2023上海物流展|第23屆亞洲國際物流技術(shù)與運輸系統展覽會(huì )(CeMAT ASIA)

物料搬運、自動(dòng)化技術(shù)、運輸系統、物流的國際盛會(huì )

時(shí)間：2023年10月24日－10月27日

地點(diǎn)：上海新國際博覽中心（上海市浦東新區龍陽(yáng)路2345號）

主辦單位

中國物流與采購聯(lián)合會(huì )、中國機械工程學(xué)會(huì )、德國漢諾威展覽公司、漢諾威米蘭展覽（上海）有限公司

同期舉辦

上海國際工業(yè)零部件及分承包展覽會(huì )（ISA）

亞洲國際動(dòng)力傳動(dòng)與控制技術(shù)展覽會(huì )（PTC ASIA）

亞洲國際高空作業(yè)機械展覽會(huì )（APEX）

上海國際壓縮機及設備展覽會(huì )(ComVac)

上海國際重型機械裝備展覽會(huì )（HeavyMachinery）

亞洲國際冷鏈設備及技術(shù)展覽會(huì )（CCA）

展會(huì )介紹

亞洲物料搬運和物流技術(shù)行業(yè) 具 規 模 的國際 展 會(huì ) 之 一，亞洲國際物流技術(shù)與運輸系統展覽會(huì )（簡(jiǎn)稱(chēng)亞洲物流展）自2000年以來(lái)已成功舉辦了22屆，作為德國漢諾威全球工業(yè)系列展的一員，CeMAT ASIA始終秉承德國漢諾威展會(huì )科技、創(chuàng )新及服務(wù)的先進(jìn)理念，立足中國市場(chǎng)，為各展商提供高端展示平臺。

oTMS總裁兼聯(lián)合創(chuàng )始人

制造業(yè)信息化由來(lái)多年，信息化和數智化的區別在哪里？

筆者認為，信息化是主要從手工到計算機的躍升，把原來(lái)的手工流程經(jīng)過(guò)優(yōu)化梳理后在計算機中固化下來(lái)，通過(guò)系統來(lái)約束作業(yè)，減少人為因素的影響，減少出錯，便于規模化經(jīng)營(yíng)和協(xié)作。現在，隨著(zhù)云計算、大數據、AI及各種智能設備的普及，企業(yè)在信息化的基礎上進(jìn)行供應鏈升級，應用新技術(shù)，軟硬件結合，把原有的供應鏈信息孤島連接起來(lái)，原先缺失的功能完善起來(lái)。

數智化是信息化的升級和延伸，是制造業(yè)供應鏈升級的必經(jīng)之路。不論信息化，還是數智化，其核心是要服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理，幫助企業(yè)增收、降本、提效以及更好地服務(wù)客戶(hù)。

制造業(yè)數智化升級的推動(dòng)因素

無(wú)論是過(guò)去基礎的信息化建設，還是現在倡導的數字化、智能化，背后都有相對明確的推動(dòng)因素。

1.國家政策、行業(yè)規范的要求

就如同會(huì )計電算化帶來(lái)了財務(wù)軟件的普及應用，電子發(fā)票給費控軟件帶來(lái)的巨大商機。國家政策和行業(yè)的規范要求都推動(dòng)了企業(yè)管理走向數字化。近，國家大力扶持數字經(jīng)濟的文件密集出臺，如：1月12日《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十四五”數字經(jīng)濟發(fā)展規劃的通知》、1月15日求是網(wǎng)發(fā)表的總書(shū)記《不斷做強做優(yōu)做大我國數字經(jīng)濟》的文章，這無(wú)疑也對制造業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。

2.黑天鵝事件的促進(jìn)

2020年至今，疫情給我們的生活和企業(yè)經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了巨大的不確定性和不可控性。如果一家企業(yè)是國內供應鏈為主，國內采購、國內生產(chǎn)、國內銷(xiāo)售，疫情有影響，但從時(shí)間長(cháng)度和影響嚴重性角度來(lái)講，相對可控；但如果企業(yè)的經(jīng)營(yíng)行為有較大比例的國際供應鏈，比如原材料的海外采購或成品的海外銷(xiāo)售，那么疫情的影響就可能非常大，也更加不可控。oTMS的客戶(hù)中，48%是外資企業(yè)，52%是中國本土企業(yè)，我們注意到這些企業(yè)對自身供應鏈管理的要求正在提升。供應鏈必須要足夠有韌性，更能應對突然情況，才能使企業(yè)在不確定的環(huán)境中突出重圍。

3.終端市場(chǎng)的變化

渠道下沉、渠道多元化，使得很多企業(yè)的商流模式從以往的“批發(fā)模式”變?yōu)椤傲闶勰Ｊ健保催^(guò)去主要服務(wù)于全國一、二級大經(jīng)銷(xiāo)商，現在需要服務(wù)于全國一、二、三、四線(xiàn)城市的經(jīng)銷(xiāo)商以及終端個(gè)人客戶(hù)。批發(fā)模式下，訂單特點(diǎn)是大批量、低頻次，特點(diǎn)是規模化，大批量采購、大批量制造、大批量的銷(xiāo)售；而在零售模式下，訂單特點(diǎn)是小批量、高頻次，特點(diǎn)是精細且柔性。

以上的和第二點(diǎn)，筆者認為是制造業(yè)數智化升級的主要推動(dòng)因素，第三點(diǎn)是輔助因素。終端市場(chǎng)的變化在服務(wù)行業(yè)先行，服務(wù)業(yè)是在數智化升級的梯隊，但可以預見(jiàn)，隨著(zhù)市場(chǎng)格局的變化，制造業(yè)也必將會(huì )快馬加鞭、迎頭趕上。

數據整合驅動(dòng)智能決策

制造業(yè)數智化升級過(guò)程中的“痛點(diǎn)”

制造業(yè)企業(yè)流程更嚴謹、更復雜，升級過(guò)程中遇到的痛點(diǎn)或挑戰更多。以下列舉的痛點(diǎn)，比如關(guān)于組織和人的部分，是各行業(yè)都會(huì )遇到的，但比如流程化有關(guān)的問(wèn)題，則是專(zhuān)屬于制造業(yè)的較為突出的問(wèn)題。數智化是方向，是美好的彼岸，但能否少折騰、不傷筋動(dòng)骨地到達美好的彼岸，取決于在數智化的過(guò)程中，企業(yè)和服務(wù)商如何共同來(lái)應對以下挑戰。

1.內部信息系統眾多，聯(lián)通性低

大部分的制造業(yè)企業(yè)或多或少地應用了不同類(lèi)型的信息系統，尤其是大型制造業(yè)企業(yè)，普遍在生產(chǎn)、財務(wù)、銷(xiāo)售、客服、OA等企業(yè)內部各業(yè)務(wù)體系，應用了眾多的軟件，不同系統之間聯(lián)通性差，各個(gè)系統都作為孤島存在，不同業(yè)務(wù)數據共享度低。加之制造業(yè)體系和流程較為復雜，在缺乏強有力的外部推動(dòng)因素的情況下，內部變化動(dòng)力不足。經(jīng)常出現的情況是，內部有很多系統，不同的部門(mén)和業(yè)務(wù)線(xiàn)在實(shí)際工作中，很多任務(wù)依然得通過(guò)郵件來(lái)完成；很多數據依然不能快速共享，無(wú)法支持企業(yè)根據數據做出快速的判斷和決策。

2.業(yè)務(wù)復雜度高，既往流程固化，改變難度大

制造業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)復雜度高，內部大量的工作流程和工作習慣是多年積累、沉淀的結果，受不期的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和技術(shù)局限性影響較大。數智化升級的目的是通過(guò)諸如云計算、5G、AI、大數據等先進(jìn)技術(shù)的應用來(lái)提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的效率，并帶來(lái)更高的產(chǎn)出。這個(gè)升級過(guò)程必然需要對存在的各種可行“別扭”的流程做重新的優(yōu)化梳理，而不是一成不變地把原有的流程簡(jiǎn)單地數字化、線(xiàn)上化。這就要求企業(yè)夠跳出原有思維框架想問(wèn)題，并且接受流程上的改變，在推行過(guò)程中，必然會(huì )有阻力。

不能忽略一些非常基礎核心的問(wèn)題，比如企業(yè)的基礎數據。每個(gè)企業(yè)或多或少都建立了自己的基礎數據，如果仔細回顧，數據的質(zhì)量確實(shí)存在很大參差。比如，產(chǎn)品的重量體積是否準確？客戶(hù)聯(lián)系人信息是否準確？如果有變化，更新是否及時(shí)？如果核心數據不完善，那么對于后續的升級也會(huì )帶來(lái)更高的難度。

3.數智化轉型需要企業(yè)內部存在有效的變革組織和執行機制

企業(yè)的數智化升級往往需要優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，從而會(huì )改變對應員工的現有工作習慣。數智化升級戰略一般是由高層發(fā)起，中層參與討論，一起制定出來(lái)的。在大的戰略框架中，每個(gè)業(yè)務(wù)線(xiàn)的數智化產(chǎn)品選型也往往是由企業(yè)高層、業(yè)務(wù)線(xiàn)負責人、IT負責人共同來(lái)確定。由于涉及現有流程的更改，如果企業(yè)未能與業(yè)務(wù)線(xiàn)的具體操作人員提前溝通、統一認知、達成共識，往往會(huì )在落地實(shí)施的過(guò)程中遇到阻力，從而影響終的實(shí)際效果。

4.長(cháng)遠戰略規劃 vs 階段性數智化目標

企業(yè)的數智化升級是一個(gè)需要長(cháng)期投入和耐心的持久戰。這里的投入不僅意味著(zhù)較大的資金投入，也包括中高管理層的注意力的投入；而這里的耐心，指的是從投入到見(jiàn)效只是開(kāi)始，還需要企業(yè)長(cháng)期的運行、維護以及優(yōu)化，來(lái)確保新的數智化體系能夠真正滿(mǎn)足企業(yè)的持續經(jīng)營(yíng)管理目標。在數智化過(guò)程中相對健康的結構應該是，有一個(gè)企業(yè)級的數智化戰略和目標，在這個(gè)大目標之下，分解為若干個(gè)小目標，每個(gè)小目標有對應具體要做的事情以及判斷是否成功的標準。每個(gè)小目標是彼此關(guān)聯(lián)的。這里筆者想引入一個(gè)“點(diǎn)-線(xiàn)-面”的模型結構。

制造業(yè)數智化升級路徑：點(diǎn)-線(xiàn)-面的關(guān)系模型

上文提到，整個(gè)企業(yè)數智化戰略升級將是一個(gè)長(cháng)期的過(guò)程，需要經(jīng)歷復雜甚至是痛苦的轉型。那么該從何下手？筆者想用“點(diǎn)-線(xiàn)-面”的模型來(lái)解讀這個(gè)進(jìn)程：

點(diǎn)：一個(gè)業(yè)務(wù)條線(xiàn)/職能部門(mén)中的不同功能；

線(xiàn)：不同業(yè)務(wù)條線(xiàn)、不同職能部門(mén)；

面：企業(yè)的所有業(yè)務(wù)線(xiàn)、部門(mén)協(xié)同合作的經(jīng)營(yíng)全局。

其中，面的概念比較好理解，就是指企業(yè)的全局。線(xiàn)和點(diǎn)的關(guān)系可以通過(guò)舉例來(lái)更好地理解，比如：市場(chǎng)和銷(xiāo)售部門(mén)作為一條線(xiàn)，其中管理銷(xiāo)售過(guò)程的CRM系統、電銷(xiāo)系統、管理商機和轉化的系統就相當于這條線(xiàn)上的不同個(gè)點(diǎn)；企業(yè)供應鏈部門(mén)是一條線(xiàn)，那么計劃系統、采購系統、WMS、TMS就是這條線(xiàn)上的不同個(gè)點(diǎn)。

企業(yè)整體的數智化升級，具備足夠多的點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)獨立運轉良好，需要把這些點(diǎn)連接成線(xiàn)，彼此聯(lián)通、流程共享、數據共享，后要讓多個(gè)線(xiàn)條，該聯(lián)通的聯(lián)通、該共享的共享、該獨立的獨立，從而編織成一張網(wǎng)，來(lái)真實(shí)、快速地反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理現狀，助力企業(yè)的決策。這才算是真正實(shí)現了數智化驅動(dòng)企業(yè)發(fā)展。

端到端數字化 物流狀態(tài)隨時(shí)知曉

數智化驅動(dòng)下的制造業(yè)解決方案

oTMS作為一家聚焦于企業(yè)數智化運輸體系搭建的軟件服務(wù)商，已服務(wù)于上百家大中型貨主企業(yè)，親身經(jīng)歷了大量企業(yè)在運輸領(lǐng)域的數智化升級之路。

我們注意到，在疫情之后，尤其是2021年下半年，疫情仍在反復，大家意識到疫情將不會(huì )短期消失，這使得疫情對于供應鏈的影響持續發(fā)酵。制造業(yè)企業(yè)開(kāi)啟了一輪數字化升級，客戶(hù)立項數量遠大于服裝、零售等行業(yè)。

國外的一些大企業(yè)由于全球化布局更明顯，受疫情影響更大。從2021年開(kāi)始，他們紛紛加大投入，以提高企業(yè)內部全球物流體系的數字化水平。因為一家企業(yè)不可能影響到船公司、港口，他們選擇盡快搭建自己的全球物流可視化體系，在不確定性這個(gè)大主題下，增加供應鏈的可預測性和確定性，提高自己的應對能力。

在這樣的背景下，oTMS的解決方案不僅聚焦于運輸執行的在途可視，更致力于與企業(yè)內部上游系統打通并抓取關(guān)鍵數據。基于企業(yè)物流網(wǎng)絡(luò )，進(jìn)行智能計劃和分析，從而助力企業(yè)打造有韌性的物流管理體系。

以某大型制造企業(yè)為例，該企業(yè)擁有5個(gè)以上工廠(chǎng)、10個(gè)以上倉庫（含廠(chǎng)內倉）、超過(guò)15家物流公司以及近2000家經(jīng)銷(xiāo)商。oTMS將所有生產(chǎn)廠(chǎng)、倉庫（廠(chǎng)內倉庫+區域倉庫）、物流公司和終端經(jīng)銷(xiāo)商連接在同一平臺。

過(guò)去，該企業(yè)已經(jīng)完成了初步的信息化。當ERP系統下單時(shí)，已經(jīng)包含了發(fā)貨工廠(chǎng)、倉庫、物流公司的數據，TMS直接把訂單分配給對應的物流公司，由此已實(shí)現了端到端的可視化管理。現在，在升級后，ERP系統下單時(shí)，仍然包含發(fā)貨工廠(chǎng)、倉庫、物流公司的數據，會(huì )通過(guò)oTMS的智能優(yōu)化引擎，查詢(xún)工廠(chǎng)/倉庫的庫存數據，根據不同工廠(chǎng)/倉庫的運輸成本和數據計算優(yōu)發(fā)貨選擇，把計算結果和ERP系統中原發(fā)貨策略進(jìn)行成本和運輸時(shí)間的對比，選擇優(yōu)方案。這既是在信息化之上疊加了智能化，做到智能計劃和分單；也是我們之前提到的點(diǎn)和線(xiàn)的區別，系統之間形成了聯(lián)動(dòng)，更好地為前端服務(wù)。

在落地過(guò)程中，我們考慮到零擔訂單需要進(jìn)行二次或以上的中轉運輸，使用App的方式追蹤在現實(shí)生活中較難實(shí)現，就采用了小程序，從而完成過(guò)程中不同司機之間的訂單中轉交接，大程度地保證數據鏈條不中斷。

貨物送達后，司機拍攝客戶(hù)簽收后的訂單，通過(guò)App或者小程序上傳簽收單據的電子版本以及貨物照片。企業(yè)可以直接把物流數據通過(guò)API同步到終端系統，終端客戶(hù)可以通過(guò)統一的經(jīng)銷(xiāo)商管理系統實(shí)時(shí)查看，再一次形成了系統間的信息同步。 

未來(lái)，供應鏈數智化能力的構建將成為制造業(yè)的核心能力之一。對于大批想要升級的企業(yè)來(lái)說(shuō)，我們建議依照點(diǎn)-線(xiàn)-面的邏輯模型，穩扎穩打，逐步鏈接優(yōu)化。管理層需足夠重視，并組建起相關(guān)團隊，在充分了解原有業(yè)務(wù)流程的基礎上設計優(yōu)化方案。任何的轉型升級都不是一朝一夕，但我們堅信，在這條路上，一定會(huì )有越來(lái)越多的同行者，讓中國制造業(yè)更加強大。