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田民:智慧物流需从“有数据”转到“用数据”

  7月13日上午,主题为“商业匠心、技术创新”的首届网易云创大会在杭州召开,众多商界、科技界领袖悉数出席。其中,顺丰集团CTO、顺丰科技CEO田民就“云+AI 闪耀未来物流”主题发表演讲,分享了其对未来物流趋势的展望以及顺丰在用技术推动物流发展中所做的努力。

  田民认为,在新技术、新模式、新业态不断涌现的大背景下,物流将与互联网深度融合,迈向智慧物流时代。智慧物流具有两大特点:互联互通、数据驱动,深度协同、高效执行。未来的物流模式,是将所有物流要素互联互通并且数字化,以“数据”驱动一切洞察、决策、行动,其将基于全局优化的智能算法,调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。

  分享中,田民谈到,如今的智慧物流已经不再是一个遥远的概念,而是有着务实基础的现实实践。由数据及智能驱动的智能仓储、自动分拣、动态路径规划等系统的广泛应用已经为物流业带来了一场“效率革命”。他强调,数据是物流管理的基础,数据化是粗放型管理与精细化管理的首要区别,也是传统企业和互联网企业的明显区别。物流企业首先要建立数据的标准与规范,完善数据的采集与管理,把所有的业务过程变成数据,实现“有数据”到“用数据”的转化。

  田民通过三个案例分享了顺丰在探索未来智慧物流中所取得的成绩。他尤其强调了人工智能对提高决策效率、简化决策和管理流程上的作用。他提到,顺丰一直在研发一套管理决策辅助系统,将结合自然语言处理与机器深度学习,做到跨领域的智能分析、推演,构建顺丰智慧大脑,以此节省大量沟通及时间成本。未来,在这一智能系统的配合下,一个只在供应链上工作了3个月的新手所做的决策会比一个有十年管理经验的人更好。这套基于AI的智能系统将大大改变过去经验导向的管理模式。

  田民提出,顺丰将坚持自动化、数据化、智能化、共享化的方向,与生态圈各合作伙伴携手,拥抱智慧物流变化,共创AI未来。

  以下为演讲全文:

  大家上午好!

  首先非常感谢网易云创大会的邀请,在开始分享对未来物流趋势的看法和顺丰如何通过技术手段助力物流未来发展前,我想先花几分钟时间对物流(Logistics)的起源做个简要的分享,这样可以帮助我们更加深刻地理解物流的昨天、今天和明天。

  物流的起源:“Logistics”一词源自希腊文Logistikos,意为"计算的科学"。19世纪30年代,拿破仑的政史官A.H.若米尼在总结征俄失败的经验教训时最先使用"Logistics"的概念,并以此作为军事术语。"Logistics"先出于军事上的用途。 1882年,美国海军历史学家A.T.马汉将这“后勤”(logistics)这一术语解释为:通过国家经济动员,对武装力量提供保障。美利坚合众国海军陆战队中校乔治.赛勒斯.索普(Thorpe,G.C.)于1917年著的《理论后勤学——战争准备的科学》一书中认为,后勤(Logistics)与战略、战术一起构成战争科学的3大分支。现代战争的准备和实施必须有相应的后勤(Logistics)保障(包括国家动员全部资源)、后勤(Logistics)保障制约着战略、战术目标的达成,关系着战争的进退与胜负,中国有个成语“兵马未动,粮草先行”,是同样的意思。名将必定是卓越的Logistics行家和精与计算的学霸。物流的概念最早是在美国形成的,起源于20世纪30年代,原意为“实物分配”或“货物配送”。1963年被引入日本,日文意思是“物的流通”。20世纪70年代后,日本的“物流”一词逐渐取代了“物的流通”。中国的“物流”一词是从日文资料引进来的外来词,源于日文资料中对"Logistics"一词的翻译“物流”。

  下面,我再来分享一下,对未来物流趋势的看法和顺丰如何通过技术手段助力物流未来发展的:

  一、物流的未来:

  物流业是支撑国民经济和社会发展的基础性、战略性产业。随着新技术、新模式、新业态不断涌现,物流业与互联网深度融合,智慧物流逐步成为推进物流业发展的新动力、新路径,也为经济结构优化升级和提质增效注入了强大动力。智慧物流是通过大数据、云计算、智能硬件等智慧化技术与手段,提高物流系统思维、感知、学习、分析决策和智能执行的能力,提升整个物流系统的智能化、自动化水平,从而推动物流的发展,降低物流成本、提高效率。智慧物流具有两大特点:1、互联互通,数据驱动:所有物流要素互联互通并且数字化,以“数据”驱动一切洞察、决策、行动;2、深度协同,高效执行:跨集团、跨企业、跨组织之间深度协同,基于全局优化的智能算法,调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。

  二、智慧物流时代:

  智能物流已经不是遥远的概念,已经变得更为务实。例如,智能仓储、自动分拣、动态路径规划等系统的广泛运用,给物流业带来了一场“效率革命”。 1.自动化:自动化包括替代作业、数据采集、流程控制等方面,与机器人、辅助搬运装载、穿戴型机械动力、包装技术等结合,提升物流作业效率、质量,降低人力、库存成本。 2.数据化:数据是物流管理的基础,数据化是粗放型管理与精细化管理的首要区别,也是传统企业和互联网企业的明显区别。物流企业首先要建立数据的标准与规范,完善数据的采集与管理,把所有的业务过程变成数据,实现“有数据”到“用数据”的转化。 3.智能化:具有人工智能技术的机械在物流领域中应用广泛。人工智能机械作业精度高、效率高,避免了采用人工操作造成的劳动量大、工时多、无法保证操作质量等问题。未来随着AI技术的不断发展,人工智能将在物流领域得到更加广泛的应用,完成高度重复性的智能性抓放,并且大大降低人工和运营成本。 4.共享化:随着中国消费者对共享服务意识的加深,越来越多的领域开始探索共享经济的概念。从共享单车到共享汽车再到共享货车,共享经济的概念已经从人们的生活逐步扩展到企业的经营。共享资源为物流企业的生产带来了收益的最大化,通过高效的信息传递和有效的资源整合,为物流企业间合作共赢开辟出一条新途径,通过互联网的平台共享资源,让供需双方都成为赢家。

  三、顺丰对未来智慧物流的探索和研究分享:

  随着智能物流技术的逐渐普及,对智能技术研发以及精细化运营管理等方面人才的需求量日益增大。当今物流业愈发注重提高效率和控制成本,传统的人力需求方向和管理模式正在变化。物流向智能化转型,未来将实现全程智能化管理,对于互联网技术和智能平台研发方面的人才需求迫切,尤其是具备物流管理和技术研发等复合背景的人才。据中国物流与采购联合会统计,2016年我国物流岗位(各行业中从事物流活动的人员)从业人数超过5000万,占全国就业人数的6.5%。

  顺丰对未来智慧物流的探索和研究,有以下几个案例:

  第一个是人工智能的运用:

  顺丰一线操作人员数量庞大,三线总部和地区的各层次和各职能管理人员数量也非常可观。我们一直在研究一个业务管理策略决策辅助系统,能回答业务管理相关的上万个自然语言提问,并给不同层级的管理者提供执行建议。能做到跨领域的智能分析、推演。也就是说,这个系统就等于一个强大的智能顾问团队,可以针对现有问题做分析和建议。不管企业处在哪个阶段,有什么层面的决策问题,这个系统都可以回答。第一个层面,可以节省企业的时间成本。过去的商业智能(Business Intelligence)仅仅能做到显示和呈现结果。一个分析师在整合企业数据后,一般只能通过可视化的形式展示数据。企业的下一步该怎么走,还是需要管理团队凭借经验来进行分析和做出决策。而业务管理策略决策辅助系统不仅能展示过去的数据呈现出的结果,还能够通过机器学习做出预测,并指出业务管理决策的最佳路径。对于不同层级的管理者来说,这个系统根据他们的职位而提供的独特建议可以让他们更好地分配自己宝贵的时间,做出更具有战略性或策略性的决策。第二个层面更具体—做决策的过程会变得非常简洁。有了这样一个虚拟的智能顾问,企业不需要那么多的数据分析人员和软件工程师,还减少了沟通成本。管理者不需要有技术背景,就可以直接通过控制界面问这个系统,“我想要在三个月内把库存减少20%,有什么方法?”这个自动化系统就会提供多条路线,辅助甚至代替决策。当然,除了高层管理者以外,其他不同层级的管理者也都可以利用这个系统。这也就带来了这样的效果:假设有一个只在供应链上工作了3个月的新手,如果搭配上这个系统,他做决策会比一个有十年管理经验的人还要好。过去的管理模式基本是经验导向的,这个系统会带来很大改变,甚至取代许多顾问公司的工作。未来我们希望完全自动化各业务单位做决策和运营的部分,目标是大幅度地提高决策效率、简化决策和管理流程。让AI不再只是一个听起来高大上的技术,或是昂贵成本的代名词。

  第二个是移动办公和协同-企业内部沟通协作平台(丰声):

  目前丰声已经成为企业内部重要的信息沟通平台,使组织内部能够有效地沟通和合作。能更有成效地和同事联系,即使是不同的组织和地域范围的同事也能马上找到并且帮助彼此;可以轻松地了解同事们正在谈论和进行的最新工作和话题,同事们更加了解彼此的任务,可以有效减少重复的工作和获取更多的资源,达到卓有成效工作;打破公司层级及部门边界,通过自由、开放的信息共享,营造相互协作的公司文化,改善工作氛围;比邮件沟通更实时、快速、简练,不像邮件那么正式,避免在电话和长篇邮件中浪费时间;信息可以被开放检索,不会被淹没在收件箱里,即使你不知道这个问题该问谁,你都可以通过检索快速得到答案;通过小组开展团队讨论而不会骚扰到他人,使用的人越多越方便,同时这些信息不会传出你公司以外的网络,实现高效安全沟通。

  第三个案例是云技术的应用:

  顺丰的全方位可视化平台(FVP)已经可以将包裹全过程中相关的人、车、包裹、容器连接到互联网云端,并对其生成的数据进行采集、处理与分析,实现对包裹运输过程的安全、时效、成本的可视化管控,货主通过手机就可实时了解物流过程。

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