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物流發展4大趨勢:從物流1.0直接跨越4.0?

 

 

2016年的物流趨勢已經逐漸清晰,物流4.0正發生巨大的變化。自動化、網絡化、數字化將在工業發展中占據越來越重要的作用。

 

 

何謂物流4.0?

從物流這個詞在中國應用流行起來,近十幾年,運輸業看上去欣欣向榮蓬勃發展,但其實大部分物流公司還是處在物流1.0階段,即機械化地使貨物移動。然而,這已經與工業瘋狂騰飛的速度是不匹配的。

放眼國內,一邊是如火如荼的制造業,一邊是效率低下的運輸業,如果在這一環上失衡,必將無法達到工業4.0的頂峰,還談什么“降低成本,提高效率”呢?因此,帶領物流1.0直接跨越到4.0,接軌工業4.0步伐,是中國物流的大勢所趨。

1、移動數據通信

 

 

基于互聯網下的移動數據通信可以隨時隨地使用,不再局限于私人領域。對于運輸業來說,速度、機動性、靈活性是尤其重要的。用戶應該能夠安全地訪問貨物運輸的處理情況。近一段時間以來,很多用戶簡單地認為,他們在不同的設備上都可以訪問其申請,并且沒有信息丟失,就是所謂的同步了。

2、智能接口

沒有IT就沒有運輸業。幾乎所有的貨運代理者都會配置軟件做多向貨運交流。作為歐洲最大的運輸平臺,TimoCom將系統與10年前發明的TC連接接口合并。基于這個接口,再也不用手動從企業將貨物及車輛數據傳出啦!此外,數據庫的建立可以更利于企業了解他們自身情況,同時也將更利于企業對生產力評估和優化。

3、全程可視化追蹤

在當今“談信任還不如直接透明”的環境下,使得貨物運輸中對信息系統的需求越來越渴望。信息技術可以幫助物流企業更好地合理分配資源,同時,客戶也非常希望了解他們貨物的實時定位信息。

 

 

其中,歐洲最大的運輸平臺——TimoCom已經連接了其運輸與跟蹤系統,從而確保企業的調度。一個提供獨立追蹤平臺的供應商可以為整個歐洲提供信息系統的接口。

4、數據交互與安全

 

 

在專業領域,利用郵件、公眾號等上傳、下載和發送數據及文件到云端,已經變得越來越普遍。換句話說,任何東西都能數字化,并且沒什么能夠阻止這個趨勢。一般情況下,數字化可以顯著地提升企業在市場上的競爭力。信息經過各環節的流通得以優化,同時,項目完成效率也將更高、更透明。

 

 

然而,我們對于數據變化的理解,會有一個感知和實際安全之間的矛盾。所以企業就需要一個數學模型來分析數據,確保用戶和供應商能夠對這個數據負責。

結合實際場景來說,國內大部分物流企業都還處于原始階段,幾乎沒有現代化設備。貨物堆積有場地即可,分揀裝卸也都是人力完成。且不說人力成本高的問題,畢竟人力不可能24小時工作,過程中的效率也不好把控。因此貨物從入庫、理貨、分揀、出庫、裝車、運輸直至收貨,都存在極大的人力和時間的浪費。

作為美國的知名快遞企業UPS,其4000人的倉儲每天可處理100萬個訂單。當然也有不少企業意識到這一點,已經逐步在提升自動化水平,例如國內的京東、天貓。與此同時,以國內當下倉儲自動化水平較高快遞企業的企業來說,2000人的倉儲每天可處理30-40萬訂單。

此外,阿里巴巴的日處理訂單能力已經可以達到達百萬級,吞吐量居國內第一。這讓現代化物流企業看到了希望。自動化趨勢隨之而來的,整個物流生活都將發生改變。

 

 

1、訂單處理傳遞自動化

在系統上擴充一些功能,增加移動終端連接,大部分公司訂單審核處理(查錢、查貨、拼車)都可以實現自動化,減少人工干預,比人工更及時準確。

2、在途跟蹤自動化

從此告別電話跟蹤,物流互聯網平臺應該有這個功能才是一個真正意義上的產業互聯網平臺。

3、在途異常報警

對超速、長時間駕駛、異常停車、長時間堵車、偏離路線都可以實現實時異常報警,這一點實現已經不存在技術障礙。

4、路況、庫況

通過具體車輛的軌跡、時間和大量車輛的行駛速度、位置變化來智能判斷庫況、路況,對后續運營安排作出影響,從而提高效率。

5、車庫聯動

車有位置信息,庫有位置信息,通過訂單把車與庫連接起來,車的位置自動提前驅動倉庫作業,這樣大幅降低車等單、人等車、車等人等浪費。

6、車車聯動

通過車車聯動,可以實現大車轉小車,或者小車轉大車的自動聯動,一個車驅動另外一個車何時何地匯合進行轉駁,減少無效裝卸和無效等待。

7、車單聯動

在庫存水平比較低的情況下,過早進行車單匹配是不經濟的。根據車的時空變化來匹配訂單,有利于在同樣庫存水平下提高供貨保障性。

8、運輸計劃合理化

通過人工先進行運輸計劃編制,再尋找運力,這種以貨找車沒有考慮運力資源狀況的運輸計劃編制方式,會影響交貨及時性和運輸成本。互聯網可以實時掌握運力情況,作為運輸計劃編制的影響因素,不管是系統自動優化還是提供人工參考,都會使運輸計劃更趨合理。

9、運輸路徑動態優化

把不同重量、不同車型在不同路徑上所花的成本、時間和收貨人的作業時間,都作為變量進入運輸路徑優化,會更為科學。

 

 

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