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2018中歐全球供應鏈論壇深度報道二|物流科技

[羅戈導讀]2018年12月3-4日,2018中歐全球供應鏈論壇在中歐國際工商學院上海校園隆重召開。中歐國際工商學院歐方院長迪帕克杰恩教授、普洛斯CEO梅志明、京東物流CEO王振輝、京東Y事業部總裁楊平、美國國家工程院院士李效良教授、中歐國際工商學院趙先德教授、美國加州大學伯克利分校終身教授申作軍教授等30余位物流科技、大數據與智能供應鏈、供應鏈金融等領域的大咖登臺分享,700位物流及供應鏈專業人士參會。

2018年12月3-4日,2018中歐全球供應鏈論壇在中歐國際工商學院上海校園隆重召開。中歐國際工商學院歐方院長迪帕克杰恩教授、普洛斯CEO梅志明、京東物流CEO王振輝、京東Y事業部總裁楊平、美國國家工程院院士李效良教授、中歐國際工商學院趙先德教授、美國加州大學伯克利分校終身教授申作軍教授等30余位物流科技、大數據與智能供應鏈、供應鏈金融等領域的大咖登臺分享,700位物流及供應鏈專業人士參會。本次論壇分為前沿趨勢、物流科技和智能供應鏈三個版塊,中歐-普洛斯供應鏈與服務創新中心為您整理了各版塊的深度報道。

2018中歐全球供應鏈論壇

物流科技與智能供應鏈

PART2 物流科技

楊平:無界零售背景下科技引領京東智能供應鏈變革

京東集團副總裁、京東Y事業部總裁楊平指出供應鏈平臺成為新零售的基礎設施必須具備幾個特點:第一,要素聚集。要把供應鏈所有的要素和能力聚集在平臺上。第二,廣覆蓋。必須全域、全渠道、全鏈路、全品類。第三,分布式與邊緣化分布。滿足無處不在的需求。第四,數字化、智能化驅動,實現零售個性化精準化供應鏈。京東在供應鏈競爭當中不斷成長,有望成為全社會零售基礎設施。

人工智能是京東目前的前瞻性布局的一個重點,人工智能需要具備五個能力。第一,需要有海量數據,它為人工智能提供豐富的資源;第二,客觀精準的數據標注,為機器學習提供參考;第三,一個特定領域實現人工智能深度學習和應用,持續提升智能化水平,應該是單一的封閉的領域。比如說Alpha Go是在封閉的數據池里戰勝人類。第四,需要具備支持超大計算量處理能力,從而實現實時、高效、準確人工智能結果輸出。第五,人工智能發展離不開頂尖的基礎理論研究和頂尖人工智能科學家團隊。京東正在逐漸構建這五個方面的能力。

京東的智能供應鏈建立在大數據、人工智能、區塊鏈技術之上,以需求預測為驅動,打通端到端節點信息,優化生產計劃,物流網絡,在結合大數據挖掘和市場洞察基礎上,將定制化、場景化、積木化產品服務搬到離消費者最近地方,從根本上提升消費者體驗。

朱琦:物流科技助力智慧運營

際鏈科技副總裁朱琦指出物流業的一個發展趨勢是從企業間信息互聯互通、智能設備興起、重復性勞動逐漸被代替、技術輔助運營、到技術拓展邊界。從信息化到數據化,到智慧化,其實是在逐步實現基于實時反映數據做靈活反應。這個靈活反應首先是擺脫自己封閉場景、單一場景、孤島場景,最終是生態性在線化運營。在這個背景下,物流變革也分為四個階段:簡單倉儲+運輸階段、三方物流涌現階段、電商物流崛起階段和物聯網技術驅動的階段。

際鏈當前正在著力打造智能倉配、智慧園區、物流云平臺、自動化等產品,為客戶提供一站式行業解決方案、系統服務及供應鏈金融服務,通過物流大數據和領先技術,為實體行業和物流行業提供智慧運營服務和科技平臺支持,降低社會物流成本,共建智能物流生態。

為了更好地提供這些服務,際鏈需要著重打造軟件和硬件兩方面的核心能力。軟件方面包括資源計劃、動態規劃、路徑規劃等規劃論;安全庫存、補貨策略、存儲策略等存儲論;需求分布、服務時長、服務水平等排隊論;多目標決策、網絡拓撲、模擬仿真等決策論。硬件方面包括傳感器技術、視頻識別技術、紅外電磁技術、低功耗通信技術、AGV、機械臂等。際鏈作為公共基礎設施服務商,希望更多生態伙伴能夠加入,給這個生態運營體系注入技術能力,支撐各種生態伙伴聯合,讓整個運營體系變得更加有效。

圓桌對話二:物流科技與大數據應用

由左至右依次為:

張惠民 香港中文大學教授(主持)

翟學魂 G7創始人及CEO

單丹丹 福佑卡車CEO

李敬泉 中儲智運創始人

韓   斌 億海藍總裁

陳   黎 駒馬集團總裁

朱光輝 物潤船聯董事長

胡   浩 京東智能供應鏈研發負責人

圓桌對話的第一個環節是張惠民教授、翟學魂與李敬泉的簡要分享。

張惠民教授從三個場景闡述物流科技與大數據應用的產學合作研究。第一個場景是物聯網技術的應用使服裝行業更透明更高效。在沒有傳感器、追蹤技術之前,研究團隊利用RFID技術幫助利豐集團在供應鏈中追蹤每一個節點,如何進行追蹤地點選擇、追蹤數據選擇是當時的主要考慮點,而如今的技術可以實現每一分每一秒地記錄和收集數據,考慮重點變成了如何對海量數據進行清洗和使用。第二個場景是電子提單的使用提高了供應鏈的效率。曾經繁忙的倉庫里都是貨主逐級的委托人拿著提單獲取逐級的審核,才能最終提到貨。現在這些程序都可以電子化,在辦公室就可以完成。第三個場景是機場IOT技術、影像技術的應用能幫助更好地對機場進行風險管理。

翟學魂分享了數據和算法對貨車行業的影響。統計表明我國管理最好的車隊中,司機仍有33萬次的閉眼睛(超過三秒)的行為,這意味著潛在事故的發生。G7平臺上每天都收集非常多的數據,G7現在思考的是如何利用這些數據讓事故的發生率降低,風險降低。這些是可以實現的通過歷史的數據,利用深入的算法產生一個結果曲線,對司機進行干預,例如他快要疲憊的時候提醒他打起精神的干預。在過去5個月里,用G7對人干預服務兩萬臺車,在今年夏天最熱的時候這兩萬臺沒有發生一例死亡事故。G7未來希望進一步將算法集成到設備里,利用物流科技和大數據,開拓一片新的天地。

李敬泉分享了關于移動互聯網對物流行業的影響。物流行業由于業態的界定并不是很清晰,對于科技的反應也是滯后的。物流技術大致可分為硬件技術和管理技術。國內很多物流企業過多強調和崇拜硬件技術而忽略了管理技術,其實二者是缺一不可的。中儲智運在數字化轉型中做了很多創新嘗試。中儲智運是無車承運人平臺,它不擁有運輸車輛,但是以承運人身份或者托運人身份承擔承運人的責任和義務。該平臺每臺累積幾千萬條數據,利用大數據技術能提高車貨雙方配對效率,所打造的ERP接駁器能與上下游客戶深入融合,讓客戶離不開平臺,降低運費本身、管理費用、物流成本。

圓桌對話的第二個環節是所有嘉賓共同探討企業擁有什么數據,是如何利用數據幫助企業運營,以及如何看待數據分享等問題,各嘉賓的主要觀點包括:

胡浩:京東作為電商企業代表,數據來源于線上業務,這個層面上的數據積累是非常全面的,從訂單、物流、資金流的數據都有沉淀。在此基礎上如何進行數據挖掘,優化供應鏈整個體系和成本效率是未來需要攻克的問題。對于數據共享,京東非常開放,目前已經對部分上游合作伙伴、品牌商家分享了銷售數據。未來還會與合作伙伴共享需求預測數據,幫助他們更好進行準備,也有利于提升對京東購物滿足率和采購率。對于下游整個供應鏈下包配送體系也進行了分享,消費者能夠看到全流程數據跟蹤,對于消費者而言購物體驗包括履約時效會提高消費者更好的感知。

朱光輝:物潤船聯是擁有水陸兩棲業務的聯運公司,基于船聯網為抓手,圍繞水上業務展開,從水上到岸上,進行多式聯運的業務。大數據應用首先是抓數據,然后管數據,然后用數據。物潤船聯有數據接收基站來收集數據,通過數據結算權來管理數據。舉兩個例子:一是利用歷史船運的數據,包括貨物偏好、等待時長、卸貨快慢等來判斷貨物是否緊俏。這個模型可以幫助企業優化采購策略、降低采購成本。二是物流的“百度系統”,給第三方物流開放運輸方案查詢,這樣能逐漸掌握更多的業務數據,從而衍生更多的應用。數據分享方面,數據的交互需要得到數據源的許可,并且要保證數據的合法性。

陳黎:駒馬集團專注于跨界卡車租賃和同城配送。駒馬賦予工具變成服務的能力,另外還關注卡車本身升級,包括卡車全生命周期智能化管理,實現對資產高效運作。駒馬目前擁有運營全過程數據,例如GPS、車載數據、運輸訂單數據、客戶數據等,未來希望從產業鏈條出發,從工具生產、投放、運營、監控、金融整個閉環與合作伙伴形成數據協同。在數據分享方面,數據分享包括原始端研究和末端分享產品兩個層面,這是一個相互賦能的過程,而不是把數據純粹分享出去。數據分享也不代表窺探別人的數據,而是為了形成協同化數據聯盟,這樣有助于彼此更好進步。

韓斌:億海藍擁有的數據包括全球船位置,檔案,航線,海圖等等行業基礎數據。軟件層面是圍繞中國大量中小物流企業做TMS,WMS之類的國際海運物流信息化基礎設施。國際海運行業與其他行業有非常大不同,他是國際化的,所有的原發數據來源這個行業,它有全球統一技術標準,有統一法律環境,所以數據獲取層面一旦獲取就是全局數據,在一定程度上不存在私有概念,是國際海事組織定義必須裝一些設備,很難說這個知識產權歸誰,而是歸全社會。從2010年開始這部分的數據挖掘是免費的,億海藍現在做的生意是深度數據挖掘。

單丹丹:福佑卡車是一家從無車承運人轉變成科技物流的公司,通過無車承運人的深度撮合,積累大量數據,通過中臺運算計算合理進行運單分配。目前數據在福佑卡車的主要應用還是解決內部運營問題。在數據分享方面,福佑卡車的數據是比較垂直的數據,可以分享,但是數據的意義、能產生的作用還是有待商榷。要明確數據的分析與挖掘的目的才能更好地進行數據收集,最后將數據產品落地,而不是空談大數據。數據共享是共贏生態的基礎,大家需要達成一個協議,通過某種脫敏處理或者數據產品進行分享,這樣能促進整個生態的發展。

翟學魂:G7的數據分享模式非常傳統,目前已經有非常多知名車企都跟G7合作,分享給G7數據。他們生產的車上有G7盒子,就會有協議只要客戶使用盒子,就分享數據。為什么合作方愿意給G7數據?因為客戶需要G7利用大數據來規避安全問題。與合作方共享數據的目的是為了雙方共同發展,而不是對數據進行任意隨便使用。數據和算法最后改善的應該是設備,設備的優惠會聚集更多的客戶數據,他們會由于設備幫助改善了人和物流的效率,因而更加愿意共享數據。

李敬泉:大數據分析取決于分析的目的,商業邏輯需要清楚。另外數據需要多維度多角度的融合才有價值。大學等研究機構在數據研究中保持著中立的角色,是非盈利組織,與大學等研究機構合作可以促進行業的發展。但也需要保證數據的合法性和對數據的保密性。

2018中歐全球供應鏈論壇由中歐國際工商學院、中歐-普洛斯供應鏈與服務創新中心主辦,京東、普洛斯、ASCOM協辦,中歐校友總會支持。

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