“為什么這么漂亮的車做發(fā)布，唯一強(qiáng)調(diào)的信息只有14萬元左右的價(jià)格？”

“車賣的便宜，物流成本就會(huì)真的低嗎？”

這是有著20多年物流經(jīng)驗(yàn)的G7創(chuàng)始人、CEO翟學(xué)魂在某行業(yè)論壇上發(fā)表的看法。

答案是否定的。舉個(gè)例子，快遞快運(yùn)行業(yè)的物流車是最貴的，遠(yuǎn)高于煤炭行業(yè)，然而后者的平均每公里運(yùn)輸成本卻大約是前者的3倍。究其原因，無外乎是快遞快運(yùn)行業(yè)目前已形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化、信息化的市場，綜合發(fā)力的前提下實(shí)現(xiàn)輕松調(diào)度運(yùn)力、在效率上做到極致，而這都是大宗行業(yè)所不具備的。

既然車價(jià)的高低對物流成本起不到關(guān)鍵作用，那么我們就來分析下還有誰在“暗中掣肘”？

提升運(yùn)營管理水平才是降低物流運(yùn)輸成本的關(guān)鍵

我們不妨從卡車全生命周期出發(fā)，這也就意味著要針對購車費(fèi)、燃油費(fèi)、道路通行費(fèi)、司機(jī)成本、維修保養(yǎng)、金融、運(yùn)營、管理等多方面考量成本。

對于貨運(yùn)領(lǐng)域來說，由于能源需求極具規(guī)律、運(yùn)輸路線相對固定，所以一家物流企業(yè)每月在燃油、道路通行、司機(jī)成本等方面的支出是可控、可預(yù)測的。加之購車、維修保養(yǎng)、金融又是相對低頻的支出，由此看來，運(yùn)營、管理或?qū)⑹墙档臀锪鬟\(yùn)輸成本的關(guān)鍵。

目前，物流運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)營和管理主要面對“人、車、貨”，并存在兩大問題——過分依賴人工和“黑盒化”。?

你很難想象，10年前，車隊(duì)老板接到一單活兒后，屬于他和司機(jī)間的一場“博弈”便開始了。長交易鏈條下，信息的不對稱導(dǎo)致交易雙方之間極度缺乏信任，一趟動(dòng)輒上千公里的運(yùn)輸過程中充滿著車隊(duì)老板“五分鐘一短信，十分鐘一電話”的詢問，圍繞著的無非是“車到哪了？還有幾天到？是否裝滿了？貨有沒有損壞？是否被竄貨……”這些亙古不變的話題。為了解決這種不安全感，老板甚至?xí)芈吩O(shè)置人工查崗，因此造成了大量的人工成本和時(shí)間浪費(fèi)。

除了在途運(yùn)輸方面，物流園區(qū)的“黑盒化”和過分依賴人工問題也十分嚴(yán)重。一個(gè)物流園區(qū)往往存在幾百個(gè)倉庫，一天近千輛貨車的吞吐量變帶來2000多司機(jī)的流動(dòng)。在哪個(gè)位置裝卸貨、在哪個(gè)口進(jìn)出這種看似尋常的問題，在物流園區(qū)這種場景里卻成了“世紀(jì)難題”。據(jù)悉，一名貨車司機(jī)在一趟30-50km的短倒運(yùn)輸任務(wù)中，等待運(yùn)輸任務(wù)的時(shí)間、等待裝卸貨的時(shí)間、上下車次數(shù)、交接紙質(zhì)單據(jù)環(huán)節(jié)占整個(gè)運(yùn)輸任務(wù)時(shí)長的60以上，這無形中增加了許多運(yùn)營成本。

有關(guān)物流運(yùn)輸過程的管理痛點(diǎn)還有很多，我們不一一列舉?？傊?，在這個(gè)龐大且傳統(tǒng)的運(yùn)輸體系中，因數(shù)字化程度低導(dǎo)致的效率低下問題比比皆是。因“黑盒化、效率低下”而導(dǎo)致的管理高成本，已經(jīng)是物流行業(yè)幾十年來的歷史遺留問題。?

當(dāng)物流行業(yè)瞄準(zhǔn)“數(shù)字化”

當(dāng)“黑盒化、效率低下”成為物流行業(yè)的共識后，數(shù)字化、智能化是每一個(gè)想要改變物流行業(yè)現(xiàn)狀的企業(yè)的答卷。

對于消費(fèi)者而言，物流智能化、數(shù)字化的直觀感受是每年雙11給的。從2019年菜鳥網(wǎng)絡(luò)公布的數(shù)據(jù)來看，包裹量從2013年的1.52億漲到2019年12.92億的同時(shí)，簽收時(shí)間卻從2013年的9天，降低到2019年的2.4天。其背后代表的含義不言而喻，肯定不是靠簡單的堆人力去解決日益暴漲的快遞量。

2013年，阿里巴巴聯(lián)合各大快遞公司成立了菜鳥網(wǎng)絡(luò)，通過全局化、平臺化的思路來解決這個(gè)問題。2014年，快遞電子面單上線。每一張電子面單都有一個(gè)獨(dú)一無二的編碼，只要掃一下，就能全鏈路定位和追蹤每個(gè)快遞的實(shí)時(shí)位置和狀態(tài)。

看似一張小小的電子面單，實(shí)則連接了包括物流、倉儲、分撥中心、車輛、驛站、快遞柜等整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)體系。

站在傳統(tǒng)物流行業(yè)，G7也在用物聯(lián)網(wǎng)體系去改變傳統(tǒng)的管理方式。拿上述兩處痛點(diǎn)舉例，G7分別交出了G7數(shù)字貨艙和G7數(shù)字貨運(yùn)兩大解決方案。前者通過AI量方、震動(dòng)監(jiān)控、遠(yuǎn)程鎖車、載重監(jiān)控等在內(nèi)的15項(xiàng)IoT科技，采集車廂內(nèi)包括貨物體積、重量、溫度在內(nèi)的多維度數(shù)據(jù)，并通過智能資產(chǎn)管理平臺app呈現(xiàn)給物流企業(yè)，使其輕松實(shí)現(xiàn)在途貨物/車輛可視、在途監(jiān)管等，實(shí)現(xiàn)車隊(duì)高效運(yùn)營和成本有效管控。

后者則是通過推進(jìn)物流全鏈條數(shù)字化，為企業(yè)降本增效。前不久G7無人值守磅房在鄂爾多斯三同圓集運(yùn)站落地，通過AI+IoT技術(shù)實(shí)現(xiàn)園區(qū)運(yùn)營管理線上化、平臺化。自此，單車過磅時(shí)間由3分鐘縮短為10秒，效率提升18倍，集運(yùn)站裝卸貨車輛由每天300臺提升至900臺，吞吐量提升3倍。

園區(qū)只是物流全鏈條的一個(gè)場景，此外，G7數(shù)字貨運(yùn)還用數(shù)字化量化每一個(gè)運(yùn)營要素。

以AIoT為核心能力，扎根在每一個(gè)基礎(chǔ)場景，在安全、效率、運(yùn)輸、成本等方面幫助大宗貨運(yùn)的管理者徹底改變傳統(tǒng)人力的管理模式。

無論是菜鳥網(wǎng)絡(luò)還是G7，我們能看到，未來的物流一定是將所有要素?cái)?shù)字化后，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)智能化，以此來實(shí)現(xiàn)運(yùn)營管理的降本增效。而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化最有力的抓手，無疑是物聯(lián)網(wǎng)。