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發展智慧物流如何揚長避短

發布時間:2017-03-29 09:58:23 中國經濟網

跨境數據鏈路銜接不足、末端智能水平較低、數據基礎設施建設不完善,成為智慧物流發展的3道難題。
未來一方面要加強國際合作、建立統一的數據通信網,并通過智能打包算法技術提高末端智能水平;另一方面還要打造先進的車貨匹配系統,完善商貿流通的基礎設施建設
去年是我國智慧物流發展具有標志性意義的一年,自國務院常務會議部署推進“互聯網+”高效物流以來,以現代信息技術為標志的智慧物流已成為物流業供給側結構性改革的先行軍。3月27日,菜鳥網絡與交通運輸部科學研究院、阿里研究院共同公布了《中國智慧物流大數據發展報告》,同時建立了國內首個“智慧物流大數據發展指數”,讓行業的數據化和智能化水平有了量化評價體系。
根據《報告》和指數,2016年全年境內物流詳情數據完備率指數為84.8,意味著物流靜態數據化程度已達較高水平,2016年12月份行業數據化程度上升27%,境內物流數據化程度在過去兩年內迅速提高,但是我國智慧物流目前存在跨境數據鏈路銜接不足、末端智能程度有待加強、數據基礎設施建設不足的問題。
如何補齊這三大短板?菜鳥網絡首席技術官王文彬認為,短板不僅能“各個擊破”,而且是物流行業的機會。“首先,數據鏈路除了物理線路外,還必須有通信協議來控制這些數據的傳輸,下一步應當充分發揮我國物流監管部門的能動性,加強與國際電信組織等有關組織合作打通數據鏈路,建立統一的數據通信網;針對末端智能程度問題可以推進數據業務化,通過數據產品開發,將大數據應用到具體業務,如智能打包算法技術,合理安排箱型和提供合理擺放方案,研發倉內機器人(22.740, 0.18, 0.80%)并投入分揀作業,研發并推廣智能全自動倉庫,解決物流帶來的資源浪費和環境污染問題。在數據基礎設施建設方面,可以在全國部分縣市的便民寄件、縣域商品流通、智能路由與設備技術等領域展開試點,通過打造先進的車貨匹配系統,建設縣域內商貿流通的基礎設施,利用數據系統將各地快遞及物流公司運力組織起來,搭建一張更密、更深的配送網絡。”王文彬分析說。
《報告》顯示2016年跨境物流詳情數據完備率呈波浪形上升趨勢,但指數僅為13.5,原因是跨境涉及多方協同合作,數據獲取難度較大。此外,物流云成為近年來智慧物流的發展重點之一,不僅可以大大降低企業信息化建設成本,同時可以解決數據化程度不高的問題,但據企業樣本統計,2016年12月份我國快遞業物流云普及率為25.4,數據基礎設施處于起步階段。
指數顯示,2016年12月份末端協同率為9.4,快遞末端網點的重復建設客觀上造成了資源浪費、效率低下、過度競爭以及交通擁堵等問題。2016年1月份電子面單普及率為63,12月份增長至82,已達較高普及程度,快遞企業使用后,中轉環節錯分率平均降低了40%,意味著每年節約紙張消耗費用約12億元,提高了物流的綠色環保水平。“2016年推出的電子面單這一創新方式經證明效果很好,今年可進一步推廣。”中國交通運輸協會副會長王德榮表示,未來我國智慧物流的發展水平將由四個方面決定,一是協同創新和資源共享能力,二是一切數據業務化和一切業務數據化,三是人工智能和萬物互聯,四是節能減排和綠色發展。

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