数据驱动智慧物流，物流控制塔实现运营可视化
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，更何谈数字物流的转型。
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（可视化物流）的概念介绍
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
要实现物流数据端到端的可视化，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
2、主题分析
物流控制塔围绕“订单、仓储、通关、运输”等主题推行可视化展示管理，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。
1）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。
2）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。
3）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。
1）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。
2）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。
3）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。
4）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。
1）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。
2）异常原因处置
监控通关异常的具体原因，及时处理。
3）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。
1）车辆实时跟踪
跟踪在途车辆实时位置，及时了解车辆动态。
2）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。
3）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
数字物流行业应用自不断普及，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。
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