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物流行業快速發展至今，我們已經站在一個關鍵的十字路口——物流下半場。如何平穩過渡并應對行業拐點，是每個貨主企業都正在面臨的難題。2024數字物流大會上，我們共同探討了新一代物流平臺定義，希望幫助貨主企業找到持續性投入數字化能力的建設方向。

物流行業的拐點

首先，我們思考一個問題：自己所在的行業或企業是否已經到達發展的拐點？拐點意味著企業和行業是持續上升，還是已經處于下行或存量市場？拐點的出現對于物流的核心要求有所不同——在上行階段，物流的核心要求是保供和完善的倉配網絡，以更好地履約，提高客戶體驗；而在下行和收縮的周期，核心則是降本。目前，消費市場的部分客戶和行業已經進入拐點，大宗行業已經出現或即將出現拐點，很多大宗客戶都把降本提質作為了基本物流戰略。

左邊第一張圖是能源電力行業，結合行業數據分析、專家訪談以及G7易流過去三年運單數量的變化，我們可以得到一個確定性結論，2030年電力基礎設施的大規模建設已經結束，后面會轉入精細化運營，以2030年為分界點，在此之前和之后建設的物流能力肯定是不一樣的。

同樣在化工和鋼鐵行業，基于兩個行業的上市公司過去三年在營收、利潤率和銷售費用率的變化，也能得出一個明確結論，兩個行業在2021年左右已經進入了拐點。所以近期大部分化工、鋼鐵行業與G7易流合作，都極其明確地要求，我們一起聯合創新找場景實現降本，大家可以回想一下，目前自己所處的行業有沒有這個體感。

數字物流平臺的演變

隨著行業進入下半場，數字物流平臺的能力也在發生變化。傳統的物流平臺以及TMS產品，主要解決流程自動化和過程可視化問題，本質上來看是流程驅動的方式。但現在我們需要面對的是新課題——降本提質，老辦法并不能解決新問題。過去這一年，我們與歐冶、萬華、京博、甕福等頭部企業合作共建平臺，共同朝著運力交易、人-車-貨-場智能協同、數據驅動的資源智能調度等方向去探索，我們認為這是數字物流平臺升級的方向，從流程驅動升級到數據驅動，從流程自動化升級為決策智能化。

新一代物流平臺定義

G7易流對新一代物流平臺的定義是：數據驅動物流數字化轉型的核心平臺，實現物流域的全量計劃與可控運輸要素間的全局最優，構建引領行業卓越的物流能力。

為了實現這一目標，我們定義了三個核心產品：數字運力中心、場景智能和物流大腦。

1. 數字運力中心：從根本上改變傳統的運力管理思路，以前：貨主從承運商間接看運力；現在：通過數字評級運力，通過運力表現對承運商服務水平進行考核。

以化工行業為例，行業對于準入的指標，少則二三十項，多則上百項，但我們發現存在以下三個問題：

第一，雖然有很多指標和準入制度，實際上大部分偏靜態的，或者是定性的，所以不同的人，用同樣一套工具對承運商做評價，結果不同。

第二，貨主真正支付運費購買的物流服務與實際任務執行的司機和車的表現沒有關聯關系，所以貨主的指揮棒指揮不動，大部分物流企業做物流平臺，可能有十萬個注冊司機，但是沒有辦法真正調動，核心是指揮棒出了問題。

第三，極度內卷的情況下，承運商會通過壓低報價獲得訂單，為了壓縮成本使用更差車況的車或者沒有經驗的司機，增大運輸安全事故的發生率，這個后果最終還是由貨主承擔。

針對以上三個問題，我們的解決思路是，把個性化企業的管理標準作為靈活配置，但是把更通用的對于運力的評價，用行業的標準去做定義，同時把企業標準和行業標準形成有機組合，動態地去管承運商，管運力。

目前我們正在與萬華合作共建數字運力中心，已經取得初步突破，基于數據做準入，做評級，甚至做交易，讓更多的優秀司機被看到，能夠獲得更多的收入，也通過數據來去規避差的司機。數字運力中心為萬華提供了一個數據抓手，幫助他們做好延伸的安全管理。

2. 場景智能：通過人-車-貨-場四個核心要素，在更高維度做協同，從單點智能轉向真正的場景智能。

目前G7易流提供的場景IoT基本上把車輛武裝到牙齒，能夠感知到位置、溫度、重量，司機駕駛行為，包括貨物在運輸過程中的安全預警。在整個運輸場景里面，場站是最核心的一個樞紐，但目前整個鏈條真正生產力的瓶頸就在場站，所以我們的解決思路是基于人-車-貨-場來做更高生態位的協同，從司機接到任務開始，線上預約，自動識別車牌，集裝箱號，自動抬桿過磅，以及通過正面吊和龍門吊感知實時的點動試吊來控制它的安全作業，判斷是否在按照安全標準執行，以及通過裝載機隨時感知實時重量來做超裝預警，這一連串動作可以實現高度自動化。

我們近期與國鐵合作了一個從0到1做試點的示范場站，在廣西南寧，目前基本完成了五個貨場的數字化改造。改造的核心重點，是把整體來貨量做精準的預測，從而去制定任務，同時把任務和目前現場作業人員排班做得更有序。另一方面，基于現有裝卸設備做IoT改造，做到及時地交互。這樣能夠實現整個貨場作業的態勢感知和安全態勢感知。五個數字貨場目前在設備成本、人力效率和安全方面都有了大幅的提升，試點完成后，未來會推廣至國鐵兩千多個貨場，而當這一部分基礎設施能力真正智能化之后，相信行業內很多貨主尤其多式聯運的貨主企業會感受到整個鏈條的效率能得到極大的提升。

3. 物流大腦：從簡單的看板預警邏輯，轉變為通過統一的、完整的體現物流運行狀況的核心指標，來反映物流健康度。

以下兩個問題，在我走訪企業時經常遇到：第一，問到集團今年的總運費是多少？很少有客戶直接有一個口徑告訴我相對準確的數據。第二，大部分企業有很多很炫的大屏，但哪些關鍵指標反映集團運行狀況，每一個企業的定義不一樣。我們調研了50多家貨主企業、上千家承運商之后，提煉了5個具有共通性、代表性的核心指標——

1. 完美訂單率：從定量和準時角度反映交付履約水平，目前消費市場，尤其是乳業的指標處于行業領先地位。

2. 計劃和臨時任務占比：反映運費成本結構的合理性。這里有一個基本假設，計劃性越高，集采可能性越大，可以提前鎖定運力和運價。通過指標同環比，能看到哪些指標一單一議，臨時性占比較多，處在什么樣的品類線路上，從而找到提升的空間。在化工行業，尤其是危化行業，計劃任務占比非常高。

3. 爆品線路運價水平：反映企業拳頭產品的運輸成本。只要在爆品線路上找到1%的降價可能性，對于整體運輸成本的下降就是非常可觀的，重點抓爆品線路，優化成本結構。

4. 線路績效里程水平：有兩個維度，看物流運營企業的單票成本以及貨主從管控角度看績效里程水平，更多的是指重載實際的時間占整個運輸時間的比例，進出場等待時間、裝載效率等方面，都能找到行業的可優化空間。

5. 保險和貨值水平：反映物流運輸過程的安全與保險投入。保險的成本跟物流的運輸過程安全是極其相關的，我們在酒類和化工做了一些行業分析，保險的投入占整個貨值大概是2?-5?，為什么波動這么大呢？是因為管理運輸水平不一樣，出現了貨損貨差和事故之后需要理賠，保險投入會隨之提高。有一些優秀的企業相對穩定在2?，他們更多的是通過過程管控安全的方式，使整個保險投入控制在相對合理的水平。如果我們的貨主企業正好處在2?-5?的區間，可以嘗試通過IoT的投入，管控過程安全實現降本。

而選擇以上5個指標，主要參考兩個原則：

第一，這5個指標是不是直接指向物流三要素：時效、成本、安全質量。

第二，這5個指標是不是能夠穿透到一手實時數據源，真正通過讓數據說話，反映整個企業管理健康度，同時做到有了數據之后可以對標行業，找到優化空間。

最后，讓我們一起通過智能助手小7的互動體驗，感受新一代物流平臺可能的樣子：

該數據為模擬數據

新一代物流平臺的本質邏輯，是真正建立一個以數據驅動的物流平臺，能夠快速進行交互，能通過核心的5個指標，實時動態地去做監控，從而評價企業的物流管理健康度水平。

希望上述分享能夠幫助大家判斷是不是進入物流下半場，拐點在哪里。也幫助貨主企業能夠找到持續性投入的數字化能力建設方向，通過數據建標準，打造一個良性的、以合作為基礎的運力生態。