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安能物流王拥军数字化物流网络的三要点 [复制链接]

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最近几年,物流业发展非常快,用一句话来总结,今天中国物流有两个方面——巨大的存量和快速的增量。

中国物流市场正在起变化

我国物流总费用占GDP的比重为14.9%,大概有11万亿。这个存量主要是为工厂服务的,这是传统的B2B物流。从年到现在发展了一个快速的分枝——B2C物流。由于供应链扁平化趋势,驱动了一个面向消费者的物流,每年的增长在30%左右,这是一个巨大的增量。这个市场每年总共有2万亿左右,所以由此诞生了一大批新兴的物流生态,比如仓配、外卖,还有一些细分的物流品种。

过去七八年,所有快速增长的物流公司几乎是面向消费者的,这是中国物流发生的一个最大的变化。这些面向消费者的物流有一个共同的特征,网络化、碎片化,比如订单碎片、用户碎片,任何一个老百姓都需要,这跟传统物流以线为主、以仓为主、以区域为主的特点,是完全不同的。

安能是一个典型的案例。在过去六七年里,我们是中国成长最快的网络型公司。目前我们有两张网络,快运网有个零担网点,快递网有个快递网点。安能快递只做了一年,还是一个规模较小的新兵,但是安能快运网络已经是行业第一,覆盖率和货量规模全国第一。

这样的网络全国有很多,比如顺丰、EMS、三通一达、安能、德邦,规模都很大,这些网络型公司的管理是未来中国物流的主要形态。一个大规模网络型公司如何管理,这是大家面临的挑战。

下半场竞争靠精细化管理

网络型物流具备规模效应,当网络的单量在逐渐增长的时候,单位网络成本也在逐渐下降。比如,当网络只有万单的时候,成本会非常高。所以,物流网络的前半场竞争,就是规模竞争,规模扩大会带来成本的急剧下降。但在发展到一个阶段之后,成本的降幅会越来越小。

竞争的下半场,其实已经无法依靠规模带来的成本效应去战胜对手。下半场竞争靠什么?靠网络的精细化管理。同样的成本,怎样把网络的实效、品质、服务做好,这是决定竞争力的关键。

过去的七八年,中国网络物流打的是规模战,但是以后打的是精细战。如今的领先企业不是靠成本领先,而是靠精细化管理,靠网络的品质管控,靠服务管控,来赢得市场更多的增量。市场竞争上半场的规则和下半场的规则完全不同。

中国物流网络竞争已经进入到下半场,这场战役以精细化管理为武器。一般来说,0万单体量可以支撑一个密集庞大的全国公路网,超过0万单后,就不能靠规模、靠成本去竞争。怎么办?这时候就要靠精细化管理。

数字化物流网络内部管理三要点

中国有三个最典型的细分市场,商务件市场、电商快递市场、零担快运网络市场。这三个市场是完全不一样。

大家喜欢把中国的快递跟美国的快递做对比,但我要提醒大家,中国快递跟美国快递完全不一样,美国一天产生万个快递包裹,其中万个是商务件,0万个是电商件。美国没有独立的电商件市场,所有的电商件必需跟商务件一起走,因为件量太小。

在中国,每天产生的1.2亿个包裹中,万个是商务件,万个是电商包裹,所以电商件市场是商务件市场的好几倍。预计再过四五年,电商件市场可能会增长到商务件的10倍。

中国有两个完全独立的快递市场,一个是商务件市场,以顺丰和EMS为主体,主要走航空;另一个是电商快递市场,以三通一达、百世、安能等为主体,主要走公路。这两个市场完全细分,不重叠。电商件市场非常庞大,预计5年以后,日均包裹量将达2亿个。

而零担快运市场更大,安能、德邦是这个市场里的领先企业,但是我们的规模量大概只占市场的2%。这么庞大的市场体量可以容纳更多的网络公司进来,像中通、圆通、韵达都已经宣布进入零担快运市场。所以会有越来越多的全国性网络形成。

这些网络如何精细化发展,是我们需要探索的。结合安能网络的发展,我认为可以总结成一句话:数字化物流网络的管理。其中包含三个要点:数字化客户、数字化运营、数字化用户。

在这个B2C的物流市场,买单的是商户,是客户;体验服务的是消费者,是用户;中间段是我们运营体。我们需要从这三个段出发,去发展数字化的客户、数字化的运营和数字化的用户,来提高整个网络的效率和服务品质。

我们有很多非常复杂的物流网络,全国有上百个分拨,有几千条车线,每天定时定点发车,这些车是否满载,是否均衡,很大程度上影响了物流的品质和成本。所以,如何利用算法、数据,动态化优化走货的路由,实现效率,这是我们要考虑的,也是一个非常复杂的课题。

在车线路由数字化管理方面,中国还处于“小学生”水平。我们在两年前就已经启动了一个持续优化车线路由的项目,每月、每周动态地评估车线,优化路由,所以我们现在已经实现了每周一次的升级换代,每周都有一个升级建议提出,对车线动态优化,以持续提升车线效率。

另一方面,是对分拨场站的优化。形象地说,一个场站就像一个餐馆,翻台率就代表了效率。场站的码头、车位、人员是有限的,如何利用有限的资源实现更高速的流转,需要方法和手段。所以,要对分拨做可视化管理,保证所有的人工、票量实时信息化互动。

现在我们已经把所有数据结合到

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