在智能科技的應用上，中國的快遞物流企業與全球行業領先者相比，差距還是較為明顯的，該如何趕超？
來源/麥肯錫
作者/容覺生、徐崇延
在科技賦能的浪潮下，物流業正朝著自動化、智能化和無人化的方向發展。當前，全球領先的物流企業都在加大對大數據、人工智能、雲計算和區塊鏈等新興科技的戰略投入。而在智能科技的應用上，中國的快遞物流企業與全球行業領先者相比，差距還是較為明顯的。如何趕超？
為進一步探究智能科技戰略對快遞物流行業的顛覆性變革，我們以“智能科技戰略引領物流行業新變革”為主題，分別選取了客戶體驗、運營模式和商業生態這三個方面進行論述，旨在為國內快遞物流企業趕超先進提供參考。
一、打造極致物流客戶體驗
隨著機器學習算法、視覺和語音識別技術等智能科技的廣泛應用，快遞物流服務得以從以產品或者流程為中心向以客戶為中心轉變，由此為C端客戶帶來更便捷更人性化的服務，為B端客戶則帶來客製化程度更高的服務。
（一）物流企業：實現以客戶為中心的任務管理
傳統物流任務管理是以完成內部既定流程規範為驅動的，客戶體驗不佳。大數據和算法模型使得物流任務管理可以實現以客戶需求為驅動，從而提升了客戶體驗。
當客戶的服務偏好、區域分佈、每次收寄件習慣等信息被採集研究後，就可以基於客戶特性，對每個經營網點進行智能任務管理：大量的收派任務如何排序、複雜的收派路線如何優化、客戶服務等級如何設計、收派服務方式如何選擇等等，這些指令信息推送給收派人員處理，使得物流任務管理真正做到以客戶特性為驅動。
依靠大數據、雲計算等科技，物流公司能夠為客戶提供一站式解決方案。
例如，根據消費市場數據動態，為電商客戶提供準確的訂單預測，智能地將貨物配送到最需要的倉庫，同時選擇最優的運輸路徑。整個過程，立足於客戶的利益，讓客戶的生產計劃匹配市場需求，配送時間最短，物流成本最低，實現客戶良好的體驗。
（二）C端客戶：體驗更便捷更人性化的服務
C端客戶的訴求是物流服務的便捷化和人性化。智能科技正助力面向C端用戶的快件物流從程序化向人性化轉變：從快件下單、地址錄入、預約寄件和費用支付，到快件查詢、預約取件等各環節全流程的便捷化。如下圖所示：
智能科技使得收寄件服務變得非常“個性化”——客戶可根據自身需求的緊急程度，選擇快件服務的上門時段和上門方式。
最緊急的可選擇無人機上門服務，比如亞馬遜在美國已實現從本地倉庫給客戶提供快捷的無人機投遞服務；次緊急的可選擇機器人上門服務，比如美國Starship公司開發的快遞機器人，通過建立配套的本地機器人倉庫，可實現在核心城區內20分鐘完成收派件全過程服務；不緊急的則可選擇比較經濟的智能快遞櫃來寄取件。
隨著科技的發展，快遞無人機、機器人和快遞櫃的人機交互功能會得到更極致的人性化提升。
智能科技可以讓物流公司拓展更貼心的產品和服務。
比如亞馬遜通過安裝遙控鎖、雲端監控攝像頭、Key APP等智能工具，在客戶外出的情況下，讓收派員通過安全的智能程序打開房門將貨品送到客戶家裡(Amazon Key Service)，或者打開指定地點的車後備箱將貨品放到客戶車內(Amazon Key in-car Delivery)，不需要當面簽收。
客戶只需遠程通過手機APP即可遙控操作，並且全程可視化。避免了代收貨物、貨物被放置於門外、延遲送貨等情況帶來的不便，讓客戶享受科技帶來的人性化服務樂趣。
亞馬遜還推出了“訂單未至，貨已先行”的前瞻智能物流服務，顧客心儀的貨品能夠在最短的時間配送到位，大大提升客戶體驗感。
（三）B端客戶：體驗客製化程度更高的服務
B端客戶的訴求是物流服務的客製化程度。智能科技正助力面向B端客戶的快件物流從標準化向客製化轉變：從物流方案設計到交付過程管理，再到合同交易結算，實現全流程的客製化。
1.可設計最佳物流解決方案
傳統物流公司通過手工或簡易系統為客戶設計物流方案，數據預測能力不佳，規劃合理性不足。
智能物流系統可以模擬複雜的物流需求，自動計算路徑，智能規劃資源；可以演算出客製化的解決方案——產品滿足方案、交付實施方案和價格適配方案等。
2.可實現物流交付全過程的透明可視化
交付過程可視化程度低一直是傳統合同物流的主要詬病之一。
當快遞物流公司藉助科技手段對物流運行得以高度掌控，精準追蹤物流環節信息，合同物流信息將可以對客戶全透明開放。
客戶登錄儀表盤（Dashboard）可看到專屬的多維物流動態信息：所有貨物實時的位置分佈情況（在任何場地、運輸工具或目的地位置）；每件貨物在過去、現在和未來任何特定時點（可精確到小時或者分鐘）到達的位置等等。
而對運輸條件要求較高的冷鏈運輸產品，通過溫度傳感等技術，還可觀測到貨物當前所處運輸環境的溫度和溼度等狀態。
比如聯邦快遞FedEx的高端冷鏈醫藥運輸解決方案，通過對貨物的溫度數據、儲藏狀態、運輸線路等全程追蹤記錄，讓醫藥產品運輸過程實時透明可視化。
3.區塊鏈技術將極大簡化客戶的交易結算
多批次多批量是商業合同物流的特徵，如此產生繁瑣的交易結算和賬本核對管理。
區塊鏈技術可實現分佈式記賬，交易賬本不可篡改，數據透明可追溯。因此，未來依靠區塊鏈技術可實現物流訂單、物流狀態和物流交易的信息一致化，且不可篡改地記錄在鏈上，再通過信息共享觸發物流公司與客戶雙方實現賬本數據同源一致化，從而極大簡化傳統繁雜的交易結算和賬本核對工作，加強彼此之間的信任關係。
智能科技正在助力物流任務管理真正以客戶需求和特性為驅動，為C端和B端客戶提供全方位的極致體驗。
C端客戶可享受到更便捷更人性化的服務，B端客戶對客製化的需求也可得到更大的滿足。
二、構建三大核心能力
國內電商帶動快遞物流爆發式增長，每逢雙“11”、雙“12”等電商購物節，海量訂單瞬間湧進物流倉庫，整條物流鏈上隨即拉開了接力賽，快遞物流公司的運營體系必將經受極大考驗。
而由於缺乏最優網絡規劃、高效資源協同整合能力和智能供應鏈管理這三大核心能力，傳統物流企業很難在如此激烈的競賽中取勝。
我們認為，智能科技戰略正在助力快遞物流運營管理朝著數字化和無人化方向發展，快速構建智慧物流運營管理三大核心能力，最終實現整體運營效能的數量級提升。
（一）物流網絡規劃：從經驗判斷式向最優求解式轉變
物流網絡的“排兵佈陣”是極為複雜的，這個“兵陣”是由海量節點（經營網點、中轉場和倉庫等）和大量路徑（車輛線路和航空線路等）組成的複雜系統，排布難度極大。
傳統物流網絡規劃主要依靠主觀經驗判斷，在模糊經驗主義指導下構建的物流網絡效率低下，出錯率極高。而智能科技則提供了更優的方案，網絡規劃從經驗判斷式向最優求解式轉變。
1.宏觀物流網絡
在宏觀網絡規劃層面（如全球級或國家級網絡），結合大數據、人工智能方法、傳統的運籌學優化算法等，可以仿真模擬在多種業務情形下，各種網絡規劃模型的時效和成本狀態，從而推演出整個網絡的關鍵節點與骨幹路徑的最優架構方案，如在哪裡建設航空樞紐、在哪裡佈局智能倉庫、貨機航線如何規劃等是最經濟最高效的。
2.微觀物流網絡
在微觀網絡規劃層面（如城市級或區域級），根據城市或區域經濟圈的業務量集散程度，引入智能地圖，可以合理佈局收派地面部隊，規劃城市接駁車輛，設計經營場地等資源的分佈。
精準的資源規劃佈局使得快件能夠以最優的路徑、最經濟的方式和最快的時間配送至目的地。
比如UPS在北美通過大數據和運籌學來優化運輸末端配送路徑（On-Road Integrated Optimization and Navigation），項目實施後成效顯著：每年給UPS減少1億英里(約1.6億公里)行駛車程，節省3-4億美元成本，也使得UPS比競爭對手的交貨時間預測更精準，交貨策略更敏捷。
3.無人機的研發應用提升佈局效果
無人機可實現航空物流網絡干支線的對接，完成對地形複雜或偏遠地區的空網覆蓋；智能駕駛和無人車在中長程幹線運輸方面可實現更高效能的運輸規劃，從而大幅度提升物流效率。
比如國內某快遞物流公司採用“幹線大型有人運輸機+支線大型無人機+末端小型無人機”三段式空運網，旨在實現36小時通達全國。
（二）物流運營資源管理：從滯後應對式向動態前瞻式轉變
因客戶需求在區域和時間上的差異，運營資源常常出現供需不匹配的現象，最典型的莫過於雙11等電商購物節前後，常常出現供給“此多彼少”的尷尬局面。
科技使得資源管理從滯後應對式向動態前瞻式轉變，有如給資源協同注入“管理柔順劑”。
1.精準的動態運營策略實現資源的協同管理
大數據和算法可以對資源利用情況進行更準確的歷史信息分析和未來數據預測，從空間上可以從面（地區），到線（線路），到點（環節）級別；從時間上可以從年，到月，到天，甚至小時級別，精準定位資源的閒置位置和時點。
進而採用動態調度和智能排班等運營策略來降低資源佈局的不平衡，並實現航空運輸網絡、幹線運輸網絡、最後一公里配送網絡等多網絡、不同類型資源的更有效地銜接整合。
2.動態的報價機制實現資源的供需平衡
已有部分領先物流公司建立了智能報價系統，該系統基於市場情報信息、線路成本信息和資源利用動態等因素，當線路和時段閒置時，為客戶提供極具競爭力的報價，來增加流量，提升資源利用率；相反，當線路和時段緊缺時，則給供應商提供更有吸引力的報價，來增加資源供給從而滿足業務需求。
比如全球領先的第三方物流服務商CH Robinson的Navisphere系統整合北美最大的公路運力網絡，利用市場供需提供實時動態定價。
（三）供應鏈管理：從人工作業式向“無人駕駛式”轉變
隨著地價上漲，人工成本上升，物流業務暴增，傳統“平面型”場地的效能問題愈來愈突出，嚴重擠壓利潤空間。
科技物流場地可構建“立體型”作業空間，同時通過自動化、智能化，甚至無人化的運作，把物流運營中心打造為現實版的“鋼鐵俠”，從而通過供應鏈關鍵節點的科技升級帶動整體供應鏈的作業效能和利潤空間的提升，使得供應鏈管理從人工作業式向“無人駕駛式”轉變。
1.全自動化轉運中心
在中轉分撥場地，如果用全自動化分揀設備流水線和智能裝卸貨機器人代替人工勞動，貨物的集散效率可增加十倍甚至數十倍，可做到單位場地小時級甚至分秒級的產能最大化。
比如UPS在全球建立了眾多的自動化轉運中心，全球最大的自動化轉運中心—UPS世界港每天可處理130架貨機的裝卸作業，自動化分揀能力達每小時41.6萬個包裹，每件包裹到港後只有兩次人手觸碰的機會，其餘全部由機器完成。
2.智能化和無人化倉庫
在倉庫，採用大數據模擬可以對容納成千上萬個存貨品類（SKU）的大型倉庫做最合理的貨架佈局，並就揀貨路徑進行最優設計，讓揀貨機器人實現高效倉管作業。
管理人員也可以通過智能語音技術指揮機器人倉庫作業，實現無縫連接的人機交互。比如亞馬遜在25個規模型運營中心配置了8萬臺高效率、高精準的Kiva揀貨機器人。
亞馬遜的最優貨架佈局與智能揀貨路徑優化項目，使得揀貨員從早期每天平均行走27公里下降到當前的5公里，極大地提升了揀貨效率。
3.智能化客服中心
在新型客服中心，使用在線客服機器人可解決常規性的客服問題，節省大量的人員投入；對於複雜的投訴類和理賠類等問題，智能系統也可通過學習算法模型預判每次客服來電意圖，並給客服人員預設解決方案和話術安排，大大提升客服工單的處理效果。
一旦完成以上三大核心能力的構建，傳統物流網絡將蛻變為數字智慧網絡。
不妨展望一下，也許在不遠的將來，全國乃至全球的航空樞紐體系、運營場地體系和倉庫體系都由空中線路、幹線線路進行高效聯接，織成一張物聯網，網內每個節點的運營都是由大數據來驅動的。
這將是一個由數據驅動，由智能機器運轉的智慧型有機組織。
來源/麥肯錫
作者/容覺生、徐崇延
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