今天，當大多數人想到物流自動化時，他們會想到設備。機器人、無人機和自主卡車運輸在大家的談話中占主導地位。全自動化倉庫的視頻在網上流傳，新聞主播們為就業問題絞盡腦汁。這種炒作是不完整的，它錯過了供應鏈和物流公司的機會。

 

物理自動化、運輸和倉庫技術是供應鏈故事的一個重要部分。但它并沒有止步于此。信息和數據的流動幾乎與貨物和集裝箱的流動同樣重要。信息的流動與貨物/材料的流動方向相反。實時的端到端SCV（供應鏈可見性）是任何成功的物流操作的核心。

 

例如，倉儲可以被認為是一項數據工作。要知道一件物品在數百個架子和貨架中的位置，唯一的方法就是數據點。技術形成了核心的動脈系統，決定了貨物繼續按時移動，而不考慮中斷。貨物和材料在一個方向上的移動推動了相反方向上的信息流。換句話說，當材料從箱子和架子移動到倉庫、港口、集裝箱和交付運輸時，信息會向后流動。

 

一些技術類別的進展，如基于云的服務、整合和自動化，對運輸和物流的未來有重大影響。隨著企業向實時可見性和先進的跟蹤和追蹤項目的推進，這些發展的重要性只會越來越大。同時，隨著對供應鏈在新的全球經濟中的作用進行新的審查，供應鏈和物流技術專家的壓力也在增加。

 

• 新的供應鏈管理重點

 

物流業經歷了一個世紀的穩步發展，從19世紀的鐵路到現代的飛機、火車和起重機。但在2020-2022年這一短暫時期，全球新冠疫情促使其加速演變。

 

在這場疫情之前，紙張是物流信息流的核心。從裝箱單到運輸標簽、提貨單以及其他，紙張換手是常態。最終向數字化過渡被認為是不可避免的，但由于缺乏一個緊迫的驅動力，進展緩慢。公司傾向于說 "它只是在工作"，特別是在面臨激烈的競爭和薄利多銷，使客戶關系處于危險之中時。

 

當疫情襲來時，物流出現了一個誰也沒想到的轉折。紙張突然變得不流行了。同時，電子商務的興起和與疫情相關的供應擠壓，將供應鏈和just-in time制造方法推向了崩潰的邊緣。此外，作為物流業支柱的傳統技術也在面向未來--例如，EDI在很長一段時間內一直是其標志，雖然它即使現在仍然很重要，但未來的趨勢是各種服務的API化。

 

在疫情之前，物流效率決定了優先事項，但今天，彈性和對實時跟蹤的驅動力被添加到組合中。這個新的現實是一個悖論：一個高效的流程和一個有彈性的流程很難保持平衡。剩余的紙質追蹤流程或基于CSV的流程已不再足夠。

 

• 變革正在進行中

 

由于推動這些變化的力量，HFS研究指出，物流是擴大流程自動化投資的首要行業之一。這是行業走向云化的一步，與采用基于云的物流平臺、終端接口和數字提單（BOL）/文件工具等解決方案相一致。

 

其他相關趨勢是物聯網（IoT）和區塊鏈技術。許多人預計，聯網設備的激增將推動物流的最邊緣，從集裝箱和其他。像赫伯羅特2022年宣布對其集裝箱船隊的GPS跟蹤進行重大投資，或馬士基的TradeLens產品等解決方案，都展示了這一令人興奮的新領域。

 

新的創新者正在尋找方法，以非常令人興奮的方式將運輸方式與現代制造業聯系起來。許多公司，如汽車制造商，正在尋求將電池或注塑等基本部件的制造引入內部，為物流業的現代化創造了新的挑戰和機會，并與那些在歷史上一直是供應鏈服務的間接消費者的客戶合作。

 

對于那些希望利用這些技術實施自己的轉型的物流公司來說，從哪里開始可能是一項艱巨的任務。為了更好地理解這一點，讓我們來看看這些挑戰。

 

• 一個不穩定的端到端的過程

 

供應鏈和物流是IT領導者所說的 "端到端流程"。在業務流程領域，供應鏈是最大的端到端流程之一，由許多小流程組成，跨越多個國家和國際水域。在某些情況下，它可能是最復雜和最不穩定的一個。

 

下面的插圖可以讓我們了解到，一旦集裝箱從船上卸下并交付給收貨人，這個過程的后半部分所涉及的不同要素：

 

 

這些過程跨越多個公司，從海上到鐵路到起重機到卡車。港口、車站、倉庫、集裝箱和運輸供應商都必須和諧地進行協調。這個過程中的每個參與者都處于數字化轉型的不同階段——這意味著我們必須準備好與任何和所有程度的自動化成熟度合作，從綠屏到APIs。合作伙伴和客戶是非常重要的，因為這個過程在合作伙伴和供應商之間深深地交織在一起。因此，這個過程會發生快速變化。一個新的供應商、一個新的客戶、一個新的合作伙伴都會對整個流程產生重大影響。

 

 

最近《紐約客》的一篇文章詳細介紹了1997年的一次集裝箱泄漏事件，500多萬條樂高積木消失在海洋中，在隨后的30年里，這些積木在歐洲的海灘上出現。這只是困擾物流的眾多流程中斷的例子之一。丟失的集裝箱、天氣挑戰、事故和故障意味著供應鏈受到不斷的干擾和返工。有時，它成為全球頭條新聞。2021年，蘇伊士運河被集裝箱船 "Ever Given "號完全封鎖，當時該船擱淺超過2周。

 

這個領域的IT部門往往不堪重負，人手不足。許多人遵循傳統時代設計的模式，來自組織周圍的請求和需求被積壓在長隊中。使用自定義接口和不太理想的情況是很常見的。

 

對于物流業的技術領導者來說，這種混亂既可以帶來頭痛的問題，也可以被視為一種機會。應對混亂只是工作的一部分，但新技術正在促成令人興奮的新方法。在過去兩年的供應鏈混亂中，采取新的方法是必須的。商業案例必須是令人信服的，快速的，具有成本效益的，并且比過去的方法更好。

 

機會：企業自動化

 

摩根士丹利最近發表的研究報告指出，"曾經孤立的技術集合正在與新類別的基礎設施軟件走到一起，創建端到端的企業自動化平臺"。該研究觀察到，企業自動化是企業軟件中增長最快的部分之一，并繼續表示說："現在，對組織復原力和實時決策的推動正在進一步推進自動化舉措。下一步：使自動化標準化，并向企業范圍的項目發展"。

 

企業自動化對于這些從事供應鏈和物流的人來說是一個巨大的機會。過去的自動化解決方案需要昂貴的技術專長和自動化任務的工具集合，而企業自動化提供了對我們行業來說與眾不同的優勢：

1. 具有靈活性和規模化，以適應不斷變化的環境

2. 一個統一的方法來協調各種接口：API、網絡門戶、企業內部或云端

3. 融合的基礎

4. 能夠適合組織中現有技術技能的低代碼方法

5. 支持必要的治理模式，安全地實現端到端流程的自動化

 

在TFG，我們經歷了嚴格的審查和POC過程，在我們自己的轉型過程中審查出自動化的新方法。我們發現，企業自動化對物流供應鏈有獨特的價值。它克服了我們在本文中所討論的許多障礙，并為完全接受它的組織帶來巨大的上升空間。

 

一旦這些障礙被拋在腦后，情況就會變得很清楚，當涉及到企業自動化時，供應鏈和物流是一個一流的公民。快速瀏覽一下我們這個領域的組織的平均項目清單就會發現，許多流程實際上已經成熟，可以實現以前認為不可能的自動化。

 

如果我們看一下我們之前的插圖，并指出沿途的一些整合和自動化點，我們可以看到，運輸物流供應商有大量的機會參與企業自動化：

 

 

雖然在過去，這些突出的領域中的每一個都代表了一種挑戰。有了企業自動化，它們代表了不斷改進的機會。旅程的這些部分被整合成一個協調的整體，并提供了改進它們的機會，使流程更加智能。如果做得對，你可以在改進的需要和不斷的波動以及隨之而來的流程的重修和重建之間取得平衡。

 

所有這些速度和靈活性都源自于無代碼/低代碼方法。在這一點上，不斷改進是目標，而不是靜態的轉型。重要的是要記住，數字化轉型不應該被看作是一個要達到的制高點或某種最終狀態。相反，它是一種轉型的狀態。這一理念對于我們在供應鏈工作中面臨的快速變化的步伐是一個更好的推論。在這個全球不可預測性的新時代，面對變化，快速發展和反應的能力是最重要的。為客戶提供他們所期望的服務，同時兼顧波動性，這就是贏家的優勢所在。

 

最后，一些最令人興奮的不斷改進的領域涉及將人工智能和機器學習（ML）納入流程。企業自動化——以其整合為主導的方法——使得將人工智能和機器學習模型引入流程變得容易。考慮到這一點，讓我們看一下理想的方法。

 

• 物流中的企業自動化

 

當我們以這種方式進行技術決策時，我們的目標是創造一個良性循環，我們可以用它來捕捉有價值的數據，將其轉化為洞察力，并不斷改進。為了實現這一目標，我們將當今企業中常見的工具集合起來，包括低代碼應用開發、數據倉庫和人工智能。讓我們更詳細地看看每個步驟：

 

第一步：我們從各種SaaS系統中收集數據；

 

第二步：我們需要整合這些數據； 

 

第三步：我們需要將這些數據浮出水面，用于監測和實時跟蹤；

 

第四步：我們需要長期存儲這些數據以便分析； 

 

第五步：我們需要根據數據做出決策，并以我們的關鍵績效指標為基準； 

 

第六步：我們需要利用AI/ML來確定我們可以改進的方式，而人類可能不會發現或意識到這一點。

 

 

這種方法的核心是企業自動化——它是連接所有這些系統的中樞神經系統，從RPA機器人到分析數據倉庫中的內容的AI/ML模型。為了建立這個，我們需要定義一系列的步驟來實現。這不會在一夜之間發生。此外，有幾個工具是必要的，以將其落實到位：

1. 我們已經使用的SaaS平臺

 

2. 如果我們的傳統系統沒有API或網站接口，那么我們需要RPA機器人來搜刮屏幕

 

3. 我們需要一個iPaaS

 

4. 我們需要一個低代碼的應用開發平臺，使我們能夠創建網絡界面或以聊天機器人的形式將信息浮現在協作平臺上

 

5. 我們需要一個數據倉庫

 

6. 我們需要某種形式的AI或ML平臺

 

• 開始工作

 

我們已經詳細談論了低代碼無代碼解決方案的價值。可以理解的是，有些人可能表示保留。我們一開始也有保留意見，但我們能夠通過兩種方式克服它們。

 

首先，我們評估了我們的內部能力。大多數物流公司可能處于類似的情況：許多人擁有豐富的流程知識，但對代碼的了解卻很低甚至沒有。其次，我們進行了嚴格的概念驗證過程，以確定這些解決方案是否真的能滿足供應商在每個類別中的要求。

 

對于這項評估，我們已經匯編了一些早期優先考慮的領域，該領域的IT領導人可以用來指導他們的決策：

 

盡早定義成功：界定你的成功關鍵用例將有助于確定早期將有限的資源集中在哪里。它應該限制在低 收益項目上投入的時間，一旦這些項目成功實現自動化，就會以顯著的成果形式得到回報。

 

進行概念驗證：對一個新的關鍵任務平臺進行實踐測試似乎是不費吹灰之力的，但令人驚訝的是有多少人跳過了這個步驟。花點時間讓平臺通過他們的步伐，是值得花時間的。

 

評估你的內部能力：大多數物流公司的內部沒有足夠的技術專長，無法用代碼建立一個頂級的解決方案。此外，我們公司的許多人擁有多年（有時是幾十年）經驗積累的豐富的流程知識，但代碼知識有限。為了抓住他們的流程知識，使從想法到自動化的路徑盡可能短是一種最佳做法。

 

考慮到運營模式：我們選擇的實施方式決定了我們實施的堆棧。我們將是純云的嗎？內部部署？混合型？

 

花時間傾聽：捕捉功能需求是70%的工作，而且值得把它做對。如果功能需求沒有被有效地捕捉到，你會遇到一些意料之外的麻煩。就像在火箭發射的早期，一些小的路線修正會對以后產生很大的影響一樣，在IT轉型的早期做艱苦的工作會在多年后得到回報。

 

設定你的時間線：一旦所有的關鍵考慮因素都到位，就圍繞完成工作所需的時間設定一些目標。

 

這些少量的步驟只是開始。隨著項目的成形，關鍵的價值變得清晰，例如短的開發階段（我們建議14天的沖刺），與利益相關者的合作，以及早期和經常的測試。一個透明、敏捷的方法，專注于建立對所做工作的早期接受，是至關重要的。項目的成敗在于同事們的肩上，所以培訓和發展、用戶故事和其他元素幾乎與技術本身一樣重要。

 

現代化和改善供應鏈中關鍵參與者的技術態勢是一個重要的旅程。它可能是被低估的工作。供應鏈現代化中發生的進展不僅在行業內有價值，而且對數百萬人有嚴重影響。供應鏈支持經濟增長、商品、服務和數百萬人的職業。艱苦的工作、挑戰和意外的驚喜都是值得的。

 

現在，人們比以往任何時候都更依賴于供應鏈的改善。這就需要我們以及企業自動化來實現它們。