数据驱动，物流控制塔实现端对端可视

文|帆软数据应用研究院 吴鹏

引言

一场新冠肺炎疫情，使得贸易商对于运输透明化的需求由“痒点”变成了“痛点”，成为了一种刚需。快速提升的外贸需求给国际物流业带来了新的要求和挑战，同时也是国际物流数字化转型的最好时机。本文通过物流控制塔的介绍，旨在说明数字技术促使物流服务更加高效、便捷、优质。

国际物流行业数字化现状

近年来，随着数字技术的发展，各个船公司、港口单位、货运代理等企业纷纷探索数字化转型，国际物流业务数据互联、全程可视、集中管控等逐渐成为趋势。但由于国际物流涉及环节众多，港口、船东、货代、物流、船代等企业体量不同，规模也不同，信息化程度差异大。以货代为例，基本上都有业务操作系统，但仅限数据记录、单证打印，深层次的分析缺乏。此外，即便国内一些国际物流企业信息化程度比较高，但仍存在信息孤岛，数据分散在各方，无法从全局角度做数据的监控分析。

图一 国际物流业务流程图

在日常管理中经常会遇到因数据问题导致的管理痛点，如：

1.需求供给难匹配

传统模式下，订单需求、库存独立管理，无法确切知道需求与供给的匹配状态，特别是在疫情影响下，订单需求变化更加剧烈，这种模式不足以应对市场需求的剧烈变化，无法提前预知风险，调整计划。

2.库存监控不到位

跨境电商的井喷式发展，带动了海外仓物流模式的加速增长。在传统库存管理模式下，只能查询出入库报表，更深层次的管理需求如实时库存、库存周转率分析、作业节点跟踪监控、货位库存分布等监控不到位，很难通过数据来优化库存。

3.物流状态难跟踪

新冠疫情后,各贸易商对于运输透明化的需求由“痒点”变成了“痛点”,成为了刚需。但由于物流运输涉及环节多，包含接单、仓库发货、通关、跨境运输、国内中转、配送、签收等环节，难以打通各环节的数据，为供应链上客户提供端对端的可视化。

物流控制塔概念介绍

控制塔的概念最早源于机场，是指控制飞机起飞和落地的控制塔台。后引申至物流行业，衍生出“物流控制塔”的概念。其本质是通过互联网技术，规划物流仓储网络、监控订单履行状态、实时追踪货物，为企业提供端到端的，可视化的供应链服务。

图二 物流控制塔概念图

要实现物流数据的端到端可视，首先要解决的就是数据的互联互通。从业务层面上看，在整个物流链中，涉及供应商众多，数据复杂，每个供应商的数据系统、数据体系各不相同，数据整合有一定难度，但现在已有不少供应商愿意同上下游开放共享数据，共同发挥数据价值。从技术层面上看，通过搭建数据集成平台，对接各供应商ERP、TMS、WMS等系统，打通数据壁垒，对数据进行集中采集和监控难度并不大。

基于数据的互联互通，进一步就是沉淀物流数据分析经验，降低对人的依赖。用户不再需要做过多的数据处理工作，便可直接查看数据分析结果，帮助客户找到供应链中存在的问题，自动预警，从而提升管理效率。

物流控制塔应用效果

1. 控制塔首页

物流控制塔首页面向企业高层领导，宏观展示企业当前供应链整体情况，包含采购订单、库存产品、物流订单、在途跟踪、通关状态等内容。便于领导实时查看最新数据，发现异常情况提前处理。

图三 物流控制塔-领导驾驶舱

二、主题分析

物流控制塔围绕“订单、仓储、通过、运输”等主题推行可视化管理，监控和管理企业资源及运行状态，便于业务部门根据数据情况及时做出调整动作。不同主题下分析内容及指标参考下图：

图四 分析内容示意

2.1 订单分析

疫情之下，订单需求波动幅度大，企业更加需要提前洞察需求变化情况，提早与库存情况做匹配。涉及指标：客户需求量、库存量，维度：产品维度、时间维度。

• 客户需求分析

按照不同客户维度分析成品订单需求；可联动分析单个客户近N周需求波动情况。

• 安全库存分析

按照不同客户维度分析库存量；可联动分析单个客户近N周库存变动情况。

• 需求与库存匹配

按照不同客户维度分析库存量与需求匹配程度。

图五 订单需求匹配

2.2 仓储分析

仓储的分析包含仓库运行状态分析及库龄结构分析等内容，主要通过监控设备运行异常，

定位库存积压产品，更加合理优化库存。分析指标包括：库位利用率、AGV温湿度、库存量、库龄等；分析维度包括：时间维度、供应商维度、产品维度。

• 仓储利用分析

按照客户及货架维度分析箱使用率、箱满载率。

• 物联设备预警

监控AGV设备周围温湿度，异常情况自动预警，处理速度由10分钟缩短至3分钟。

• 库位管理

按照库位状态了解整体库位利用信息，安排货物排放，提高利用率。

• 库龄分析

按照不同供应商、SKU分析库龄、库存周转率等情况，合理规划库存。

图六 库龄分析

2.3 通关状态分析

对通关状态数据进行分析，加强报关各环节的监控，防止由于通关问题影响国际物流效率。分析指标：通关时效。

• 各阶段完成率分析

从委托接单到申报完成过程中各阶段完成率情况。

• 异常原因处置

监控通关异常的具体原因，及时处理。

• 时效分析

查看每个订单报关时效，可进行预警管理。

图七 通关进度分析

2.4 运输状态分析

加强运输过程的可视化把控，实现从派单到签收的全程可视及异常预警。

• 车辆实时跟踪

跟踪在途车辆实时位置，及时了解车辆动态。

• 异常环节监控

对于运输状态异常、派送及签收异常订单监控。

• 准时率分析

按照线路的角度考察准时率达标情况，找当前服务的薄弱点，针对性改善。

图八 物流车辆监控

小结

数字技术在物流行业应用不断普及，物流流程、物流组织、物流模式不断升级，促使物流服务更高效、更便捷、更优质。未来数字化的全面普及和渗透将是国际物流发展的必然趋势，物流控制塔作为一个典型场景，通过数据驱动，实现物流全流程的可视化管控，加强内部管理效率的同时，也为客户提供了更优质的数据服务。