- 智能技术和科技战略具体如何构建和提升智慧物流运营体系？麦肯锡从物流网络规划、物流运营资源管理和供应链管理三个方面分析了智慧物流管理的核心和实现方式。
国内电商带动快递物流爆发式增长，每逢双“11”、双“12”等电商购物节,海量订单瞬间涌进物流仓库，整条物流链上随即拉开了接力赛，快递物流公司的运营体系必将经受极大考验。而由于缺乏最优网络规划、高效资源协同整合能力和智能供应链管理这三大核心能力，传统物流企业很难在如此激烈的竞赛中取胜。
我们认为，智能科技战略正在助力快递物流运营管理朝着数字化和无人化方向发展，快速构建智慧物流运营管理三大核心能力，最终实现整体运营效能的数量级提升。
一、物流网络规划：从经验判断式向最优求解式转变
物流网络的“排兵布阵”是极为复杂的，这个“兵阵”是由海量节点（经营网点、中转场和仓库等）和大量路径（车辆线路和航空线路等）组成的复杂系统，排布难度极大。传统物流网络规划主要依靠主观经验判断，在模糊经验主义指导下构建的物流网络效率低下，出错率极高。而智能科技则提供了更优的方案，网络规划从经验判断式向最优求解式转变。
1、宏观物流网络
在宏观网络规划层面（如全球级或国家级网络），结合大数据、人工智能方法、传统的运筹学优化算法等，可以仿真模拟在多种业务情形下，各种网络规划模型的时效和成本状态，从而推演出整个网络的关键节点与骨干路径的最优架构方案，如在哪里建设航空枢纽、在哪里布局智能仓库、货机航线如何规划等是最经济最高效的。
亿欧智库：科技战略构建智慧物流运营体系-构建三大核心能力
2、微观物流网络
在微观网络规划层面（如城市级或区域级），根据城市或区域经济圈的业务量集散程度，引入智能地图，可以合理布局收派地面部队，规划城市接驳车辆，设计经营场地等资源的分布。精准的资源规划布局使得快件能够以最优的路径、最经济的方式和最快的时间配送至目的地。比如UPS在北美通过大数据和运筹学来优化运输末端配送路径（On-Road Integrated Optimization and Navigation），项目实施后成效显著：每年给UPS减少1亿英里(约1.6亿公里)行驶车程，节省3~4亿美元成本，也使得UPS比竞争对手的交货时间预测更精准，交货策略更敏捷。
3、无人机的研发应用提升布局效果
无人机可实现航空物流网络干支线的对接，完成对地形复杂或偏远地区的空网覆盖；智能驾驶和无人车在中长程干线运输方面可实现更高效能的运输规划，从而大幅度提升物流效率。比如国内某快递物流公司采用“干线大型有人运输机+支线大型无人机+末端小型无人机”三段式空运网，旨在实现36小时通达全国。
二、物流运营资源管理：从滞后应对式向动态前瞻式转变
因客户需求在区域和时间上的差异，运营资源常常出现供需不匹配的现象，最典型的莫过于双“11”等电商购物节前后，常常出现供给“此多彼少”的尴尬局面。科技使得资源管理从滞后应对式向动态前瞻式转变，有如给资源协同注入“管理柔顺剂”。
1、精准的动态运营策略实现资源的协同管理
大数据和算法可以对资源利用情况进行更准确的历史信息分析和未来数据预测，从空间上可以从面（地区），到线（线路），到点（环节）级别；从时间上可以从年，到月，到天，甚至小时级别，精准定位资源的闲置位置和时点。进而采用动态调度和智能排班等运营策略来降低资源布局的不平衡，并实现航空运输网络、干线运输网络、最后一公里配送网络等多网络、不同类型资源的更有效地衔接整合。
2、动态的报价机制实现资源的供需平衡
已有部分领先物流公司建立了智能报价系统，该系统基于市场情报信息、线路成本信息和资源利用动态等因素，当线路和时段闲置时，为客户提供极具竞争力的报价，来增加流量，提升资源利用率；相反，当线路和时段紧缺时，则给供应商提供更有吸引力的报价，来增加资源供给从而满足业务需求。比如全球领先的第三方物流服务商CH Robinson的Navisphere系统整合北美最大的公路运力网络，利用市场供需提供实时动态定价。
三、供应链管理：从人工作业式向“无人驾驶式”转变
随着地价上涨，人工成本上升，物流业务暴增，传统“平面型”场地的效能问题愈来愈突出，严重挤压利润空间。科技物流场地可构建“立体型”作业空间，同时通过自动化、智能化，甚至无人化的运作，把物流运营中心打造为现实版的“钢铁侠”，从而通过供应链关键节点的科技升级带动整体供应链的作业效能和利润空间的提升，使得供应链管理从人工作业式向“无人驾驶式”转变。
1、全自动化转运中心
在中转分拨场地，如果用全自动化分拣设备流水线和智能装卸货机器人代替人工劳动，货物的集散效率可增加十倍甚至数十倍，可做到单位场地小时级甚至分秒级的产能最大化。比如UPS在全球建立了众多的自动化转运中心。全球最大的自动化转运中心—UPS世界港每天可处理130架货机的装卸作业，自动化分拣能力达每小时41.6万个包裹，每件包裹到港后只有两次人手触碰的机会，其余全部由机器完成。
2、智能化和无人化仓库
在仓库，采用大数据模拟可以对容纳成千上万个存货品类（SKU）的大型仓库做最合理的货架布局，并就拣货路径进行最优设计，让拣货机器人实现高效仓管作业。管理人员也可以通过智能语音技术指挥机器人仓库作业，实现无缝连接的人机交互。比如亚马逊在25个规模型运营中心配置了8万台高效率、高精准的Kiva拣货机器人。亚马逊的最优货架布局与智能拣货路径优化项目，使得拣货员从早期每天平均行走27公里下降到当前的5公里，极大地提升了拣货效率。
3、智能化客服中心
在新型客服中心，使用在线客服机器人可解决常规性的客服问题，节省大量的人员投入；对于复杂的投诉类和理赔类等问题，智能系统也可通过学习算法模型预判每次客服来电意图，并给客服人员预设解决方案和话术安排，大大提升客服工单的处理效果。