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物流業“大腦”再進化:供應鏈可視化算法系統問世 行業普及仍有三大難題

每日經濟新聞 2019-02-22 19:20:37

菜鳥智能供應鏈大腦在雀巢大中華區總部正式上線,被視作行業又一里程碑事件。據稱,這是業內第一個讓供應鏈“看得見”的可視化算法系統。

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圖片來源:攝圖網

  每經記者 李卓 實習編輯 王麗娜

  一年前的菜鳥全球智慧物流峰會上,原本不在會議議程安排上的馬云突然現身會場進行演講。演講最受關注的焦點之一,除了官宣投資上千億建設國家智能物流骨干網,就是給菜鳥做了一個更新的定義:要做物流業的“大腦”。

  也是在2018年,隨著新零售線上線下融合趨勢落地的日益加快,所有的零售商都面臨著以顆粒度為核心的精準化運營。無論亞馬遜、騰訊、京東、阿里等巨頭還是資本方都紛紛加強了其智能供應鏈的投資布局,“作業無人化、運營數字化、決策智能化”成為共同目標。這一切,都在加速中國供應鏈智能革命,也在推動中國物流業的“大腦”進化。

  2月21日,菜鳥智能供應鏈大腦在雀巢大中華區總部正式上線,被視作行業又一里程碑事件。

  據稱,這是業內第一個讓供應鏈“看得見”的可視化算法系統。憑借可視化、智能,打通品牌商在多個平臺的數據,并進行實時監控與分析,原本需要花費數小時甚至更長時間才能匯總的全鏈路信息,在吃個早餐的間歇就可以完成供應鏈決策。

  不過,在國內供應鏈發展尚處起步階段的當下,不僅“看得見”不容易,行業普及仍存在諸多難題。而另一方面,或許,這僅僅只是一個開始。

  從“一盤貨”到DSCC:“看得見”不容易

  從訂單總量、到快遞時效、庫存周轉,甚至細化到訂單履行的補貨訂單總結、異常補貨訂單、拆單率,以及SOP(Standard Operating Procedure即標準作業程序)對銷售的預測等數據……2月21日,《每日經濟新聞》記者在雀巢大中華區總部現場看到,通過使用菜鳥智能供應鏈大腦系統,雀巢大中華區的上述數據通過一張可視化電視屏,全部一目了然。

  事實上,智能供應鏈近幾年最典型的落地體現就是“一盤貨”管理。無論菜鳥與雀巢此前的合作、還是京東物流與達能巨頭的聯合,都是通過對消費者、商家、線上線下“一盤貨”管理成為了新供應鏈時代的行業范例。

  而菜鳥智能供應鏈大腦的最新上線,最大特點則是可視化、智能。用雀巢電子商務副總裁王雷的話總結,就是從之前的整個“一盤貨”到現在DSCC數字化的供應鏈。

  尤其以智能化手段通盤獲取了雀巢大中華區全渠道、全鏈路數據,并且通過實時監控、實時展示數據分析結果。哪些貨好賣,哪里庫存需要補充,調撥數量多少件,以前需要調配大量人力、耗費大量時間進行的數據收集、分析和比對工作,通過“看得見”的可視化算法系統,一眼即可決策。這背后的兩個關鍵點:一個是數據可視化,第二就是反應速度。

  而這次“大腦”的創新對物流行業來說到底指什么?僅僅是可視化嗎?

  對此,菜鳥網絡數據部資深總監丁宏偉在接受包括《每日經濟新聞》記者在內的媒體采訪時進一步解釋說,第一方面是本身數據的處理能力,整套系統融合了實時數據和無線數據,怎么整合這些海量數據并使這些數據準確可用,這是第一個挑戰。而第二個挑戰是數據分析本身,這個需要和客戶融合在一起。很多的企業如果沒有數據分析能力會淹沒在數據的海洋里,并不能通過數據獲取洞見。

  “第三個是我們感知到問題,我們識別到了機會,怎么調整我們的供應鏈能力,這塊我們有大量的數據分析的模型、優化的模型、人工智能的模型,去支持我們做更加優化的決策。”丁宏偉說。另一方面也不要低估了可視化本身的挑戰和價值。

  王雷則補充認為,在她看來,本次供應鏈“大腦”還有一個很重要的創新實際上是把阿里無論線上線下、不同生態體系的數據都進行了一個全渠道融合。這也被認為是這套系統與企業ERP(Enterprise Resource Planning企業資源計劃)最大的區別之一,這個對品牌企業來說也是一個非常大的突破。

  行業普及仍有三大難題

  顯然,正如馬云所言,以前物流以體力勞動為主,在數字化、智能化等技術進步推動下,未來的物流業必須以腦力勞動為主。

  但支撐物流業“大腦”進化的首要前提是企業數字化轉型。據2018年9月埃森哲與工信部首度合作發布的《中國企業數字化轉型指數》數據顯示:目前中國數字化轉型成功的企業比例只有7%。這直接決定了中國物流業“大腦”的進化速度和普及程度。

  對此,丁宏偉在接受《每日經濟新聞》記者采訪時坦言,數據化是企業信息化比較高級的一端,目前對于企業而言仍有幾方面的挑戰。

  第一怎么去獲取數據。因為本身數據的獲取,如果是電商可能本身已經被信息化了,但是尤其是大量的線下分銷以及銷售,怎么樣獲取中端包括實時的數據,數據獲取本身有一定的挑戰性,而且很多企業不容易低成本和可持續地獲得。

  第二個挑戰就是數據的分析。雀巢因為本身是在工業管理上非常領先的企業,可以看到各種各樣的分析指標是從原始數據不斷通過對業務的判斷,要有很深的行業理解和供應鏈理解才能識別和定義出來比較好的供應鏈指標,所以分析能力和對供應鏈管理的深刻理解是不可或缺的。

  第三個就是怎么把這套數據獲取之后變成企業管理的思路,否則你看到不能解決問題還是不能產生商業價值。作為菜鳥產品和技術數據的負責人,丁宏偉對此深有體會。

  公開數據顯示,國內的供應鏈發展尚處起步階段,存在不少短板,成本和庫存居高不下。許多產業在全球競爭中仍處于全球供應鏈、價值鏈的中低端。根據2016年世界銀行發布的全球供應鏈績效指數的排名,我國排在全球第27名。與發達國家比還有很大的差距,這也意味著有很大的增長空間。

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