智慧物流的特征及發展路徑

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新零售背景下我國智慧物流的特征

關于智慧物流的定義最早由中國物聯網校企聯盟提出，是指利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智過程中逐漸呈現即時性、數據性、協同性、智能型特點。（一）即時性。新零售的一大特點就是高品質的服務，要發展忠實顧客，如何提高配送效率、提升用戶體驗是首要問題。“即時配送”及“店倉一體”為核心的點對點物流配送模式的快速發展，給物流行業帶來了新增量。艾媒咨詢的《2017-2018年中國即時配送市場研究報告》顯示，2017年即時配送用戶規模達2.93億人，增長率達26.8%，2017年全國完成近100億單即時配送訂單，相當于傳統物流25%的業務量，即時配送發展如火如荼，如表1所示。達達加入京東物流體系后，2018年世界杯、6.18期間京東物流成本下降50%。由此看來，要打通線上線下流通體系，實現高服務、高效率，物流的即時性成為企業未來競爭的著力點。（二）數據性。大數據時代的到來，使物流企業更加感受到信息的價值，利用大數據搭建物流信息平臺，挖掘物流數據，預測市場動態，精準定位顧客，搶占商業先機，優化物流資源與配置，改變物流系統結構，轉變物流運作模式，物流企業已經進入數據之爭的時代。目前，國家出臺許多與物流大數據相關的政策，包括《物流業發展中長期規劃（2014-2020年）》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等。我國物流大數據產業正處于起步階段，大數據從采集、處理、到應用經歷周期長，企業前期需要耗費大量人力物力擴展供應鏈資源，因電商平臺具有先天數據優勢，物流大數據應用市場電商物流最為活躍。行業“三大巨頭”順豐速運、菜鳥網絡、京東物流都相繼推出大數據產品，順豐將“燈塔物流+燈塔商業”融合，致力于提供智慧物流方案與商業拓展；菜鳥的物流云主要依據電商平臺和快遞企業進行物流優化，打造物流+社區+O2O服務；京東物流云則更偏向于倉配管理與端到端的能力，可見圍繞數據開拓市場成為物流企業轉型升級的關鍵。（三）協同性。2018年國務院辦公廳印發的《關于推進電子商務與快遞物流協同發展的意見》指出，要繼續深入實施“互聯網+流通”行動計劃，健全企業間數據共享制度和協同共治管理模式，推動供應鏈協同，不斷提高電子商務與快遞物流協同發展水平。在“互聯網+”的社會經濟環境中，每個企業都處在多條供應鏈的不同節點，承擔著不同角色，或是數據貢獻者，或是物流承擔者，或是資金運作者，或是產品流通者，企業通過生態圈構建實現資源合理分配，最終達到1+1>2的協同效應。物流協同是指將傳統物流邊界打破，與商貿、金融、智能制造等行業共同協調和配置相關資源，重構物流、資金流、商流、信息流，提高整個流通體系的時間和空間效率，如表2所示。在新零售時代，整合末端網點資源，對接國際數據成為新的發展趨勢。菜鳥網絡通過與物流企業的深度業務合作以及股權資本上的控制，提高物流能力的協同性；京東物流通過構建自身物流基礎設施平臺，向第三方商家開放服務，往平臺化發展。協同網絡建設加速了物流業的質變，在重新連接線上線下以后，物流配送單位進入“分鐘級”。（四）智能性。隨著智能化和信息化技術的快速普及，商品生產流通中所有核心環節都變得更加智能，中國智造、“互聯網+”等一個個新名詞都在為傳統產業注入智能的基因，智能物流也迎來了發展的黃金階段。據艾媒咨詢《2017中國智能物流行業研究報告》顯示，2017年中國智能物流行業市場規模達3380億，較2016年增長21.1%，預計2020年中國智能物流行業市場規模將達5850億。目前智能物流市場主要集中在無人機、機器人、智能快遞柜、可穿戴設備、大數據分析等方面并已經開始商業化使用；無人卡車、人工智能正處于研發測試階段，未來前景巨大。國內外諸多企業為了搶占市場先機，都積極投入智能物流布局中。以亞馬遜、京東、阿里等為代表的互聯網科技企業依托自身互聯網基因，注重通過智能平臺提升物流效率。以UPS、順豐等為代表的快遞物流企業，通過設立研發機構、與研發公司合作等方式，在智能化設施設備方向積極布局。以G7匯通天下為代表的物聯網企業，獨立于電商和物流企業之外，專注運輸、智能設備以及物聯網絡技術平臺。目前物流巨頭正將智能化從物流局部環節的應用提升到整個物流系統應用，未來演進方向是通過人工智能實現供應鏈整體無人化。

新零售背景下我國智慧物流發展存在的問題

（一）物流信息化程度整體偏低。據《2017中國智慧物流大數據發展報告》顯示，我國物流數據基礎設施仍處于起步階段，指數值僅為18.8，數據獲取難度較大。我國現有物流企業700多萬家，擁有車輛1600多萬臺，平均每家2臺車；貨車空駛率達50%，貨物需輾轉五六次才到司機手上，信息封閉導致資源閑置浪費，物流效率低下。發改委孟瑋表示，我國物流“信息孤島”現象突出，多數物流信息平臺主要以公路運輸為主，多式聯運涉及較少，不同物流信息平臺實現資源共享的障礙較大；政府部門的物流信息無法共享，流程不能銜接；物流標準不完善，各種信息設備接口無法對接。雖然菜鳥、京東、順豐等企業運用大數據、云計算、機器人等智能技術不斷刷新物流速度，但因我國大部分物流企業規模較小，全面實施物流信息化的企業僅占10%，沒有高效的物流信息技術作為支撐，很多物流企業轉型舉步維艱。（二）供應鏈物流協同能力存在不足。新零售的核心是線上線下+物流的融合，線下與線下的邊界逐漸模糊，觸點體驗屬性逐步增強，物流協同越來越重要。據《2017中國智慧物流大數據發展報告》顯示，2016年12月末端物流協同率僅為9.4，末端協同仍處在起步階段。跨境物流割裂更為嚴重，報告顯示跨境物流詳情數據完備率指數僅為13.5，由于商品流通周期長、覆蓋范圍廣、流通環節復雜等因素，導致跨境物流協同缺失。（三）逆向物流體系不完善。隨著消費者更加全渠道、多樣化的消費，構建逆向物流體系和提升售后服務能力正成為開展新零售必不可少的一環。雖然菜鳥與京東在逆向物流體系建設上有一定進展，但依然沒有解決物流過程中因貨損、拒收、換貨、包裝、環境污染等帶來的效率低下、響應慢、成本高、不低碳等痛點。我國逆向物流體系的發展相對正向物流來說，無論是政策引導，還是技術支持都十分落后，逆向物流本身具有需求的不確定性和復雜性，在新零售高規格、高體驗的需求下，逆向物流體系建設需要數據管控、物流管控、線路優化、資源優化、包裝設計等一系列升級。

新零售背景下我國智慧物流創新發展路徑探討

（一）基于數據平臺構建物流生態圈。新零售環境下數據成為物流運作的大腦，以電商為代表的阿里、京東利用數據平臺締造企業生態圈，將更多產業融入數據平臺，通過數據優化物流調度、管控物流風險，實現安全高效的物流運作。大數據與物聯網結合改變了物流系統結構，未來物流系統總體結構主要由感知層、網絡層、應用層三個層面組成，感知層負責采集數據和感知信息，網絡層負責信息傳遞、存儲、調用、處理、匯集，應用層結合現代技術將信息轉化成商業價值。物流大數據可以劃分為三類：一是微觀層面，包括運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處數據分類；二是中觀層面，包括供應鏈、采購物流、生產物流數據分類；三是宏觀層面，基于商品管理，把商品分成不同類型做數據分析。企業通過大數據調控物流資源，可以彌補物流中將倉儲配送分割操作的信息斷層以及成本高的短板，依托大數據推動供應商預約送貨方式，當客戶需求變量發生變化時，數據模型會匹配生成新的最優方案，貨物在物流體系內馬上重新調撥，實現同倉管理、共享庫存服務。大數據平臺建設加速了貨物流通效率，縮小了供給與需求的偏差，優化了資源配置，有效推動了物流生態圈的形成。（二）基于供應鏈重構優化物流流程。新零售時代的目標一是為消費者提供價值，二是為上下游企業提供價值，實現途徑就是拓寬渠道和搭建更深的供應鏈。新零售時代掌握“流量”很關鍵，商流、資金流、貨物流、信息流四流的有效融合是新零售時代供應鏈重構的核心。生產商是新零售供應鏈的供應來源，主要變革是建立需求驅動的供應鏈；零售商是直接面對消費者行為的端頭，能夠綜合消費端的數據、營銷和交易，從消費者身上挖掘價值，起到指導供應鏈策略的作用；物流服務商網絡的下沉、時效的升級、成本的控制、效率的提升都是新零售線上線下融合的需求，因此整合或協作是關鍵，如圖1所示。首先是對線上線下全渠道的數字化改造，從而建立起快速響應的敏捷物流體系，將數字化運營能力以標準化流程、指標體系、信息系統的形式體現，向上游或合作伙伴輸出。生產商在產品設計、預測、計劃與補貨方面與上游供應商深度協同；零售商從消費者價值出發，針對不同業態、區域、渠道、品類細分供應鏈策略，包括選品、庫存、補貨的方案設置；物流企業轉向全網運營，由分段業務向平臺式業務轉變，由倉配服務向供應鏈服務轉變，在快速擴張后評估系統，權衡服務時效與網絡成本。相比正向物流，我國逆向物流正處于概念引進階段，可以借鑒國外循環經濟先進的規劃理念，建立新型的“產業鏈+逆向供應鏈+互聯網”模式，通過逆向物流服務增強顧客粘合度，挖掘更多商業價值。（三）基于標準規范強化物流健康體系。當前我國物流業標準體系跟不上物流快速發展的腳步，雖然國家出臺諸多文件支持物流產業發展，因物流運作涉及跨部門、跨行業的交叉管理，物流標準與規范還處于粗放狀態。政府應建立由核心部門統領，多部委、多行業、龍頭企業共同參與的物流管理機構，加強政策引導和行業指導，制定新形勢下物流新標準、新制度，營造良好的市場競爭秩序，真正實現物流發展標準化、規范化。企業在快速發展的同時，要加強從“速度第一”到“服務第一”的思想轉變，通過硬性的規章制度實現標準化、規范化運作，同時滲透軟性的企業文化，提升員工自覺性和主動性，從而促進企業加速達到新零售體驗服務至上的要求，保障物流長效健康發展。

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作者:劉陽陽 單位:山東管理學院