未来五年，物流行业的數位化将大大增加。

但是，直到最近，物流行业对最新数字技术的采用仍然很慢。与其他行业相比，物流组织數位化进程仍大大落后于其他行业。

许多技术颠覆者正在挑战物流企业的生计。

拥有雄厚 VC 资本，一些 “莽撞少年” 组成的初创公司，从同行，从技术服务商，从客户，转变精明的竞争对手，他们孵化了全新的商业模式，在物流圈中的竞争异常激烈。

这些威胁的一个共同点是，大多数竞争都是用数字手段在业内翻云覆雨。

这些集成商通过提供更简化的端到端服务，从传统物流组织手中夺走了市场份额，当然，传统物流服务商本身也在數位化服务和运营中摸着石头过河，当今的物流行业很难避免數位化竞争中刀枪相见。

數位化应用于物流业

借助现代物联网，人工智能，云技术，区块链，流程自动化 RPA，和其他重大数据创新，物流业其实有机会彻底改革。

随着无人驾驶技术的扩展和对车辆的创新，物流业必须评估任何新的技术并加以适应。

Digital Transformation Spending in Logistics Market 报告显示：到 2026 年，全球物流市场的數位轉型支出预计将以 109.7％ 的复合年增长率, 成功实现 949.7 亿美元。

物流數位化的关键技术趋势

由于最终客户需求越来越多样化和个性化，供应商的数量也每年都在增长，因此客户对物流的需求也在增加。

现在，B2B 和 B2C 公司都需要参与竞争，以提供最大的满意度，现在，这个趋势越来越明显。

让我们看一下成功的數位化的因素，以及建立數位化战略的关键点。它定义了成功实现物流數位化的七项关键技术趋势。

1 电子运单

电子航空运单（e-AWB）是行业數位化的倡议。它是当前航空货运单的标准数字版本，从托运人到发货都遵循。

e-AWB 极大地提高了跟踪和处理货物数据的效率，同时还提高了透明度，提高了安全性并减少了成本和延误。

去年早些时候，国际航空运输协会（IATA）宣布了 e-AWB 的默认运输合同，汉莎航空和阿联酋航空等大型航空公司已开始实施，其他中小型航空公司也正在跟进，e-AWB 目前已得到了广泛接受。

2 人工智能和机器学习

人工智能和机器学习在物流中的潜力是巨大的：供应链可能是结构化和非结构化数据的真正金矿，通过利用和分析数据，识别模式并深入了解可用性链的每个环节，物流公司可以显著进行操作转型。
机器学习可以帮助企业发现算法中的供应链数据模式，这些算法可以找出影响其供应网络成功的最主要因素，同时持续不断地进行学习。

这些模式可以与库存水平、供应商质量、预测需求、生产计划、运输管理等相关，并为公司提供知识和见解，以降低货运成本，改善供应商绩效并最大程度地降低供应商风险。

3 云物流

云物流正在快速推进，60％ 的物流供应商以前使用云服务，另有 30％ 的人希望这样做。

随着数据转移到云中，物流 IT 服务开始按需、按使用频次付费。这表明较小的企业不必在整体 IT 结构伤筋动骨，只在需要时为自己使用的服务付费。

像 Shipwire 和 Freight 这样的服务商已经提供了基于云的实时运输管理系统，该系统涵盖了从采购到开票的所有物流流程，从而使整个流程对于中小型企业而言更加轻松和便宜。

4 物联网（IoT）

物联网将成为后来的游戏规则改变者。

结合最先进的可用性和传感器，物联网可以在任何地点将任何物品与网络相关联，这都意味着从托运者到配送者的完全可见性和可追踪性，其有望为物流业带来 1.9万亿美元的收益。

连接物联网的传感器将监控食品和药品等敏感货物的温度和湿度。近场通信（NFC）标签将通过智能手机端口提供产品认证，从而防止伪造和盗窃。

5 区块链

距离较远但潜力巨大的是区块链。区块链技术通过为链中的每个成员物品提供对等的及时的数据指令，扩展了直接性，及时性和可获得性，通过降低复杂性并打破贸易壁垒。

由于所有相关方都可以同时跟踪产品的进度和状态，因此供应链将变得更高效、更及时、更清晰。

6 自动驾驶汽车

到目前为止，自动叉车在当今的厂房、仓储、航站楼、港口和其他环境优雅的区域中非常普通。我们很快就会看到自动驾驶卡车在道路上行驶，运送要由自动铲车卸下的货物，并通过自动传送带和机械臂将其放入仓库。

车对车的通信将使自动驾驶卡车排成一行，有点像天上的大雁那样成行行进，以降低成本。改善减速和加速所产生的阻力，意味着使用更少的燃料，燃料占卡车总运营成本的 30％。

7 RPA的承诺

根据 Digital Journal的说法，RPA是 “使用具有人工智能（AI）和机器学习功能的软件来处理以前需要人类执行的大批量，可重复的任务。” 这些任务可能包括记录和交易，计算和查询的维护。

RPA 可以节省大量成本和效率，并提高准确性，虽然不一定减少公司的员工人数，但它可以使员工腾出更多精力去做更具创造力，更有趣的工作，从而提高公司价值。

RPA 对物流业充满希望，特别是目前，物流业依靠大量的文书工作和大量手动输入的数据来操作和进行日常运输交易。生成和处理正确的文档是耗时且单调的工作，已成为 RPA 爆发的成熟时机。

物流业如何应对數位化挑战

物流公司从小型家族企业到特许经营网络以及跨国企业，都属于类似的交付链，但是它们之间系统的差异会导致流程的摩擦和跟踪的很大挑战性，这种连通性的缺乏将不可避免地打击那些不接受數位轉型的企业。

我们看到的三个关键核心挑战是：

1 加速基于云的技术

物流公司一直对基于云的解决方案不信任，因此适应 IT 基础架构的速度很慢，使它们对新的或更敏捷的技术创新参与不利。

云解决方案提供了灵活性，资源和应用程序，服务多样化，同时使用实时訊息来提高业务效率。

物流公司需要认识到，内部无法开发同样的产品以实现相同的敏捷性，并带来保持竞争力所需的交付速度。

2 数据质量和数据清理

物流中的数据质量是另一个长期存在的问题，尤其是在数据责任留给低薪员工的情况下，数据集通常缺乏一致性或可靠性。
系统连接性的改善可以带来自动数据收集（包括从 IoT 设备中收集数据），从而使员工免于手动数据管理，从而可以使用人工智能对输入进行正确验证，以清理数据并完成丢失或不完整的部分。

3 源系统的协调与现代化

许多主要的源系统，例如运输管理系统，仓库管理系统和财务系统都是遗留系统，它们尚未发展到支持數位化和大数据的标准。

这些系统中的许多仅支持旧的数据交换协议标准，而缺少开放的 API，这些 API 限制了与行业合作伙伴进行增长和交换数据的机会。为了充分利用大数据的发展，物流公司需要投资于审查，替换和协调源系统。

无论我们是否喜欢，所有这些技术都将出现。但这并不意味着我们可以坐下来等它们发生。

物流运营需要积极与科技公司合作以实施这些解决方案。外包通常是最简单的方法，可以实现灵活的按需服务，而不是尝试建立大型内部 IT 基础架构。

我们必须这样做。因为如果我们不主动面对數位化带来的挑战，我们就有可能被新的、更敏捷的颠覆者所击败。

物流數位化解决方案

转型的宏伟蓝图依赖于三个关键的数字行动：开发新的业务模型和产品，數位化核心运营以及建立强大的内部数字基础。物流组织的成功模式需要一些投入。包括：

1 开发新的业务模式

崭新的数字平台。构建强大的新平台将有助于消除供应链效率低下，解决与资产利用不足相关的问题，改善需求与供应的匹配以及提高整个系统的可见性和连通性。

♢ 高级分析。运用功能强大的数据驱动解决方案可以创建新的分析工具，可以出售给客户，帮助他们优化运营和效率。

♢ 控制塔。提供提高操作可视性和先前孤立的系统之间的连接性的解决方案，可使利益相关者在整个供应链中更无缝地相互连接。

2 數位化核心运营

♢ 高级分析。与提供新的分析工具所带来的好处类似，物流组织本身可以使用高级分析来优化定价，路线和部分装载货物合并中的操作。

♢ 客户体验。数字前端不仅可以为客户提供便利的一站式购物体验，还可以改善内部操作可视性并自动执行以前的手动流程。

♢ 过程自动化。增加核心内部业务流程的自动化可以帮助减轻劳动密集型的物流操作，例如通过 E-auctions 将采购數位化。

♢ 设备数据。对设备健康状况进行数字监控可促进更有效的预测性维护。

♢ 下一代解决方案。通过机器人技术、人工智能甚至VR来展望未来的运营改进，可以帮助进一步提高物流组织在分销、仓储、拣选和包装方面的运营效率。

3 建立稳健的内部数字组织

♢ 人才。物流企业必须积极瞄准并吸引聪明的数字人才，以竞争力、保持效率、发展新领域并兑现对客户的价值承诺。

♢ 系统。在整个物流组织中提供數位化的好处是有助于整个价值链中更灵活的技术系统的投资合理化。

♢ 敏捷。在解决方案开发中，物流方面的问题需要敏捷，以保持數位化的步伐，最大程度地发挥其优势。