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唯智陳夢槐:數(shù)智賦能·共建面向未來的新型物流供應鏈(附下載)

[羅戈導讀]今天主要談數(shù)字化,我會從三個方面來談,特別是這次疫情之后,我們受到非常大的挑戰(zhàn),所以在數(shù)字化這一塊,怎么面對新的形勢變化。第二個想談一下所有供應鏈在談的智能、互聯(lián)、可視、高效。另外想分享一些標桿企業(yè)他們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索之路都做了哪些事情。

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今天主要談數(shù)字化,我會從三個方面來談,特別是這次疫情之后,我們受到非常大的挑戰(zhàn),所以在數(shù)字化這一塊,怎么面對新的形勢變化。第二個想談一下所有供應鏈在談的智能、互聯(lián)、可視、高效。另外想分享一些標桿企業(yè)他們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索之路都做了哪些事情。

數(shù)智時代,物流供應鏈新變化

從現(xiàn)在最新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型來講,特別是新技術(shù)、新商業(yè)模式,使得整個的物流供應鏈都在重塑,我們最近在跟客戶談的時候發(fā)現(xiàn)客戶都在談怎么樣去建立更新的一種供應鏈網(wǎng)絡(luò),特別是從區(qū)域到最后一公里,到前置倉,網(wǎng)絡(luò)的變化帶來的庫存分布和數(shù)據(jù)共享面臨壓力?,F(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)還在下沉,還在延伸,怎么去建立非常高效的最后一公里的網(wǎng)絡(luò),我們現(xiàn)在有很多區(qū)域公司、網(wǎng)絡(luò)公司,從品牌商自己來講他們也有自己的思考,一會跟大家分享。

訂單碎片化確實是一個非常大的趨勢,走零擔運輸,零擔之后再次中轉(zhuǎn),再次分包,再次分包之后可視化怎么辦,貨物追蹤怎么辦確實很有挑戰(zhàn)。

從中國人力資源成本來看,老齡化、勞動力的缺失使得我們看到近兩年來自動化設(shè)備、自動化倉儲,特別是柔性自動化機器人方面,中國的變化和發(fā)展也非常大,也是一個非常重要的趨勢。這些也引來了物流的黑科技、人工智能、機器人、大數(shù)據(jù),包括物聯(lián)網(wǎng)。這么多新型的技術(shù)也在重新塑造我們的供應鏈。

最后,這一次的疫情,讓所有的在做供應鏈管理方面工作的同事們都感覺到挑戰(zhàn)非常大,特別是很多人也問到我說,如果某個國家、某個地區(qū)全部封閉了,整個的供應鏈全部停擺了我們以后怎么面對,需要考慮哪些方面呢?

很多人在想如果我們碰到這種情況下,是不是我們以后確實應該建所謂的災備中心,以前都說做GIT,最好是零庫存,面對這樣的疫情是不是應該增加庫存,應該擁有緊急的庫存呢,這樣的話成本要增加不少。第二,在產(chǎn)能備份方面,我們這次看到中國最先開始的疫情,我們最先開始封閉,我們最先關(guān)閉了很多的工廠,造成全球的供應鏈缺貨,這個時候是我們的供應是不夠了。到疫情傳播到全球的時候,在國外很多必需品,造成了需求的井噴,非必需品又有了一個庫存的增加,而且大家都宅在家里面不能出去消費,真正的需求又沒有了,那個時候中國開始復工了,海外的需求又沒有了,這個是非常的矛盾。很難解決的一個問題,

另外,在疫情期間,是不是應該有一些可用備份的運力,企業(yè)現(xiàn)在做年度的招投標,我們有長期的合同,長期合作的承運商,或者專線公司,一旦疫情的時候,其實車輛真的是找不到。緊缺的物資是沒有辦法發(fā)運出去的。對貨運公司來講,真的對數(shù)字化有了深切地感受,如果沒有數(shù)字化全部靠手工進行快速地調(diào)整和數(shù)據(jù)分析,以及做出計劃是非常非常困難的。面對這樣的一些變化,怎么樣讓供應鏈更加柔性?確實是我們現(xiàn)在需要考慮的問題。

我們很多客戶在這一次的疫情期間也做了非常多的供應鏈的改善,我們都說我們是決策者,他們在這樣的大環(huán)境下,開始去看說我的多極供應鏈,可視化怎么做,比如說像沃爾瑪,在美國發(fā)生疫情的時候,有一些供應商沒有辦法供貨,其實也是供應商的供應商供貨出現(xiàn)了問題,他們擴容了所有的可用供應商,增加了備用供應商,解決他們?nèi)必浀膯栴}。

另外也有很多企業(yè),他們在疫情當中,馬上啟動了我們叫作多場景的需求計劃,什么概念呢?這樣的疫情當中所有的品類,所有的特征就發(fā)生了變化,可能平時非常暢銷、熱銷的品類,就變成了非必需品。而比如說口罩類、抗疫情類的產(chǎn)品,就變成了必需品,那么我們叫需求計劃的時候,所謂多場景的計劃,就是說我們可以快速鑒別哪些是必需品,哪些是非必需品,然后將他們進行分類,做分類的需求計劃,這個當然需要非常好的數(shù)字化的支撐。另外,在做供應鏈產(chǎn)銷平衡的時候,一旦我們鑒別出來了這樣的必需品,并且設(shè)定了非常高的優(yōu)先級的時候,我們要對所有的資源進行再平衡,這種資源包括供應這些必需品的原材料,以及生產(chǎn)制造這些必需品的產(chǎn)能,以及他們的工廠,以及我們所說的人工、工人,全部都要非常柔性地快速調(diào)整。所以在成本和排產(chǎn)管理這一塊,特別是在柔性方面,這一次提出了非常大的挑戰(zhàn)。

我們現(xiàn)在很多企業(yè)也在使用像AI人工智能這樣的算法,當然對于這種疫情,作為人工算法來講,因為沒有太多可歷史學習的數(shù)據(jù),但是我們是可以做很多模擬數(shù)據(jù),然后通過人工智能的方法來進行快速地排成,這個也是我們很多客戶在做的,還有一類是在執(zhí)行層面,很多企業(yè)啟動了非招標的業(yè)內(nèi)平臺的資源采購,特別是臨時運力采購,特別是這次疫情當中幫助我們的客戶米思米公司通過我們的平臺運力,尋找到這樣的臨時運力,幫他們解決到工廠補貨的問題,以及他們的客戶所需要的急需的零部件的問題,也取得了比較好的效果。

最后這樣的一些調(diào)整,怎么樣才能快速,所以所有的決策者們都說,通過這次疫情,大家覺得AI的基于數(shù)字化的供應鏈計劃平臺,已經(jīng)是對所有企業(yè),在數(shù)字化轉(zhuǎn)型當中,最必須的。另外,我們在談對應供應鏈的長期計劃,其實這一塊我們談的是供應鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,在以前來說數(shù)字化轉(zhuǎn)型,大家都認為這個概念都覺得應該要去做,但是應該怎么去做呢?應該從哪一方面入手呢?現(xiàn)在很多的企業(yè)成立了專門的數(shù)字化轉(zhuǎn)型小組,他們在組織內(nèi)部來推動這件事情。當然,特別是很多企業(yè)通過這次疫情領(lǐng)先一步,通過這樣的組織先去挖掘在哪些方面是最可以快速得到回報的,這種回報實際上在貨物的短缺這一塊,怎么樣通過需求的預測和供應的匹配,使得去減少我們的缺貨。另外,如果我們的庫存部署,在網(wǎng)絡(luò)當中不是在正確的位置,就會有庫存的增加,這一塊從供應鏈優(yōu)化來講也是回報最高的地方,而且很多全球企業(yè)都鑒別出來說,如果能夠做庫存方面的優(yōu)化,對于他們的回報是過億美元的。

第二,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一塊,因為有了這樣疫情的突發(fā),使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型小組,可以和更高層的進行早期對話,包括模式的改變,因為改變整個供應鏈的運營模式,其實還是需要做非常多的創(chuàng)新,甚至會承擔很高的風險,因為創(chuàng)新和風險他是相匹配的,所以在這一塊,當管理層們有這樣的擔心時候,面對這樣的疫情時候,反而讓他們感覺到,最壞的情況已經(jīng)看到了,也不可能比現(xiàn)在再差了,反而是可以率先去提出說我們要轉(zhuǎn)型,我們要把內(nèi)部流程重新梳理,我們要把相關(guān)的利益者,也就是我的上游,我的下游,包括我的技術(shù)服務(wù)商,包括黑科技這樣的硬件服務(wù)商全部作為一個生態(tài)圈,然后大家一起來做創(chuàng)新方案。這個我們看到是非常非常多的,包括NIKE他們在美國采購以及補貨這一端做了非常多的轉(zhuǎn)型的推動,也是在向海外市場現(xiàn)有的階段,相當大膽的一個嘗試。

另外,我們也看到供應鏈計劃,如果用老的技術(shù),EXCEL表也好,或者是傳統(tǒng)的BI工具,數(shù)據(jù)化倉庫,MRP,MRP2,是非常需要時間和人的,比如說卡夫亨氏,用傳統(tǒng)的系統(tǒng)每個月有花1800個小時進行預測,我們和美國的一個合作伙伴,一起和他們合作,用AI人工智能的方法,利用他們?nèi)甑臄?shù)據(jù),做機器的學習和需求預測,我們用很短的時間拿出來預測的準確率要完全高于我們用傳統(tǒng)方式,1800個小時做出來的預測。所以確實新的科技、新的技術(shù),新的智能,能夠幫我們降低成本,能夠幫我們提高效率。還有在物流執(zhí)行和這方面的供應鏈的改善。

智能、互聯(lián)、可視、高效

剛才我們談到新的運營模式和新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),最后我們在跟很多的品牌商企業(yè),剛才說到了一線專線公司,電商公司包括一些京東物流、順豐,他們都有能力做全網(wǎng)服務(wù),包括最后一公里,品牌方也有自己的考慮,他們說自己的網(wǎng)絡(luò)是可以利用自己的物資源進行供應鏈轉(zhuǎn)型,這個轉(zhuǎn)型有幾個。

第一,經(jīng)銷商、自己的大客戶都是分布在最后一公里的,怎么和品牌商進行服務(wù),不僅僅提供貿(mào)易服務(wù),而且提供物流服務(wù)。第二,怎么去利用到我們門店的庫存、經(jīng)銷商的庫存打通之后,讓他們?yōu)殡娚炭蛻籼峁┓?wù),這就是全渠道訂單?,F(xiàn)在我們看到一個非常大的趨勢,在這種轉(zhuǎn)型過程當中,IT支撐,我們會把分銷商、經(jīng)銷商作為全網(wǎng)里面的一個服務(wù)網(wǎng)點,把他們的資源納入整個管理的平臺,然后可以把電商訂單、物流訂單分發(fā)給他們,由他們按照時效要求做最后一公里的配送服務(wù)。這個在IT這一塊提出了非常大的要求。比如說以前我們做物流系統(tǒng)并不會太多地考慮庫存的同步,只是把物流的訂單接收、配載、發(fā)運、交庫,現(xiàn)在要考慮全網(wǎng)的庫存同步,比如經(jīng)銷商的庫存怎么辦,RDC的庫存怎么辦,門店的庫存怎么辦。通過這樣的庫存中心把全網(wǎng)的庫存同步起來。

特別談到經(jīng)銷商庫存的時候,很多經(jīng)銷商不愿意分享,他們有自己的銷售策略,按照他們的需求來補貨,但是確實面臨挑戰(zhàn),有的時候庫存是有積壓的,現(xiàn)在我們跟品牌商一起提供基于Omni Channel的云商平臺,更多的是幫助競銷商打通庫存的可視化,但是經(jīng)銷商從不愿意到愿意,他的專責點在什么地方,這個很重要。就是因為如果庫存打通的話經(jīng)銷商就可以做最后一公里的配送,就可以增加最后B2C的訂單,可以增加他的銷量。

如果不打通,電商訂單全部要走京東平臺、阿里平臺,或者外包的第三方,甚至走快遞,成本非常高,時效未必比經(jīng)銷商做得更好。經(jīng)銷商目前確實有壓力,因為我們現(xiàn)在京東的B2B的e渠道,包括阿里的e渠道在完善,傳統(tǒng)的經(jīng)銷商有非常大的壓力,我們看到整個行業(yè)內(nèi)品牌商和經(jīng)銷商的協(xié)同在增加,大家的分享,庫存的共享在達成,以前是不愿意,現(xiàn)在大家開始談這些事情了,開始進行分享了,我們作為服務(wù)商角度,也開始提供這樣的一些方案,一旦我們在最后一公里能夠說從我們的多點、多個經(jīng)銷商配送到最終端客戶的時候,線路的優(yōu)化、配載就變得非常重要了。我們現(xiàn)在在AI算法特別是引擎投入了非常多資源和研發(fā),做基于算法的方案以及路徑的優(yōu)化方案。我們在很多客戶當中,發(fā)現(xiàn)這樣的需求非常旺盛,也是因為客戶在經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變,對這樣的系統(tǒng)提出了要求。

還有一個層面是鏈通,在行業(yè)內(nèi)也提過很多年了,我們也在一步步地做這樣的事情,因為B2B的鏈接和B2C鏈接不一樣,因為B2C鏈接首先是非常標準化的,B2C平臺是以幾個大的平臺為核心,他們會有標準的接口平臺,在B2B領(lǐng)域里面每家公司有每家公司的系統(tǒng),企業(yè)和企業(yè)之間的對接走以往的對接手段效率非常低,一個一個接口去做無法形成一個行業(yè)的聯(lián)通的平臺。和鏈通這一塊我們和企業(yè)合作,自己也在搭建一個樞紐,我們逐漸地把各資源鏈接企業(yè),包括快遞、物流平臺。

另外,我們說的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,也在于我們更前端的采購招投標,我們發(fā)現(xiàn)很多貨主企業(yè),他們的采購招投標流程非常煩瑣,而且基本上靠人工,EXCEL表,梳理出來線路、區(qū)域、貨量,價格,對標,再邀請更多的供應商,發(fā)布招標需求等等,時間跨度3個月到半年不等,而且每一兩年都要做一次這樣的事情,效率非常之低,所以數(shù)字化是必然之行。我們要幫助這樣的貨主企業(yè),首先推互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品,讓他們非常方便地通過手機端就可以發(fā)布需求,然后我們推薦這樣的e-RFQ的競標平臺,非常方便地讓他們設(shè)置線路、貨架、運行線路進行招投標的競價,在競價結(jié)束之后的幾個小時之內(nèi)所有的評估報表就可以提供給貨主端,他們就可以進行最后的決策,效率提升是非常顯而可見的。

另外談到智能和AI,大家都知道,現(xiàn)在的自動化倉儲作為一個非常重要的一個趨勢,而且因為人力資源成本高,也特別是因為這一次的疫情,眾多的企業(yè)感覺到說,其實我們在庫內(nèi)應該用一些設(shè)備,應該用一些更加柔性的設(shè)備,這種設(shè)備在需求高的時候可以添加,在我們業(yè)務(wù)量低的時候,可以做一些退租,不需要用這么多的設(shè)備。這種柔性設(shè)備又帶來一個特征是無人,再一個,每一個設(shè)備自己有它的RCS的平臺,它的控制平臺,自己內(nèi)部也是有算法,包括它的動作,AGV的軌道、交通管理、全部是非常成熟的,但是在場景的下面需要協(xié)同作業(yè),如果有一些設(shè)備有了問題的時候,另一個設(shè)備怎么來等待,任務(wù)怎么樣重新去分發(fā),它已經(jīng)提到了設(shè)備我以外和WMS之間的層面,以至于我們推出的WMES系統(tǒng),倉庫執(zhí)行系統(tǒng),介于智能設(shè)備和WMS之間的專業(yè)模塊,它更多的是作業(yè)任務(wù)調(diào)度的排列算法,更加優(yōu)化庫內(nèi)的協(xié)同作業(yè)。

另外,我們在場站管理這塊,很多車輛要去提貨、取貨,數(shù)字化的場站管理和排隊系統(tǒng)越來越多,怎么樣能夠智能化地解決車輛排隊、車輛的停放呢?現(xiàn)在也看到很多OCR的技術(shù),和UWB的定位技術(shù),我通過UWB的定位,可以知道一輛車輛什么時候??康皆屡_,什么時候離開的月臺,以及這個車輛大概在廠區(qū)內(nèi)的排隊位置,使得我們通過大屏的叫號,或者手機的叫號讓司機有序排序,在場站效率更高,運作更加有效。這個也是一些智能和數(shù)字化技術(shù)的一些體現(xiàn)。

在黑科技這一塊,剛才我們談到了WES排隊,任務(wù)分發(fā)、調(diào)配系統(tǒng),在更深層次,我們現(xiàn)在跟很多的AGV廠商,包括智能機械臂廠商,在跟他們做深度融合,我們甚至通過業(yè)務(wù)效率的要求,可能會告知他們,在庫內(nèi)作業(yè)的時候,他們的轉(zhuǎn)角半徑應該是怎么樣,他們的速度最佳應該是怎么樣,以前他們是不做這方面的考慮,通過我們和他們的深度融合,可以讓他們設(shè)備的效率達到最高。同時是在最高的效率完成,倉庫內(nèi)所有的操作。這個也是我們在多設(shè)備,以及多設(shè)備集成之間做很多的創(chuàng)新。

通過我們跟這么多的設(shè)備廠商進行的聯(lián)通,包括像跟貨主方的聯(lián)通,其實我們拉動了第三方物流的鏈接,同時拉動了和快遞公司的鏈接,以及拉動了和第三方平臺的鏈接,這樣的體系逐漸在形成,它是一個B2B的信息,也是為貨主保密的,我們也提供貨主和貨主之間的數(shù)據(jù)共享和運力共享,在貨主之間達成一致的情況下給貨主進行資源整合,這個和2C是不開放的,我們也通過這樣的體系已經(jīng)在多貨主之間,做一些整合的嘗試了。

我們現(xiàn)在在整合平臺這一塊,特別是運力整合,也是通過大型的貨主,把眾多的運力資源在物流鏈的平臺上整合起來,幫助貨主推薦他們急需的平臺運力,特別是某些線路和行業(yè),同時我們作為一個IT的支撐,幫助多家物流企業(yè)做整合方案。我們在和德空物流做合作,他們現(xiàn)在也在做加盟專線的運輸網(wǎng)絡(luò),物流貨主也對這樣的服務(wù)有非常強的需求,作某些方面對接他們,某一些線路直接下放到車隊和專線,我們幫貨主在信息化方面打通,使得貨主可以享受到更加直接、可控的服務(wù)。

所以不管是貨主端,還是第三方物流,以及我們的專線公司,一旦平臺鏈通之后,每一個企業(yè)自己會有自己的控制塔,他會看到訂單的情況,多少在途,多少在簽收,多少在發(fā)運,我們消息也是發(fā)送給貨主方,承運方、司機方。通過每一個節(jié)點或者單點的智能化的解決方案,我們唯智也發(fā)現(xiàn)從端到端的供應鏈計劃到供應鏈執(zhí)行的解決方案的平臺,在執(zhí)行端還系通過我們的資源輸送到訂單管理,訂單分配到倉儲業(yè)務(wù)和運輸業(yè)務(wù),包括多式聯(lián)運,還是我們以前標準的OTWB。只是說在OTWB的框架下,我們現(xiàn)在可以是專有云、私有云,也可以是公有云,比如說像物流鏈。這兩年在唯智基礎(chǔ)之上,因為我們有了眾多的實操數(shù)據(jù),我們向上推送所有的數(shù)據(jù)到供應鏈計劃層。

在此介紹一下在供應鏈轉(zhuǎn)型,特別是現(xiàn)在的很多500強企業(yè),現(xiàn)在都實施了供應鏈數(shù)字化的平臺,實際上它從底層來講,一方面是物流執(zhí)行的數(shù)據(jù),另外一方面也是通過API的鏈接,包括物聯(lián)網(wǎng)、一些邊遠的API,所有與供應鏈相關(guān)的底層數(shù)據(jù)全部抽取出來,除了以前看到的格式化、標準化數(shù)據(jù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型平臺還有很多的方法來處理非格式化數(shù)據(jù),他們也可以從其他的網(wǎng)站端來抓取這樣的數(shù)據(jù),用新的第二個層級,在談數(shù)字化孿生的時候也談這一層,一旦有了數(shù)據(jù)化數(shù)據(jù),包括ERP的數(shù)字化訂單,采購訂單就可以一次性地建模,就是把所有的鏈接按照知識模型建立起來,比如說供應鏈知識模型, 需求的知識模型,市場情報、市場規(guī)模等,包括分銷商的模型,以及工廠、產(chǎn)能,所有的模型之間是通過grap進行鏈接的,它的好處是任何一個節(jié)點需求變化的時候,感知是非常快的,通過建立數(shù)字化的模型,以前要做周計劃、月計劃、年計劃,天計劃和小時的計劃都是相當困難的。用這樣一個grap的大數(shù)據(jù)的技術(shù),是可以做到時實的供應鏈計劃。都可以做一個plan的變動,最后直接通過控制塔可以看到我們對于變化,對于銷售業(yè)績的達成,和財務(wù)指標達成的影響,這個就是IBP。

它上面的模型,全部都周計劃、月計劃、年計劃,還有IBP完全是基于大數(shù)據(jù)搭建的,這樣的企業(yè)也意識到,可能沒有一家公司可以做到最優(yōu)秀的全球所有的模型,他們對模型全部都是可插拔的,有的企業(yè)做了需求計劃,或者已經(jīng)有了一些排產(chǎn),但是它的數(shù)據(jù)還是分散在ERP,數(shù)據(jù)底層還是傳統(tǒng)的BI的報表,是沒有辦法做時實優(yōu)化的。這個時候,online的產(chǎn)品也支持可查拔,把現(xiàn)在企業(yè)已經(jīng)建好的模型插入到現(xiàn)在知識模型上面去進行運算,給予最快的結(jié)果。等于把引擎、底層換掉,上面的殼,前端都不用改變,從前端來講做了非常多的UI方面的設(shè)計,計劃人員看到的是眾多的數(shù)據(jù),以前的系統(tǒng)最后還是回到了EXCEL表,因為大家最熟悉的是EXCEL表,他們在這方面也做了非常人性化的UI的改善。

行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的探索之路

最后部分看一下標桿客戶,他們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型,工業(yè)4.0方面做了哪些提升。菲尼克斯是比較有代表性的客戶,他們在中國制造2025,包括德國工業(yè)制造4.0提供元器件主要的代表者,他們也做電子元器件,他們一部分是為了自己的提升,一個是去幫助客戶的提升。作為自己提升這一塊,他們在零部件的管理,在生產(chǎn)的拉動這一塊,由于走了柔性制造,所以就對零部件,原材料的倉庫管理提到了非常高的要求,比如說怎么去柔性,去對應生產(chǎn)的拉動,怎么做智能化的倉庫,減少人員,在這一方面我們主要是對應了我們及工業(yè)4.0的WMS,以及他們這一次基于100多臺的AGV聯(lián)動,幫助他們改善整個的效率,從入場物流這一端,就是原物料的拉動到下線成品,一直到立庫、出庫、小批次的包裹訂單,他們的批量越來越少,幾乎相當于電商訂單,不他們從入料到出庫我們做了整個全程管理。

另外一個標桿客戶,大家也很了解這家企業(yè),歌爾聲學,他們是做耳機起家的,Apple的所有耳機都是他們生產(chǎn)的,他們也是全球最大的貼牌做耳機的公司,富士康也是他們的上游企業(yè)。他們除了耳機在VR這一塊也走得非常超前,facebook還有美國很多的公司,VR的訂單都是給到歌爾生產(chǎn)制造的,由于VR的產(chǎn)品需求波動很大,而且是一些海外訂單,智能制造變得很重要,在工業(yè)4.0、2025這一塊,他們做了基于VR的智能生產(chǎn)線,基于工業(yè)4.0物料的拉動、柔性生產(chǎn)以及物料的配送,同時他們把自己整個的以前封閉的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全部進行了改造,我們叫數(shù)字化改造,最后形成了兩張網(wǎng),一張叫他們自己的工業(yè)網(wǎng)絡(luò),工業(yè)網(wǎng)絡(luò)是通過智能制造的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),去管理它在生產(chǎn)當中的所有設(shè)備,以及設(shè)備的狀態(tài)、效率,以及通過設(shè)備的狀態(tài)和效率,去優(yōu)化產(chǎn)線和產(chǎn)線之間,工序和工序之間的作業(yè)流程,這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。另外還搭建了消費者平臺,以前他們的耳機發(fā)售之后,并沒有在意用戶體驗會怎么樣,現(xiàn)在通過不同的分銷商,也通過自己的一些在線商城可以直銷他們的產(chǎn)品,對于產(chǎn)品的性能,用戶的反饋,他們現(xiàn)在建立了直接的鏈接,從以前的OEM,藏在背后的廠商,變成了非常超前的,可以直接拿到需求感應信息的公司集我們也做了眾多的服務(wù)。

最后談一下沃爾瑪,他們在全國有8個DC,400多家網(wǎng)店,他們又有干貨和冷鏈,是兩種配送網(wǎng)絡(luò)的混合。我們在幫他們做數(shù)字化轉(zhuǎn)型當中,也考慮了剛才我說的所有因素,互聯(lián)互通、流程可塑、上下游、配送,我們把他們做了英鎊和歐鎊整合,我們在這方面做了非常好的對接。最后的效率和結(jié)果就是我們的可視化提升,我們的客服人員減少,調(diào)度效率提升,物流成本下降,而且物流成本下降得非??陀^,達到了8%。

最后簡單地介紹一下唯智公司,我們是物流和平臺提供商,我們的總部在上海,覆蓋10大行業(yè),總部有500多人,為3000多家企業(yè)提供服務(wù),很榮幸得到了很多獎項和榮譽,這兩年唯智在全球化方面走得非常超前我們的TMS,WMS為亞洲唯一的供應商,兩個產(chǎn)品進入亞洲MQ的白名單,從2018年到2020年,我們有非常完整的產(chǎn)品的產(chǎn)品線,另外,我們也確實在行業(yè)內(nèi)定位做高端客戶,做大型的貨主,這些是我們在十大行業(yè)的典型客戶,感謝大家。

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2025年5月物流行業(yè)月報-個人版

  • 作者:羅戈研究

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