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发展智慧物流如何扬长避短
字号:T|T 2017年03月29日09:58     中国经济网
  • 跨境数据链路衔接不足、末端智能水平较低、数据基础设施建设不完善,成为智慧物流发展的3道难题。
跨境数据链路衔接不足、末端智能水平较低、数据基础设施建设不完善,成为智慧物流发展的3道难题。
未来一方面要加强国际合作、建立统一的数据通信网,并通过智能打包算法技术提高末端智能水平;另一方面还要打造先进的车货匹配系统,完善商贸流通的基础设施建设
去年是我国智慧物流发展具有标志性意义的一年,自国务院常务会议部署推进“互联网+”高效物流以来,以现代信息技术为标志的智慧物流已成为物流业供给侧结构性改革的先行军。3月27日,菜鸟网络与交通运输部科学研究院、阿里研究院共同公布了《中国智慧物流大数据发展报告》,同时建立了国内首个“智慧物流大数据发展指数”,让行业的数据化和智能化水平有了量化评价体系。
根据《报告》和指数,2016年全年境内物流详情数据完备率指数为84.8,意味着物流静态数据化程度已达较高水平,2016年12月份行业数据化程度上升27%,境内物流数据化程度在过去两年内迅速提高,但是我国智慧物流目前存在跨境数据链路衔接不足、末端智能程度有待加强、数据基础设施建设不足的问题。
如何补齐这三大短板?菜鸟网络首席技术官王文彬认为,短板不仅能“各个击破”,而且是物流行业的机会。“首先,数据链路除了物理线路外,还必须有通信协议来控制这些数据的传输,下一步应当充分发挥我国物流监管部门的能动性,加强与国际电信组织等有关组织合作打通数据链路,建立统一的数据通信网;针对末端智能程度问题可以推进数据业务化,通过数据产品开发,将大数据应用到具体业务,如智能打包算法技术,合理安排箱型和提供合理摆放方案,研发仓内机器人(22.740, 0.18, 0.80%)并投入分拣作业,研发并推广智能全自动仓库,解决物流带来的资源浪费和环境污染问题。在数据基础设施建设方面,可以在全国部分县市的便民寄件、县域商品流通、智能路由与设备技术等领域展开试点,通过打造先进的车货匹配系统,建设县域内商贸流通的基础设施,利用数据系统将各地快递及物流公司运力组织起来,搭建一张更密、更深的配送网络。”王文彬分析说。
《报告》显示2016年跨境物流详情数据完备率呈波浪形上升趋势,但指数仅为13.5,原因是跨境涉及多方协同合作,数据获取难度较大。此外,物流云成为近年来智慧物流的发展重点之一,不仅可以大大降低企业信息化建设成本,同时可以解决数据化程度不高的问题,但据企业样本统计,2016年12月份我国快递业物流云普及率为25.4,数据基础设施处于起步阶段。
指数显示,2016年12月份末端协同率为9.4,快递末端网点的重复建设客观上造成了资源浪费、效率低下、过度竞争以及交通拥堵等问题。2016年1月份电子面单普及率为63,12月份增长至82,已达较高普及程度,快递企业使用后,中转环节错分率平均降低了40%,意味着每年节约纸张消耗费用约12亿元,提高了物流的绿色环保水平。“2016年推出的电子面单这一创新方式经证明效果很好,今年可进一步推广。”中国交通运输协会副会长王德荣表示,未来我国智慧物流的发展水平将由四个方面决定,一是协同创新和资源共享能力,二是一切数据业务化和一切业务数据化,三是人工智能和万物互联,四是节能减排和绿色发展。