大数据时代的供应链物流服务

时间:2022-09-01 02:01:07

大数据时代的供应链物流服务

随着大数据时代的来临,越来越多的供应链管理者感到运用汀单和发货等事务性数据来改进供应链响应性的传统方法,已不能适应供应链管理的新要求。于是,大数据的概念被逐步引入到供应链管理领域,以便用新的数据形式解决全新的问题,寻求改进供应链绩效的新途径,这同时也为供应链物流服务带来了新的变化。

大数据催生供应链管理变革

大数据对于供应链管理的影响,主要表现在以下几方面

预知供应链运作状态,增强供应链的灵活性。目前的供应链大都灵活性不强,通常只是基于平均值和简单的“If-then-else”逻辑来做出响应。大数据的兴起,使供应链管理开始转向文本挖掘和基于准则的本体(Ontology)等新型预测性分析方法,通过学习系统来图示“多If到多then”。新型模式识别、优化与学习系统的结合,可以预知供应链运作状态,增强供应链灵活性。比如,当企业进行供应链风险管理时,可以通过大数据技术建立聆听能力,以尽早获知和尽快减轻供应链风险。

以多种形式获取市场反映,构建新的供应链渠道。大数据技术使企业能够以评级与评审、博客评论和社交媒体反馈等非结构数据形式来了解客户并直接得到反馈,在企业重新考虑供应链渠道时,社交媒体、移动装置、电子商务与数字设备相结合带来新的机会。这在零售行业称之为全渠道(Ornni Channel),在消费品行业称之为数字化采购途径(DP2P)。移动、社交和电子商务数据与POS数据等结合在一起,对一些供应链管理者来说,很快就会成为PB级的大数据。

数字化制造与服务。对来自设备传感器和可编程控制器的数字输人的运用,正促使加工制造的转型。生产线正从基于事件的计划,转为基于物联网的实时感应。维修计划、生产排程等供应链生产管理都可以依据设备的产出而不是平均故障时间米进行。同样,运用移动性和重装备的数字输入也正促使服务业的转型。比如,飞机、轮船、车辆等会定期向控制台远程传送信号,以用于计划服务和更换零件。所以物联网也正在改变着服务业供应链,由此产生的数据也是海量的。

重构供应链可视化。地理位置信息、数据图示化和可视化呈现与感应传输(如在货物、托盘、车厢上的传感器)相结合,正使供应链可视化从来自实际位置信息提供的接近实时数据向实时数据转型。通过实时感应需求与供应变化,可以缩短供应链对市场的响应时间,提高配送产品安全性。比如,温度控制的供应链采用RFID传感器后,数据的数量和速度都能得到提高,加上新型模式识别技术,可以更好地感应和响应。因此,大数据在冷链管理中应用的时机已经成熟。

大数据带给第三方物流的影响

大数据像一把双刃剑,在给供应链改善带来巨大机遇的同时,由移动装置、社交媒体、感应器等相结合所形成的数据爆炸,也在数量、速度和多样化三方面给供应链管理技术带来前所未有的挑战:

数量:全球售出的RFID标签预计将由2011年的1200万迅速增加到2021年的2090亿,与此同时,对温度传感器、二维码以及GPS装置的使用也会显著增长,由此产生的供应链数据将会成倍超出我们的预期。数据在多个系统和来源之间流动,因而通常是容易出错和不完整的。处理如此海量的数据是一大挑战。

速度:供应链环境已经高度动态和多变,由意外事件引发的供应链运行变化必须得到及时的处理,以免造成不必要的损失,因而应对这样的数据速度非常困难。优化决策必须迅速做出,缩短处理时间是成功运作的关键,而这些都是传统供应链管理信息系统所不具备的。

多样化:在供应链中,数据以多种形式生成,包括事务性、时段性的结构化数据,社交性、渠道性的非结构化数据,温度、RFID、二维码、GPS等感应数据,以及图示、录像、声音、数字图像等新类型数据。处理如此多样、混杂的数据集,无疑是许多企业的梦魇。

将数据转换为商业价值是这一挑战的核心,它会使企业的供应链管理者淹没在数据之中,但也成为扩展第三方物流服务的驱动力。增长的数据需求对第三方物流的角色转换带来三个清晰的机会:

第一,第三方物流必须是一个有竞争力的数据管理者,从而成为有价值的合作伙伴。由于供应链的主要和关键部分的数据只有第三方物流能接入,因而其必须确保数据被获取、集成并向供应链各方开放。与此同时,第三方物流还需要提供数据的可靠性指数,因为货主企业在进行关键决策时需要知道,他们能够在多大程度上依赖第三方物流的数据结果。

第二,第三方物流需要成为数据消费者的服务商。对大型数据集进行人工处理是笨拙和不现实的,特别是数据以文本、照片、GPS坐标及系列号混合的多媒体方式出现时。同样,大多数货主企业并没有一个能够在数据分析前将各个数据点集中化的系统。相反,数据分析分布在许多小系统中,并与执行系统和计划系统结合在一起。简言之,提取大型和复杂数据中的价值需要专门的IT工具,这已成为货主企业对第三方物流服务期望的一部分。除了拥有系统之外,第三方物流间的差分也取决于将数据分析植入在执行系统中的程度。

第三,第三方物流必须配备相应的人员和流程,以抓住其来自数据可得性的大量机会。货主企业已不再把第三方物流的核心功能看作“移动货物”,取而代之的是对其数据管理服务的需求增长。尽管第三方物流专注于移动货物可能会找到增加的规模经济性,但是会失去对来自更好管理数据的颠覆性转变的洞察。

大数据激发服务模式创新

为适应大数据时代第三方物流的角色转变,越来越多的物流企业积极应用大数据技术,促使供应链物流服务模式产生颠覆性创新,一些全新的服务模式正在兴起。

实时服务――实时服务可以对变化的状况做出灵活和高效的调整,并通过将实时信息整合进智能和交互分析框架以实现供应链的优化。实时服务提供以秒为周期的数据,这些数据能够被接收、分析并整合进随时随地的运作活动之中:

实时追踪服务:通过随时随地对发货的数据传输(追踪事件),提供有关位置、状况(比如温度、湿度)和完整性(比如带有灵活接入授权的电子铅封)的信息。

实时风险管理:在运输中的商品的状况或完整性发生变化时提供实时信息,可以使客户能够对供应链风险(比如产品召回、温度控制、电子铅封)立刻做出干预。

实时动态路径选择服务:这一服务可以追踪卡车的活动和位置,并有可能将路径选择解决方案从预先计划的循环取货改变为灵活的确定取货和送货位置。

实时库存服务:全渠道运作的基础,建立在库存可视化之上。这一服务将替代不同渠道库存的不相干性,借助管理软件实现对零售商运作的每个渠道的库存可视化。

实时追踪智能物流目标:为客户提供控制和运作全部物流系统,并实现与视频、3D扫描、RFID及传感器等各种技术相结合的复杂的解决方案。

实时服务使物流服务商通过更快地处理实时数据来提高效率、提升客户服务水平并产生增值服务,同时能够控制和减少资产占用和货物偷盗等损失,改进可视化和安全功能。另一方面,实时服务使客户能够随时掌握货物的位置和配送状态信息,从而使整个供应链更具透明度、灵活性,并能进行个性化解决方案(如灵活的“最后一公里”配送选择)的快速配置。

众物流一众物流(Crowd Logistics)是社交网络为物流提供商带来的新的商业机会,对物流服务的成本、灵活性和二氧化碳排放都有显著的影响。新的共享、物物交换和私人商品推销文化,导致本地、区域和全国层面消费者之间的交易活动增加,物流企业需要通过将灵活的、便捷的最初与最后一公里服务有效地融入到消费者日常生活之中来支持这些活动:

众包(crowdsourcing):目前,有大约70%的可用运输能力(轨道、公路、私人汽车)没有得到利用。让客户介入取货和送货流程,不仅可以显著降低运输成本,而且通过运输量的在途整合,可以大大减少碳排放。

众导航(crowdnavigation):员工使用的微博等提供实时信息的社交网络,能够对道路事故、交通阻塞和其他显著事件,做出比传统的导航和车载系统更快的反应。

众挖掘(Crowdmining):指通过社交网络对有关公司、品牌和产品的评论进行常规检测,同时利用微博来更新特别服务、折扣、季节性优惠等,并对消费者投诉和反馈做出实时响应,以及检查客户在微博上反映的事件并实时做出响应等。

众物流可以使物流服务商加强网络、提高能力利用率以及降低运输成本,也给提供众物流解决方案的企业带来新的商业机会,同时可以帮助客户降低运输成本,获得灵活的配送服务选择,并可以更方便地进行物物交换。当然,需要考虑到客户介入取货和配送流程的法律和服务一致性制约。

超级网络物流一超级网络物流(SupergridLogistics)将带动新一代物流公司的形成,主要专注于协同连接生产企业和物流提供商的全球供应链网络。基于模块化的、灵活的、可配置的物流服务,超级网络物流将面向服务的物流(service-orientedLogistics)概念引入新的商业模式,对整个物流市场产生影响:

驱动新的市场细分:物流市场将细分出新的行当,如服务专家、用户、配置商、复杂物流解决方案的协同商以及服务商城(Mall)业主等。全球性物流商将主要专注于跨境整合、额外付费服务、以及协同区域与本地服务提供商(竞合者),以形成全球超级网络。物流商城将提高市场透明度,使小型本地公司可以进入全球市场。

带来威本高效的额外付费服务:一些复杂性日益提高、开发成本不断加大的服务,如风险管理与安全、报关与一致性等,只能由少量的专家开发。额外付费的电子服务,如电子账单支付、电子一致性、电子报关等,将变成新的市场差分要素。

增加企业价值:物流服务不仅出售给客户,而且出售给服务伙伴甚至竞争对手。合作也将影响基础设施开发、支撑能力和资源利用(如共享车队),以确保运行通畅、成本降低、能源节省和更具可持续性。合作也会通过支持基础设施的投入(铁路、桥梁和枢纽),推动经济的增长。

超级网络物流联盟的实现,需要借助大数据技术对不同内部与外部来源的全球的地理位置、日常事务与主数据进行快速分析,以支持实时业务流程与事件管理。

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