反饋等場景應用上將發揮更大作用,提高產業鏈供應鏈穩定性和競爭力,帶動企業實現數字化轉型和整個產業數字化升級。李思明說。
      更高效協同的產業鏈管理體系將成為物流行業數字化轉型的標志,李思明表示,這一進程中會產生新技術、新業態、新模式也將推動新興產業鏈發展,實現新業態數字化經濟發展。
      技術是核心
      作為一家供應鏈科技產業創業型公司ceo,李思明看到的是中國供應鏈管理行業的巨大市場。現代物流及供應鏈管理行業正在快速發展,市場的龐大需求還沒有被滿足,供應鏈產業有著巨大空間。李思明說。
      2021年2月,中央一號文件發布。一號文提出要全面促進農村消費,加快完善縣鄉村三級農村物流體系,改造提升農村寄遞物流基礎設施,深入推進電子商務進農村和農產品出村進城,推動城鄉生產與消費有效對接。
      隨著互聯網的日益普及和農村網民數量的攀升,農村電商發展速度越來越快,村鎮物流正在破題最后一公里。目前在鄉鎮,全國快遞網點覆蓋率已達96.6%。農村快遞代收點爆發,帶動了整個鄉鎮物流網絡建設。
      也正由此,電商平臺都在自建物流渠道,試圖通過物流進一步打開零售渠道。
      李思明認為,電商平臺自建物流渠道的好處在于方便管控整體流程,而且成本可控,但風險和缺點也是顯而易見的,首先,自建物流需要投入大量資金,這對企業運營來說是個不小的壓力;其次,做物流有其復雜性和專業性,小的電商平臺在物流方面不具備物流行業的專業優勢,如果想要補足劣勢,就需要花費更多的成本。
      物流行業的另一個問題也在備受關注,那就是物流大數據的壁壘問題。李思明表示,物流大數據的利用和打通,其實目前還存在許多障礙,比如大數據的獲取,各個快遞物流企業間的標準不統一,很多系統的對接不兼容、不順暢,甚至企業內部的大數據對接也缺乏連貫;有些快遞企業與供應鏈上游的賣家財務數據對接也存在一定問題。
      所以只有建立統一的大數據對接標準,打破層層壁壘,物流行業才能夠有效地運用大數據創造更大價值,最終實現行業內部以及產業上下游資源優化及整合。李思明表示,想要更好地運用物流大數據,還需要企業擁有對大數據強大的分析、甄別、歸納能力,面對這些海量數據,人工智能、機器學習等技術的重要性就凸顯出來了。
      李思明表示,科技創業公司最核心的是技術,數程科技暫時沒有新的融資計劃。
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