"为什么这么漂亮的车做发布,唯一强调的信息只有14万元左右的价格?"
"车卖的便宜,物流成本就会真的低吗?"
这是有着20多年物流经验的G7创始人、CEO翟学魂在某行业论坛上发表的看法。
答案是否定的。举个例子,快递快运行业的物流车是最贵的,远高于煤炭行业,然而后者的平均每公里运输成本却大约是前者的3倍。究其原因,无外乎是快递快运行业目前已形成一个标准化、规模化、信息化的市场,综合发力的前提下实现轻松调度运力、在效率上做到极致,而这都是大宗行业所不具备的。
既然车价的高低对物流成本起不到关键作用,那么我们就来分析下还有谁在"暗中掣肘"?
提升运营管理水平才是降低物流运输成本的关键
我们不妨从卡车全生命周期出发,这也就意味着要针对购车费、燃油费、道路通行费、司机成本、维修保养、金融、运营、管理等多方面考量成本。
对于货运领域来说,由于能源需求极具规律、运输路线相对固定,所以一家物流企业每月在燃油、道路通行、司机成本等方面的支出是可控、可预测的。加之购车、维修保养、金融又是相对低频的支出,由此看来,运营、管理或将是降低物流运输成本的关键。
目前,物流运输的运营和管理主要面对"人、车、货",并存在两大问题——过分依赖人工和"黑盒化"。
你很难想象,10年前,车队老板接到一单活儿后,属于他和司机间的一场"博弈"便开始了。长交易链条下,信息的不对称导致交易双方之间极度缺乏信任,一趟动辄上千公里的运输过程中充满着车队老板"五分钟一短信,十分钟一电话"的询问,围绕着的无非是"车到哪了?还有几天到?是否装满了?货有没有损坏?是否被窜货……"这些亘古不变的话题。为了解决这种不安全感,老板甚至会沿路设置人工查岗,因此造成了大量的人工成本和时间浪费。
除了在途运输方面,物流园区的"黑盒化"和过分依赖人工问题也十分严重。一个物流园区往往存在几百个仓库,一天近千辆货车的吞吐量变带来2000多司机的流动。在哪个位置装卸货、在哪个口进出这种看似寻常的问题,在物流园区这种场景里却成了"世纪难题"。据悉,一名货车司机在一趟30-50km的短倒运输任务中,等待运输任务的时间、等待装卸货的时间、上下车次数、交接纸质单据环节占整个运输任务时长的60%以上,这无形中增加了许多运营成本。
有关物流运输过程的管理痛点还有很多,我们不一一列举。总之,在这个庞大且传统的运输体系中,因数字化程度低导致的效率低下问题比比皆是。因"黑盒化、效率低下"而导致的管理高成本,已经是物流行业几十年来的历史遗留问题。
当物流行业瞄准"数字化"
当"黑盒化、效率低下"成为物流行业的共识后,数字化、智能化是每一个想要改变物流行业现状的企业的答卷。
对于消费者而言,物流智能化、数字化的直观感受是每年双11给的。从2019年菜鸟网络公布的数据来看,包裹量从2013年的1.52亿涨到2019年12.92亿的同时,签收时间却从2013年的9天,降低到2019年的2.4天。其背后代表的含义不言而喻,肯定不是靠简单的堆人力去解决日益暴涨的快递量。
2013年,阿里巴巴联合各大快递公司成立了菜鸟网络,通过全局化、平台化的思路来解决这个问题。2014年,快递电子面单上线。每一张电子面单都有一个独一无二的编码,只要扫一下,就能全链路定位和追踪每个快递的实时位置和状态。
看似一张小小的电子面单,实则连接了包括物流、仓储、分拨中心、车辆、驿站、快递柜等整个物联网体系。
站在传统物流行业,G7也在用物联网体系去改变传统的管理方式。拿上述两处痛点举例,G7分别交出了G7数字货舱和G7数字货运两大解决方案。前者通过AI量方、震动监控、远程锁车、载重监控等在内的15项IoT科技,采集车厢内包括货物体积、重量、温度在内的多维度数据,并通过智能资产管理平台app呈现给物流企业,使其轻松实现在途货物/车辆可视、在途监管等,实现车队高效运营和成本有效管控。
后者则是通过推进物流全链条数字化,为企业降本增效。前不久G7无人值守磅房在鄂尔多斯三同圆集运站落地,通过AIIoT技术实现园区运营管理线上化、平台化。自此,单车过磅时间由3分钟缩短为10秒,效率提升18倍,集运站装卸货车辆由每天300台提升至900台,吞吐量提升3倍。
园区只是物流全链条的一个场景,此外,G7数字货运还用数字化量化每一个运营要素。
以AIoT为核心能力,扎根在每一个基础场景,在安全、效率、运输、成本等方面帮助大宗货运的管理者彻底改变传统人力的管理模式。
无论是菜鸟网络还是G7,我们能看到,未来的物流一定是将所有要素数字化后,并在此基础上实现智能化,以此来实现运营管理的降本增效。而实现数字化最有力的抓手,无疑是物联网。
