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在日益實時的經濟中，速度和準時是物流業的一個重點要求。這對供應鏈、物流和運輸行業都產生了重大的影響。
效率、優化、速度和時間在物流和運輸中一直是至關重要的。現在在一系列技術演進和日益數字化環境中，數字化轉型和物聯網興起正在推動工業4.0，物流行業的發展也隨之更智能化。
在本文，我們將探討貨物運輸和物流在數字供應鏈中有關數字化和數字化轉型的主要挑戰。
速度和準時是一種競爭優勢
首先，速度是影響數字化物流業務環境中的關鍵差異因素，同時也是競爭優勢之一。
研究表明，76.9% 的高管同意或高度同意實時經濟的演變對其業務流程產生影響。而且，很明顯在運輸和物流（以及供應鏈）中，數字化進程是高度連接的。大多數管理者還認為，轉向實時經濟會影響他們的組織結構和業務戰略。
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加快業務發展的人力 和互聯網驅動因素
在眾多驅動因素中，消費者對網購的移動性需求以及對物流配送的期待值越來越高，即客戶體驗和參與度作為眾多因素的首要參考量。
在客戶自適應企業的背景下，大數據如何重點轉向快速發展，或者我們如何在物聯網的背景下向數據分析（邊緣計算和霧計算）邁進。如何快速捕獲和處理信息是必不可少的環節，企業將用于與客戶互動的移動技術、網絡安全工具和數據分析視為三個最重要的投資領域。
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速度和時間是物流及其他領域的挑戰
客戶期望和競爭差異化需要速度和時間，它們是運輸和物流中幾個重要變化的驅動因素，前面已經提及速度是一種競爭優勢。
為什么說速度和時機在物流及其他領域何時何地至關重要，它們在一定程度上改變了這個行業的游戲規則。
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數據驅動的營銷旨在在最有意義的時間和背景下吸引人們，從而增加轉化/行動。
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信息管理比以往任何時候都更重要的是在正確的時間為正確的流程、人員、背景、目的等實現正確的信息。
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客戶服務：對快速響應的需求比以往任何時候都高，這里也有很多關于信息和及時溝通，移動互聯網的發展讓客戶對快速和準確回答的期望越來越高。
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推出新的商業模式或技術部署，做出決定和/或產品發布：在一個巧妙且準確的時間節點。
為什么企業會傾向于大數據？企業可以通過收集他們所需要的數據，利用人工智能和智能計算來提供快速的數據分析。像在預測分析一樣，提前預測和安排很多事情，更高效地完成供應鏈的生產以及配送等。
運輸和物流的高度連接
前面提到的大多數示例都與信息和通信有關，這將我們帶入了運輸和物流行業，其中信息管理、數據、分析、可見性和潛在客戶都發揮著關鍵作用。
畢竟，每次處理運輸或者貨物管理都存在流程、信息流和內容交互。由于數字和物理之間的界限越來越模糊，大部分活躍在供應鏈中的行業在各個層面上已經實現高度連接。
無論是涉及分銷商、最終客戶、運輸公司、零售商還是供應鏈的任何部分：都存在等待的環節。因此，運輸和物流有一項主要任務：確保上述物品和其他物品以最佳狀態在正確的時間和地點到達。
在互聯網和全球化的許多場景中，從制造地點到最終目的地，涉及許多方。這些各方的等待時間越長，總體上花費的時間就越長，每個環節相互影響，一旦有一個環節存在延時，可能就會浪費更多的時間、資源和金錢。雖然某些延誤不一定會對最終目的地產生影響。倉儲和庫存管理是供應鏈管理的重要方案，但目前超過四分之一的運輸和物流公司沒有制定數字化戰略。
商業物流7R加速
物流行業一直存在的挑戰就是準時完成“最后一公里”。這關乎到最終客戶和各種中間商，還有成本和日益激烈的競爭等。
速度和時效這方面在物流和運輸業已經是老生常談，現在更多的是控制供應鏈的各個部分，或者盡可能地削減中間商。
像亞馬遜這樣的巨頭在注重配送速度和時效的同時，也在要求對供應鏈各個部分做到精簡智能。
商業物流的 7R 可以追溯到很長一段時間：將正確數量的正確產品/物品在正確的地點、正確的時間和以合適的價格提供給正確的客戶。
7 Rs 物流——商業物流如何與數據交織在一起
在現實數字化業務中，物流和供應鏈管理的大多數舊規則仍然有效，但風險比以往任何時候都高。管理的移動性更高了，并且與相互關聯的流程以及期間眾多來源的數據的集成程度更高。
數字供應鏈和數字化轉型
多個領域正在發生深刻的數字化轉型，并對現狀提出挑戰。
智能技術在數據分析、物聯網和云等領域的創新應用正在顛覆現有的玩家。
在數字化轉型經濟中，供應鏈中的各方以不同的速度和不斷變化的期望和演變使數字化成為整個物流、運輸和制造業的必要條件，在這些行業中，數字化和永遠在線的供應鏈正在成為新常態。
雖然運輸和物流管理是一個非常廣泛的領域（即使我們主要關注貨物），但有幾個演變適用于整個行業，實際上導致了數字化和數字化轉型作為關鍵催化劑和結果，使用多種數字技術使這一切成為可能。
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以數據和信息為核心：運輸和物流中的數字技術
供應鏈中運用到的技術各不相同，根據所在的環節使用最佳的技術，但它們都有一個共同點：重點主要是數據和信息。
數據和分析是加快流程、為合作伙伴和客戶提供可見性、數字化價值鏈以及在數字化轉型背景下提出新業務模式的關鍵。在運輸和物流的許多子領域中，以數據和信息為核心。
它們中的大多數都圍繞著位置、設備連接（物聯網）、大數據分析、智能計算以及捕獲、處理和利用/訪問數據的平臺，例如移動平臺、信息捕獲和處理平臺、網絡數據中心以及云等數據環境。
最后還有一點是，這是一場商業交易，其中包括貨物和數據，同時，數據安全也被提上日程，因為越來越多地使用技術在身份驗證、生物識別和資產跟蹤領域，用戶信息會成為整個環節中的攻擊對象。
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如何數字化轉型在物流和運輸中很重要
首先，數字業務轉型正在供應鏈中發生。
在 2015 年 Gartner 供應鏈執行會議 開幕時 ，Gartner 的Peter Sondergaard 表示，“在領先的組織中，四分之一的企業成本將用于數字化轉型。” Sondergaard 補充說，在這些投資中，大約 20% 將直接分配給供應鏈轉型。
以下是影響運輸與物流行業的若干挑戰和演變。
凱捷咨詢供應鏈管理數字化轉型框架
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利潤壓力需要數字化、自動化和對新模型的關注
降低成本和提高盈利能力至關重要。如何在保證運輸效率的同時降低成本，這是亟需解決的問題。如果我們看一下 2005 年到 2012 年之間的時期，我們會發現，根據 Olivier Wyman 的說法，同期平均增長率為 7% （收入），但盈利能力（EBIT 利潤率）從 6.8% 下降到 4% 。
由數字技術支持并專注于創建解決方案和增值服務以及降低成本的新商業模式正在推動數字化轉型。
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供應鏈：增強安全性以最大程度地減少風險和中斷
業務中斷，包括供應鏈中斷，被視為全球物流第一大業務風險。網絡安全總體上是供應鏈的關鍵，并且越來越多地采用多種技術來最大限度地降低風險并積極主動地將工業 4.0 的挑戰轉化為機遇。
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應對混合供應鏈的挑戰
據凱捷咨詢公司稱，當今大多數組織仍采用混合供應鏈模式。在具有大量中介和流程的復雜供應鏈的背景下，數據化提高透明度，同時提高敏捷性，從混合供應鏈轉向數字供應鏈是運輸與物流的關鍵演變之一。
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采取有關數據成熟度的后續步驟
運輸和物流行業是信息密集型行業，一直是數據驅動的。
然而，大數據和數據驅動的傳統并不能保證成功利用新的現實數據。運輸與物流公司需要提升數據成熟度級別，以便將物聯網和智能計算領域的可能性轉化為收益，使他們能夠比現在更快地實現業務轉型，重點從數據轉移到收益。
根據普華永道 2016 年的運輸和物流研究，“只有 10% 的運輸和物流公司將其數據分析能力的成熟度評為先進”。普華永道表示，這遠遠低于其他行業。
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物聯網在運輸和物流中的作用
大數據分析，我們必然需要談談物聯網。很明顯，運輸與物流和供應鏈效率和數據機會以及可見性和新方法中的許多事情都可以通過利用物聯網應用程序來加速。
現在物聯網已經作用于物流和運輸的供應鏈當中了，除了5G通信、RFID溯源和定位、云平臺智能化管理、AI智能分揀等，工業物聯網也是“互聯物流市場”的關鍵組成部分。
傳感器、終端設備、大數據、云計算、智能連接等技術結合為整個行業提供了更多的產業加速可行性。運輸與物流和供應鏈中潛在的物聯網應用清單很長，影響巨大。
正如 Gartner 的 Peter Sondergaard 在前面提到的關于數字業務如何對供應鏈帶來巨大變化的文章中所說的那樣，“重點是供應鏈如何消費和利用數據、集成傳感器和物聯網 (IoT) 的其他元素以及用于客戶細分和營銷自動化的軟件”。
縮小信息成熟度和數字能力方面的差距
改善整個鏈條的連通性，更好地預測和預測的可能性，多項監管挑戰，無人機和 3D 打印等新技術，物流模式和場景的變化，如下圖來自普華永道的圖表所示。
來自普華永道的物流場景——來源物流行業的未來
這不僅僅是基于移動、云、大數據和物聯網的數字技術作為挑戰，它還與社會技術應用普及和應對完全數字化準備方面的基本挑戰有關。
此外，大部分受訪者表示企業沒有意識到數字化的潛力，還囿于傳統行業的模式，隨著越來越多的創業者進入市場，運輸與物流公司有機會自己提供新的服務甚至新的業務類型，結合數字化模式，數字能力和卓越的信息是縮小現有差距和轉型以實現更好的客戶參與、新的業務模式和更好地應對行業面臨的挑戰。
文章來源：物聯傳媒ulinkmedia
