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未来十年-科技战略将如何影响物流产业发展

发布时间:2018-09-30 12:38:02

一、宏观经济环境生态:科技促进物流与宏观经济动态紧密协同

应用云计算和大数据等科技,借助国内和国际经济的动态热力图数据模型,物流公司可以对经济发 展周期与物流发展趋势的关系进行详尽定量分析,并对主要区域经济板块内外的商业交易数据和物流数据关系进行更精准地预测,使得企业发展规划与资源布局更贴 合经济环境发展的节奏和局势,并形成高度敏捷的应对能力。如此未来十年,中国物流企业将能真正融入大经济格局生态中,可以更稳健地穿越经济周期,驾驭区域 经济板块发展变化的影响。

敦豪DHL开发了“全球贸易晴雨表系统(Global Trade Barometer)”,运用大数据、先进的统计模型和人工智能对全球经济动态进行定量观测,主要对全球七大贸易国(美、中、日、英、德、印和韩约占全球 贸易量的75%)的众多相关经济发展的可变因子实行动态评估,并重点对七国的海运和空运数据进行实时监测。系统据此对未来数月的全球经贸数据开展预判,进 而预测公司在未来可能产生货物的流向和流量,从而提前布局资源对货物实现精准承运。

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我们先看电商。通过大数据模型,物流企业与电商平台协同拉通上下游产业数据,达成双赢效应。 物流企业要在电商业务的销售订单预测、货物智能分仓、配送路线优化等增值业务有所作为,必然要穿透产业链业务场景和数据信息。电商平台的订单分布、热销品 动态、消费者特性,电商仓库的出入库信息动态、配送流向等,能给物流企业在业务预测、客户画像、产品设计和资源布局等方面提供更科学的定量支持。而电商平 台的每一单成功交易都离不开对每一个相应的电商包裹物流的全程预测、跟踪和管理。阿里通过与物流企业的战略合作,京东通过自营物流,促成物流与商流的成功 融合。

1、科技促进物流与商流的融合

物流企业通过向产业链上下游延伸,布局零售和金融等领域,可以实现跨产业融合发展。这样的跨界与融合,不仅能建立跨产业的盈利模式,还将构建基于产业链生态场景的“智慧算法能力”。新物流、新零售和新金融都将建立在智慧算法模型之上。

2、科技促进物流与金融的结合

2017年美国UPS和Fedex的营收分别是666亿美元和603亿美元;而中国七家上市 的最大快递物流公司2017年的营收折合不足300亿美元,其他中小型快递物流企业为数众多。相比市场高度集中、科技创新能力强、行业差异化竞争的北美, 中国物流市场规模分散、科技能力差距大、低端产品同质化竞争严重。

再看实体零售。主要由购物中心、日用品超市和便利店等组成的实体零售仍占约80%的市场。这些实体网点分散,商业信息不集中。未来以数据驱动为核心,将场景与数据策略有效整合,物流企业在新零售物流方面有巨大空间。

为拓展供应链金融业务,物流企业可考虑以下思路。首先,通过科技应用建立智能供应链管理体系 和构建复合型解决方案能力,从而提升物流企业在供应链环节中的关键控制力;再次,通过大物流生态体系的建立,打通生态场景内的金融属性信息,更有效地构建 金融授信与风控模型;然后,通过应用区块链技术和大数据算法,更精准、便捷地采集和监控附着于产业链上下游的客户市场动态、订单需求、生产计划、交易记录 和物流状态等核心数据。

除供应链金融外,从物流大数据提炼金融属性,从物流场景切入金融业务,物流企业还可以在物流设备融资租赁、物流产业投资基金、小微金融等多金融领域布局。

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国际物流地产巨头普洛斯以物流地产和物流基础设施运营场景作为基础,整合产业链多业态场景,并以数据科技作驱动,构建了一个与自身业态特色紧密结合的“产融生态体系”。

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