每日经济新闻

    物流业“大脑”再进化:供应链可视化算法系统问世 行业普及仍有三大难题

    每日经济新闻 2019-02-22 19:20

    菜鸟智能供应链大脑在雀巢大中华区总部正式上线,被视作行业又一里程碑事件。据称,这是业内第一个让供应链“看得见”的可视化算法系统。

    图片来源:摄图网

      每经记者 李卓 实习编辑 王丽娜

      一年前的菜鸟全球智慧物流峰会上,原本不在会议议程安排上的马云突然现身会场进行演讲。演讲最受关注的焦点之一,除了官宣投资上千亿建设国家智能物流骨干网,就是给菜鸟做了一个更新的定义:要做物流业的“大脑”。

      也是在2018年,随着新零售线上线下融合趋势落地的日益加快,所有的零售商都面临着以颗粒度为核心的精准化运营。无论亚马逊、腾讯、京东、阿里等巨头还是资本方都纷纷加强了其智能供应链的投资布局,“作业无人化、运营数字化、决策智能化”成为共同目标。这一切,都在加速中国供应链智能革命,也在推动中国物流业的“大脑”进化。

      2月21日,菜鸟智能供应链大脑在雀巢大中华区总部正式上线,被视作行业又一里程碑事件。

      据称,这是业内第一个让供应链“看得见”的可视化算法系统。凭借可视化、智能,打通品牌商在多个平台的数据,并进行实时监控与分析,原本需要花费数小时甚至更长时间才能汇总的全链路信息,在吃个早餐的间歇就可以完成供应链决策。

      不过,在国内供应链发展尚处起步阶段的当下,不仅“看得见”不容易,行业普及仍存在诸多难题。而另一方面,或许,这仅仅只是一个开始。

      从“一盘货”到DSCC:“看得见”不容易

      从订单总量、到快递时效、库存周转,甚至细化到订单履行的补货订单总结、异常补货订单、拆单率,以及SOP(Standard Operating Procedure即标准作业程序)对销售的预测等数据……2月21日,《每日经济新闻》记者在雀巢大中华区总部现场看到,通过使用菜鸟智能供应链大脑系统,雀巢大中华区的上述数据通过一张可视化电视屏,全部一目了然。

      事实上,智能供应链近几年最典型的落地体现就是“一盘货”管理。无论菜鸟与雀巢此前的合作、还是京东物流与达能巨头的联合,都是通过对消费者、商家、线上线下“一盘货”管理成为了新供应链时代的行业范例。

      而菜鸟智能供应链大脑的最新上线,最大特点则是可视化、智能。用雀巢电子商务副总裁王雷的话总结,就是从之前的整个“一盘货”到现在DSCC数字化的供应链。

      尤其以智能化手段通盘获取了雀巢大中华区全渠道、全链路数据,并且通过实时监控、实时展示数据分析结果。哪些货好卖,哪里库存需要补充,调拨数量多少件,以前需要调配大量人力、耗费大量时间进行的数据收集、分析和比对工作,通过“看得见”的可视化算法系统,一眼即可决策。这背后的两个关键点:一个是数据可视化,第二就是反应速度。

      而这次“大脑”的创新对物流行业来说到底指什么?仅仅是可视化吗?

      对此,菜鸟网络数据部资深总监丁宏伟在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时进一步解释说,第一方面是本身数据的处理能力,整套系统融合了实时数据和无线数据,怎么整合这些海量数据并使这些数据准确可用,这是第一个挑战。而第二个挑战是数据分析本身,这个需要和客户融合在一起。很多的企业如果没有数据分析能力会淹没在数据的海洋里,并不能通过数据获取洞见。

      “第三个是我们感知到问题,我们识别到了机会,怎么调整我们的供应链能力,这块我们有大量的数据分析的模型、优化的模型、人工智能的模型,去支持我们做更加优化的决策。”丁宏伟说。另一方面也不要低估了可视化本身的挑战和价值。

      王雷则补充认为,在她看来,本次供应链“大脑”还有一个很重要的创新实际上是把阿里无论线上线下、不同生态体系的数据都进行了一个全渠道融合。这也被认为是这套系统与企业ERP(Enterprise Resource Planning企业资源计划)最大的区别之一,这个对品牌企业来说也是一个非常大的突破。

      行业普及仍有三大难题

      显然,正如马云所言,以前物流以体力劳动为主,在数字化、智能化等技术进步推动下,未来的物流业必须以脑力劳动为主。

      但支撑物流业“大脑”进化的首要前提是企业数字化转型。据2018年9月埃森哲与工信部首度合作发布的《中国企业数字化转型指数》数据显示:目前中国数字化转型成功的企业比例只有7%。这直接决定了中国物流业“大脑”的进化速度和普及程度。

      对此,丁宏伟在接受《每日经济新闻》记者采访时坦言,数据化是企业信息化比较高级的一端,目前对于企业而言仍有几方面的挑战。

      第一怎么去获取数据。因为本身数据的获取,如果是电商可能本身已经被信息化了,但是尤其是大量的线下分销以及销售,怎么样获取中端包括实时的数据,数据获取本身有一定的挑战性,而且很多企业不容易低成本和可持续地获得。

      第二个挑战就是数据的分析。雀巢因为本身是在工业管理上非常领先的企业,可以看到各种各样的分析指标是从原始数据不断通过对业务的判断,要有很深的行业理解和供应链理解才能识别和定义出来比较好的供应链指标,所以分析能力和对供应链管理的深刻理解是不可或缺的。

      第三个就是怎么把这套数据获取之后变成企业管理的思路,否则你看到不能解决问题还是不能产生商业价值。作为菜鸟产品和技术数据的负责人,丁宏伟对此深有体会。

      公开数据显示,国内的供应链发展尚处起步阶段,存在不少短板,成本和库存居高不下。许多产业在全球竞争中仍处于全球供应链、价值链的中低端。根据2016年世界银行发布的全球供应链绩效指数的排名,我国排在全球第27名。与发达国家比还有很大的差距,这也意味着有很大的增长空间。

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