loT赋能,软硬一体加速物流产业数字化转型

知识拓展 李玮 评论

物联网基础技术实际上就是通讯、计算力及存储,这三种技术近几年都有很大的变化,如通讯技术方面从去年大家在提5G,算力方面前年开始针对边缘计算的计算力在大量出现,存储方面不管是存储技术还是磁盘技术等都发生非常大变化。费用越来越低,技术水平越来越

        物联网基础技术实际上就是通讯、计算力及存储,这三种技术近几年都有很大的变化,如通讯技术方面从去年大家在提5G,算力方面前年开始针对边缘计算的计算力在大量出现,存储方面不管是存储技术还是磁盘技术等都发生非常大变化。费用越来越低,技术水平越来越高,这样就带来了一系列技术的演进。
  最早我们看到在物联网上的设备是传感的设备,不管是定位设备、温度设备还是湿度设备等。往前看2到3年,所有的多媒体的设备不管是语音还是视频,都是单向交互,或者是用来做记录。
  但是走到今天随着AI等的大量出现,我们发现多媒体很多跟人交互的手段变成了它可以管机器和环境,可以告诉我在这个过程当中发生了什么,可以把以前一些非结构化的数据变得结构化,或者是把一些模拟的,只是用数字方式存储的信号真正变成了数字信号,可以让机器了解和看懂。
  也就是说多媒体变成了一个物联网的手段,而不只是单纯数据采集的手段。这样的信息往前看,比如在早期的时候做的很多视频设备,其实只能是做存证,只把信息存下来,不能做基于这些数据的机器分析。但是今天大量的结果,如司机的异常行为,园区的行为,货物的异常状况等等,都可以通过视频的方式直接得到异常的状态反馈。
  这个时候我们发现数字化在前端技术上会发生变化,一是移动化和标签化,二是边际计算和云计算。随着云计算技术的快速发展,边缘计算和云计算的结合中,我们会看到一系列基于信息能力的处理上,出现非常多交叉的数据,可以把多种信息交互或交叉在一起,得到一系列的结果。
  今天看到在物联网的设备里面的两个分支,一是一系列极简的物联网设备出现了,设备很小,传感很小,功能也很单一,非常便宜。另外一个分支是多种传感融合在一起的复杂设备也出现了,这在前两年是很难做出来的。
  数字化的趋势
  存证到干预
  讲物流说到底还是“安全、时效、成本、体验”。 在安全上方面,大家早期是在做存证的事情,是事后去追责,但是更多的人是希望去尽早干预可能出现的安全问题,如司机安全问题,所以我讲是第一个词是“存证到干预”。
  技术降本
  不管是制造业供应链还是物流,从各个角度来说,所有人都说要降本。今天说降本简单的是要求承运商降本,但他们其实已经是一个薄利的行业了。到底降本应该怎么来?承运商应该怎么保持自己的利润?其实说到底还是通过技术手段来降本的。这两年大家的认识是趋同的,都想通过技术的手段,不管是IoT的技术,还是智能化的手段,亦或是SaaS的技术。不管是通过把相关的人去掉,还是把一些管理上灰色的东西去掉,让全程能够透明起来,都是以技术为基础提升效率和降低成本,即技术降本。
  准确比快更重要
  最早的时候讲效率大家都说的是快,包括快递和物流,大家都是想怎么能更快。但是到今天,在B类的生意和To B里面更明显,大家不一味的要求快了。因为一味地要求快,一方面会对成本有更高的要求,第二个对于安全可能是反向的影响。所以现在更多的是准确,你告诉我准确的到达时间,这样我一系列的计划能排下去。
  把To C的体验移接到To B
  今天C端的物流体验其实是变得越来越好。尤其是随着电商的份额越来越大,电商对人的影响越来越大,C端的消费者被培养的习惯于随时随地知道我要买的东西在什么地方。这个是一个趋势,这个趋势对B端产生越来越大的影响。今天的客户经常问的一个问题是,我在网上买一个10块钱的东西都可以看到它到哪儿了,凭什么我一车100万的货,给你2万的运费你都做不到?作为我们从业的人是可以理解的,因为有很多环节很多交接,但是客户是不能理解的。所以这也是倒逼整个行业在体验上把To C的体验更快的移接到To B上。
  变革要做什么?
  第一个阶段首先要物联网化。第一个是要可以全程透明,今天更多的是通过节点的方式把它透明,但是透过节点的方式透明是不能真正还原在过程里到底发生了什么的。你可能最后就是把重复的劳动精简了或用机器代替了,但是很难做优化和预测。而我们讲供应链的优化和供应链的未来真正要做的就是优化和预测。
  第二个是把所有的过程全部连起来,因为物流本身就是多环节交替,环节和环节之间有很多中转或转换,所以要考虑怎么把他们连接起来。怎么通过物联网的手段,一系列的设备,再加上软硬系统把这些信息收集起来,把所有的转换过程连接起来,数据能一级一级的交互起来。
  第二阶段就是数字化。 首先第一个事情是协同,可以把环节里面的交接、共享、上下游的衔接等,通过技术的手段协同起来,未必见得我可以让他们在业务上一下子就协同起来,但是数据上可以先共通,先连接起来,这个是有机会的。第二个是在单点上面通过技术的手段去优化,这里最主要的有两个方向,一个是里边低效的东西能不能找到,把他们拿出来,第二个是以前经验的部分用数据来代替,用数据代替经验。第三个是自动化集成也好,流水线作业也好,一键就能完成。
  第三阶段是智能化。从我们今天做的事情来看,对于使用场景我们提了三句话:一个是用数据代替经验,二是算法辅助决策,三是让机器具备灵魂。但是真正做的时候还是特别复杂,现在能做的还是很少。现在我们在路径上可以做多点路由,做智能化配载,做一小部分基于特定场景的事情。基于历史数据的积累,能够让以前人工做的事情让机器去做。
  这三个阶段易流科技现在有一个简单的制造业供应链集成方案,包括基础的技术,到中台控制的技术。我们更多的可能会聚焦在物流上,会有一系列物联网化,数字化,智能化对应的相关的一些产品,服务,结算等等。给到上游的交付过程当中,不管是原材料的供应链,还是采购的供应链以及消费的供应链,我们可以给到一系列的支撑和服务。
  有了这些我们可以简单的说两个例子。一个是追货的场景,这个我们从最早的做单纯的箱里面的货,到现在追单,追箱,追货,到追仓,一系列基于物联网的变化。最终我们希望可以把每一件货物都管理起来。如果可以把每一件货物都管理起来,那所有的物流或供应链的数字化过程,其实就从另一个角度被管理起来了。因为你要不然就是管载据,要不然就是管单据,要不然就是管货物。这三个事情管起来之后你就距离全场景全流程化的数字化更近了一步。
  追货的场景可以分为一次性,分成批次,多种传感。右边的设备是一个蓝崶,能够锁在车上。它是电子化的,可以放在车上,可以放在店门口,甚至放在箱子上,我们现在一个新的场景是放在装货的货箱上,开关的动作都可以记录下来,知道你的时间点,甚至可以给你授权什么位置上把它打开,所有的过程都能被管理起来。
  另外一个方向上,我们经常讲司机的运输过程中的主动安全。我们大量的工作往往不是在设备上,而是在平台侧。怎么能够让这个设备真正利用起来。以前这些设备基本上都在做监管,怎么把司机更好的管理起来。但实际使用中发现,在无人驾驶没有广泛使用之前,司机作为一个个体被管理的时候,实际上他不能被规范管理,从风险控制的角度,和整个车辆安全角度来说,其实它并不安全。尤其司机在一个封闭的环境里,管理效率其实是低的,更容易出危险,因为疲劳等原因更容易出事。所以我们会做一系列的技术手段,包括我们今天讲的实时联动通知,语音干预等一些列背后的手段,我们希望可以形成对司机整个场景进行监控。
  我们的设备能让司机和家人每天某个时间去通话,通话是使用APP,司机在使用APP的时候,下面会把他今天做的很多的操作记录下来,他的家人看到他的哪些行为比较异常或危险,这个时候就可以帮助他,培训他,提高他的安全意识。之前我们做的时候想的是,如果发现了他的异常行为,就让家属给他打电话,其实这个是非常危险的。基于这一系列设备侧的计算和平台侧的计算,产生一系列的结果,会把他联动起来形成数字化的场景,真正去更好的在时效成本和体验上,形成一系列的产品和服务。
  另外一个服务案例是全球物流可视化。包括通关,报关的过程,预约的过程,以及路由的过程。
  看到我们提供的一系列产品和服务,包括订单、车辆、设备资产以及运力的资质的管理。动态路由体系中从门岗入园检查到最后的出园检查。智能预约体系从采购到任务发布。以及最后取得的最终效果。
 
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