國內電商帶動快遞物流爆發式增長，每逢雙“11”、雙“12”等電商購物節,海量訂單瞬間涌進物流倉庫，整條物流鏈上隨即拉開了接力賽，快遞物流公司的運營體系必將經受極大考驗。而由于缺乏最優網絡規劃、高效資源協同整合能力和智能供應鏈管理這三大核心能力，傳統物流企業很難在如此激烈的競賽中取勝。

　　我們認為，智能科技戰略正在助力快遞物流運營管理朝著數字化和無人化方向發展，快速構建智慧物流運營管理三大核心能力，最終實現整體運營效能的數量級提升。

　　一、物流網絡規劃：從經驗判斷式向最優求解式轉變

　　物流網絡的“排兵布陣”是極為復雜的，這個“兵陣”是由海量節點(經營網點、中轉場和倉庫等)和大量路徑(車輛線路和航空線路等)組成的復雜系統，排布難度極大。傳統物流網絡規劃主要依靠主觀經驗判斷，在模糊經驗主義指導下構建的物流網絡效率低下，出錯率極高。而智能科技則提供了更優的方案，網絡規劃從經驗判斷式向最優求解式轉變。

　　1、宏觀物流網絡

　　在宏觀網絡規劃層面(如全球級或國家級網絡)，結合大數據、人工智能方法、傳統的運籌學優化算法等，可以仿真模擬在多種業務情形下，各種網絡規劃模型的時效和成本狀態，從而推演出整個網絡的關鍵節點與骨干路徑的最優架構方案，如在哪里建設航空樞紐、在哪里布局智能倉庫、貨機航線如何規劃等是最經濟最高效的。

　　億歐智庫：科技戰略構建智慧物流運營體系-構建三大核心能力

　　2、微觀物流網絡

　　在微觀網絡規劃層面(如城市級或區域級)，根據城市或區域經濟圈的業務量集散程度，引入智能地圖，可以合理布局收派地面部隊，規劃城市接駁車輛，設計經營場地等資源的分布。精準的資源規劃布局使得快件能夠以最優的路徑、最經濟的方式和最快的時間配送至目的地。比如UPS在北美通過大數據和運籌學來優化運輸末端配送路徑(On-Road Integrated Optimization and Navigation)，項目實施后成效顯著：每年給UPS減少1億英里(約1.6億公里)行駛車程，節省3~4億美元成本，也使得UPS比競爭對手的交貨時間預測更精準，交貨策略更敏捷。

　　3、無人機的研發應用提升布局效果

　　無人機可實現航空物流網絡干支線的對接，完成對地形復雜或偏遠地區的空網覆蓋;智能駕駛和無人車在中長程干線運輸方面可實現更高效能的運輸規劃，從而大幅度提升物流效率。比如國內某快遞物流公司采用“干線大型有人運輸機+支線大型無人機+末端小型無人機”三段式空運網，旨在實現36小時通達全國。

　　二、物流運營資源管理：從滯后應對式向動態前瞻式轉變

　　因客戶需求在區域和時間上的差異，運營資源常常出現供需不匹配的現象，最典型的莫過于雙“11”等電商購物節前后，常常出現供給“此多彼少”的尷尬局面。科技使得資源管理從滯后應對式向動態前瞻式轉變，有如給資源協同注入“管理柔順劑”。

　　1、精準的動態運營策略實現資源的協同管理

　　大數據和算法可以對資源利用情況進行更準確的歷史信息分析和未來數據預測，從空間上可以從面(地區)，到線(線路)，到點(環節)級別;從時間上可以從年，到月，到天，甚至小時級別，精準定位資源的閑置位置和時點。進而采用動態調度和智能排班等運營策略來降低資源布局的不平衡，并實現航空運輸網絡、干線運輸網絡、最后一公里配送網絡等多網絡、不同類型資源的更有效地銜接整合。

　　2、動態的報價機制實現資源的供需平衡

　　已有部分領先物流公司建立了智能報價系統，該系統基于市場情報信息、線路成本信息和資源利用動態等因素，當線路和時段閑置時，為客戶提供極具競爭力的報價，來增加流量，提升資源利用率;相反，當線路和時段緊缺時，則給供應商提供更有吸引力的報價，來增加資源供給從而滿足業務需求。比如全球領先的第三方物流服務商CH Robinson的Navisphere系統整合北美最大的公路運力網絡，利用市場供需提供實時動態定價。

　　三、供應鏈管理：從人工作業式向“無人駕駛式”轉變

　　隨著地價上漲，人工成本上升，物流業務暴增，傳統“平面型”場地的效能問題愈來愈突出，嚴重擠壓利潤空間。科技物流場地可構建“立體型”作業空間，同時通過自動化、智能化，甚至無人化的運作，把物流運營中心打造為現實版的“鋼鐵俠”，從而通過供應鏈關鍵節點的科技升級帶動整體供應鏈的作業效能和利潤空間的提升，使得供應鏈管理從人工作業式向“無人駕駛式”轉變。

　　1、全自動化轉運中心

　　在中轉分撥場地，如果用全自動化分揀設備流水線和智能裝卸貨機器人代替人工勞動，貨物的集散效率可增加十倍甚至數十倍，可做到單位場地小時級甚至分秒級的產能最大化。比如UPS在全球建立了眾多的自動化轉運中心。全球最大的自動化轉運中心—UPS世界港每天可處理130架貨機的裝卸作業，自動化分揀能力達每小時41.6萬個包裹，每件包裹到港后只有兩次人手觸碰的機會，其余全部由機器完成。

　　2、智能化和無人化倉庫

　　在倉庫，采用大數據模擬可以對容納成千上萬個存貨品類(SKU)的大型倉庫做最合理的貨架布局，并就揀貨路徑進行最優設計，讓揀貨機器人實現高效倉管作業。管理人員也可以通過智能語音技術指揮機器人倉庫作業，實現無縫連接的人機交互。比如亞馬遜在25個規模型運營中心配置了8萬臺高效率、高精準的Kiva揀貨機器人。亞馬遜的最優貨架布局與智能揀貨路徑優化項目，使得揀貨員從早期每天平均行走27公里下降到當前的5公里，極大地提升了揀貨效率。

　　3、智能化客服中心

　　在新型客服中心，使用在線客服機器人可解決常規性的客服問題，節省大量的人員投入;對于復雜的投訴類和理賠類等問題，智能系統也可通過學習算法模型預判每次客服來電意圖，并給客服人員預設解決方案和話術安排，大大提升客服工單的處理效果。