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物流发展4大趋势:从物流1.0直接跨越4.0?

 

 

2016年的物流趋势已经逐渐清晰,物流4.0正发生巨大的变化。自动化、网络化、数字化将在工业发展中占据越来越重要的作用。

 

 

何谓物流4.0?

从物流这个词在中国应用流行起来,近十几年,运输业看上去欣欣向荣蓬勃发展,但其实大部分物流公司还是处在物流1.0阶段,即机械化地使货物移动。然而,这已经与工业疯狂腾飞的速度是不匹配的。

放眼国内,一边是如火如荼的制造业,一边是效率低下的运输业,如果在这一环上失衡,必将无法达到工业4.0的顶峰,还谈什么“降低成本,提高效率”呢?因此,带领物流1.0直接跨越到4.0,接轨工业4.0步伐,是中国物流的大势所趋。

1、移动数据通信

 

 

基于互联网下的移动数据通信可以随时随地使用,不再局限于私人领域。对于运输业来说,速度、机动性、灵活性是尤其重要的。用户应该能够安全地访问货物运输的处理情况。近一段时间以来,很多用户简单地认为,他们在不同的设备上都可以访问其申请,并且没有信息丢失,就是所谓的同步了。

2、智能接口

没有IT就没有运输业。几乎所有的货运代理者都会配置软件做多向货运交流。作为欧洲最大的运输平台,TimoCom将系统与10年前发明的TC连接接口合并。基于这个接口,再也不用手动从企业将货物及车辆数据传出啦!此外,数据库的建立可以更利于企业了解他们自身情况,同时也将更利于企业对生产力评估和优化。

3、全程可视化追踪

在当今“谈信任还不如直接透明”的环境下,使得货物运输中对信息系统的需求越来越渴望。信息技术可以帮助物流企业更好地合理分配资源,同时,客户也非常希望了解他们货物的实时定位信息。

 

 

其中,欧洲最大的运输平台——TimoCom已经连接了其运输与跟踪系统,从而确保企业的调度。一个提供独立追踪平台的供应商可以为整个欧洲提供信息系统的接口。

4、数据交互与安全

 

 

在专业领域,利用邮件、公众号等上传、下载和发送数据及文件到云端,已经变得越来越普遍。换句话说,任何东西都能数字化,并且没什么能够阻止这个趋势。一般情况下,数字化可以显著地提升企业在市场上的竞争力。信息经过各环节的流通得以优化,同时,项目完成效率也将更高、更透明。

 

 

然而,我们对于数据变化的理解,会有一个感知和实际安全之间的矛盾。所以企业就需要一个数学模型来分析数据,确保用户和供应商能够对这个数据负责。

结合实际场景来说,国内大部分物流企业都还处于原始阶段,几乎没有现代化设备。货物堆积有场地即可,分拣装卸也都是人力完成。且不说人力成本高的问题,毕竟人力不可能24小时工作,过程中的效率也不好把控。因此货物从入库、理货、分拣、出库、装车、运输直至收货,都存在极大的人力和时间的浪费。

作为美国的知名快递企业UPS,其4000人的仓储每天可处理100万个订单。当然也有不少企业意识到这一点,已经逐步在提升自动化水平,例如国内的京东、天猫。与此同时,以国内当下仓储自动化水平较高快递企业的企业来说,2000人的仓储每天可处理30-40万订单。

此外,阿里巴巴的日处理订单能力已经可以达到达百万级,吞吐量居国内第一。这让现代化物流企业看到了希望。自动化趋势随之而来的,整个物流生活都将发生改变。

 

 

1、订单处理传递自动化

在系统上扩充一些功能,增加移动终端连接,大部分公司订单审核处理(查钱、查货、拼车)都可以实现自动化,减少人工干预,比人工更及时准确。

2、在途跟踪自动化

从此告别电话跟踪,物流互联网平台应该有这个功能才是一个真正意义上的产业互联网平台。

3、在途异常报警

对超速、长时间驾驶、异常停车、长时间堵车、偏离路线都可以实现实时异常报警,这一点实现已经不存在技术障碍。

4、路况、库况

通过具体车辆的轨迹、时间和大量车辆的行驶速度、位置变化来智能判断库况、路况,对后续运营安排作出影响,从而提高效率。

5、车库联动

车有位置信息,库有位置信息,通过订单把车与库连接起来,车的位置自动提前驱动仓库作业,这样大幅降低车等单、人等车、车等人等浪费。

6、车车联动

通过车车联动,可以实现大车转小车,或者小车转大车的自动联动,一个车驱动另外一个车何时何地汇合进行转驳,减少无效装卸和无效等待。

7、车单联动

在库存水平比较低的情况下,过早进行车单匹配是不经济的。根据车的时空变化来匹配订单,有利于在同样库存水平下提高供货保障性。

8、运输计划合理化

通过人工先进行运输计划编制,再寻找运力,这种以货找车没有考虑运力资源状况的运输计划编制方式,会影响交货及时性和运输成本。互联网可以实时掌握运力情况,作为运输计划编制的影响因素,不管是系统自动优化还是提供人工参考,都会使运输计划更趋合理。

9、运输路径动态优化

把不同重量、不同车型在不同路径上所花的成本、时间和收货人的作业时间,都作为变量进入运输路径优化,会更为科学。

 

 

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