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哪些因素在驱动智慧物流发展?

2018-08-22  来源:长沙铁航       在线预约 | 咨询老师    进入招生就业问答区

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哪些因素在驱动智慧物流发展?

1.国家大力推进互联网+物流业

自2015年以来,国家各级政府机构出台了鼓励物流行业向智能化、智慧化发展的政策,并积极鼓励企业进行物流模式的创新,主要方向包括:

大力推进“互联网+”物流发展。发挥互联网平台实时、高效、精准的优势,对线下运输车辆、仓储等资源进行合理调配、整合利用,提高物流资源使用效率,实现运输工具和货物的实时跟踪和在线化、可视化管理。如国务院办公厅《关于深入实施“互联网+流通”行动计划的意见》中提出,鼓励发展分享经济新模式,激发市场主体创业创新活力,鼓励包容企业利用互联网平台优化社会闲置资源配置,扩大社会灵活就业。



鼓励物流模式创新。重点发展多式联运、共同配送、无车承运人等高效现代化物流模式。商务部《2015年流通业发展工作要点》中提出,深入推进城市共同配送试点,总结推广试点地区经验,完善城市物流配送服务体系,促进物流园区分拨中心、公共配送中心、末端配送点三级配送网络合理布局,培育一批具有整合资源功能的城市配送综合信息服务平台,推广共同配送、集中配送、网订店取、自助提货柜等新型配送模式。

加强物流信息化和数据化建设。国务院办公厅《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》中提出,鼓励运用互联网技术大力推进物流标准化,推进信息共享和互联互通;大力发展智慧物流,运用北斗导航、大数据、物联网等技术,构建智能化物流通道网络,建设智能化仓储体系、配送系统。

2.新商业模式涌现,对智慧物流提出要求

近10年来,电子商务、新零售、C2M等各种新型商业模式快速发展,同时消费者需求也从单一化、标准化向差异化、个性化转变,这些变化对物流服务提出了更高的要求。

电商快速发展。电商带动快递业从07年开始连续9年保持50%左右高速增长,2016年业务量突破300亿件大关,达313.5亿件。行业爆发式增长的业务量对物流行业更高的包裹处理效率以及更低的配送成本提出了要求。

跨境电商快速发展。预计到2020年将保持年均增长20%,2020跨境电商贸易进出口占整体对外贸易的比例将由19.5%上升37.6%。

新零售兴起。企业以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。这一模式下,企业将产生如利用消费者数据合理优化库存布局,实现零库存,利用高效网络妥善解决可能产生的逆向物流等诸多智慧物流需求。

C2M兴起。由用户需求驱动生产制造,去除所有中间流通加价环节,连接设计师、制造商,为用户提供顶级品质,平民价格,个性且专属的商品。这一模式下,消费者诉求将直达制造商,个性化定制成为潮流,对物流的及时响应、定制化匹配能力提出了更高的要求。



3.物流运作模式革新,推动智慧物流需求提升

互联网时代下,物流行业与互联网结合,改变了物流行业原有的市场环境与业务流程,推动出现了一批新的物流模式和业态如车货匹配、众包运力等。基础运输条件的完善以及信息化的进一步提升激发了多式联运模式的快速发展。新的运输运作模式正在形成,与之相适应的智慧物流快速增长。

车货匹配。可分为两类:同城货运匹配、城际货运匹配。货主发布运输需求,平台根据货物属性、距离等智能匹配平台注册运力,并提供SOP等各类增值服务。对物流的数据处理、车辆状态与货物的精确匹配度能力要求极高。

运力众包。主要服务于同城配市场,兴起于O2O时代,由平台整合各类闲散个人资源,为客户提供即时的同城配送服务。平台的智慧物流挑战包括如何管理运力资源,如何通过距离、配送价格、周边配送员数量等数据分析进行精确订单分配,以期望为消费者提供最优质的客户体验。

多式联运:包括海铁、公铁、铁公机等多类型多式联运方式,多式联运作为一种集约高效的现代化运输组织模式,在“一带一路”国家战略的布局实施过程中,迎来了加速发展的重要机遇。由于运输过程中涉及多种运输工具,为实现全程可追溯和系统之间的贯通,信息化的运作十分重要。同时新型技术如无线射频、物联网等的应用大大提高了多式联运换装转运的自动化作业水平。

4.大数据,无人技术等智慧物流相关技术日趋成熟

无人机、机器人与自动化、大数据等已相对成熟,即将商用;可穿戴设备、3D打印、无人卡车、人工智能等技术在未来10年左右逐步成熟,将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各物流环节。

仓内技术:主要是机器人技术,包括AGV(自动导引运输车)、无人叉车、货

架穿梭车、分拣机器人等,主要用于仓内搬运、上架、分拣操作,可有效提升仓内的操作效率,降低物本。

最后一公里配送:无人机技术,包括干线无人机与配送无人机两类,其中配送无人机研发已较为成熟,主要应用于末端最后一公里配送。

智慧数据底盘:大数据分析技术,通过对商流、物流等数据进行收集、分析,主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面。

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