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一位男士戴着自行车头盔和面罩

最后一公里物流:变革环境下的物流解决方案

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过去几年,全球包裹配送量相当惊人,且一直在稳步增长,2020 年更是达到历史峰值,仅美国 单日 配送量就突破 5,000 万件。这一激增态势主要受电商销售驱动。电商销售的增速同样令人眩目:受疫情封锁和停工的影响,2020 年第二季度电商销售额创下历史新高。尽管随着全球局势恢复正常,这些数字在一定程度上有所回落,但 2021 年第三季度线上零售销售额依然远高于疫情爆发之前,这表明消费者行为发生了持久性变化。更为关键的是,消费者需求也在加速变化和演变。

当今的线上消费者不仅追求更丰富、更低价的商品,更要求次日晨达乃至即时交付的极致体验。在这股风潮中,最后一公里物流服务提供商既处于可持续物流革命的风口浪尖,同时也在经历紧迫又艰难的转型。

技术如何推动最后一公里物流领域的创新

虽然最后一公里配送服务提供商的电动车队规模在逐年扩大,但目前仍有数十万辆燃油车上路运输,而且这种情况还将持续一段时间。

企业要想以可盈利的方式,实现节能高效的业务运营,必须投入大量资源和精力。不过,他们最需要的还是知识,而知识来源于数据。借助数据管理和高级分析技术,企业能够快速制定决策,紧跟市场步伐,预测风险,并在电动车队及其他绿色技术领域开展有把握的投资。

什么是最后一公里物流?还有其他哪些物流环节?

在供应链旅程中,产品从制造商流转至消费者的过程呈现两大显著趋势:运输载具越来越小、交付标准越来越具体。物流运输中的最先一公里、中间一公里及最后一公里三个阶段,本质上是按装运规模和距最终消费者的距离(逐渐缩小)界定的。

如今,供应链中的最后一公里环节面临着巨大的压力和严格的监督,需要迅速作出改变和调整。但是请记住,要想充分发挥最后一公里交付解决方案的价值,企业必须拥有强大的供应链计划基础架构,并且能够在整个供应链之旅的所有阶段提供可视性和连接性。

  1. 最先一公里物流(制造商到初级配送仓库):通常,物流运输的最先一公里是指将商品从生产工厂运到初级配送仓库的环节,一般采用集装箱运输和国际陆运或海运。借助更完善、集成度更高的报价和排程管理系统,零售供应商和商业供应商以及供应链管理人员可以更清楚地了解跨境和洲际运输的价格及可用性。优化物流运输的这一早期阶段,有助于最后一公里物流和配送协调人员准确掌握预算,并在这个阶段出现中断或延误时及时协调运输网络。
  2. 中间一公里物流(仓库到区域配送中心):中间一公里是指从初级配送仓库取出货物,并将其运送到离最终消费者更近的区域配送中心的环节,通常采用大型长途卡车运输。过去,仅需少数区域仓储中心即可覆盖广域市场,但是随着亚马逊效应的蔓延,如今需要数百个本地分拨枢纽来支撑次日达乃至当日达的交付时效。为了满足这种新的需求,供应链管理人员需要采用更大的中型车队和更成熟的云系统来协调安排本地司机。
  3. 最后一公里物流(配送中心到最终客户):顾名思义,最后一公里是指将产品送到客户手中的环节。相比最先一公里和中间一公里物流,最后一公里的传统运营结构近年来发生的变化最为显著。此外,最后一公里是供应链中最为公开透明的一个环节,而且一旦出现问题,这项服务也最易招致客户问责。但是,就像机器上的齿轮一样,最后一公里物流的运行状况取决于整个供应链中的其余环节。

最后一公里订单履行和不断变化的客户期望

事实上,从客户下单那一刻起,交付运营就已经开始。但是,越来越多的客户期望能够全程参与订单履行。借助更智能、更透明的数字供应链技术,企业能够更轻松、更高效地管理复杂的物流网络。另一方面,市场准入门槛降低,随着行业新秀的进场,服务战和价格战开始打响。如今,竞争变得前所未有的激烈,满足和超越客户需求的能力已成为确保品牌价值和消费者忠诚度的重要因素。

以下是部分快速涌现的客户服务期望:

图片:送货的卡车

借助现代化的最后一公里物流系统,满足快速变化的客户期望

最后一公里物流技术和供应链数字化

在当今的 B2C 和 B2B 电商领域,数字化接触点数量空前之多:从原料采购到生产制造,传感器持续采集数据;物联网设备双向传输数据流与情报流;客户在零售生态中的行为轨迹更是留下了高度复杂、丰富的数据记录。最先进的数字化供应链解决方案依托云系统、人工智能 (AI) 技术和实时连接技术,充分利用所有数据,赋能物流管理系统实现全供应链顺畅运转。

这种由数据驱动的集成式解决方案可以为企业提供以下功能:

自动化调度

该功能采用智能算法,根据预定义的优先级和规则,将配送任务精准匹配给最优配送司机。通过 AI 深度赋能,系统可以同步分析多个复杂的数据点,如配送司机位置、与包裹体积匹配的车辆载具类型等。借助云应用,配送司机与调度系统之间能够全天候保持实时联系。

路线优化

在调度系统确定配送司机及车型后,企业还需综合考量其他因素,确保采用最经济高效的路线。这要求同步分析天气预报和交通路况等实时数据、电动车队 沿途 充电站等位置数据,以及特定区域的送货地址密度。同时,用户友好的移动应用能帮助配送司机随时了解最新信息。

装载优化

企业(包括竞争对手间)常基于目的地与特定装卸需求,设法实现长途运输与集装箱货运的智能拼载。单次跨太平洋运输的拼箱尚不复杂,但当货物碎片化为海量独立订单,且每个订单均有不同的目的地与时效要求时,其拼载优化就会变得非常艰难。随着利润空间日渐压缩,AI 赋能的解决方案再度成为破局关键。通过将最后一公里物流网络中的所有数据要素接入统一的可访问仪表盘和系统,企业可以实现战略级自动化装载规划,彻底消除半载空耗的物流成本黑洞。

车队跟踪和预计到达时间 (ETA) 计算

这种物流实践由来已久,在移动网络时代来临之前,主要是使用民用波段无线电 (CB) 和双向无线电。但如今,企业不用依靠在途司机推测 ETA,智能跟踪系统可以通过司机的智能手机访问 GPS 和交通数据,提供实时的车队可视性。借助云互联应用,调度员和客户能够实时掌握司机的位置,且无需部署任何其他硬件。

最后一公里配送物流和资产共享

截至 2021 年 10 月,拼车公司的销售额同比增长 100%。在城市中心,共享汽车公司也在蓬勃发展,据麦肯锡 (McKinsey) 预测,未来十年,共享出行解决方案将以 20% 的速度稳步增长。

当消费者在质疑车辆所有权的价值和风险时,最后一公里物流提供商也在研究相关数据,并针对企业拥有的车队提出了类似疑问。大多数企业在业务高峰期都会面临运力紧张的问题,而在业务低谷期,他们仍需耗费资金来保持和维护成本高昂的运力资源。

借助智能供应链计划平台、物联网网络和云互联资产,企业能够建立富有韧性的送货服务提供商网络(类似于拼车模式),根据需要灵活扩大或缩小规模。举个简单的例子,采用这种“众包”方法,企业可以将附近送货服务提供商的同型货车和卡车整合,并纳入自己现有的车队。

还有一种更为复杂的模式,那就是将多样化替代运力整合到现有体系中。比如,对于某些配送任务,最好的方式可能是先将包裹集中装载到大型联网车辆,然后在接近最终目的地时,与电动自行车或配送机器人进行末段接驳。当然,管理这种复杂的混合模式同样需要倚重 AI机器学习技术。

最后一公里运输:替代车辆和网络

我们前面探讨了最后一公里物流的其他业务模式和支持技术。那么对于物流载具本身呢?无人机送货是否可行?最后一公里物流能否实现净零碳排放?由于我们讨论的是要革新这些规模庞大、历史悠久的运营体系,因此部分载具创新尚需时日。尽管如此,新冠疫情的出现还是催生了许多其他的城市配送解决方案,而且电动汽车技术也变得越来越普及。因此,可持续物流的未来或比预期更早到来。

采取后续行动,构建高效未来型最后一公里配送网络

若说新冠疫情教会了我们什么,那便是最后一公里物流服务提供商确实是供应链履约流程中的无名英雄。在举世瞩目的供应链中断危机中,是他们穿梭于封控时期的街道,保障了法兰绒睡裤、面包机、瑜伽垫的供应,更不用说其他所有 基本必需品 的持续供给。从许多方面来看,我们的世界将永远无法回到 2020 年之前的样子,人们的购物方式和对物流配送的期待都发生了不可逆转的重塑。

可持续发展目标、日益激烈的竞争和微薄的利润,所有这一切都让最后一公里配送的未来充满挑战。但是我们也看到,专业软件领域的强大创新正在陆续问世,各种新技术和理念也在不断涌现,这预示着,我们将迎来一个更加可持续、可盈利的未来。如果你想开启物流运营的数字化转型,请与你的软件供应商联系,定制应对独特需求与挑战的卓越解决方案。