信息化時代,解析新物流模式的發展方向
發布時間:2017-04-13 09:10:20 易流科技

4月7日,由青島市商務局指導,福田汽車集團冠名,物流沙龍、半島都市報、零售老板內參、山東冷鏈聯盟、嶗山會聯合主辦“新零售 新物流 新城配——第三屆中國城市配送高峰配送論壇”在青島隆重舉行。
易流科技CEO李瑋受邀出席并演講,分享主題《基于信息化的新物流模式發展方向》。
易流科技CEO李瑋表示,新零售是三個方面的升級,第一是品牌升級,即今天的品牌商更多在關心怎么保證品牌增長的問題;第二是品質升級,即消費者越來越關注于商品的品質;第三服務升級,即消費者開始提一系列的服務化要求。
(以下來源于李瑋會上演講內容)
品牌升級:今天的品牌商更多在關心通過渠道銷售之后,我的品牌是不是被議價,品牌有沒有受到傷害。換句話說怎么保證品牌在增長,這是第一個看法。
第二個隨著這個看法由于消費升級,消費者實際上本質越來越關注于品質,而不是單純買到這個東西能夠用。
第三個服務上,消費者開始提一系列的服務化要求,包括我們現在說的有一些人希望自提,有一些人希望送到家里。
我們簡單來看從傳統意義上的分銷體系,實際上是一個省市縣鄉的一個四級或者五級的層層分銷體系。如果仔細看的時候會發現,每一級的分銷實際都在承擔著資金,市場和物流的職能。
這是在傳統意義上我們的經銷體系最大一個特征。每層都有這個地域上三個方向的屬性,或者這三個方向的服務能力。但是隨著我們說未來的變化,像我們剛才講的品牌商一定要考慮全渠道。如果考慮全渠道的時候,他會發現一個大的問題,就是線上和線下一體化的時候,它一盤貨,不可能在這像以前直接分銷渠道里面。
如果從未來來看,隨著線上線下一盤貨或者全渠道,專業化這一件事情一定是選項,或者說尤其是一些偏新的品牌商。因為越老的品牌商傳統,一個渠道的勢力越大,改造難度越大,今天我們在實際的商用車車后服務市場里面,我們自己做的一些嘗試也會發現。
今天我們講不管是智能制造還是中國2025的工業4.0也好等等一系列概念,其實就是講兩件事情。一件事情是個性化定制,進行柔性制造,柔性制造往前稍微看一步是生產過程的供應鏈,原材料都必須要柔性化的供應。
如果我們想上端變成柔性制造時,倉的主要作用在終端,最大那個倉有可能在工廠或者工廠附近。干線有可能是最大的,有一個集散的功能,終端有非常大的集散能力再到末端配。
換句話說今天會發現倉干配可以高效協同起來,同時倉干之間發生非常大轉換。今天會發現一系列基于物流,之前我們叫做專線他們會聯盟起來,或者甚至于他們會聯合起來形成所謂的專線網絡。這一張網絡有可能是受到了兩個方向。一個是電商化的刺激,另外一個就是我們講如果是柔性制造,這一張干的網絡本身可能會非常有價值。
回到物流本身,物流視角來說會發現一個特征,我們以前講五流合一。商流,物流,資金流,最后到票據流,信息流。以前五流平行,如果剛才講所有的不管我們講說從品牌商角度來看,要講求品牌,講求品質,講求一系列的服務化的要求。從渠道商角度來說它會變成專業的服務化的渠道商,倉干配高度協同,這些事情如果要成立會發現,信息化或者信息流會變成其他四流的基礎。
信息流里面最重要一件事情,因為我們變得彼此專業化,以前我們是分層,如果以前是橫向分層的時候,每個人實際把自己的事情干完了。所以我的所有事情的這一個信息的聯通,實際只要在我內部做好就好了。你跟我之間實際實物交接為主。未來如果我跟你之間不是實物交接,我就是做資金你是做物流的。如果是我們之間的協同,首先是我們之間要有共同的信息體系,我們拿到的數據是一致的,才有可能做一盤生意,否則我們兩個人做兩盤生意。所以信息流可能變成其他四流基礎。
信息化為基礎的時候,我們會認為有兩件事情或者說整個看起來有三個東西是未來大的趨勢。
第一個趨勢如果從貨物的角度來看,貨物在整個工業鏈流轉的過程中,全程透明,有可能會是貨物管理的標準配置。這一個基礎上貨物透明要求的提高和物聯網技術快速發展,會推動今天我們大量透明技術或者說監控技術,或者說管理的技術是在車上完成。
第二個我們說智能調度和智能配轉,這兩個現在做的比較多。從我們自己的實踐來說,我們現在算法基本幫助從經驗調度和經驗的這個配載方式,到我們現在通過算法方式來做,大概能夠提高百分之二十到三十效能。或者可以降低百分之二十到三十成本,這是現在的算法能夠達到的水平。未來隨著一系列比如我們的深度學習,AI的一系列的技術,再進來的時候會發現有可能這一個水平可能在一半的,就成本的節約可能在一半的這個水平上。
最后我們看運營或者業態來看。信息化業態來看有哪些相對可能性趨勢。第一個我們說未來所有的,做信息化的,或者說尤其是數據采集這個場景的。一定要軟硬結合在一起,有一系列的IOT設備或者物聯網設備,會放到這一個車上,貨上或者很多的節點上。通過這一系列的設備驗證,而不是單純的像今天大量做法,比如用手機或者一些通用設備來替代性的解決一系列的數據的問題。
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