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货主企业物流数字化必须完成的「三级跳」| 端到端可视

2022.11.07 行业观点

在《货主企业物流数字化「三级跳」之场景化IoT》中我们提到:在经济下行周期内,降本增效成为企业经营的底色。对于货主企业来说,供应链物流数字化落地需要完成三级跳!很多数字化先行企业通过IoT切中单一场景痛点验证了数字化的投入产出比。

然而在整个物流过程中,涉及大量的计划、海陆空运输、监控货物和信息流等。业务流程多、链条冗长分散、且物流环节之间缺乏数据共享和同步机制,导致信息传导缓慢、缺失、冗余、松散,造成各环节间交互不畅、难以高效协同运转以及大量的人力浪费。

具体体现在以下几个方面:

  • 海陆空多种运输方式,多家数据提供商,信息采集成本高

  • 零担、快递,多层转包,在途进度、时效不可控

  • 运输进度依赖线下电话、微信等沟通途径,成本高

  • 货物在途库存不透明,无法全盘监控和管理物流供应链

  • 订单数据全依赖手工统计,运输时效、温度等异常情况难发现、难追溯

......

透过冰山一角初看,数据孤岛状态让供应链流程中的每一步都如雾里看花,无法实现供应链各环节的透明和协同,必然导致物流整体效率较低、成本高企难降。

全链贯通-端到端可视

货主企业要完成物流数字化转型,做到真正降本增效,场景化IoT只是基础,打通全链路的数据实现端到端可视才能线上线下一盘货,实现协同效率最大化。

那么如何才能实现端到端可视呢?

企业需要有全链的透明度和查看“盲点”的能力!

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全链透明度意味着需要把散落的数据点连接成线。前文提到的场景化IoT只是数字化的基础,完成部分环节物理世界数据的采集上传。但这个过程仍然是相对独立的、数据仍是分散的,或者部分缺失的。多种运输方式,不同承运商,轨迹、温度、货物多元的数据维度都是横亘在全链路数据贯通前面的障碍。获得全链数据的困难对于货主而言,单纯依靠自己解决几乎注定高成本低效率。

除了获得数据,挖掘数据价值是第二重困难,也就是查看「盲点」的能力。

虽然各大企业都开始重视数据,期望用数据驱动创造更多的价值。然而数据表明:目前仅有少量企业可以真正的从大数据中挖掘到商业价值,大多数企业只从数据分析中获得了约30%的潜在价值,因为企业不具备挖掘数据的能力。海量的数据被采集上传,躺在云端,但获得数据并不意味着获得了数据背后的价值。所以当有人向你兜售提供海量数据的时候,记得问一句“然后呢“?

针对一系列客户痛点和困难,G7易流推出帮助客户打破数据孤岛、实现数据价值可视的SaaS产品——「端到端可视」,集成G7易流超过400万IOT设备连接,覆盖煤炭、钢铁、生鲜食品、农牧、消费品等各行各业,打通轨迹、温度、重量、安全全维度数据,并打通入网车辆、主机厂及第三方数据平台等,拥有领先行业水平的车辆覆盖度。后续将持续链接海、陆、空多场景数据,彻底解决货主获取数据难的问题。并通过 AI 和机器学习等先进技术,将货物的运输过程可视化地呈现在用户界面中,使用更加便捷友好。

隐藏价值变竞争优势

打通数据堵点是第一步,基于数据快速做决策才是数据可视背后的隐藏价值。G7易流可以为客户提供实时、多维的物流管理要素的状态及统计分析,如位置、轨迹、温湿度、油耗、里程等,挖掘出对客户科学决策有参考价值的数据,实现绩效可视。比如还原真实运输场景、实时预警动态预测、异常报警、承运商评估等,使得客户在不确定性能够灵活准确的做决策。


  • 某国际知名快消企业为解决强依赖人工、数据/信息不共享、运单时效无法追踪等痛点,通过运输可视化产品将运输时间从170小时优化至40小时,错货串货次数下降70%,物流转运效率提升300%。

  • 温氏股份为解决多式联运货物周转数据管理难、运输责任主体分散、协同效率低下等问题,通过运输可视化产品建立相对统一的管理规范和作业标准,预计减少千万级成本。

  • 华雪物流应用运输可视化产品解决车辆调度、运输安全及温度异常问题,帮助12500+门店优化运输路径和运输过程管理,调度总车次大约减少10%。

......

端到端可视产品为获取运输数据难,挖掘数据价值难的客户提供了一种便捷高效,且成本可控的方式,让遥不可控的在途运输变成手机里的一键查询。

这是企业供应链数字化升级的第二步,也是企业效率提升的重要一环。企业如何形成更具规模化、一体化的数字经营服务?如何围绕运力构建低成本运力池,实现运力管理数字化?请期待我们第三期《货主企业物流数字化必须完成的「三级跳」| 运力供应链》详解。


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