在当前数字化的背景下，许多企业已经认识到数字化智能化赋能传统物流行业的必要性，但总是避免不了企业在智慧物流建设上的持续踩坑，究其本质，就是企业太“想当然”，没有真正理解智慧物流的本质，不能让真正有效的智慧物流解决方案落地。
今天，我们就深入探讨一下智慧物流的概念，并详细介绍其解决方案。希望带给你新的启示！
谈到智慧物流，可以理解成传统物流的“升级版”，其实说白了，智慧物流区别于传统物流的点就在于技术上的创新。过去的传统物流信息不互通，管理不够透明，效率低下，而智慧物流借助物联网、大数据、人工智能这些技术手段，实现了物流各环节的智能化感知、分析和决策，达到的效果是显而易见的：物流效率提升了、成本也降低了、服务质量也上来了。
举个简单的例子，在物流运输过程中，企业可以通过物联网设备实时采集车辆位置、运输状态等信息，再利用大数据分析技术对这些数据进行处理和分析，这样就可以实现对运输过程的精准监控和调度，从而提前预测运输风险，及时调整运输计划，提高运输效率和服务质量。
但值得注意的一点是，技术上的升级创新只是表象，作为一种新型物流模式，智慧物流更是物流管理理念的创新，它打造的物流生态系统是更加智能的、高效的、绿色的。许多企业在进行智慧物流的建设时，只关注于技术层面的创新，一味地引进各种高新技术，但管理理念还是那套传统旧理念，这也就解释了为什么那么多企业想做智慧物流却做不到点上的现象了。
中国作为全球最大的物流市场，物流需求持续增长。2021年，全国社会物流总额达到335.2万亿，物流需求规模再创新高。同时，全年物流业总收入11.9万亿，同比增长15.1%。这些数据都充分表明了物流行业在经济发展中扮演着越来越重要的角色。
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物流监测的数字化可以实时跟踪货物的位置和状态，确保货物安全；
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物流供需匹配的数字化则可以根据客户需求和物流资源的情况，实现精准匹配。
随着移动互联网时代的到来，制造商、贸易商对物流服务提出了更高的要求，对物流的可视化需求越来越强烈。一款炫酷的可视化大屏不仅能够帮助他们实时了解货物的运输状态、预计到达时间等信息，而且还能更好地安排生产和销售计划。
上图展示的就是用FineVis制作的物流管理的可视化大屏，FineVis是是一款零代码的数据可视化设计工具，它提供了丰富的图表类型与个性化自定义选项，还可以实现实时监控和数据分析。对FineVis感兴趣的朋友，可以扫描下方二维码即可免费体验！
智慧物流面临的问题
前文已经提到，许多企业不是不想做智慧物流，但很多时候会发现理想很丰满，但实施落地的过程中，不是这有问题，就是那有问题，从整个行业目前的情况来看，大师兄从四个方面总结了一下目前智慧物流行业所面临的问题：
不同物流系统、平台所采用的数据格式、标准存在差异，如数据库类型（SQL、NoSQL）、数据结构（结构化、半结构化、非结构化）等的不同，导致数据整合时需要进行复杂的数据转换和清洗工作，难以形成统一的数据视图。
网络攻击威胁：随着物流信息化程度的提高，网络攻击的风险也随之增加。黑客可能通过漏洞攻击、恶意软件等手段，导致系统瘫痪、数据丢失等严重后果。例如，分布式拒绝服务（DDoS）攻击可能使物流系统无法正常运行，影响物流业务的正常开展。
在货物分拣、配送路径规划等环节，智能化算法和模型的性能还有待提高。例如，目前的配送路径规划算法可能无法充分考虑实时交通状况、天气等因素的影响，导致规划结果不够优化。
目前，智慧物流领域缺乏统一的标准和规范，导致不同企业、不同系统之间的兼容性和互操作性较差。这不仅增加了物流企业的运营成本，也制约了智慧物流的协同发展。
企业要建立物流数据控制塔，通过建立物流数据控制塔，可以打通企业内部不同系统之间的数据壁垒，同时与ERP及3PL系统做集成对接，实现物流、信息流和资金流的全面可视化。
在这过程中，企业的价值主张一定要始终保证是清晰而又明确的：透明+预警，提升数字化管控能力。解释一下，透明就是经营更透明，以订单为线索，拉通企业经营各环节，对全领域事件做全流程可视化、透明化管控。而预警就是问题可预警，要通过业务上下协同的预警机制，对未发生的与正发生的做提前告警监控，预警异常。
为大客户提供个性化供应链可视化服务，帮助客户更便捷了解当前订单构成及承运商分配情况，分析各个区域实时库存及分产品库存情况，维持安全库存量，同时对费用统计、在途分析、通关异常分析等进行监控。
客户除了可以看到业务总览状态外，还可以通过此页面或单独查询页面对业务细节进行跟踪，如查看在途订单状态、运输异常信息预警、通关异常信息预警等，减少客户与物流商之间的低效沟通。
3.业务赋能服务，透明管理，数据预警驱动内部流程优化
受外部市场环境及疫情反复影响，订单波动幅度常常较大，所以企业更需提前洞察需求变化情况，及早调整业务策略。可以从以下三个方面着手：
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客户需求趋势分析：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。
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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。
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需求和库存匹配：按照不同客户维度分析库存量与需求匹配程度。
b.监控车辆状况
基于车辆定位数据，快速定位空闲车辆信息，提高车货匹配效率。这里的监控数据包括：
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车辆状况分布（在线车辆、离线车辆、在途车辆、到货车辆、空闲车辆数据）
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c. 实时跟踪物流
加强运输过程的可视化把控，物流的全流程包括从派单到签收，要实现全程异常监控。包括：
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在途车辆监控（在途车辆统计、预计提前、预计迟到车辆情况、车辆预计到达时间及位置）
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订单时效跟踪（各流程完成率、订单状态监控、时效预警）等。
d. 库存精准监控
保证仓库合理利用率对仓储企业至关重要，需要及时了解仓库利用情况及每日作业情况，通过对库存数据分析，可以帮助定位库存积压，提高库存周转率。具体实施步骤为：
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仓库利用率监控：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
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预约出入库计划：规范出入库操作，对所有出入库操作进行记录，
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进行库存分析：库存分析包括实时库存分析、库龄结构分析等。
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首先，通过访谈业务部门来了解业务流程，这是数据风险监控的基础。在智慧物流中，业务流程涉及多个环节，包括订单管理、运输、仓储、配送等，每个环节都可能存在潜在的风险，一个一个环节都排除风险，才能保证最终的效果。
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其次，梳理业务节点有助于明确数据风险可能出现的具体位置。这些节点可能包括订单处理节点、货物运输节点、仓库存储节点等。
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确定数据监控点是关键步骤，它能够精准地定位需要监控的数据指标。例如，在运输环节，可以监控车辆的位置、行驶速度、运输时间等数据；在仓储环节，可以监控库存数量、库存周转率、货物损坏率等指标。
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此外，特别想强调的一点是确定监控点责任人，这样能够确保在发现问题时，能够迅速找到相关负责人进行处理，避免责任推诿。现在大多数企业在项目实施过程中就烂尾了，此时要做的不仅仅是总结背后的原因，更重要的是找不到相关的部门或者领导进行问责。建立问责机制可以说是很好的保障了项目的推荐实施。
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在数据风险监控过程中，企业也可以通过监控节点对情况进行实时监控，一旦发现问题，及时进行问题处理。BPM（业务流程管理）系统可以帮助优化问题处理流程，提高处理效率。而且，生成待办和问题处理电子流，能够实现问题的快速分配和跟踪，确保问题得到及时解决。这种责任到人且自下而上的管理方式，有助于提高每个人对数据风险的重视程度，形成全员参与的数据风险管理文化。
结论
智慧物流是物流行业发展的必然趋势，毋庸置疑的是，它将为企业带来诸多好处。企业想做智慧物流却问题重重，可以通过建立物流数据控制塔、提供大客户服务、优化业务赋能服务和加强数据风险监控等解决方案，来解决实施落地过程中所遇到的问题。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智慧物流将在更多领域得到应用和发展，为经济社会的发展做出更大的贡献。最后想要了解更多智慧物流大屏的朋友，扫描下方二维码或点击文末阅读原文链接即可免费体验FineVis！
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