未來十年，哪些是影響物流的關(guān)鍵技術(shù)？

貨主企業(yè)對于高質(zhì)量運力有了更多需求，電子商務(wù)、新零售的發(fā)展催生了更多“最后一公里”的交付需求，而貿(mào)易摩擦、地緣政治、惡劣天氣等不確定因素又提升了供應(yīng)鏈的中斷風(fēng)險……人們已意識到我們正處于物流供應(yīng)鏈的變革風(fēng)暴中，貨主企業(yè)與物流供應(yīng)鏈服務(wù)商都需要快速適應(yīng)變革并應(yīng)對繁多的挑戰(zhàn)，這就要求我們要了解哪些是未來十年中將影響或塑造供應(yīng)鏈的戰(zhàn)略、技術(shù)和工具。

也正是基于此目的，來自奧本大學(xué)供應(yīng)鏈創(chuàng)新中心、供應(yīng)鏈管理專業(yè)委員會（CSCMP）、美國托運人戰(zhàn)略運輸委員會（NASSTRAC）和AGiLE商業(yè)媒體的專家團隊，發(fā)起了這項“物流2030”研究；此次公開發(fā)布的《物流2030之貨運篇》報告，嘗試解答什么樣的運輸策略及能力可以應(yīng)對質(zhì)量與成本挑戰(zhàn)、如何招募并培養(yǎng)運輸專業(yè)人才、哪些技術(shù)工具將改變“游戲規(guī)則”并推動行業(yè)的卓越發(fā)展等問題。那么在未來十年，哪些是影響物流貨運的關(guān)鍵技術(shù)呢？

四項關(guān)鍵技術(shù)

滿足客戶需求與控制合理成本之間的平衡，對于所有企業(yè)來說都是一項艱巨的任務(wù)；如果沒有合適的技術(shù)工具，這項工作就會變得更具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的人工操作顯然已無法滿足需要，Excel或第一代運輸管理系統(tǒng)（TMS）也只能提供有限的幫助。

下一代技術(shù)工具

TMS系統(tǒng)如今被許多貨主企業(yè)及物流企業(yè)所應(yīng)用，但是大家對其評價參差不齊，因為供應(yīng)鏈復(fù)雜性及客戶服務(wù)需求均在不斷升級，對于技術(shù)、系統(tǒng)均有更高的期望。報告數(shù)據(jù)顯示，在受訪者對于TMS功能的預(yù)期中，成本分析、績效監(jiān)測、貨運可視化、需求預(yù)測等四項能力最受關(guān)注。

而在具體的技術(shù)工具方面，研究團隊根據(jù)受訪者的反饋，從規(guī)?；瘧?yīng)用時間及變革性影響兩個維度，將12項物流供應(yīng)鏈技術(shù)進行了進一步的排序與分析。從中我們發(fā)現(xiàn)，大家普通認為“預(yù)測性分析”是近期就會規(guī)模化應(yīng)用且對于現(xiàn)狀有較高變革性影響的技術(shù)。

一方面，越來越多的貨主企業(yè)比以前更加重視前端，希望能實現(xiàn)以銷定產(chǎn)或者產(chǎn)銷協(xié)同，前幾天與華為員工交流中也發(fā)現(xiàn)他們正在加強這方面的努力，希望借助需求的預(yù)測分析來更好地指導(dǎo)生產(chǎn)，減少庫存。

另一方面，新零售的推進以及快速履約的要求，催生出越來越多的前置倉與即時配送，而時效提升的背后需要大量的投入，為了平衡時效與成本，就需要高度依賴于預(yù)測性分析，從而更好地決定前置倉的選址、選品、存儲數(shù)量等決策問題，提高現(xiàn)貨率的同時減少庫存浪費。比如叮咚買菜會根據(jù)周邊商圈、用戶畫像、菜譜特征以及用戶實時意圖等參數(shù)，預(yù)測某個前置倉的銷售情況，將單倉SKU壓縮至1500個左右，實現(xiàn)更加精細、精準的運營管理。

另一項關(guān)鍵技術(shù)組合則是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能，物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以幫助我們及時了解在途情況、地理圍欄等信息，以實現(xiàn)貨運可視化，并優(yōu)化對交付過程及結(jié)果的績效監(jiān)測；人工智能主要應(yīng)用于成本效率、勞動效率等方面的優(yōu)化，減少對人的依賴。在將來5G網(wǎng)絡(luò)普及的時代，物流行業(yè)將迎來物聯(lián)網(wǎng)+AI+物流的新模式；物聯(lián)網(wǎng)主要解決信息數(shù)據(jù)采集與上傳問題，5G網(wǎng)絡(luò)主要解決數(shù)據(jù)的實時上傳及交互，人工智能則在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對深度分析與有效應(yīng)用，指導(dǎo)流程優(yōu)化、效率提升。物聯(lián)網(wǎng)+5G+人工智能，將幫助我們實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)傳輸，再到數(shù)據(jù)應(yīng)用的完整數(shù)據(jù)鏈條，更好地發(fā)揮數(shù)字化供應(yīng)鏈的效用。

最后一項關(guān)鍵技術(shù)是區(qū)塊鏈，也是被較多受訪認可為將在5年內(nèi)實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用且將產(chǎn)生變革性影響的技術(shù)。區(qū)塊鏈技術(shù)是一種分布式、共享式的賬本，用于存儲數(shù)字交易的記錄，且具有不可篡改性。區(qū)塊鏈由于有去中心、公開、透明，防篡改等特點，有助于解決供應(yīng)鏈中信息不對稱、數(shù)據(jù)信任等問題，尤其是在供應(yīng)鏈金融、跨境長途遠洋運輸、食品與藥品安全溯源等領(lǐng)域，正在被逐漸應(yīng)用。

順豐建立了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的醫(yī)藥溯源平臺，打通了藥品行業(yè)上下游企業(yè)，建設(shè)供應(yīng)鏈體系，覆蓋包含藥品制造企業(yè)、藥品 GSP 倉庫、藥品運輸企業(yè)、藥品流通企業(yè)、診所/醫(yī)院在內(nèi)的全鏈條相關(guān)利益者。

而近一兩年“炒得”比較火的無人化概念，其中無人自動駕駛離規(guī)?；瘧?yīng)用至少還有10年的時間，因為還有如何降低成本、如何簡化傳感交互、如何提高安全系數(shù)等眾多難題需要解決。而無人機交付雖然已在DHL、UPS、亞馬遜等企業(yè)被加以應(yīng)用，但是該技術(shù)仍有局限性，只適合于在偏遠地區(qū)或危急場景下的交付；在國內(nèi)，京東、蘇寧、餓了么等公司的無人機配送航線，要么是偏遠農(nóng)村、山區(qū)，要么是樓層低、密度小的工業(yè)園區(qū)，基本上沒有在市中心應(yīng)用的案例；因此無人機交付可以作為現(xiàn)有交付方式的一種補充，但難以成為主流。

五項行動建議

雖然新技術(shù)在應(yīng)用過程中，面臨資金耗費大、產(chǎn)出效果不確定、實際效用可能言過其實等問題，但是仍然改變不了未來十年里，物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域應(yīng)用新技術(shù)工具、新設(shè)備設(shè)施的趨勢，因為這將是企業(yè)核心競爭力的主要來源之一，是企業(yè)保持長青、保持領(lǐng)先的關(guān)鍵舉措。在報告的末尾，研究團隊也就如何做好未來十年的物流貨運問題，為企業(yè)提供了五項行動建議，在此也總結(jié)出來，以供參考。

憑直覺、經(jīng)驗而拍腦袋做決策的做法，已越來越不適用。尤其是當(dāng)我們的注意力逐漸從降低成本轉(zhuǎn)向客戶服務(wù)時，要求物流供應(yīng)鏈服務(wù)商要有系統(tǒng)性思維，要使規(guī)劃與更廣泛的供應(yīng)鏈相協(xié)調(diào)，而不能只看局部。在未來，系統(tǒng)性的整體解決方案、以數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略計劃及決策將變得至關(guān)重要。

未來十年，物流外包的比例將會逐漸增大，為了從外包中獲得更大的利益，貨主企業(yè)應(yīng)與承運商建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，相信他們能承擔(dān)更多責(zé)任，并在關(guān)鍵問題上進行有效溝通。

快速交付履約變得越來越重要，貨物運輸應(yīng)該成為企業(yè)高層管理者眼中的關(guān)鍵事項。高管們應(yīng)該認識到，做好貨物運輸工作可以為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢，未來應(yīng)將其納入到企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃工作中來。而物流專業(yè)人員應(yīng)抓住這個機會，展示其工作將如何最大限度地提高企業(yè)績效。

Excel的應(yīng)用已是20世紀的事情，基于拼湊在一起的Excel表格來進行關(guān)鍵決策的做法，將讓您的公司處于明顯的劣勢。企業(yè)高管們應(yīng)意識到，有必要對新興技術(shù)做戰(zhàn)略投資，這些新技術(shù)工具的應(yīng)用將有助于企業(yè)應(yīng)對不斷提升的客戶期望、運營成本波動、資源有限性等所帶來的挑戰(zhàn)。

一分錢一分貨，新興技術(shù)的應(yīng)用、良好績效的實現(xiàn)都需要資金的投入作為保障。更快的運輸交付、更好地應(yīng)對復(fù)雜需求，都要求企業(yè)投入資金建設(shè)一支擁有各種技能和能力的強大運輸專業(yè)團隊。這樣的團隊一方面需要新技術(shù)、新設(shè)備的應(yīng)用，另一方面需要企業(yè)做好人才的選、育、用、留激勵人才做出更好的績效。

注：本文參考《LOGISTICS 2030：Freight Transportation》部分章節(jié)，在編譯的基礎(chǔ)上加入了筆者的個人理解與認知。

作者系寶供物流戰(zhàn)略研究顧問、中山大學(xué)管理學(xué)碩士