阿里研究院院长高红冰:智慧物流的框架及其四大要点

来源:    分类: 物流   时间: 2017-05-25 09:08   阅读:2508次


5月22日,连接升级—2017全球智慧物流峰会在杭州召开,阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰出席,并发布《当货物觉醒——新零售环境下智慧物流》报告。


他认为,智慧物流的基本框架包括三层结构,主要有四大要点:数据基础设施共享与协同,社会化仓配+供应链转型,跨境多段协同供应链,物流机器人3.0。


阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰


智慧物流的基本框架


到底怎么理解智慧物流,每个人的理解不同。我们所定义的智慧物流,其基本框架包括三层结构,即数据感知层、决策分析层和应用层。



人货场底层必须获取所有的数据,要有人的数据、要有货的数据,要有整个场的数据。把数据连接起来打通,要有基本的算法模型,基本的基础协议和标准,用这种逻辑的基础设施构建中台。然后我们去推动应用方,比如:多式联运,车货协同、末端共享、仓储共享等等。这是一个提供大家讨论的初步框架。


智慧物流框架由四个要点构成,数据基础设施共享与协同,社会化仓配+供应链转型,跨境多段协同供应链,物流机器人3.0。下面我对这四大要点做详细说明。


数据基础设施共享 降低协同成本


第一,数据基础设施的共享,就是数据沉淀下来,然后归结起来不断被使用所产生的机制,以此降低各方的协同成本。


我们可以看到核心的快递企业和专线运输企业、或者快递提货人员,每一个环节都会在包裹流动当中沉淀数据。网点的数据、转运的数据、干线的数据、末端的数据、人员的数据,都应该归结沉淀起来,形成基本的数据库或者数据模型,在一种算法的驱动下,得到各个方面的共享,这是我们做智慧物流的一个基础设施,基础条件。

 



举个例子来讲,怎么获得这样一些数据,比方说菜鸟现在推动的电子面单,这个面单在电商物流的使用当中已经达到80%。那么在菜鸟使用前,我们基本上是用肉眼识别的,坦率的讲它不沉淀数据,或者沉淀的是分立数据。


随着面单的使用,发货点到收货人,整个全链路打通,数据全部被记录下来,所以可以跟踪到所有的包裹或者物流的全部的状况,而这个数据又可以返回给每一个环节的使用者。这个时候的数据分享就变成价值的创造。


所以,一方面包裹面单的印刷或者生产可以降低成本,另外一方面关键是沉淀的数据经过菜鸟的技术,可以形成数据产品,帮到物流企业,帮到生产企业、商家甚至消费者,可以快速的去响应他们的需求。


这一年下来,电子面单节省纸张的费用超过了12亿元人民币,这只是一个面单的纸质成本的价值,其实数据层的价值远远超过这个数字


社会化仓配+供应链转型:从经验备货到数据备货


第二,社会化的仓配+供应链是智慧物流很重要的方面。


可以看工业时代,基本上靠经验备货,凭脑子的想法,甚至凭一个小本子记录的数据,然后判断在不同的区域,在不同的点上配多少货,完全靠经验配货的,经常出现在百货公司之间来回调货,调货带来了巨大的库存和路途成本,因为消费者的需求跟商品的属性,例如在功能、款式、颜色等各个方面是会出现错配的。

 



这样的场景下,信息传导机制是通过生产商把信息给经销商,经销商给零售商,零售商给消费者,信息的传导跟物流的传导是一致的,信息的不对称导致了物流额外的高昂成本和效率的问题。


随着电商的到来,传导机制发生变化,信息可以用网络的方式重新分享跟传递。物流的链路可以用另外一条链路,不用跟生产商、经销商、销售商和最终的消费者这个链路同步流动了,这个时候信息流跟商品流的分离导致了一个新的物流场景,我们讲的即时发货效益,出现了单点发全国,碎片化物流的场景。这就是所谓的电商时代。


随着新零售的出现,我们会发现现在可以做到的,或者将来可以实现得更好的就是数据备货。基于一个区域或者某个品类,从某个受众群体的消费经验、行为、内心的需求去进行消费意愿挖掘,可以沉淀出大量的数据和模型,以此为备货的依据。


数据的备货可以帮助线下和线上形成很好的融合,可以去实现更好的社会化的仓配,也可以去做数据化的供应链,甚至线下的实体店作为快递物流的支点发货,可以在线下实体店做物流的共享仓库等等,那这种情况下,实际就是概念的变化,百货公司不光是百货公司的物理形态,它也是一个物流末端,变到手机端,变到每个快递员手中,新零售时代的备货,基于数据的备货会变成主要的趋势和方向。


可以看一下菜鸟的社会化仓配网络怎样缩短货物和人的物理距离。


在建立了八个骨干分仓节点,在与300多个第三方物流合作伙伴的共同协作下,现在已经现实当日达、次日达覆盖超过一千多个区县,这张网络不断扩展,更多的合作伙伴加入进来,这些数据的链接,就会使得数据备货变得更加有效。


我们刚才讲到,电商的包裹大部分单点发全国超过一千公里的半径进行辐射的,随着仓配点的不断分布,可以实现在未来500公里或者200公里的半径内,做仓配的辐射,甚至做到一百公里以内的仓配辐射,如果可以用这种方式备货,无论对消费者的响应,还是对整个物流成本的降低都会带来非常大的改善。社会化的仓配系统要求一个企业内部的仓配系统,特别是企业的仓开放共享供全社会使用,用共享经济的方式降低交易成本,提高经济效率。


如果数据的链接、需求的链接,把商家和消费者的需求对接起来,能更有效的调配资源,就可以实现共享模式的仓配系统。


跨境多段协同供应链


第三,跨境多段协同供应链,在原有的环境下,跨境电子商务主要靠邮政系统做全球的包裹的递送,用专业的快递公司做补充,用物流企业来进行一些布局。但是,我们发现很少有物流企业能够在全球物流链条中做到全覆盖,它吃不下所有的链条,所以它一定要进行协作。

 



最好的解决办法是,通过建立全球的智能配送平台,用数据驱动、多段整合供应链来完成。例如用物流公司、快递公司的网络,来跟今天的邮政系统无缝对接,综合各方优势,稳定各方预期,协同节点之间的规划与作业,在近期或者未来的三到五年内,形成一整套物流服务体系。


用这样的方式来完成跨境电商包裹的递送,由于数据的协同,这种递送方式可以很好的降低交易成本,因为之前不同的物流企业之间的商品的交付,实际上存在很高的交易成本的,这也是跨境物流和中国物流市场的共同痛点。

 



举个例子来看,这是数据化解决对俄出口跨境物流的案例。菜鸟进入之前,俄前20大城市15天内签收包裹不足1%,当时有17万票包裹进到俄罗斯,俄罗斯邮政爆仓了,物流包裹雪片一般涌到俄罗斯,俄罗斯邮政系统崩溃了,这个事情引发了俄罗斯邮政的部长被普京免职。


后来菜鸟介入以后,降低了供应链的信息不对称,用菜鸟的系统跟俄罗斯邮政局进行了数据对接,贴上条形码,加上国内预分拣时对物流数据也进行了对接,同时把电商的前台数据跟后台系统对接,采取了这些措施以后,在俄罗斯20个大城市15天内签收的包裹最高占到9成。


大家看到,当用数据来做连接和改进的时候,效率得到了非常大的改进和改善,这是真实的案例。


物流机器人3.0:从机械自动化到互动自动化


第四,物流机器人3.0,物流机器人未来成长的方向是什么?


简单的物流自动化机械工具,完成单一重复的动作,那是1.0的,拥有算法控制,能规划工作路径和方式,进行单方面复杂作业的仓储分拣机器人,是第二代机器人。


现在开始试点的,像菜鸟小G一样的进行末端配送的自动化,这需要机器人的根据复杂条件完成一系列复杂的动作,需要和周围的真实环境互动,这是物流机器人3.0。



未来我们会看到,无人驾驶系统会把商品递送到任何一个地方。比如驾驶特斯拉,这台车最重要的价值是,当人开着它的时候,就为特斯拉创造了重大的价值,因为我们开这个车所有的行为和习惯,在路上跑出的所有数据都为它的后台所用。现在有七万多台的特斯拉的车在跑,其实是七万多的数据点采集。采集的数据不光为有人驾驶的汽车,也为无人驾驶汽车提供路径规划。


未来有很多的无人驾驶系统,不需要人开,把商品货物递送到你需要的地方,用手机召唤过来,就可以委托给它按照它自己的能量或者时间和路径进行递送。将来,可能在路上跑的很多无人运输车辆,帮我们实现商品在全世界范围内的递送。


智慧物流是全社会的事,是普世的,共享的,所以一定是利他的,赋能的。是供应链整合的,多主体共存的。技术上来说,是大数据驱动的,也是自动化3.0的,这些是智慧物流的共同特征。


(注:本文根据高红冰在2017全球智慧物流峰会的演讲整理。)

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