构建智慧物流体系并融合进产业供应链中的长远发展

随着消费和产业的不断升级，未来的物流不仅要提供更加高效、敏捷的服务，还要利用互联网、人工智能等关键技术来完善整个物流体系。 这时就需要构建智慧物流系统，并将其融入产业供应链。 本文作者分析了从智慧物流到智慧供应链的商业PaaS之路。 让我们来看看。

随着消费和产业的不断升级，未来的物流不仅要提供更加高效、精准、敏捷的服务，还要实现整个物流系统的流程、运行和管理的无人化、自动化、数字化、智能化。

通过建设智慧物流系统并融入产业供应链，不仅可以解决传统供应链的问题，还可以打造高度智能化、服务化的供应链体系，有效促进长期供应链的发展。发展灵活敏捷的智慧供应链。 发展。

1、电商物流演进路线

我们以电子商务为例，简单介绍一下电子商务仓储物流的发展历史。

第一阶段

2010年之前的电商起步阶段，电商仓储物流是比较薄弱的环节，基本处于探索阶段。 同时保证信息的透明，这是运营过程的信息化阶段。

典型案例有2010年之前的当当网、京东、亚马逊、卓越、红孩子、一号店、凡客诚品等。那个阶段仓储物流基本都是立足于自身企业服务，处于企业物流阶段。

第二阶段

2010年至2013年，涌现出一大批第三方电商仓储物流服务商（典型企业如五洲在线、神州数码、信义科技等）。 一方面，建立基于物流运营策略优化、资源计划调度优化等的运筹学模型，是物流运营规划能力的细化阶段。 同时还具备对外输出仓储物流服务能力，处于3PL仓储物流服务阶段。

第三阶段

2014年以来，在精益的基础上，基于大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术的应用，通过数字化手段赋能物流服务，实现自我感知、精准决策并快速执行，实现数字化运营和智能决策，同时从3PL向4PL演进。 目前的京东云仓和阿里菜鸟都是典型的4PL服务公司。

第四方物流服务公司通过提供品牌共享、平台系统、平台产品、运营标准、规划设计、资源采购、同步营销、培训认证、金融服务等方式赋能仓储物流企业，优化物流资源配置。 打破传统物流在信息、资源、系统等方面的相互壁垒，通过与合作伙伴共建、共创、共享、共生、共赢为主题，打造云物流基础服务平台。共享，共同打造智慧物流服务体系。

在此基础上，做好物流向商流的延伸，协助商户打造透明、灵活、敏捷的智慧供应链。

2. 智慧供应链定义及行业现状

我们来看看业界对智慧供应链的定义。 智慧供应链自上而下分为智能平台（决策层）、数字化运营平台（管理层）和自动化运营层（运营层）。 利用数字化平台进行计算、思考、决策，利用数字化运营平台对供应链供应、供应的合理价格、仓储量、仓库位置等进行量化预测，从而指导商业运营和仓储、运输等自动化运营。

智慧供应链的打造必须依靠人工智能技术进行智能计算、思考和决策，而人工智能技术的进步必须有精准的场景和海量的数据，而这些数据必须实时、准确、及时地获取。满的。 通过大数据驱动的智慧供应链，能够真实感知和预测用户需求、习惯、兴趣，从而指导上游产业链的选品、制造、定价、库存，以及下游的销售、促销、仓储、物流、配送。 需求驱动供给。

我们来看看智慧供应链的决策、管理和运营层面的行业现状。

1、决策层

智能决策平台主要提供基于大数据和算法求解与优化的需求驱动的需求预测模块、商品计划模块、生产计划模块、采购计划模块、业务计划模块、促销管理模块和全盘库存。 计划模块、物流规划模块、供应链可视化模块、场景模拟与财务模拟分析模块、内外部产销协同S&OP模块、端到端供应链整合与协调模块，通过建立供应链神经协调商品和市场、开放经营管理、协调需求和供给。

国内从事智能平台的服务企业不多，也没有典型案例，暂时不讨论。

2、管理

数字化运营平台主要为生产端、配送端、销售端提供信息系统服务，主要针对逐渐与ERP系统分离的分行业务服务系统，如MRP、OMS、SCM、WMS、TMS、POS等业务领域主要服务公司有电店宝、管易、管家坡等，专注于订单管理服务； 富勒、伟智、科健、C_WMS等专注于仓储管理服务； 交通等，重点是车辆管理，如Luge、G7。

3. 作业层

自动化、无人化的仓储、运输、配送执行平台。 仓储服务商主要代表企业有京东物流、阿里菜鸟、快仓、旺仓、京仓等； 运输服务商主要代表企业有B2B城际运输虎车邦、运满满、壹米滴答、福友卡车、德邦、安能、中通、韵达等。

云鸟、伟志同城配送、快运货运等，专注区域B2B物流运输； 专注同城B2C物流的GeekExpress、冯先生等； 蜂鸟配送、美团外卖、点我达、达达等专注同城B2C即时配送的企业； 专注同城C2C物流如58快递、货拉拉等； 专注同城C2C即时配送如达达、闪送、人人快递等； 重点关注卡行天下、传化物流、天地汇等物流节点平台； 重点关注阿里菜鸟、京东物流、百世、顺丰、安得物流等综合物流平台。

3、大数据和人工智能在供应链领域的应用

物流逐渐进入数字化、智能化阶段，人工智能快速发展。 人工智能在供应链领域的应用主要包括：基于覆盖数据的全生命周期，结合平台和全网数据采集企业内部数据，通过清洗、入库、预处理流程对数据进行管理和分析，然后基于运筹学模型进行算法优化，通过机器学习、深度学习和增强学习构建决策模型和算法，最后基于供应链收益管理、库存管理、生产计划调度等业务节点、仓储管理、运输配送管理输出关键业务决策。

1）收益管理

通过全渠道、内外部数据的深度挖掘，结合人工智能算法和运营优化模型，帮助企业实现定价和收益管理的战略转型； 帮助企业增加收入和盈利能力，扩大市场份额，强化品牌竞争力，提高费用利用效率，建立数据驱动的决策系统。

例如，物流商的品类规划、商品定价（基线定价、动态定价、渠道定价等）、线路定价、客户定价等，仓储服务商不同服务产品的定价，包括仓储的定价和促销，订单履行和增值服务。

2）库存管理

通过基于人工智能的需求预测技术，结合企业内外部数据，实现不同粒度的需求预测，针对不同品类定制最优补货策略，并制定促销场景下的安全库存和备货计划。动态调整，帮助仓库和门店做出更精准的采购和补货决策。 例如，对于品牌商的生产和备货，可以实现生产和销售的协同，零售商的全品类自动补货，以及电商平台的补货、转运和退货。

3）生产排程

根据历史订单、BOM、原材料库存、生产线产能、生产约束等信息，给企业制定生产计划。 例如，为品牌商协调采购、生产、转运，降低产能损失率，提高订单履行率。

4）仓库管理

基于人工智能和优化运筹算法，突破传统标准业务规则下的效率瓶颈，动态配置货架策略、补货策略、波次策略、拣选路径策略、任务分配策略，大幅提升整体运营效率仓库。 例如仓储服务商的仓库选址、库区规划、平台管理、劳动力资源管理等，基于订单的仓库划分、订单拆分、物流分配、波次生成、拣选任务分配、补货优化、作业划分、基于日常运营进行路径优化、切箱、任务负载均衡、补货、上架、盘点等。

5）运输配送管理

针对同城运输、支线运输等场景提供配送任务分配和路线规划建议，帮助企业节省运输车辆、减少运输里程、节省调度时间。

例如，干支线运输公司的网络优化和资源调度，基于最小有效行程，优化每公里成本和空驶率； 对于配送企业来说，根据交通限制、天气状况、车辆信息、订单信息、网点数据、装卸时间窗口、车辆需求、行驶路线、配送顺序、到达时间、运输成本、装载率等来实现路线优化。

4、智能仓储物流装备及物联网在供应链中的应用

仓储运输正在向自动化、无人化方向发展。 智能仓储物流设备应用于仓储、搬运、运输、拣选、分拣、存储等各个环节，例如：

物联网在仓储物流中的应用包括：

5、商业企业信息化现状

随着互联网的快速发展，流量分散化的趋势加剧，加剧了线上线下渠道的多元化，让本来就碎片化的库存结构更加碎片化。

从渠道来看，品牌商的渠道可分为电商渠道（线上渠道）和传统渠道（线下渠道）。

1、电商渠道

电子商务渠道分为B2C电子商务、S2B2C电子商务、B2B电子商务和O2O电子商务。

1）B2C电子商务

B2C电子商务分为传统电子商务、内容电子商务、社交电子商务、特殊渠道电子商务。

①传统电商

传统电子商务又分为综合电子商务和垂直电子商务。

② 内容电商

主要包括短视频直播电商（淘宝直播、抖音电商、快手电商）和导购电商（小红书电商等）。

③社交电商

主要为社区团购（兴盛友、同城等）、社区电商、会员制电商（云集微店等）、以及主要针对银行商城、通讯商城、酒店商城、 ETC。

2）S2B2C

S2B2C主要包括北店、小铺、云集。

3）B2B电子商务

B2B电商主要包括快消品B2B（京东信通、阿里零售等）、母婴B2B、酒类B2B、生鲜B2B等。

4）线上线下

O2O主要包括平台O2O（美团、饿了么等）、零售O2O（盒马、永辉等）、社区O2O（兴盛友、同程等）。

2. 传统渠道

传统渠道又分为流通渠道和特殊渠道。

1）分销渠道

分销渠道主要有经销商、分销商、批发商、零售终端、KA渠道、CS渠道等。

从渠道来看，目前品牌商不再局限于单一渠道，而是几乎覆盖全网。 无论哪种渠道，都有服务提供商提供相关的系统服务，但各个系统都缺乏有效的沟通机制。

从供应链的角度来看，正如上一节提到的，无论供应链的决策层、运营层还是操作层，都有相当多的服务提供商提供不同类型的服务。 消费端和消费端有不同类型的服务商，如制造系统服务商、仓储服务商、物流配送服务商、财务管理系统服务商、客户关系管理系统服务商、渠道管理系统服务商、智能家居等。物流装备服务商、智能算法服务商等

不同的服务提供商提供不同类型的系统，系统之间缺乏有效的连接，并且同一类型的服务提供商也提供不同底层系统架构的系统，这给系统之间的连接带来了很大的挑战。 困难。

服务商的系统无法完全互联，各个系统都是信息孤岛，商户没有有效手段实时收集真实、有效、完整的数据。 没有完整有效的数据，就无法构建智慧供应链模型。

6、基于微信生态和阿里中泰的思考

我先简单说一下几个基本概念。 云计算的三层是IaaS、PaaS和SaaS。 IaaS（Infrastructure as a Service-基础设施即服务）是指通过网络提供IT基础设施即服务。 用户 您无需自行构建数据中心，而是可以通过租用基础设施服务（包括服务器、存储和网络）来使用它们。

PaaS（Platform as a service——平台即服务）是指提供服务平台即服务，为用户提供编程语言、库、服务和开发工具来创建、开发应用程序并将其部署在相关基础设施上。 PaaS可以集成各种业务能力，具体可以分为应用服务器、业务能力接入、业务引擎、业务开放平台。 通过IaaS提供的API调用硬件资源，提供业务调度中心服务和实时监控。 平台的各种资源，并通过API将这些资源开放给SaaS用户。

SaaS（Software as a Service-软件即服务），即软件通过网络作为服务提供。 SaaS平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上。 订购所需的应用软件服务，根据订购的服务数量和时间长短向厂商付费，通过互联网获取SaaS平台提供商提供的服务。

现阶段国内结合IaaS、PaaS、SaaS最好的平台就是微信小程序，没有之一。 超级APP微信于2011年问世，截至2020年第二季度，微信月活跃用户数已增至12.06亿。 2017年1月，基于微信生态孵化的小程序正式上线。 小程序基于腾讯云IaaS基础设施服务平台，通过搭建小程序开发环境和开发者生态，构建PaaS服务平台，与各行业、各业态的ISV服务商共同开发插件和业务组件。

各行业、各业态立足自身实际业务，依托小程序PaaS平台，开发各类业务服务，并最终以SaaS的形式提供给用户。 在微信巨大流量的加持下，各行各业的微信小程序得到了极大的曝光和应用，为腾讯生态的拓展发挥了巨大的作用。 一个典型的例子就是一度成为中国第三大的拼多多。 大型电子商务服务平台。

与此同时，阿里巴巴在2015年提出了“小前台、大中台”的概念，通过内部组织架构的调整，将阿里巴巴的产品技术、数据和业务能力进行整合，最终形成了基于小前台、大中台的中台架构。业务、数据和算法都形成了。 ，进而形成“小前台、大中台”的组织和业务体系，使一线业务更加灵活敏捷，迎接新业务环境的机遇和调整。

阿里巴巴内部中台和微信小程序的结构完全一样，只不过基础设施服务平台是阿里云，通过内部PaaS平台形成业务组件和插件，实现核心能力的复用和核心的共享资源，从而支持更多低成本的创新试错。 阿里和腾讯都在构建基于IaaS、PaaS和SaaS的生态系统。

针对微信小程序生态以及阿里巴巴中台架构的思考，搭建商业PaaS平台或许是解决这一问题的有效途径之一，以完成智慧物流向智慧供应链服务的快速延伸。 。

7、智慧供应链商业化PaaS平台建设

构建PaaS平台需要从服务产品的统一化、系统间通信协议的标准化、系统模块的原子化和单元化、人工智能算法的插件化、智能物流装备以及物流设备的组件化等方面进行构建。物联网等

1、通信协议标准化

通过建立相关系统之间的标准通信协议，可以实现系统之间的连接，如ERP与WMS、WMS与TMS、TMS与TMS、ERP与POS、ERP与CRM等的标准化连接。对接结构改为一对一对接方式，每个系统只需与数据总线连接一次即可完成所有系统的适配。

对于ISV来说，省去了对接多个相关系统的问题，对于商家来说，省去了更换系统带来的开发成本和培训成本。 通过系统之间的连接，可以实时有效地采集供应链各个环节的数据。

2、服务产品统一

无论是仓储服务商、运输服务商、配送服务商、快递服务商、金融服务商、劳动力资源服务商、基于算法的人工智能服务商，还是智能仓储物流设备提供商，或者物联网服务提供商，最终向客户展示的应该是服务产品以及相应的收费标准、服务标准和营销活动，以便商家根据自己的情况选择服务提供商。

让我们简单了解一下各个服务提供商提供的服务。

1）仓储服务

仓储服务一般包括：

①商品管理

保质期管理、SN管理、信息采集、拆装、产品编码、产品分拣、产品二次包装、熨烫、贴标等。

② 仓库进出

卸货装货、商品质量检验、商品盘点、不良品检验、二次复检、出库等。

③馆内管理

库存、预警、仓储、货权转让、仓单质押等

④ 订单类别

催单、合并订单、分单、拦截订单、打印订单、核对、拣货、复核、称重、打印面单、DM夹带、灌装、保温保湿、收款等。

⑤ 老化等级

当日、次日、次日等

2）交通服务

运输服务一般包括基于运输路线的基础服务（按路线定义基础服务产品）和基于仓储的类别（装卸等）。

3) 送货服务

配送服务一般包括基于配送点配送的基础服务和基于进出库、管理、订单、时效等的增值服务。

4）人工智能服务

人工智能服务主要包括生产计划与调度、收益管理、库存管理、仓储管理、运输配送管理等业务节点基于关键业务决策的输出作为服务产品。 、拣货、分拣、仓储等环节提供自动化、无人化作业作为服务产品。

目前，各服务商的产品尚未形成统一的产品概念。 只有规范服务产品，才能统一行业的服务标准、考核标准、服务价格，进而引导企业选择最合适的服务提供商。

3、系统模块原子化、单元化

供应链中每个服务系统都有很多ISV开发者，但底层架构、规则、功能等基本相同，只是开发了自己的一套，导致无法复用模块能力，浪费研发资源。

从阿里巴巴商业中心的概念中提炼出来的商品、库存、订单、购物车、支付、会员、营销等要素，都是原子化、单元化的典型例子。

我们以仓库管理系统和运输管理系统为例。 从仓储管理系统中可以提取的因素无非是营销管理产品、合同、开票、对账、结算、发票、应收账款、应付账款等，而仓储管理的业务结构则由预订等因素组成用于仓储作业、入库、装卸、商品、库存、订单、差异、损益、仓储面积等。

从运输管理系统中可以提取的要素无非是营销管理产品、合同、开票、对账、结算、发票、应收账款、应付账款等，以及运单、发货、到货、中转等运输业务。 、收货、订单、产能、库存等

从配送管理系统中可以提取的因素无非是营销管理产品、合同、开票、对账、结算、发票、应收账款、应付账款等，以及运单、发货、到货、收货等运输业务。 、订单、产能、库存等

可见仓储和配送系统都可以提取公因子。 我们可以将这些共同因素完全原子化、统一化，作为相关系统调用的产品。 模块共享不仅可以提高开发效率，还可以有效打破系统之间的信息孤岛问题。

1）AI算法插件

提供供应链智能算法服务的企业基本专注于为生产计划与调度、收益管理、库存管理、仓储管理、运输配送管理等核心业务节点输出智能决策。 但现阶段相关服务还没有商业化，单元化、插件化基本上都是点对点的服务。

算法可以商业化、单元化、插件化，对外开放供业务系统服务商调用，并按照调用次数、成本效益等方式收费。 专业的事情交给专业的专业公司，业务系统开发商专注于业务平台，人工智能算法服务商专注于算法平台。

2）智能物流装备组件化和物联网

与人工智能算法一样，智能物流装备、物联网近年来也快速发展，在仓储物流、运输配送、制造（阿里的灰犀牛）等方面的应用，加速了供应的自动化、无人化进程。链。 。

物联网开启了万物互联时代，打通了现实世界与数字世界之间的通道。 通过传感器，物联网可以将真实的光电等信号转化为数据，这些大数据将汇聚到大数据中心进行处理和利用。 智能可以对这些数据进行分析、建模，然后进行预测，而这些预测结构最终会应用到物联网中。

基于业务数据和物联网数据，将人工智能算法应用于智能物流装备。 物流设备基于人工智能算法分配任务，替代人工，自动完成仓储、物流、制造等作业。

智慧供应链的运营层离不开硬件设备和物联网。 现阶段很多企业都在建设物联网PaaS平台，但缺乏与智能物流设备、业务系统的有效连接。 同时，也有不少智能物流装备服务商根据不同的业务节点提供相关服务，但也弱化了服务的产品化、单元化。

例如，仓储物流系统在拣选过程中可能会用到拣选机器人，而拣选机器人的种类很多，这可能会导致一个WMS系统要对接多个拣选机器人服务商，但拣选机器人无非是基于订单，商品、货位、仓储区域等主要因素的数据交互。 通过定义服务产品和标准通信协议，业务系统调用智能物流设备或物联网时，可以作为插件进行调用。

基于PaaS平台，服务产品统一化，通信协议标准化，系统模块原子化，人工智能算法插件化，智能物流装备和物联网组件化，文档格式和调用机制统一定义系统，可以根据不同的业务场景快速、灵活地组装业务系统，并可以完全根据自身需求自由组装并完成服务升级。

还可以衍生出更多服务产品或加速服务应用，如共享托盘、共享车辆、商品溯源、物流电子票据、供应链金融、区块链等。

8、基于智慧供应链的一点思考

通过人工智能，可以构建基于数据中台、业务中台、业务中台的PaaS平台，从而延伸多方位、多层次的SaaS业务服务，使能仓储、运输、配送、算法、金融、保险、劳务、设备等全角色服务商参与生态系统的交易和建设过程，从而构建完全开放的商业操作系统。

智慧供应链也是数字经济。 数字化是未来的主要生产力。 Through digital process transformation and digital transformation of products, the promotion cost, channel cost, labor cost, management cost, warehousing and logistics cost, research and development cost, manufacturing cost, etc. of enterprises can be reduced. , and gradually form data business and business data to drive production, management, channels and markets.

Now many enterprises are still in the stage of IT and informatization, far from reaching the stage of digitalization. The digitization of an enterprise is far from digitalization. Only when digitalization is built as a new infrastructure, can various industries enter the digitization to accelerate The process of digitalization of society. Digitization is the cornerstone of the future supply chain and manufacturing.

Whether it is the digital economy or the smart supply chain system, it is the future development direction, but we must also see the current situation of China's economy. China's infrastructure is far from reaching the stage of full digitization, and the speed of modern technology progress far exceeds The speed at which our needs increase, companies will produce products that exceed everyone's needs. This is the performance transition, which is also the very famous "upper right corner migration" theory. Pinduoduo uses this theory in the gap between the two giants Ali and Jingdong. Hard to find a way out.

We must not only pay attention to the high-end market but also the low-end market. We must serve not only the first- and second-tier cities, but also the third-, fourth-, fifth-, and sixth-tier and seventh-tier cities. Merchants' channels are diversified and service providers' service capabilities are differentiated. Only by meeting the high cost performance needs of merchants in different channels and nodes of the supply chain can they serve enterprises well and create a complete supply chain service system.

Both JD.com and Ali are doing digital infrastructure based on big data, cloud computing, and the Internet of Things, but it is far from enough to build an ecosystem through the promotion of one or two companies. There are many service companies in the society through different methods. Or different entry points serve logistics and even supply chains. How to effectively unite enterprises in the ecology and seamlessly connect the services of various enterprises is the key to determining the transformation from smart logistics to smart supply chain. Only by being fully open can we be all in the supply chain and make more contributions to the progress of society.