“物流图表”构建数字化的合同物流系统

基于新的竞争态势，站在物流角度，要构建一个数字化的系统。系统需关注上游业务诉求，并组织好下游业务。对于货主，要考虑订单信息的传递反馈方式，协同方式、意见反馈、投诉的渠道。对于承运商，要构建策略，将运输业务更准确地分配至具体承运商，或具体车辆和司机，还要有手段拿到节点跟踪的状态，以及通过这种跟踪的数据进行预警。在结算层面，要构建一个有标准结算方式的、提供线上对账的结算模型；在回单环节，要考虑签收回单的方式以支撑承运商。

站在上游的管理视角来看，客户可能不关心车、人，但他一定关注他的货。要从货的视角出发，从订单、调度、运输、签收、评价到结算等环节，实现端到端的可视。虽然物流人都非常努力，但是物流效率很低，需要构建上下游的协同工具，打通货主、承运商、车队、司机、仓库、收发货人等各个不同的场景。在数字化时代，资源、运力等要素通过物联网化、数字化，实现全链条数字化供应链，沉淀数据，然后实现物流全场景的智能化。

站在下游的业务角度，构建运力池，快速响应智能调度。在网络货运趋势下，构建自己的运力池，对于合同物流企业是一种新的契机。构建运力池，有两大关键点：一是通过数据的分析引擎，对运力进行画像、分层，对历史交易数据进行建模，最终构成一个数据分析的引擎。二是要构建匹配的策略，其中，要考虑车、人、线路、货主诉求、承运商服务能力等因素，在不断迭代过程中，构建运力的匹配策略。

基于IoT，从货主到承运商、下游车队，再到司机，整个过程可以借助PC、移动端等手段信息传递。在仓运协同环节，可以通过RFID等技术手段确定车到仓、装卸货、离开时间，这些数据都可以快速呈现并发现问题。在途过程中，通过位置信息了解车位置，通过视频数据了解司机驾驶行为，通过传感器了解货物环境，包括货物颠簸状况等，任何场景都可以通过传感器的手段采集数据。这不仅给物流企业提供了管理的抓手，同时可以向货主提供更好的体验。

物联网化采集和沉淀的数据能够逐步代替经验，不断优化的算法能够辅助决策。在物流领域里存在大量的协同工作，例如，有10台车的运力，怎样安排这10台车配送100家门店？在这个场景上，从传统方式看，只能依赖于调度员，这会给服务带来不确定性的挑战。怎么办呢？利用算法，即用数据代替经验。在这个过程中，总结这个场景约束参数，将实际执行过程中不可执行的因素找出来，并数据化且持续优化，逐步迭代向智能化方向演进。

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