專訪丨北郵物流教授翁迅：數字化升級後才能實現智慧供應鏈
供應鏈的井噴式發展讓近幾年的企業供應鏈變革勢在必行，數字化升級、智慧供應鏈等新概念新思想層出不窮，無論是傳統企業還是新興企業，都在進行供應鏈方面的重構與變革，供應鏈似乎給各行各業安上了新的“標籤”並帶來了翻天覆地的變化。
但是傳統供應鏈向智慧供應鏈變革的道路上，涉及到了供應鏈鏈條上各個企業之間的合作、物聯網+大資料+AI等技術基礎上的智慧物流的應用等環節，不可否認的是，智慧供應鏈在發展道路上需要這樣的“墊腳石”。尤其是近年來國家政策的不斷支援。
基於此，該如何解讀政策對我國物流行業的發展？又該如何正確認知物聯網、AI等這些技術在物流行業中的應用？以及智慧供應鏈的發展現狀、發展前景等一系列問題，億歐物流特此專訪了北京郵電大學物流工程系主任翁迅教授。
談物流業與製造業：深度建立在生產環節促進聯動式發展
今年3月初的兩會，關於物流行業的“兩會聲音”多之又多。大力發展生產性服務業，提高物流體系建設為製造企業降本增效；轉變道路運輸行業的監管模式實現物流高效執行；將智慧物流納入新型智慧城市發展建設之中，規範最後一公里物流配送；深化增值稅改革，將交通運輸業、建築業等行業現行10%稅率將至9%等等，一系列不止是關於物流行業，還涉及到各行各業的“聲音”和政策不可列舉。
同月，國家發改委等24個部門聯合釋出了關於《推動物流高質量發展促進形成強大國內市場的意見》，意見指出，選擇部分基礎條件成熟的承載城市，啟動第一批15個左右國家物流樞紐佈局建設，培育形成一批資源整合能力強、運營模式先進的樞紐運營企業。
可見，在政策的引導上我國物流行業未來發展空間巨大，併為其提供了良好的發展環境和新的發展方向。針對如何解讀推動物流行業高質量發展， 翁迅對億歐物流表示，實際上物流行業的高質量發展更關鍵的應該是結合國內現在一些核心需求。
首先，在消費端，結合企業與消費者的需求，規模效益產生所帶來的低成本。例如，消費者所需的農產品在做全程冷鏈運輸以期減少損耗，提升農產品品質。而這其中需要高品質物流系統，但並不代表高成本投入。所以，當消費端所需物品達到規模效益後，中途運輸的成本、倉庫、物流裝置等並不會帶來高成本，反而在降低成本的同時提升了流通品質。
其次，在生產端，工業4.0、智慧製造的定製化生產核心不是對成本的增量，而是強調運用智慧化物流系統來支撐生產並滿足客戶需求。例如，對於汽車廠來說，汽車標配發展到現在的汽車選配，技改所花費的成本攤分到每一輛汽車上並不是很多，對消費者的個性化需求帶來實質性幫助的同時，高品質物流系統的支撐會有所增加。無論是國內智慧製造2025還是國外工業4.0，實際上核心就是強調運用智慧化的物流系統支撐生產，滿足消費需求。
所以，這樣的方式才是高質量發展的狀態。不管是企業還是消費者，不應該將精緻化、定製化價格與高質量劃等同號。
反過來看，現在我國製造業和物流業發展較快，但兩者聯動相對滯後。一方面，製造業“大而全”、“小而全”運作模式，內部資源缺乏有效整合，物流外包有顧慮；另一方面，物流企業總體上“小、散、差、弱”等現狀嚴重，一體化服務能力還不強。就如何推動物流業與製造業的聯動式發展，翁迅認為，需要具備以下兩點：
首先，只有提升了資訊化水平，才能夠具有聯動式發展的基礎。就目前發展水平而言，國內物流業紙質單的運作範圍還比較廣泛、人工分揀操作大於自動化裝置操作、資訊化水平較低等現狀滯後於製造業的發展水平，不具備聯動的條件。
其次，物流業與製造業的聯動式發展是需要物流能夠深入介入到製造的生產環節，物流進入生產端將原材料準確送到生產線旁邊，將半成品在整個產線過程中的流轉實現聯動，這才是互聯互動式發展。不過介入到生產端這條道路還很長，除了資訊系統的相互對接之外，還需要物流的準確性、及時性和高效性的保障，否則物流不足以支撐製造業的生產。
談物流科技：單純談科技的背後還需深度挖掘
物聯網、大資料、人工智慧、雲端計算等技術的加碼使得物流行業進一步降本增效，我國物流行業逐漸走上了高質量發展道路。以往物流企業資訊化程度低、標準化不規範、產品能力不足等問題逐漸得到改善，物流行業的規範化、標準化等成為大勢所趨。利用技術高效的將優質資源整合起來，構建一個覆蓋範圍更加廣泛和健全的物流網路。
大資料、AI、雲端計算等技術在智慧物流中扮演著各自重要的角色，發揮著各自的價值。大資料的應用涉及到運輸、倉儲、搬運裝卸、包裝及流通加工等物流環節的資料、資訊外， 翁迅對億歐物流說道，資料探勘是非常重要的。大資料一定要跟資料探勘相結合才能發揮更大的價值。否則，就只是一堆無用的資料。
例如，大資料在物流供給與需求匹配方面的應用，根據消費者經常購買的東西、在相似物品上停留的時間、反覆瀏覽的網頁等習慣，分析使用者畫像，並大概率預測消費者的需求和綜合性判斷消費者的所需；在物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、儲存資源等。大資料基於分析和預測，提前預知了消費者的需求，合理利用空閒時間將消費者所需要暫時還沒有購買的東西提前推送到前置倉中，提升車輛的裝載率和物流裝置的利用率，對已配置和將要配置資源進行優化，併合理利用。
AI智慧的應用其實在生活中被我們理解的狹義了，實際上人工智慧是模擬人的思維進行思考，語音識別的音箱、面部識別的拍照等運用了AI技術，包括無人駕駛、倉庫裡裝置的智慧化排程等等也是AI技術運用之一。例如，高德、百度地圖等在AI中的應用，主要基於使用者平常的行為習慣對使用者出行進行最優路徑的規劃，同時根據不同使用者的行為習慣規劃出不同路線的行徑對道路分流，緩解交通擁堵。
AI卻又跟大資料是完全不同的東西，大資料預測的是群體習慣，AI更加精準到模擬個人的思維。這些物流技術的應用不僅僅是表面上單純的科技而已，而是需要背後大量的深挖和分析才能夠實現智慧化物流技術的發展和應用。
談智慧供應鏈：數字化升級後才能實現變革
傳統供應鏈向智慧供應鏈變革，首先需要實現數字化，智慧化是建立在數字化的基礎之上加入了大資料、人工智慧等技術。否則，傳統的變革方式註定無法進行智慧化升級。當然，現如今已經有一些企業開始嘗試進行智慧化供應鏈變革，不過一家企業獨自變革是沒有意義的，無法與上下游對接實現資訊暢通，所以需要將上下游整個鏈條打通，才能實現真正的智慧供應鏈。
不過，智慧供應鏈真正發展起來之後會對物流行業帶來極大的影響。翁迅認為，首先，總體而言物流成本會大幅降低。以往倉庫的庫存因為資訊不暢通或者上游供應商誠信問題，上游與末端之間的貨物資訊不平衡，出現斷鏈的情況。
未來，智慧供應鏈的應用可以實時知道庫存的狀況，對倉庫實現視覺化、可感知、可調控。再加上現在5G技術的興起和開始應用，也為智慧供應鏈發展帶來了改觀。以往物聯網最大的問題是不能夠即時上傳資料，承載不了巨量的資料。而5G能夠在物聯網的基礎上感測效應實現迅速反應，改進傳輸速度。
其次，智慧供應鏈提高了效率。為企業或者客戶實現了定製化服務的同時，對其進行深度的智慧化支撐和服務。總體而言，智慧供應鏈不止是為物流行業，也為其他的電商、3C、家電、汽車製造業等行業實現了更大程度的降本增效。
不過，在對智慧供應鏈充滿美好憧憬的同時，也要認識到智慧供應鏈發展過程中所存在的不足。翁迅認為， 第一，智慧供應鏈的發展過程中，高階人才的儲備還不足。 人才不足是制約物流行業發展的最大的痛點之一，不管是大資料的挖掘還是人工智慧的應用，或是基於物聯網的自動化裝置操作等，都需要人才儲備更多的知識結構； 第二，企業對於國家政策的理解不精準。 國家的出發點與企業的出發點是不一樣的，國家出於整個大環境、社會公益性發展來考慮，企業出於利益性為盈利著想，兩者之間的不平衡會造成整個行業的不確定。企業對於政策的解讀不明確，也會導致發展方向的不確定。
近幾年，在大資料、雲端計算、IoT等新興技術的催促下，傳統供應鏈已無法滿足企業發展需求，企業變革、創新升級勢在必行。智慧化、數字化、視覺化的供應鏈成為行業發展主賽道！且據MHI和德勤共同釋出的報告顯示，80%的企業認為，數字化供應鏈未來5年將佔據統治地位，16%的企業認為數字化供應鏈已經佔據統治地位。
在新形勢下，整個行業、企業如何抓住智慧供應鏈新機遇？又如何利用智慧供應鏈實現內部產業變革與升級，創造出新的競爭優勢？在億歐2019全球新經濟年會·智慧供應鏈峰會專場，特邀請供應鏈、資本及零售、鞋服、醫藥、製造等企業從【全球經濟】視角出發，思想碰撞，共謀企業供應鏈發展之道！
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