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運輸行業還有近8成企業還未實現高水平數字化

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運輸行業還有近8成企業還未實現高水平數字化

發布日期:2017-03-07 作者: 點擊:

[ 導讀 ] 作為一家商業運輸企業帶頭人,你可以選擇在既有產品、績效評估標準的基礎上為托運人提供廉價可靠的服務,也可以選擇大膽創新不讓業務停留在一成不變的狀態。隨著商業運輸業技術潮的到來,在二者之間做出選擇,已經迫在眉睫。

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  近期,國際咨詢公司普華永道的Andrew Schmahl、Andrew Tipping和Jeffery Elliott對商業運輸業的一些發展趨勢進行了研究,得出了一些重要結論,以下為報告全文。


  一、概述


  如果您是一家商業運輸企業帶頭人,您將可能帶領企業走向兩個截然不同的未來。作為承運商A的管理者,您引導企業在當前道路上繼續前行,即在已有產品、績效評估標準的基礎上為托運人提供廉價可靠的服務。作為承運商B的管理者,您選擇大膽創新,不讓業務停留在一成不變的狀態。通過采納先進的車輛相關IT系統、自動車隊管理、云數據分析、機器人科學、定位檢測以及自動駕駛技術,您可以機動靈活地更改策略,根據客戶不斷變換的需求調整業務重心,從而聚焦利潤最高的服務。


  二者的結果不言而喻:承運商A的利潤會不斷收縮,在商品化面前垂死掙扎,甚至極有可能最終被更具技術競爭力的對手淘汰。承運商B將成為托運者的戰略合作伙伴,市場份額不斷擴大,服務質量與范圍不斷提升。


  在二者之間作出選擇,或許曾經還不那么急迫,如今卻已是迫在眉睫。2016年,商業運輸行業爆發了一波全新技術潮,但很多企業仍然以抵觸的姿態加以應對。信息系統對承運商運營及物流的顛覆由來已久,也迫使無錫到上海物流專線企業開發成熟的數據網絡,以便對客戶的運輸需求作出快速響應,對運輸進行更透明的追蹤,并提供更快更明確的交貨時間表,但很多信息技術卻直到現在才被大量以全新商業模式為基礎的新行業競爭者所用。


  二、風云變幻的格局


  2016年重大發展:


  1、亞馬遜公司宣布了一個全新的項目,名為Prime Air,即在客戶下單后30分鐘內通過無人機將包裹交付給客戶。Prime Air于2016年12月初順利完成首次運輸,包裹在預定時間內成功遞送到英國。


  2、 Uber的自動運輸部門Otto于2016年10月完成了首航,一輛自動駕駛車將50,000罐啤酒從柯林斯堡經科羅拉多高速運到了科泉市。


  3、總部位于美國亞利桑那州的初創企業Local Motors將IBM的Watson汽車物聯網嵌入通過3D打印制成的無人駕駛班車。名為Olli的大巴,在華盛頓特區的商業區大街上首次搭載乘客。Local Motors計劃根據該設計生產商用貨運車輛。


  4、硅谷初創公司Skuchain已利用區塊鏈開發了一款運輸供應鏈應用程序。以比特幣為依托的區塊鏈概念主要是創建一系列可核實且可審查的交易信息包,故在金融服務中備受推崇,是保障直接B2B活動安全最具潛力的平臺。一旦在商業運輸領域得到利用,該技術可推動承運商與托運人以更為順暢且透明的方式進行溝通與交流,并極有可能跳過分銷商與其他中間商,從而為客戶降低成本。


  Skuchain的服務與類似產品可降低消費者對小規模、淺資歷承運商的疑慮,放心雇傭他們完成其部分運輸工作。其原因在于,在按步驟對運輸物進行全程保護及追蹤方面,內置于區塊鏈的安全功能可以讓市場新進者與大型企業看上去沒有任何差異。但現有承運商也有可能會大力運用區塊鏈來降低交易復雜性,并提升自身品牌在用戶中的知名度。


  5、Convoy是一家剛成立一年的企業,其軟件將到達某地的貨物與該地可用牽引式掛車(由地方小型供應商提供)相匹配,從而讓調度效率達到最高,并將運輸停頓時間縮到最短。該公司與Unilever達成協議,為后者處理北美大部分物流工作。此次協議引起廣泛關注。


  這種所謂的共享經濟模式,不止在出租車領域進行得如火如荼,在全球范圍也逐漸成為一種廣受歡迎的商業運輸方式。香港的Uber CARGO、美國的Dolly以及挪威的Nimber在此領域也引發了轟動。此外,共享經濟還為其他物流領域開啟了無限的可能。例如,總部在西雅圖的Flexe通過將某處可用空間與快速倉儲設施請求相匹配,提供按需倉儲服務。Flexe的自我定位是“倉儲界的Airbnb”。


  ?而運輸業即將迎來更猛烈的顛覆,即自由浮動合約服務(電子市場的運輸業版本)的興起?!斑\營商”將成為協調所有運輸路徑的云平臺,通過挑選適當承運商、樞紐、補給站及倉庫,實現最高的容量使用率。在這樣的背景下,一名貨車車主可與擁有成百上千車輛的公司共同角力,一較高下。


  三、時不我待


  面對市場新進者的猛烈沖擊以及當前的顛覆局面,商業運輸企業(尤其是存續已久的大型企業)已經無法在競爭中按兵不動以求明哲保身。根據普華永道最近展開的一項調研,運輸行業還有近8成企業還未實現高水平數字化,這一數字表明許多承運商仍然遲遲不愿大力倡導全新技術與商業模式。這些企業的共同觀點是,他們無需投資新系統,原因在于傳統對手也并沒有這樣做。他們的另一個理由是客戶并未要求承運商擁有太先進的技術。


  經分析,我們得出了兩種完全不同的結論:


  1. 競爭對手。隨著行業的變遷,傳統對手已經不再是唯一的競爭對手,甚至也有可能不再是最具威脅的競爭對手。事實上,如今要及時辨認出自己的競爭對手,難度正在上升。原因在于他們可能隨時從其他行業涌入,且其目標僅僅是商業運輸價值鏈的部分環節。


  2. 客戶。某些承運商與其客戶之間的技術差距已經很大,甚至還在繼續擴大。僅僅依靠承運商在很短的時間內將產品運輸到世界各地或及時從供應商處運輸物料的企業,對于承運商的技術能力也越來越有清淅的認識,且希望承運商能提供更透明的物流信息及更先進的軟件工具,以便對運輸進行監控。


  商業運輸企業對于采納先進技術抱遲疑態度的內部原因有許多,包括缺乏數字化文化、隱私問題、成本等。而人們對哪些硬件及軟件的突破性發展將對企業的盈利與組織整體績效產生最深刻的影響的普遍疑慮,也是障礙之一。以下是若干目前已經出現或即將面世的技術,這些技術既耐人尋味,也很有可能在未來產生深刻影響:


  1、自動駕駛卡車。這種卡車的自動駕駛程度并不是很高。盡管該卡車自動駕駛技術目前已經面世,但仍然需要克服幾點障礙,如完善自動駕駛軟件,以便在擁堵的城市里自動駕駛,而非將自動駕駛區域局限在寬敞開闊的高速公路。車輛監管機構仍然在制定自動駕駛許可證相關規定及安全要求。在這期間,商業運輸企業應著手改進卡車車隊,在車上安裝可向人類“學習”駕駛的自動導航設備。通過使用多種傳感器,人工智能汽車可評估道路狀況,并觀察人類操作員如何響應道路上的各種“異常情況”。此過程中,即將實現自動駕駛的卡車會收集與人類駕駛員本能傾向相關的匹配數據,例如即便導航建議左邊是最快捷的路徑,它也會因其擁堵而不左轉。此外,在通過云端相互溝通時,這些車輛可分享他們所學習的內容,并積累相較于實驗室所編程的知識而言更為復雜的駕駛知識。最終,一旦軟件與硬件發展到這一水平,卡車將比人類駕駛員更優秀。


  2、實時物流。很快,卡車與整個供應鏈上的物流數據就能得到整合。通過先進的遠程信息處理技術,運輸企業將在云分析基礎上追蹤并監督卡車位置、駕駛員健康及疲勞程度、貨物溫度與氣壓等因素。遠程信息處理技術也有助于自動的貨運匹配。貨運拖車依靠傳感器確定可用空間與重量、路線以及預計到達時間,并將此類信息傳輸給相關軟件,由該軟件生成最高效經濟的運載方案。


  3、機器人技術。UPS、DHL以及FedEx已經開始就機器人對不規則包裹的裝載及卸載展開實驗。具備陀螺儀與映射技術的先進機器人技術很快將能夠識別具體貨物尺寸與描述,并將其搬運到適當位置,以待運輸或打包。近來閃亮登場的機器人卡車卸載機就是一個很好的例子,不管在有無實體障礙的情況下,該卸載機能夠移動盒子、集裝箱,甚至能將其送入或拽出各種尺寸及形狀的半拖車及海洋貨物集裝箱。該技術可大幅降低勞動成本,同時加快運輸過程,縮短交付時間。


  4、預測網絡。截至目前,商業運輸企業幾乎都只是單純的戰略服務供應商。他們運輸箱子,但并不關心貨物是什么,唯一關心的就是在哪里取包裹,要運輸到什么地方。這一點應當有所改變。商業運輸企業如今有一個絕佳的機會,即挖掘自身的數據,并最終向其他企業出售這種信息,從而拓展收入來源。就拿客戶消費習慣舉例,一家承運商能夠了解到一個家庭在三個月內從四個不同渠道購買了衣物,還能收集其他信息,如在某郵政編碼區,10%的家庭每個月都購置衣物,而隔壁郵政編碼區每個月都購置衣物的家庭占20%。承運商應仔細收集該類信息,并以保護托運人與消費者隱私的方式將這些信息報告給有信息需求的企業。在不泄露來源的情況下,承運商可與地方或全球零售商及電子商務供應商共享這些信息,以便后者通過這些基本信息調整其庫存、銷售及促銷策略。


  類似的預測網絡可用于提升承運商本身的內部運營。要提升自身運營效率,承運商可使用基于歷史活動的分析技術更有效地部署車隊,提升能力并平衡整個物流鏈上的負載,優化路線,并預測交通狀況及事故。通過預測分析技術,可對客戶運輸習慣有更準確的認識。將這些信息與新一代遠程信息處理技術相結合,可確保承運商最大程度實現準時交付,即使在高峰期或駕駛狀況堪憂的情況下也不耽誤交付。


  四、解決之道


  如今,商業運輸企業的面臨著大好時機,但許多承運商卻感覺無法逃脫承運商A的命運。最終,采納新技術與新技術支撐的創新商業模式,可將運輸企業領上轉型捷徑,讓其在顛覆之中找到出路。


本文網址:http://www.litcrazy.com/news/365.html

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