物流企业共享数据神经中枢

宁波人爱吃海鲜。过去，想要吃到最新鲜的海产品，人们需要从供应链的终端一级级地向上寻找，最好能够越过层层环节，直接与渔民对接，所获得的产品才算得上是最新鲜的。而现在，智能技术带来高效的供应链，事情开始发生变化。

对于保质期极短而顾客期望值又很高的生鲜行业来说，供应链的效率就是一切。在宁波，一家企业希望能以端到端的方式为顾客提供海鲜，全盘掌握海鲜从产地到餐桌的全过程，并且能够做到价格低廉和尽可能新鲜。

按照这家企业的设想，在居民小区里面设置一些冷柜，当顾客在网上下单订购之后，相应的海鲜会从码头送到这里，然后通知顾客来取货。故事很简单，但是实际操作起来却挑战重重。

首先，企业的规模不大，如何管理这一条时效性强，安全敏感度高的供应链？其次，来自电商平台的订单如何与物流直接对接？供应商的甄选、全程的跟踪和监管、质量检验等工作如何完成？

在低价格的成本限制之下，这些事情需要更为智慧而高效的方式才能完成，IBM与宁波市政府合作的宁波智慧物流平台就提供了这种可能。

形象地说，这一平台是宁波物流行业的“神经中枢”。在这里，车主、货主、相关的代理公司、融资机构包括银行和金融公司等产业链的各个角色都在场，平台为他们提供端到端的、可视化的、高效率低成本的智慧支持，而平台本身也在收集他们的运营数据并作出分析，确切地说，过去，各个环节的对接都是单线联系，局内人往往只能看到眼前而难以判断整个链条的情况。在这个平台上，由于数据分析的可视化结果，每个人都可以拥有上帝的视角，相关情况一目了然。

小公司也能变“聪明”

在中国，物流仍然是一个资源和成本消耗高而效率低下的行业，中小型企业众多，粗放的管理使得货车的空载率居高不下，从业务到技术都相当落后。

现在，国内的物流行业基本上还在采用人工指挥，空车率高达40%以上，一辆货车一年平均载货3万吨/公里，而在美国，这个数字是66万吨/公里，他们的运单处理已经实现数字化系统，与此同时中国的很多公司还在使用传真、电话等传统手段来工作。而宁波是中国的第二大港口，物流是它的核心能力之一。

因此，IBM宁波智慧物流平台尝试改善这一状况。通过智慧的手段，包括云计算、大数据、物联网等技术，使得整个产业从传统变为现代，缩短送货和要货之间的环节，发挥信息整合和地面的整合力韶关到山南物流量，使得每整合一个环节，就有相应的新的利润点发现，这是宁波智慧物流的意义所在。

在IBM大中华区行业解决方案实验室服务部总经理牛耀军看来，所谓的“智慧”，首先在于更聪明的管理和运营方式解决问题。传统的物流就像一场经典的捉迷藏游戏，车主找货主，货主找车主，完全是在信息不对称的情况下发生，而车辆的资源如果没有好好安排，回程空载也会造成巨大的浪费。

另外，车里的货物如何更好地安排空间，例如一台厢式货车里面可能有多个客户的货品，空间优化就很重要。针对具体的、特殊的生鲜或者危险化学佛山到韶关物流品行业，如何做到物流过程的管控和透明化，实现端到端的、可追溯的跟踪控制，这不是一个安装GPS然后随时了解他们在哪里这么简单的事情，还涉及到很多具体的信息，如车内的温度、运输的安全风险信息、路线、仓储和库存的优化等等。

对于中小规模的物流企业来说，这平台最大的优势在于云计算实现了技术上的“按需分配”，即每家企业可以根据自己的实际情况选择不同的功能和服务，而不需要以昂贵的价格买下整套系统，反而带来成本上的压力。

从这个角度来看，与顺丰、联邦速递等花重金打造智能管理系统的大公司相比，智慧物流平台使得缺少技术资源的中小型企业也可以实现智慧化的管理，而同时自身的运营管理数据也在增益着平台的价植，这是一个完全开放的信息流通和互动过程。对于平台来说，行业数据积累得越多，业务分析的价值就越大，而在企业看来，以较小的代价获取更“聪明”的管理方式，也相当划算。

另外，由于其公共平台的属性，政府相关的职能服务部门和相应的金融服务机构也会参与。宁波智慧物流公司总经理秦磊在接受本刊采访时提到，从银行的角度研究供应链金融，最大的困难在于对货主和车主的信息缺少了解，无法根据他们的需要来设计合理的金融方案，银行不知道企业接下多少订单，物流的过程中哪些事情发生，同时物流公司的车辆都是消耗品，又不可能拿来抵押，不能为这些拥有几十辆、几百辆或者上千辆车的中小型物流企业深圳到厦门物流提供订制化的金融服务。通过这个平台，他们能够了解到行业里面发生的事情，企业运作的情况，使得银行在设计金融方案时有据可查、有数可依。

因此，秦磊认为，“智慧”体现在更多地互联互通，诸多的玩家——车主、货主、银行等在这里相互联结起来，收集并且分析物流行业中的各类数据，并且提供进一步的优化方案。

过剩时代，整合开始？

现在，很多企业希望具备开放的能力而不是封闭的系统，他们本身可能就具备了强大的物流能力，开放出来面对相应的行业，在这个过程中间，传统的手工操作方式就不可能再掌控庞大复杂的状况。试想，在一个遍布全国的物流网络系统中，一台车子一天多用一趟，就能大规模地提升效益，反之，则是巨大的浪费。当身体变得越来越庞大时，高效的中央神经成为必需。

可以想象这样一个全国性的网络系统，物流的全过程由一个中心的神经中枢即“订单中心”来处理，负责资源配置的优化到运输和仓储的落地执行。作为客户，只需要关心物流的起点和终点，中间的发送、环线配送、最后五公里的支线配送都由这个网络来协调完成，以数据分析的结果为基础，充分地利用和调配车辆和仓储等资源。

实际上，无论是亚马逊开放出自己的计算能力为企业提供云服务，还是企业通过智慧网络利用内部的闲置能力，它们其实在做同一件事——整合过剩的资源。

由于匮乏而高速积累的时代已经过去。现在大家面临的挑战主要在于如何优化整合手中已有的能力——握一手好牌远远不够，合理地打出去才是关键。因此，智慧平台对整个行业状况的掌握就成为整合的必要条件。

比如，过去a公司有去某地的车，b公司有回来的车，智能的平台能够发现这一点，指引双方进行合作，大家的成本都可以降低，而不是像过去那样只能单打独斗。

从单个企业的角度来看，上一轮的信息化潮流使得它们找到一些取代大量人工的方式，但是基本的逻辑思路并没有改变。而现在，平台化的物流网络提供自动计算能力，前面的工作步骤完成之后，后面环节相关的数据和分析就会自动产生可视化的报表，减少人工的工作量。可以说，在智慧物流平台上，信息技术从替代重复性的低端劳动开始，已经开始向着替代人脑的高级智能演进。

举例来说，物流行业的动输计费方式非常复杂，相关联的不同车辆、运价、路程、货物要求、不同货物的组合等等，都要通过人脑来计算出立方和重量等数据，再输入到电脑中进行处理，而现在，这种规则可以直接纳入到智能的系统中，系统自动计算运费并且输出结果。同时，这个过程并非线性的结果，中间不断地会有需要调整的情况，智能化的平台可以避免人脑计算的差误。

总之，与过去相比，整合时代的智慧系统根据行业固有的逻辑和规则进行分析和计算，并且给出可视化的分析结果，领导者该如何决策便不言自明了。

回到最初的案例。 想吃海鲜的宁波市民可以登录智慧物流平台提供的电商入口，下单之后，系统自动在码头进行产品的匹配，确定种类、斤两和下游的包装等信息，再安排配送到居民小区的冷柜中。如有必要，它甚至可以指明这条鱼是从哪个海域捕捞上来和捕捞的方式，所有这些功能选项都可以提供给企业，由后者来选择有需要的部分。

顾客只需轻点鼠标，海鲜就能送到楼下，这就是一家小公司借助智慧平台改善自身商业模式、提升顾客体验的范例。