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有料丨互联网运力服务优化的六度递进模型

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来源: 作者: 2019-04-17 17:01:02

【编者按】第三届世界互联网大会首次设立了“互联网+物流”论坛,运满满、天地汇、货车帮等企业在论坛上展现了货运物流的美好未来。本文为投稿,作者杨昕吉,共生物流平台CTO。

就在11月初,网上有篇关于杭州某货主在某货运平台上调车致使经济损失的新闻报道,影响面非常大。这篇新闻,把我们拉回了现实,其实货运互联网的现实还很“骨感”。

货运互联网的“热潮”,从车货匹配开始。从增进信息共享、提高匹配效率上来看,车货匹配是有价值的,可以有效缩减寻觅车辆信息的时间。十多年前的物流信息平台也发挥过类似的作用,只是近两年随着移动互联网的兴起,车货匹配的概念便被炒了起来。自2014年开始,大量的资本及创业者疯狂涌入车货匹配领域,车货匹配APP漫天飞。

货运物流是一个进程化的服务,仅靠炒炒概念、刷刷数据,不可能给物流带来任何变化。车货匹配如果一直停留在信息撮合交易的阶段,不深入到物流服务的过程中去,那就只能永久在物流的“大门口”外徘徊。车货匹配不融会进物流进程里面去,无论扯上多高么大上的概念,都不可能持久,迟早会有黯然退场。经过近两年的补贴、地推大战,车货匹配从“百团大战”到“硕果仅存”,给了我们最好的警示。

货主方的真正需求并不是车辆信息,而是需要将货物安全地按时运送到目的地的运力服务。提供可靠的运力服务,才是最根本的核心,因此运力服务优化是才是正确前途。

基于2十几年的物流经营管理经验,结合近几年的互联网+物流的探索实践,总结出运力服务优化的“6度递进模型”,在深度运用互联网、大数据、人工智能等互联网技术的基础上,通过技术创新应用,实现运力质量提升、过程优化、运输增效、成本降低等,从而实现全维度的运力服务优化升级,促进物流行业服务质量提升、效力优化、效益增加。

运力资源“动”“静”数据化精准画像

大多数车货匹配把车辆属性定义为运力资源属性,比如车辆的类型,厢式货车、高栏货车、平板货车;或者车辆的长度,6.8米、9.6米、13米、17.6米。这些车辆的静态属性很容易通过信息发布,货主方可以在信息平台上查搜、查询。运力是一个进程化的服务,是动态变化的。检索车辆静态属性的信息匹配模式没法准确反应运力的服务质量和能力,容易找到“不靠谱”的车辆和司机。

运力资源的属性描写一定要“动”、“静”结合,并且要以“动”的属性描写为主。运力资源的动态属性,并不是我们传统理解的服务质量评价,而是要在真实货运物流交易数据的基础上,通过大数据技术,实时收集运力服务进程的各流程节点的进程数据,如,到达准时性、送货准时性、货物完整性、回单准时性、运输异常等。并且,要建立车辆动态属性描述模型,不断积累动态数据,从而构成运力精准的“动”属性态画像。

运力智能精准实时调度

很多车货匹配运用提供车辆信息搜索功能,让发运方通过信息检索的方式找到合适的车辆。信息找到后,发运方还需一个个拨打电话,除了提高信息查找的速度外,运力调度的模式并没有发生变化。

运力服务优化要在运力资源“动”、“静”属性精准画像的基础上,结合地理位置信息、车辆当前状态等实时信息,根据运输要求,如货物吨方量、运输线路、货物运输安全要求等,智能匹配最符合运输要求的、位置最近的可运输车辆。通过移动互联技术,实时把定单信息推送给司机。用“智能匹配”加“实时推送”,大大提升车辆调度的精准性和效力。

运力透明竞价直采

过去,车辆调度人员调车时,会从自己的“小本本”上找到车辆和司机,口头询价。现在,很多车辆调度人员在车货匹配应用上查找车辆信息,找到信息后,拨打电话询问车辆运输价格。这两种询价模式,效率低下,比较价格的进程也不透明,价格是不是最优只能看调度人员的“心情”。

运力服务优化要在运力智能精准调度的基础上,智能匹配符合运输要求的运输车辆资源,并实时推送业务信息。车辆收到业务信息后,独自报价抢订单。整个过程由系统自动执行,人工没法干预,进程透明,可回溯查询。透明竞价直采,可跳过中间环节,避免本钱黑洞;多人报价抢单,自然有差异、有高低,发运人可从中挑选运价最低的车辆。从而增进运力成本逐渐走向最优。

运力服务全过程数据化管理

通过车货匹配APP找到车辆信息,只是物流服务开始的第一步而已。物流是一个进程,要肯定一个物流服务是否完成,需要全程跟踪管理发布运单、选车确车、提货、在途跟踪、在途异常管理、卸货、到货确认、回单上传等全部服务过程。很多车货匹配APP只是停留在信息匹配的阶段,不深入到物流过程管理中去,请问这样如何为发运人提供可靠的运力服务呢?

运力进程管理,是确保运力服务完整性的必要手段,不可缺失。所以,运力交易,一定要以运力服务管理为基础,构建数据化的全过程管理体系,通过移动互联网技术,全程采集运力服务过程的节点数据,并对过程数据分析与处理,及时掌握运力服务进程的动态信息,并可随时对运力服务过程的异常进行管理。只有对运力服务进程实现全过程的管理,才能构建可靠、可信的运力交易平台。

运力市场大数据智能分析

过去,车辆调度员要基于调度经验,判断运力资源市场变化趋势,辨别运输价格的合理性等。一个好的调度员需要许多年的经验积累,所以货运企业对调度员的依赖性大。一个业务是亏钱,还是挣钱,就看调度的“心情”而定。这种对人的依赖性,是很多货运企业不敢轻易改变运力调度的重要缘由。

运力优化服务要在真实交易数据的基础上,建立运力大数据智能分析平台,提供运力价格指数数据分析、运力资源变化预测、运力价格趋势变化预测等大数据服务。通过大数据精准分析与预测代替调度员的经验判断,既可以提高运力分析精准性,又可以改变过去对人过于依赖的困境,真正帮助货运企业优化运力调度、采购的模式。

整体运输方案动态优化服务

滴滴提高用户出行效率、提升出行体验,但每次出行需求之间的关联性并不是很大。而运力服务却不一样,大多数情况下,货运需求方的运力服务需求都是持续性的。因此,运力服务如果只重视单次运力服务的效力提升,还是远远不够的。

运力服务平台可以根据发运方的运输需求,基于平台运力资源、价格的变化趋势,智能计划运力调度整体方案,并且根据运力市场的变化,实时动态调剂,实现运力整体服务方案的效力最优、本钱最优。未来,运力服务平台还可以考虑与多式联运平台买通,基于大数据与智能技术,根据货运需求,动态整合车辆运力、铁路运力、水路运力等泛运力资源,智能规划最经济、最高效、最可靠的整体运输服务方案,从而为货运需求方提供更深层次的运力优化服务。

货运互联网平台不能停留在谈概念的阶段,整天说着“要颠覆物流行业”的空话,除了吸引眼球外,没有任何实际价值。还是要沉下心来,真正思考如何将线上的技术创新与线下的运力服务融合起来,促进运力服务质量、效率、本钱的不断优化。只有为货运需求方提供更好的运力服务,才是真正的生存之道。

本文系投稿稿件,作者:杨昕吉;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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