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新一代數字化供應鏈,你是顛覆力量還是顛覆對象?

發布日期:2018-02-01

科箭于1月25日參加了由物流沙龍在深圳舉辦的“2018數字化供應鏈峰會暨LOG年會”,科箭常務副總圍繞本次活動主題,作了主題為《應需而變的數字化供應鏈》的演講。

以下為部分演講摘要

供應鏈三個核心要素:

1.數字化供應鏈是新一代供應鏈的核心

 

企業物流整個流程中信息的斷裂程度是很厲害的,手工作業占了很大的比重,只有通過數字化才能獲得、使用、擁有數據,從而貫穿整個供應鏈。

2.新一代供應鏈要能夠按需服務

客戶的要求越來多,變化起來越快,個性化需求越來越高,企業需要通過新型的供應鏈來應對客戶需求變化的挑戰。

3.新一代供應鏈是應需而變的

在客戶需求變化時要能快速地響應和支持,讓系統走在業務和需求的前端,也是下一代供應鏈所面對的挑戰。

 

打造企業數字化核心

下圖中左邊是傳統供應鏈企業的信息流轉方式,線型模式的弊端是任何一個環節出錯都會造成產品供應的延期。新型的供應鏈中,不同的部門之間要把信息的流轉方式轉為網絡化,以數字化為核心影響不同的周邊節點。傳統的部門分割、條塊分割在不斷被打破和重構。這其中物流具有最大的連接數,不論是對內還是對外。物流供應鏈在整個數字化核心中占有非常重要的角色。

顛覆 or 被顛覆

   一個研究報告指出,供應鏈的數字化決定了你未來是一個顛覆者還是一個被顛覆者,這是一個MHI和德勤的報告,調查的結論是,96%的企業認為,數字化供應鏈未來將占據統治地位,這會在很短的時間內發生,只需要5年。如果企業的供應鏈不去改變現在依賴于高成本的斷裂信息模式,就會被顛覆。數字化供應鏈一定會在未來5年統治企業新的管理模式。

當今供應鏈的挑戰

1.數據的多樣性

今天,我們所要處理的物流數據從數據的多樣性、數據量和時效上,都發生了翻天覆地的變化。傳統的物流,數據種類少,實時性低、數據量少,而在物流中,還有大量的數據,特別是外部數據,這些數據都是半結構化或者非結構化的,比如我們關注天氣、關注運輸的位置跟蹤、關注過程的影像資料和語音留言。如何去獲取、分析和利用?

2.物流的波動性

數字化處理的能力要應對波動,波動性是新常態,企業要具備應對的能力,掌握、判斷分析等才可以從容應對各種波動。  

3.端到端協同與可視化是大勢所趨

好在新技術的成熟和成本的快速下降,為我們提供了充分的技術手段來應對,行業的先行者已經為我們做出了示范,這兩天京東又占據了新聞的頭條,京東物流準備融資上市了。我覺得京東物流是一個很好的示范,其作為一個物流行業的后來者怎樣做到物流行業的前端。

以數據為基礎,積極運用新技術

他們怎么做的?就是以數據為基礎,大量使用新技術。新技術的不斷涌入,擁有數據才可以從容做決策。包括機器人和自動化設備、預測性分析、物聯網IOT、無人駕駛和無人機、傳感器和自動設別、庫存和網絡優化工具,數據化供應鏈已經來到我們身邊,作為物流人來講可以擁有大量的數據來使用,主要是怎樣去使用,因此我們要做連接,要把這些數據都拿到手。

云服務賦能,從觀望到行動

另外一個關鍵就是云服務的賦能,我想今天已經不需要和大家介紹云服務的好處了,來和大家分享一個移動信息化研究中心去年的一個報告,這個調查報告指出從2016年到2017年可以看出使用或者計劃云服務的已經達到91.8%。可以說,物流信息系統是最適合走向云端的應用,不論是從網絡化特征或者叫外部性的角度,還是從數據的敏感度或者數據安全性的角度看,都是最適合走向云端的所以云端的物流信息系統給大家帶來的更多的是價值而不是風險,這種價值,體現在“天下武功唯快不破”。

一體化供應鏈云平臺

一體化云平臺數字化供應鏈的作用是:

1.打破信息孤島

2.數據高可用

3.資源協同

4.高效運營

科箭的云服務產品,不是追逐風口的匆忙行動,我們從決定做云服務的時候開始,就給自己定下幾個標準:

1.專業

要把我們多年來的行業最佳實踐融入到產品中,要打造一個專業的云服務產品,不論從產品的深度還是廣度,在當今的物流軟件云服務市場,我們都是領先的。

2.可配置可定制

很多人有個誤區,是不是云服務SaaS產品是標準化的、簡單的,我的回答是,不,我們可以應用在不同的行業,不同的規模,不論你是制造業、快消、分銷、高科技、專業物流服務商還是零售和電商,不論你是集團化公司還是小規模專業公司,科箭的供應鏈云服務產品都能為你所用。選擇了云服務,你也可以對其進行客戶化的定制,利用我們的Open API,你可以自己開發,也可以交給第三方開發。

3.敏捷

包括產品的快速迭代,我們不斷的更新,讓我們的客戶始終用的是最新的產品,始終在物流信息系統方面保持行業的領先。

4.友好,為用戶打造消費級體驗

我們在提供云服務時也有很多的創新,我們的客戶可以獨立擁有數據的創新服務模式。

把最難管理的事情讓我們來做

把最在意的數據留給自己用

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