大型物流企業數字化轉型需要做什么？

　　整個物流行業數字化到底應該需要做什么？我把我們的理解以及我們跟一些公司合作的實踐過程在這里介紹一下。第一點，是物流產品與客戶服務需求的數字化。其實物流產品的數字化可能大家已經比較容易理解了。就像我們現在一個整車物流，就是我們幫客戶把整車業務輸送到全國各地。這種物流產品是相對比較標準化的產品。但是，比如說我們未來可能要涉足的裝備物流，或者整個物流這一塊社會化以后的三方物流，這些需求就會逐步變得復雜起來。尤其是裝備物流，幾乎都是定制化的需求，在這一部分，客戶需求怎么數字化是一個比較重點的內容。因為這是我們整個物流運營的起點，是我們物流產品與客戶服務需求結合的地方。第二點，是服務單元能力的數字化。因為涉及整個物流過程中間，有物流設備，比如分揀設備、檢品設備；還有內部組織，比如卡車組、拖車組、搬運組等內部組織；還有第三方公司，都需要整合進來形成運輸能力。那么怎么把這些服務能力數字化？這個數字化過程是需要比較深入的，一定要細分到我們最小的服務單元，細分到最小的能夠接受任務的單元。第三點，是服務過程數字化。這一點可能大家都比較熟悉了。我相信很多企業大概TMS、WMS、財務系統、OA系統都已經部署了。其實這些系統都已經把服務過程的細節展示出來。我們在OA系統登錄就可以看到審批到哪里，這是一種可視化。但我們數字化轉型，是要在這個過程的基礎上，滲透更深。比如我們現在看到的是動脈跟靜脈血管，現在我們可能要深入到毛細血管的深度。再比如可視化，比如說現在大屏幕我們可能看到車所在的位置，但是這中間的質量是什么樣？是怎么去把控的？可能這一部分的內容是未來在服務過程數字化時要重點體現出來的。我們現在虛擬化、數字產生的內容，怎樣去做到可視、可控、可評估，是服務過程數字化要重點關注的東西。第四點，是決策調度的數字化。決策調度是我們服務敏捷化的一個內容，是敏捷服務來源。決策能力與調度能力數字化以后，服務自然就變成敏捷的服務了，數字化調度是基于我們前面三個部分:服務需求數字化、服務能力數字化、服務過程數字化以后，決策調度就可以數字化了。所以第四點也是檢驗前面三點數字化能力的重要指標。這個指標幫助我們去判斷能不能在這個基礎上求出最優解？比如說當前那么多業務進來，那么多服務單元在同步運作，我怎么計算這些任務應該經過哪一條路線，由哪一個組織來做哪一部分工作，由哪一個設備來做哪一份工作？

　　如果能算出最優解，那就意味著我們前面的數字化是成功的；如果這個地方還算不出來，還有很多需要人工去判斷的東西，就是說可能有一些是基于非數字邏輯，是基于理性去判斷的東西，那就意味著我們前面的數字化是不夠徹底的。所以能夠做到決策調度數字化，就意味著我們前面數字化能力是比較深入的，能力是比較強，深度也比較深了。

　　最后一點，是產業生態數字化。互聯網公司大家見得多了，比如阿里生態、京東生態怎么把供應商與賣家全部都整合在一起？他們的基礎是什么？其實，他們的基礎就是互聯網。以互聯網為基礎數字化之后，信息全部透明以后，就可以去構建一個產業生態。

　　物流行業其實也一樣的。你看我們貨主、運輸單元、當然也有一些單人的組織，他們都是在生態鏈里面存活的。但誰去整合？誰能夠去整合好？就像現在各個地方都有貨運市場，這些市場也想做產業生態的整合，但他們基本上都是一個區域等級的、基于行政的命令。比如這個地方貨物不能進城，只能在自己的大貨中心存放，所以他們做了一些比較初步的東西。但是大型的物流企業，該怎么去構建自己的生態，讓所有的生態伙伴能夠在這里面受益，而又沒有認為自己的命會被別人革掉？所以一個是要依托數字化的信息，也就是說我們前面數字化信息對我們的供給能力有了長期評估了以后，就可以回到我們所謂的用價值來評估生態。其實它和我們現在區塊鏈技術的思路是完全相通的。

　　這五點就是我認為一個大型物流企業數字化轉型要做的事情。

　　大型物流企業數字化轉型的基本路徑 

      那我們應該怎么去做？或者就是所謂的路線圖。在物流行業的話，我們看到主要是這樣幾個方向。第一個，物流產品的任務生產和接口定義。第一步應該去做的，就是把我們現有的物流產品，或者說所謂的定制化需求，客戶需求這一塊，我們要去做任務分拆，把它拆分到一個不能再拆分的最小單元為止。比如說整車，拖車過來了以后，我們怎么去裝？裝載到哪個車上？可能中間就會有很多環節。比如說根據車輛的型號，去分配裝的位置；尤其在混裝的時候，這里面都是一些獨立的任務。再比如說前面的任意分配，然后到裝車的運算，然后到執行裝車，可能這都是一些比較獨立的任務。只要去做任務分拆就好了。這個分拆做的就是我們的管理能力。第一步就是任務分配到很細化，然后把每一個任務的接口定義出來，是前置條件，再然后能夠輸出的東西都定義出來。在這個環節，就可以完成產品與服務的數字化了。第二件事，是對應的服務，做數字化的映射。剛才已經細分了這么多任務，一定就有對應的服務，然后去執行任務的時候，我們把這兩方的數字化映射到我們的系統里面來。不管是什么樣的系統，不管你們有沒有WMS系統，還是新構建一個供應鏈系統。當然我們都能夠看到數字映射。每產生一個任務，沒拆出來的任務馬上就數字化呈現到我這邊來了。然后到總控平臺里面來，然后就有一個執行單元能夠去為他提供服務，這個就叫數字化映射的過程。前面拆了然后有服務，然后系統里面已經有一個映射，這個時候在這個層面，我們數字化推進就已經比較深入了。接下來就到了整體調度優化了。當你有那么多業務接進來，每一個業務有一個運行狀態的任務，有一個執行狀態，這個時候我們會有一個所謂的整體調度優化，就是剛才說的調度層面跟執行層面的計算。這個計算邏輯可能會比較復雜。我們這邊研究和服務的能力，在很龐大的多項計算任務里面，如何能夠去最快得到單個任務的最優點，從而獲得整體最優解。這里我們可以看到很多機會降本增效、創新服務在這都能體現出來。這里會給管理層很好的操控感，所有的數據都已經呈現在你面前了，而且每一個決策的優缺點都已經呈現出來了，管理層就可以比較容易做到去操控。最后，我們要不要把我們的服務能力賦能給第三方？這就是我們的生態價值了。每一個企業去做生態，最終就是以我為核心去形成的生態體系。也就是說，在我們掌握了足夠充分的信息時，是很容易轉型到生態的。因為你知道每一個人需求，每一個角色需要什么？他能夠貢獻什么？在這些比較清楚的時候，生態構建起來就相對比較容易了。

　　這就是我認為的大型物流企業數字化轉型的基本路徑。從我們把任務拆分好，能夠把對應的服務和任務做數字化映射；在映射完成以后，我們能夠做整體的運算，最后全部融入到生態里面去，基本就是一個這樣的路徑。

　　從兩個視角看數字化轉型的目標

　　最后，我們知道了干什么，知道了怎么做，那到底要干到什么樣的程度才算數字化是成功的呢？所以我們需要在一定范圍內實現我們數字化轉型的目標。這里我們提出了兩個視角。第一從運營視角去看，第二個從產業視角去看。

　　運營的視角。每一個公司首先最重要的事是把自己管好，能夠運營得更有效率。這里面有一個標準，就是所謂的軟件定義物流，我們在運營的角度能夠做到軟件定義物流。軟件定義物流會有點抽象,我舉個例子.就像我們的電動汽車一樣，其實它的功能劃分已經很標準了，有動力、有能量、有驅動系統等等，其實已經分得很清楚了。但是我們去看特斯拉，會覺得開門很簡約，又很好玩兒，可玩性很高。這里面其實就是軟件在定義汽車的一個概念。就是說車的各種功能都通過軟件去重新定義。其實我們物流也一樣。如果我們前面數字化能夠比較徹底的話，后面整個業務是用我們的軟件來定義的。我們再以汽車配送為例。我們運輸到4S店的配送過程，我們可以根據當前的資源來改變配送模式，當用戶提出一個需求，比如中間要再拼一個車進來，或者說在哪里就要卸一點東西下去？如何做調整？這都需要軟件去定義了。也就是物流行為，物流活動，可以通過軟件來定義。甚至我們可以把物流定義的過程推送給用戶自己，用戶來自己可以定制，業主自己可以決定一些東西。最終通過我們的軟件定義物流方式就好了。

　　現在我們從分貨、運輸、存儲等幾個環節，以及從設備、從執行團隊、車輛、拖車、裝卸工具這些角度來說，其實目前都已經具有數字化的可能性了。我們都可以把它整合到我們系統里面來做到所謂的可視可控。這是從運營視角，我們能夠實現任何一個客戶的委托，我們都可以通過軟件來把它定義好，選擇最優的流程，最優的執行路徑。如果能夠做到這個樣子，那說明我們數字化轉型毫無疑問是非常徹底也非常成功的。從產業視角的話，那就要看我們的生態能力了。從產業視角就是從整個物流產業來看。生態這個東西，在某種意義上來說，是物流業務存量市場里面的一個重新劃分。誰能夠有這樣的整合能力，能夠把生態成員都集聚到你的周圍來。那你生態建設越成功，就說你的生態做得越來越好。以核心企業為主的這種生態形式，是最容易組織起來的，但它也是一個最不穩定東西。所以我們這里面提出了價值生態。如果我們從區塊鏈角度來看，每一個節點做出的貢獻，可以擁有這個節點的自主權、支配權，那部分報酬就可以給你，這是基于價值的生態系統。前面有數字化的基礎，每一個團隊、每一個設備它做出了多少貢獻？我們是可以有非常公平的評估機制，我們能看到每一個組織做出的貢獻是多少？價值是多少？我們就可以給一個反饋給他，而基于價值的這種定義，這種生態的穩定性要高于核心企業。核心企業很容易被一些外部改變所左右；而基于價值的生態會比較穩定一些，可以長期持續下去。所以從產業視角來看，最終我們數字化轉型有多徹底，就看生態鏈的穩定性，在這里分配機制是基于價值邏輯的分配。每一個價值可被統計，可被觀察，那我們就可以實現基于價值的一個生態體系。