在过去的二十年里，互联网技术得到了广泛采用。电子邮件、网上购物、在线订票、下载音乐和视频以及其他类似的事情已经成为常态。换句话说，我们的生活已经被数字化了。网上数字化的快速发展，人们可能已经想象到了物流行业的原始。然而，物流业也跟上了潮流，尽管速度很慢。每天都有超过数亿份包裹和文件送达，就是证明。
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什么是数字化转型?
当一个行业在业务的各个方面采用数字化时，它就经历了一次数字化转型。
速度和时间是物流业务效率的关键因素。随着不同行业的快速数字化，这些因素对物流行业变得更加重要。数字化的采用带来了更快、更精简、更高效的物流转型。随着自动化服务的可用性，这些变化的采用现在比以往任何时候都快。
什么导致物流行业进行数字化转型?
到 2027 年，全球物流行业数字化转型支出预计将达到 846 亿美元。它对于跨国公司的业务战略来说是必不可少的，这些跨国公司在跨国经营供应链业务。
后台运营和运输流程正在变得数字化，以提高端到端的可见性。自动化、无纸化提单和实时运费等方法显着提高了效率。
大数据、人工智能、机器学习、自然语言处理、区块链和云计算正在推动现代数字化转型，取代 打印机和传真机等旧技术。这使物流组织能够更快地接收报价并生成查询。
物流的竞争优势来源于速度和时间。在技术革命的支持下，B2B 和 B2C 客户都被惯坏了，每个人都希望他们的包裹和交付能够更快。
高度互联的商业世界创造了实时经济。从产品开发到客户服务，一切都是实时发生的。
由于自动化和物联网，供应链在全球范围内变得敏捷。这种效应在冷链中更为明显。冷链是在温度受控的环境中运输药品和疫苗、冷冻和新鲜蔬菜、化学品等敏感物品的供应链。延误会给冷链带来沉重的代价，因为这些商品中的大多数都是易腐烂的。
物联网和自动化在很大程度上解决了冷链的这个问题。现在，可以通过物联网链路对整个物流链进行实时管理。您可以通过基于传感器的技术实时跟踪数据。同样，您可以跟踪和维护冷链中所有环节的环境状况，以防止货物变质和损失。
物联网如何帮助冷链：通过传感器技术收集实时温度、湿度和位置数据，识别延误或损坏情况以及即时补救措施，通过实时数据的深度分析优化效率，增强的预测性维护和成本效益，由于最佳的温度和湿度维护，减少浪费。
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整个物流行业的数字化转型
1、消费品行业
全球的流行病毒和多变的消费者行为并没有让消费品行业变得痛苦，公司发现在逆境中保持创新举步维艰。
2020 年的一项研究表明，40% 的小企业无法在灾难中幸存下来。幸运的是，数字化转型使组织在面对黑天鹅事件时变得更有弹性。
行为分析和以客户为中心：企业可以利用客户动态、路径分析、群组分析和数据挖掘来跟踪跨平台的用户行为，使整个客户购物旅程可视化。
物联网集成供应链：通过互联网形成网络的物理设备通常被称为物联网 (IoT)。它们可以促进车队管理和最后一英里交付，加速需求评估和预测性维护，扩大冷链监控，提高透明度和可见性，并改进实时库存跟踪和管理。
2、车队管理
预防性维护、路线/燃料优化、车队跟踪和地理围栏等功能可以显着降低成本和时间并提高利用率。分析报告、分析指标和KPI衡量 可以最大限度地提高利润和生产力，并提高流程效率。
良好的车队管理软件利用分析指标、车队安全、维护报告和驾驶员详细信息来监控车队，确保安全驾驶。
3、公共部门公司
为了提高盈利能力、生产力和效率，公共部门公司可以使用分析、大数据管理、流程自动化、人工智能、物联网和区块链。
数字化转型有助于政府组织应对繁文缛节、官僚主义和陈旧的基础设施挑战。
4、运输设备和装载设备
数字化转型可帮助物流公司实时跟踪货物运输，从而确定需要改进的领域并提高效率。它还使他们能够优化旅行路线，解决可预见的延误，并在发生事故或车辆丢失时实时警示。
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运输与物流的数字化转型类型
以下是数字化转型的四种主要类型：
1、过程自动化
供应链和物流公司经常使用机器学习、API、分析和数据重塑业务流程，以减少周期时间、提高质量和降低成本。
机器人流程自动化 (RPA) 等技术可以简化后台流程，包括订舱，查询运价，托书录入，会计，法律等。
2、商业模式转型
在一些行业，数字化转型正在彻底改变传统的商业模式。它正在改变企业如何为客户提供价值的基本部分。
3、服务领域拓展
数字化转型可以帮助公司使用新技术重新定义产品和服务，模糊行业界限。
4、文化/组织转型
为了使长期的数字化转型取得成功，组织必须在思维方式和文化上进行范式转变，将分散的决策流程和灵活的工作流程纳入日常运营。
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数字化转型作用
数字化转型可帮助物流公司加速创新、做出更好的决策、在整个旅程中吸引客户、将灵活性纳入其组织结构并提高自动化程度。
电子商务技术、区块链、物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和供应链数字孪生等技术帮助企业推动数字化转型。
数字孪生可使数百个物流位置、资产、库存和仓库进行虚拟展示，可使用高级分析和人工智能来模拟供应链的性能，包括导致漏洞和风险的所有复杂性。
区块链允许将物流提供商、航运公司和承运人等不同的业务流集成到一个平台中。供应链可以使用物联网进行机械和技术维护、库存控制、车队跟踪和改善仓库管理。
人工智能和分析有助于解决供应链中的治理挑战，以及长期存在的数据孤岛，从而提高分散和远程利益相关者之间的可见性和集成度。电子商务集成创建了互联系统，使物流服务提供商能够高效运营并提供无缝的客户体验。
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大数据在解决复杂物流挑战中的作用
在 2018 年德勤报告中，41% 的受访者表示自动化、机器人和人工智能正在越来越多地改变工作方式。2016 年麦肯锡报告显示，大数据分析将有助于解决当前和未来的复杂供应链问题。
大数据分析的使用可以帮助管理道路和交通拥堵。例如，在全球主要城市，通行费税收入用于分析高峰时段的交通。大多数通行费收入是在高峰时段通过的通行费税产生的。这减少了交通拥堵，因为人们在此期间不需要使用或避免使用高速公路。空中交通也可以通过类似地跟踪 GPS 数据来优化。
公司可以通过跟踪和分析不同年份的物流成本来优化其物流和运输成本。由于不同时期的运输成本不同，公司可以确定时期并安排这些时期的运输需求。这对于不处理易腐烂物品的公司特别有用。
回程期间的空卡车旅行是物流行业的一项重大挑战。使用大数据进行跟踪可以大大提升物流效率。根据世界经济论坛的评估，物流占全球排放量的 13%。人工智能和大数据跟踪可以帮助减少排放和减少能源消耗。此外，物联网的技术进步正在帮助开发更环保的自动卡车和无人机。
大数据正在帮助解决的其他一些挑战是：基于当前卡车状态的交货预测，现在通过实时 GPS 跟踪器跟踪卡车的移动。这有助于物流公司密切关注他们的货物，并告知他们客户预计的交货时间。
卡车司机预约安排
自古以来，司机的可用性问题就一直困扰着物流行业。COVID-19 大流行只会加剧这个问题。鉴于此，技术提供了巨大的帮助。由于供应链的所有环节都是可追踪的，安排司机预约变得更加容易。使用人工智能驱动的供应链预约调度程序可以帮助组织和司机跟踪他们的交付情况。此外，技术还帮助物流公司在某些地形上使用无人驾驶卡车。卡车编队系统通过自动化将多辆卡车同步成一个车队，并允许无人驾驶。
仓库自动化
在传感器技术和大数据的帮助下，库存跟踪和仓库维护现在变得更加容易。自动化技术可以帮助仓库应对运输挑战并更好地准时交货。仓储机器人可以提高仓储任务的速度和准确性。
避免延迟罚款
延迟交货需要在物流行业处以巨额罚款。通过在整个供应链中整合大数据，物流公司可以有效地跟踪货物的位置和时间。建议使用传感器技术来跟踪和维护油耗、加油、轮胎气压和定期维护访问。因此，可以避免供应链中的延迟并优化速度以提高物流效率。
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物流数字化转型趋势案例
人工智能、机器学习和大数据分析推动了物流和供应链的数字化转型。以下是他们帮助实现的目标：
1、物流中的人工智能/机器学习
United States Cold Storage Inc. (USCS) 是北美第三大公共冷藏仓储 (PRW) 物流供应商。它在美国 13 个州的 43 个设施中运营，提供超过 3.3 亿立方英尺的温控配送空间和仓储。
每八天，卡车司机就会记录超过 70 小时的驾驶时间。卸载拖车所需的时间会对司机的服务时间产生不利影响。它还影响已冷藏食品的安全性，因此将产品从卡车高效转移到仓库至关重要。
此外，这些大型卡车在闲置时会燃烧大量化石燃料，损害环境。此外，沃尔玛等大型零售商对未能完全或按时交付订单的承运商处以重罚。
因此美国冷库正在寻找一种解决方案，该解决方案有助于准确预测为承运人提供服务所需的时间及其到达时间，从而促进预约安排。不幸的是，接送延误、多变的天气和机械问题使调度变得困难。
United States Cold Storage 与 Gramener 接洽，后者是一家以设计为主导的数据科学组织，该组织构建自定义数据和 AI 解决方案以改进业务流程，以开发针对其问题的智能和预测性解决方案。
Gramener 开发了智能预约调度程序 (IAS)，这是一个直观的数据驱动应用程序。它使用历史数据来自动化承运人预约，确保调度的准确性和充足的人员配备。
IAS 部署在 26 个 USCS 设施中，每天可以安排约 650 次预约，将周转时间减少多达 15%。
2、物流中的计算机视觉
由保险代理人进行人工审计以评估汽车损坏可能是一个乏味且昂贵的过程。Gramener 的主要客户之一，一家汽车保险公司，希望将这一流程自动化，以加快理赔速度。
该公司希望遵守社交距离规范，远程检测汽车损坏并从多个角度进行分析。
Gramener 通过使用先进的边缘部署机制训练分类模型，消除了人为干预的需要。这个经过训练的模型被转换为 TensorFlow lite 并整合到一个可以对来自摄像头的实时图像进行分类的 Android 应用程序中，该模型的推理时间仅为 2 秒，准确率达到了惊人的 97%。
3、国际物流和货代中的自动化，智能化和可视化方案
来自中国上海的初创企业趋研科技就是NLP技术应用的优秀代表，DocuAI Capture系统可以自动识别提取校核收到的国际物流单据，包括仓库单据，发票，提单，箱单，托书，VGM等等，通过高数量样本训练，准确率可以高达95%，单证处理效率提升70%以上。
另外DocuAI RPA已经可以自动化许多国际物流货代的操作流程，譬如自动订舱，譬如在船东网上查取运价，利用软件机器人在船东网站的操作，可以实时获得数百条航线，数十家船东的运价，并以标准格式发送到客户的系统，省去人工不断查询，下载和整理的工作。
DocuAI Argus是趋研科技开发的国际货物查询或者集装箱查询方案，Argus通过和六十家主流船东API接口打通，可以实时查询您的国际货物位置和状态，高达三十多个节点，同时提供船期查询，港口计划查询和航空货物查询。
4、物流转型的技术趋势：
自动驾驶汽车和无人机：梅赛德斯-奔驰的自动驾驶卡车和亚马逊的送货无人机已经处于测试阶段。虽然它们仍没有成为日常现实，但这一天可能并不遥远。机场航站楼、港口和仓库都有叉车，仓库使用机械臂。随着卡车队列系统已经在进行中，无人驾驶车辆可能很快就会成为日常现实。
自然语言处理 (NLP)：在 NLP 的帮助下，公司可以跟踪发票信息。组织可以通过密切关注财务处理来避免许多财务错误。这有助于有效的货运管理。
运输中的区块链：区块链技术为客户提供透明度，因为他们可以看到每一步交易，因此，客户可以了解整个运输过程。区块链还可以防止欺诈或货物丢失，防止延误，提供可提高成本和时间效率的智能合约，并提供第三方物流 (3PL) 确认。
云计算：借助基于云的系统，物流供应商可以获得更便宜的实时数据存储和增强的计算能力。他们可以存储和分析大量数据，从而提高紧急情况发生时的响应时间。
智能汽车：借助人工智能和机器学习，车辆现在变得更加智能。他们可以预测复杂的转弯，避免对面的危险，并区分步行的人和不同类型的车辆。这可以防止高达 80% 的事故发生，并帮助驾驶员跟踪燃油、刹车使用和速度。
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物流数字化转型的挑战
1、复杂的流程、结构和网络
数字化转型是一个复杂的过程，不幸的是，组织有时在没有完全了解其范围和结果的情况下实施数字化转型。
供应链通常涉及跨公司和跨职能流程。为了产生有影响力的结果，在进行数字化转型时必须考虑这些过程的背景。
2、财务挑战
数字化转型并不总能带来立竿见影的回报或收益。它的成功往往是长期的，因此很难证明投资商业案例的合理性。此外，量化数字化的好处并不总是那么容易。
此外，数字化转型的优势在供应链中分布不均，有时很难说服可能无法直接从数字化转型中受益的利益相关者参与这一过程。
3、员工资格和技术能力
新技术每天都在增强数字化转型，精通自身业务的同时，保持对数字化技术的跟进十分困难，供应链专业人员不是 IT 专家。因此，技术知识必须与他们的职能专长相结合，才能使数字化转型成功。
4、IT 安全和数据隐私问题
数据隐私和安全漏洞被认为是数字化转型的挑战。如果供应链中最薄弱的环节受到攻击，可能会影响连接的网络。
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