分析智慧供應鏈應用于物流行業構建新數字化供應鏈平臺
據悉羅戈研究院院長潘永剛發布了2017智慧供應鏈圖譜。以下為演講實錄：關于智慧供應鏈希望能夠從整體和大家做一個分享。當然這個整體給自己的壓力很大，我們即使是做研究，接觸了這么多企業，面對這么廣泛的領域，我們的眼界和視角還是相對來說會有不足。如果有不完整的也請大家幫忙補充。
這個圖譜分幾個層次：作業層、管理層和決策層。供給鏈與物流是兩個徹底不一樣的視點，關于供給鏈，首先在決策層，咱們需求看猜測與計劃，看供給鏈產銷協同，看操控塔，也要看到當時大家在大數據、云端和算法上，期望可以從全體上做改進做優化。供給鏈中臺，這是當時數字化供給鏈最中心的一個新的命題。本來大家供給鏈的系統，整個系統或許是用ERP來串的，或許是說我的計劃、收購、出產、物流、這些全體都能貫穿到ERP整個系統當中來。可是現在咱們覺得供給鏈全體的信息化、系統化、互聯網化，需求有一個全新的大中臺的概念。
再到辦理層，基本上都是系統辦理層面。咱們要經過系統來銜接作業層，來支持決策層。這個系統層面咱們基本上更偏供給鏈履行，咱們講供給鏈，可以分成供給鏈計劃層和供給鏈履行層。供給鏈的履行層更多的會偏到物流，偏到運營，這里邊有車輛辦理的，未來也會更多的涉及到物聯網。
底層的作業層，咱們也加了一個鏈條，這個鏈條現在是很有意思，咱們可以看典型的B2C電商這個范疇，有快遞公司和倉配公司。這個時分倉的布局主要是貼近在消費端。其他咱們現在在講新零售的代表，主要是線上線下交融的倉店一體。門店既是倉，越來越成為簇新的點。關于B2B，倉的系統，包含流通端的倉庫散布與前置倉、門店倉，現在一二線城市的前置倉密度現已很高了，再往后看幾年，當大家把消費端都打到滿足密了，只能再走到產地，看誰那里有好貨，把好貨都攏到我的倉里來，或許那時分，產地倉會是新的機會點。咱們來看看每個范疇對應的產品與企業。首先在決策層，咱們看這幾塊要點看供給鏈中臺。
（1）猜測與計劃
從國內來講，猜測和計劃相關的系統，在國內國產的并不多，大多是國外的。國內的有歐睿（oIBP），這是上海大學需求鏈研究院的一個團隊推出的產品，它企圖猜測產品的計劃，再到物流、經營、出產、收購的計劃，再到全渠道的整個供給鏈，怎么樣可以做產銷協同，做供給鏈的集成。主要會集中在前面的猜測和計劃。
在猜測與計劃方面，京東Y事業部經過趨勢猜測，包含自己的財務計劃，來推進商業猜測。只有猜測準了，買什么買多少，這樣才干把錢花得準。錢花出去是很難收回來的，花出去就要想能賣得掉，猜測做得好后面才干跟得上。到后面的庫存計劃、銷售計劃、促銷計劃、運營計劃，到供給鏈的履行，整個倉、配。如果你的計劃和猜測能做得好，就可以做到現金流是節省的，效率是提高的，庫存是優化的。咱們看整個一體化的計劃，這是當時電商渠道都真實在前端最想做的工作。只有把你賣貨的效率體現在買貨花錢的效率，整個系統大家才都掙錢。
（2）供給鏈協同
全球性的公司，也有這種一體化的供給鏈的產品。它可以使得咱們從原材料，到制作，到零售，到消費，整個這樣一個系統，可以實現相互聯系的供給鏈形式。益海嘉里盛總也說到，現在整個訂單拉動的供給鏈，越來越成為主導。這也是由于曾經咱們國內計劃經濟時代是配給制的，出產什么就拿什么。現在出產現已過剩，消費成為了拉動一切的力氣。如果從消費來拉動前端，怎么樣可以貫穿這個鏈條。由于這里邊相關者太多了，在零售，在制作，然后在原材料，在品牌，都有相應的十分有power的人、企業在那里，他們會說這個鏈條要聽我的，他們要用自己的力氣重塑這個鏈條。
（3）供給鏈操控塔
One推出了操控塔4.0的產品，1.0產品是做可視化，2.0是做指標猜測剖析，然后轉向由顧客驅動猜測。當時的4.0是以顧客驅動整個網絡，可以實現自主操控，做自動化的作業，做更好的決策和更專業的決策。只有推進這樣的產品，把你的供給鏈整個鏈條上的，在運轉的狀況可以實時的抓取，還可以幫你做好猜測，做好計劃。這里邊就十分著重協作和共享，著重經過構建這樣的操控塔，來實現這條操控鏈。這里邊就要用到許多的算法和機器學習。
供給鏈操控塔里邊分了幾層，不管在第幾層都是實時可見的，大家要知道現在我的供給鏈在發生什么。有儀表，有報警，跟外部數據做鏈接，能讓我知道整個供給鏈現在怎么樣、有哪些潛在風險。在這之上要做剖析，要查來源，要做呼應，還要模擬這種問題會對我發生什么樣的影響。在這個層面之上，我要干什么，我想好了我要干什么，我知道我做了這件工作，它對我會構成什么樣的影響。然后再去做計劃、履行，然后持續做改進。
在整個B2B的范疇，傳統大的制作業，大的品牌商，基本上都有這樣的全球性的模型，來幫他們跟蹤整個供給鏈的運轉。這是一個跨境電商的操控塔，基本上是做咱們方才講的接連的猜測、需求的轉化、訂單猜測的轉化，再做計劃、履行，包含補貨出貨，時間組織，才能的匹配。終究是要提高猜測的精度，經過這樣的項目，實現猜測精度提高40%。40%是什么概念？就是錢，猜測得準了，這個作用的體現是最為明顯的。
（1）算法優化
現在連續有一些產品，可是咱們知道，全球原先做優化的產品，轉手幾次，終究很難做成大的企業。這個范疇很少有人愿意真實投入精力去開發做這樣的產品。可是咱們也看到，國內也有這樣的產品，他們運用運籌、服務、人工智能、啟發式，機器學習等理論，構建智能的調度計劃。咱們看菜鳥如何在其系統里運用算法優化的，這是他們處理的，從庫存到攬收到履約到倉內作業到干線運輸到結尾派送，經過機器學習來處理各種問題。這從物流的視角上來講，有哪些問題需求處理的，可以用算法處理的。
還有像美團、百度外賣，他們的訂單從最開端的人工搶單，到手藝派單，再到機器引薦，然后騎手擇優搶單，再到后面智能派單自動調度。這個過程中效率是十分之高的。咱們知道最開端手藝指派，一天一千兩百萬單的話，放在那里得點鼠標點多少次？底子派不來，只能依托技術來提高效率，改進調度的規矩。
（2）大數據
順豐的數據燈塔，就是做職業剖析、供給鏈剖析、品牌剖析、用戶剖析、產品剖析，而不僅僅是做快遞的東西。當然它包含對快遞的剖析，可是它會把整個商業的數據，從各種電商渠道，也把各種產品，SKU的價格、波動，全部拿過來，在房地產渠道上把房地產的數據全都弄過來，還要定位一個人，你常常買什么東西，你住什么樣的房子里，你身價多少，開什么樣的車，是不是養寵物，這些都會歸集。當然不只是順豐，一切的渠道都在經過數據歸集，描繪用戶畫像。
從大數據的視點，咱們也看一下京東的案例。這是在分倉，他們有百億級的產品組合，這里邊把主觀攪擾的去掉，本質的關聯性，再看到時間序列關聯的猜測，來提高核算，進行挖掘，找到目標的數據。關于這樣數量級其他公司也只能這樣做，真的是靠人不行。當然我覺得，物流范疇大家也會看到越來越多的大數據算法的優化，在里邊使用。現在還有許多人工作業的，很low的不規范的難以數據化的。但未來整個系統都在提高基礎的水平，所以為什么我在上午完畢的討論環節，我說數字化供給鏈或許是未來。整個鏈條，從計劃到履行徹底數字化，大家才有多的數據可以做剖析做優化。
關于供應鏈的中臺，可能阿里確實是最典型的，他們從不同的工作臺的視角，把整個業務從商品到計劃、采購、履約、庫存、結算，所有的都包含進來。在數據應用架構上，設置不同的規則、應用模型和算法模型。把底層，把供應商、商品、訂單、庫存、結算、會員、模式，根據實際的可以數字化的東西，把它做成數據的架構。底層的所有這些業務，這是它的場景，這些業務場景產生的數據，支撐業務的運營，面向不同的角色，能夠在整個空間的中臺上各自其所。
供應鏈中臺是什么樣的概念，我理解，無論是供應商、商家、平臺運營商，還是消費者，大家都在這個平臺上有一個自己的角色，進去有自己相對應的應用，這個應用后端的應用體系，所有人都在一個平臺上玩，但是玩的數據基礎還是一致的。不像以前，你有一套你的系統，我有我的一套系統，大家對接，已經不是這樣了。已經是大家在一個平臺上玩，底層數據基礎是一致的。只有平臺型的公司才能把整個鏈條上所有的玩家拉到一個平臺上來，才能形成這樣一套，一個平臺就是一個大的供應鏈的數據。
傳統的制造商，其實也有這樣的數字化供應鏈產品，他們也通過把計劃、采購到供應商，生產到物流，整個相應的體系也完全拉通，使得它的供應鏈能夠更加敏捷。當然這是基于數字來運營的，只有通過數字的運營，才能說流程上打通了，數據能夠支持，還能夠支持整體鏈條上的優化和決策。
倉儲管理、運輸管理、車輛管理
管理層會更偏系統的層面，大家都比較熟悉國內這些公司，比如說在富勒、唯智，他們有全的產品，在物流的整體解決方案上也有比較領先的優勢。唯智當前也在持續推混合云，把共有云和私有云打造成核心的解決方案。包括科箭也推出了供應鏈云的平臺，做的是一個一體化的，不是說給你三個模塊對接起來，這就回到剛才我們說供應鏈中臺的理念，整個物流的運營體系未來也是全部都是數字化的。供應鏈有數字化的平臺，物流業會有數字化的平臺。
前一段時間我們出了合同物流的報告，我們分析了很多行業，最后看下來，也是意識到：所有的物流公司，未來都要考慮怎么樣把你整個物流運營的體系，能夠做成一個一體化的平臺。而且這個平臺也是跟你的客戶、跟你的供應商、跟你的司機，整體都是大家有各自的角色進去，都有各自的終端，但是大家是在一個系統上玩的。我們傳統的系統更多是流程型的管理，不是運營型的。這種平臺不僅僅是說企業要把業務管好，而是說整個鏈條貫穿打通之后，有了這些數據，大家怎么樣去分析這些數據，運營這些數據，找到優化點，然后提升整個運營的效果。
包括oTMS，不僅僅是SaaS的TMS，它在構建一個生態，也在做物流的服務，幫助客戶做定制化的解決方案。同時還有金融服務。也有前面馮總講到了維天運通和路歌的整個一套體系。這不僅僅是無車承運人了，馮總在整個面向客戶也構建了面向貨主，整個鏈條上的產品、平臺的服務，包括增值的服務。而且也構建了一個很好的生態，它有面向司機的社群，是國內在司機群體當中最為活躍的司機的生態社區。
易流基于大數據做運輸全程的透明，它有時效概念，0小時運單下發、2小時提貨，7小時提貨離開，24小時到達中轉，36小時配送分揀，48小時送達。它更關注這個鏈上，怎么樣在運作效率上有所體現。而且我跟易流的交流也比較多，他們在整個運輸的互聯網的解決方案上，做得還是非常全面的。它面向不同領域的客戶做了非常多的物聯網嘗試。
3作業層
倉儲、運輸
倉和運這個層面，我們看到更多是自動化、無人化。整個倉儲的場景，我們大概劃分一下，入庫、出庫、搬運、輸送、揀選、分揀、倉儲，以及整個這個體系的解決方案。這是我們大概理出來的，我們看到的企業。
德馬泰克，他們在倉內有全系列的解決方案。這個全系列的解決方案包括AS/RS，運營管理中心，自動存儲，穿梭車等等，這是非常多的產品。京東在昆山的無人分揀中心也劃分不同的區域，是一個全自動化的解決方案，這些在網上大家都可以看到相應的數據。
快倉在倉庫全流程上，從收貨的無人叉車、搬運機器人、輥筒機器人，整個體系都有一套產品；Geek+，他們不僅僅有貨到人的揀選，而且運單到人，分層揀選，不同的解決方案；鯨倉在存儲效率上相對傳統倉庫，顯然有大幅度的提升。
智慧運輸的角度，我們看到從倉到干線運輸到區域到末端，這里面也有很多的創新，有運營模式的創新，有樞紐，也有綜合性的公司，包括車、飛機、GPS、TMS。這里面我們看到今天有易貨嘀，在做智慧城配，面向B端和C端客戶提供標準化定制化的解決方案。云鳥通過鳥眼和司機的app，能夠一方面為客戶提供增值的服務，另外一方面做好司機的管理。也包括貨拉拉，跟前面兩個還有比較大的差異。
整車領域，福佑做整車的運營交易，一方面連接貨主一方面連接經紀人。還有獅橋運力，把運力資源，把資金，結合業務投放到司機，讓司機把現金流整個轉起來。還有貨車幫、運滿滿，線上有運力撮合的平臺，也有線下智慧物流的數字港。還有貨車寶這樣的貨車導航的工具，他們在沒有幾桿槍的情況下也做到有80萬司機的使用，完全是一個司機群體口口相傳。里面一些紅點非常有意思，有些可能是查超點，那些地方有查車的。當然有些是標注一些，比如說要加油的等等，提供了很多的工具箱，來提供支持。主要就是說，像市內的限行的禁區，像貨車限行的地方都能夠在規劃中幫你自動的規避，幫你找到成本最低的高速通行費收費最少的路徑。
在運輸設備上大家都在看無人車，無人車有貨車，京東的輕型貨車，特斯拉的電動卡車，還有配送車，京東也有相應的產品，菜鳥也有相應的產品。這里面有一些數據大家可以參照。另外就是無人機，我們現在看到的無人機，DHL、京東、亞馬遜、順豐、餓了么都有無人機的產品。載重大家看到都在10公斤往下。這是小型的無人機在最后一公里使用的。
現在還有大型的，京東在6、7月份的數據，已經處理了八千多單，能夠運載兩百公斤以上的。順豐的大型貨運無人機，能夠運載1.5噸。這本身就可以做支線飛機的，它的距離能夠在幾百公里這樣的范圍。這是未來無人機加上貨機，整體可以構建一個真正的飛機運輸的網絡。
我們前面跟大家一塊分享了智慧供應鏈的決策層、管理層和作業層，最后還是回到數字化供應鏈。這是從采購、到生產、到分銷、到零售，整個體系當中我們看到大家都在考慮怎么樣構建自己的新的數字化供應鏈平臺，然后不僅僅是數據能夠采集上來，而且整個流程是一體化貫穿的。那在執行這方面，就要關注到我們的客戶，其次我們內部的企業文化和我們的人才，再是有沒有這樣的技術，企業的管理怎么樣。因為體系越數字化，反應越敏捷，且抗風險能力越強，因此企業要盡快形成自己的風險管理能力。來源：國際快遞
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