大数据时代物流业：云采纳为何至关重要

Dresner Advisory Services调查显示：超50%公司使用大数据分析。细看采用率行业差异显著：金融服务和电信领跑，随之教育和医疗。但前五名无物流业身影。

提到大数据，物流鲜少是首个联想行业。讽刺的是，它最可能从采用中获益最大。

最后一公里难题

包裹抵达买家的最后一公里是物流企业最痛苦、最昂贵环节，占总运费超半数。交通拥堵、停车难、恶劣天气、不可抗力、甚至无电梯公寓等琐碎挑战，皆推高成本、损害客户体验。

障碍曾无法预测。但借助配送车辆GPS、智能手机、传感器、扫描仪、物联网（IoT），发货人现可监控全程。甚至可主动干预——如告知司机街道拥堵或不可达。

长期来看，物流公司将发现模式和反复挑战，并想出切实克服办法。如燃油成本8月趋涨，大数据分析可预测并确保7月车辆加满油。UPS的ORION算法是最先进案例，日收集分析超10亿数据点：包裹重量、形状、尺寸。交叉历史交付信息估算运力、包裹量、客户需求。这种科学数据驱动法，UPS声称仅通过减少每司机每天1英里里程，年节省5000万美元。

“目前不同行业同时解决最后一公里问题，”Transmetrics CEO Asparuh Koev说。“我看不出为何不能实时追踪修水管水管工位置。”

但DHL Global账单工作流负责人Pete Bandtock认为非黑白分明。“最后一公里问题非物流普遍问题，”他说。“想想海运货物。常由收货人在港口提货，或用多个巨型集装箱送至收货人地点。故无最后一公里问题。”

“问题在B2C领域更尖锐，”Bandtock续称，“我看到该领域技术显著投资，无论路由算法还是客户消息和可视化。”

Sciant大数据、运输物流高级副总裁Angel Mitev持不同观点。“虽同意最大影响在B2C物流，”他说，“但随自动驾驶卡车货车到来，B2B也将受影响。众包、无人机配送、实时路由优化是技术存在且已测试领域。毫无疑问，最后一公里将是极近未来重大创新领域。”

众包与机器人

优化最后一公里配送，众包模型证明极有用。外卖送餐常由本地快递员完成。Uber Freight等项目推动物流新方向。Amazon Flex让本地人管理最后一公里，时薪达25美元，给客户更大透明度和更快配送。这种颠覆性方法用随机移动的本地司机替代专业承运商，可革命化当前最后一公里模式。

Bandtock持相反观点。“虽众包服务增长在消费端明显，”他说，“但我不见其在B2B物流特别相关，因自行车或汽车载货有限。”他对Uber Freight同样怀疑：“不信他们会大举进军重货领域，因无足迹也无资本。”

Koev指出路面拥堵剧烈影响配送质量。“交通恶化，”他说。“更多人住大城市，密度增加。众包不会神奇解决——需基建层面修复。”

现有基建下真无出路？Koev说：“想地铁。它是大城市最用交通方式。现有地铁设计载客，但也可运包裹。只需运作方式不同。”

物流另一大趋势是非人类工作者。Prime Air交付系统设计用无人机30分钟内送达。亚马逊仓库中约10万机器人替代传送带和人工操作机器。Kiva Systems（这些机器人背后公司）2012年被亚马逊以7.75亿美元收购，当时其第二大收购。

仓库自动化收益超越裁员。机器人带来更准确洞察，改进包裹装载交付。自动驾驶车辆有望将物流推向新高度。已在仓库、场站等受控环境用，即将现身高速公路、城市街道等共享公共空间，DHL创新趋势研究副总裁Markus Kückelhaus称。

Bandtock怀疑物流业可预见未来难全自动化。“大宗商品部分可通过大数据机器人组合大幅自动化，”他说。“但复杂供应链图景更模糊。

“想葡萄酒烈酒业务，”他继续。“超市连锁为可预见事件（世界杯、温网、皇家婚礼）提前大量订购特定饮品。部分事件通知期短于商品生产周期。利基物流商需跨越供应链，确保三年前开始生产的香槟，在婚礼宣布三个月后、婚礼前四周上架。此例中物流商增值在关系，非数据。”

Koev同样怀疑。“无人任何事不可能，句号，”他说。“即使人不送包裹，也得维护系统。这是市场问题，非技术问题。物流中我们在悖论里运作：试图用现有基建工作，尽管采用收益显而易见。运输高度商品化。大家做同一事，已持续多年。”

Mitev则预测近乎全自动化行业。“标准化物流服务可无人化，”他说。“AI连同数据驱动后端系统指挥自动驾驶车队和机器人，将执行大部分配送、装卸等琐碎任务。调度路由优化、仓库管理、货物设备定位、库存管理将愈发自动化。客户关系管理和定制物流服务将成新战场，公司将为差异化而战，人为因素仍关键。”

变革时刻

到达彼岸需重大行业转型。历史上物流公司非云技术大采纳者，而云技术是优化数字化最后一公里交付的关键。

“随自动驾驶最后一公里交付主流化，”Mitev说，“行业极可能见证事件数据收集显著改进。此场景下，自动化调度和码头管理成关键，因自动驾驶车辆需比人工驾驶更精准调度。云基础和IoT赋能的码头管理、事件管理平台将成行业必备。”

加速云系统采纳因此至关重要。数据妥善收集清洗实现更好事件预测和更低不确定性。遗留本地系统无法达成。标准化跨平台集成对创建无缝信息链至关重要，云基础、微服务、开放API系统采纳更易实现。IATA电子空运单是开放API例证，但Mitev称：“缺失的是提货单、货运单等文档标准。”需主要IT系统重大升级甚至完全替换。

“标准API很好，”Koev说，“但竞争市场，玩家通常不愿共享。见公司故意传递前删减部分数据。”

此外，技术仅在可扩展时有价值，小公司难做到。“所以我的两分钱押注在推动市场前行的成熟玩家，而非初创公司，”Koev说。

大数据将随连接设备自主生成TB级新信息而更大。访问处理该情报的能力将给物流公司实质竞争优势，但基础必须现在建立。竞赛将在挣扎数字化转型的现有巨头、和加入预数字化行业的新进入者间展开。

作者：Simone Puorto，Travel Singularity创始人，Sciant撰稿人。