21世紀以來,互聯網經濟和數字技術發展迅速,然而,多數企業仍處于探索階段,與其他快速發展的行業相比,物流行業的數字化程度較低。面對數字化進程的不斷加速,對于組織和企業而言,數字技術帶來的變革既是威脅也是機遇[1],這些挑戰促使物流企業開始正視現實發展狀況與領先行業之間的巨大差距。
企業數字化轉型管理創新的研究可以概括為四個方面:數字化轉型對企業經濟效益的影響、轉型所需的資源和能力、技術創新與實體經濟融合的應用場景和企業數字化轉型的實踐案例研究[2]。本文以A公司為例分析物流企業數字化轉型過程中存在的普遍問題,提出物流企業數字化轉型的應對策略。
一、A物流公司數字化轉型現狀分析
(一)公司簡介
A物流公司于2008年成立,在物流行業摸爬滾打14年,從最初的傳統物流公司,發展到今天的專業智能物流供應商。公司自建三個物流園區,業務范圍覆蓋我國十多個省和直轄市,并成為多個主要消費品和工業品領域的第三方供應鏈服務商。經過十幾年的發展,公司積累了大量優質的客戶,并建成了覆蓋全國多個省市的物流運營體系,獲得了當地政府的高度認可。
(二)A物流公司數字化轉型現狀
1. 硬件設備
截至目前,A公司購入了多套基礎硬件設備,這些設備主要包括條形碼掃描設備、倉儲作業設施設備、無線射頻識別設備(RFID)、GPS全球定位系統、電子標簽揀貨系統、面部識別系統、指紋錄入系統、電子簽名系統,還有其他智能物流終端。公司構建了自己的局域網,投入500多萬元購置了服務器和微機等設備,建設了自己的數據庫,并有多個開發平臺。
雖然,近幾年公司在數字化轉型過程中投入了較多的資金,購入了很多設備和系統,但是相比國內一些知名企業和數字化、智能化程度較高的物流企業[3],公司對于高端智能物流設備的投入還是比較少,導致公司整體數字化和智能化水平較低。
2. 軟件技術應用
A物流公司不斷引進現代數字化技術,初步形成了三大技術群,包括互聯網技術、工業供應鏈物流技術和A I大數據技術。盡管這些技術群為數字化轉型做出了很大貢獻,但在實際運用中,AI大數據技術的應用還需要更深入;同時,公司對于5G等前沿技術的應用還存在短板,因此,公司的技術基礎還需要不斷提升[4]。
3. 公司組織架構
A物流公司創新了經營管理模式,按照地域劃分經營主體單元,每個被劃分出來的經營主體都有自己的負責人,負責人擁有很大的自主權,可以按照自己的實際情況制定本組織的工作計劃,并獨立預算、申報和核算費用。這是以任務完成為目標的一種新型組織管理形式。此外,每個獨立的經營單元都可以使用數據中心開發的管理系統進行本單元的信息化管理。公司已經在西安、合肥、南京、鄭州等多個城市建立了這種獨立經營單元。
二、A物流公司數字化轉型存在問題
(一)業務流程的數字化程度較低
A物流公司雖然已建設數字化平臺使業務流程不再局限于傳統模式,但該公司數字化程度仍然較低[5]。只有部分業務已經線上化和數字化,仍有多個流程節點需要手工操作。以下是該公司數字化程度較低的表現。
1. 訂單管理方面:
發貨人仍然采用紙張、QQ或微信等傳統手工方式轉移訂單,公司數字化平臺在線使用率低。
2. 倉儲管理方面:
公司的倉庫現在較多采用的還是電腦鍵盤登記信息的方式,這仍是一種手工記錄信息的方式,效率僅僅比傳統手工記賬高一點點。而且公司的倉儲管理信息系統未能根據貨物特性、周轉率等要素進行科學高效的規劃,導致倉庫內部布局規劃仍然不夠合理,各種作業效率也十分低下。
3. 運輸管理方面:
目前公司有很多車輛還不是公司自己擁有的車輛,這些社會車輛資源很可能同時在為其他物流公司服務,這就使得公司沒有辦法統一管理這些車輛和為這些車輛安裝一些先進的設備,車輛的運營信息也就沒有辦法及時掌握。
4. 財務結算管理方面:
作為運輸的重要憑證—物流運輸回單,在貨運業務完成之后,仍然需要將紙質的運輸回單,拿到承運商處進行人工審核,并在確認加蓋收貨方的公章后才能夠結算運費[6]。這時的財務數據沒辦法高效的實現統計和查詢。
(二)數據決策能力弱
在數字化轉型中,數據資產作為核心元素,扮演著非常關鍵的角色。但是目前A公司的數字化建設還處于初級階段,在整個業務運營過程中,幾乎沒有用到比較先進的數據處理技術,所以對數據的統計和分析也做的不夠。
該公司的數據庫可以導出各種數據報表,但是這些報表中的數據是比較原始的,只能用于簡單的業務分析,不能為公司領導層的戰略決策提供有力依據。目前公司的大多數決策還是靠管理層的經驗來驅動,供應鏈上下游之間的數據協同和數據交互程度也比較低,公司在數據增值方面的能力也比較差。
(三)人才團隊平均水平較低
A公司現在已經擁有部分數字化人才,團隊也初見規模。團隊的主要職責是依據公司業務需要開發公司的數字化產品和對公司現有的數字平臺進行完善。但是由于技術型人才比較難以獲取,因此團隊人員的水平參差不齊,整個團隊的工作效率比較低。
三、A物流公司數字化轉型的策略
(一)完善數字平臺一體化建設
數字化轉型的核心在于建立和優化數字平臺。目前,公司的數字平臺仍處于碎片化供給階段,包括WMS、TMS模塊的功能。因此,為了進一步提高服務效率和能力,整合物流、信息流和資金流,并實現信息資源在供應鏈上下游的共享[7],需要加快數字平臺系統的一體化設計。
1. 平臺一體化的目標。
一體化數據體系是平臺的核心,各功能子系統在此基礎之上設計和運行。平臺建設的目標是在這個一體化系統中采用統一的數據標簽,也就是業務屬性相同的數據只儲備一份。同時實現業務、管理和決策的一體化,即公司的領導層和員工可以在自己的權限內實現系統內相應數據的實時調用,使數據在該平臺內能夠跨模塊、跨系統共享。該平臺還要可以與外部系統進行對接,實現與上游供應商和下游客戶之間的信息共享。
2. 平臺一體化的設計要求
(1)在A公司內部,此平臺只需要一個入口就可以訪問到系統全部的功能模塊。
(2)整個平臺的操作界面風格和功能模塊的編排應保持一致性,除少數系統的操作界面不同以外。
(3)數據統一是至關重要的。為了能夠在不同時期對數據進行處理和分析,在平臺不同層級中采用的數據必須是一致的,同時是可被處理的。
(4)數據在平臺中流轉的通道必須打通,徹底摒棄過去手動傳送數據的方式[8]。還要將企業的業務層面采集的數據和要統計分析的數據分開處理,確保業務采集的數據是真實有效的。
(5)平臺內的與外部頻繁交互的業務應盡量實現系統對接,避免人為干預。
(6)產品設計需遵循MVP原則,以最小可用功能為基礎,確保每個功能完整且可以獨立使用。
(二)加強數據的建設與應用
1. 實現物流業務的數字化
將物流業務開展過程中的業務信息轉化為線上的數字信息,這是一個關鍵的過程。公司應建立一個大數據平臺,這個平臺除了可以實現數據的采集、存儲和傳輸,還可以實現數據的加工和處理。將公司運營產生的數據都儲存到公司的數據庫中,以便于相關人員進行實時的業務查詢。
2. 實現物流數據的業務化
即將存儲的業務數據運用到公司的運營管理中。這個過程不只是簡單的數據逆向應用,而是需要在系統平臺中基于智能的算法來輔助公司領導層進行業務決策。例如在倉儲管理中,通過對庫存數據和訂單往來數據的處理與分析,精準預測庫存水平;在運輸管理中,通過對收發貨人數據和車輛運行數據的分析,提高車輛利用率,實現運輸路徑的合理規劃。
(三)優化人才培養方式
人才是數字化轉型成功的關鍵,企業必須注重人才培養機制,并充分利用人才服務數字化轉型。要從思想認識上充分認識數字化轉型的真正含義和過程,提高全行業從業人員的認識。尤其是中高層管理人員需要轉變思路,以客戶需求為中心,以數據為資產,以技術為手段,以人才為依托,構建能夠快速滿足客戶需求,支持業務創新、客戶服務創新的技術平臺。
未來的物流從業人員應該是同時具備通信技術、網絡技術、計算機技術以及扎實的業務知識的綜合型人才。他們需要全面了解信息化物流的發展趨勢,并能夠利用物聯網、云計算、大數據、人工智能等新興技術支持決策,提升物流效率。
四、結語
本文以A公司為例開展了物流企業的數字化轉型的研究,分析了公司現狀和數字化轉型過程中遇到的若干問題,在此基礎上,提出了A公司數字化轉型的策略,包括完善數字平臺一體化建設、加強數據建設與應用、優化人才培養機制。對物流企業進行數字化轉型研究是一個長期的過程,盡管目前市場針對此方面的研究較多,但仍需要對目前已有的轉型政策進行不斷的探索實踐,通過改進企業軟環境與硬件設備,實現物流企業數字化轉型進程的有序實施,在保障物流企業數據安全的基礎上,進一步提升物流企業的數字化水平。