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黄大雷:传统物流行业的智能化转型案例(第一

2020-06-15 07:24    来源:fun88乐天堂    

  于是他们就考虑要转型,我们现在讲传统物流企业转型,我也是中国物流产业联合会的专家,也进行了很多研讨,讨论来,讨论去,物流企业的转型就是三个最重要的东西,第一是驱动力,我现在新工业来了,对物流服务多元化,个性化,差异化,需求价值导向,而且市场竞争,这个价值要变,所以不转型是不行的。第二是可行性,什么意思呢?有机会,虽然经济压力下转型了,但是压力很大,同时带来的是转型的趋势和新,数据和智能化技术大跨度发展,就是这几年的事。第三是方,怎么样转型?最重要的是四大要素,第一个要素是组织方式创新,要变成扁平化、网络化、平台化协同,这个很不容易,很多企业到现在其它几个做完了,这个还没有做。第二个要素是商业模式创新,就是跨界和混搭的思,这和其他行业也差不多,主要是开拓新的挣钱方式。第三个要素是把业务流程进行创新,过去的业务流程可能不适应现在新工业,新经济发展了,所以要把业务流程进行改变,用新技术支撑,实现所谓业务流程再造,高效、低成本。第四个要素就是新技术的应用支撑,包括刚才讲的云技术,智能化技术,互联网,移动,还有就是信息化基础上的大数据和智能化。为什么说是信息化基础上呢?企业要转型,如果没有前几年做的信息化系统,转不了型,就是拿纸在那儿写,怎么可能有更进一步的分析方法呢?所以这个是很重要的,要有信息化基础。现在不那么讲信息化,讲智能化,因为信息化已经到了一定阶段,有了一定基础,在这个基础上可以讲更高的智能化。

  根据刚才的思,理货公司的转型思反复讨论,就是觉得要用技术,用新技术支撑企业服务和流程创新。他们首先看到了在他们的理货行业当中,和那些新进来的后来的参加者,竞争者对比,他们手里有非常大的财富,就是常年的业务当中形成的大数据。一个箱子在海运集装箱中有将近100个数据项,数据长度3K,每一个理货方案是1500万的箱子,也将近4G,还有相关日志,业务信息,通告,年数据量达到PB级的,这是很大的财富。而且前面已经搞了很多年的信息化,所以数据都存在服务器里。虽然这些服务器并没有形成总的比如云计算的网络架构,但是在每一个港口都有自己的服务器。然后是转型方向,两个转型方向,第一是对大量数据进行加工,把死数据变成活数据,改变服务模式。第二是用智能化技术改变非常手工化的传统业务流程。还是下面一个人,一个人,只不过原来用笔,现在用手机,我们需要用更高的智能化技术来改变操作流程,不要那么低下的效率继续工作。

  这是创新服务转型的一个想法,对于我们来说,我们作为技术公司,作为技术中心,向他们推新技术的时候,首先要了解他原来的痛点在哪里。第一,他原来就是传统的理货公司,服务范围就这么大,在船上看着箱子吊上去,记好了,几点吊完,给一个理货报告,报给船公司,在6个小时之内出一份报表,报给海关,虽然海关不是他们的客户,但是也是重要的受益者,因为海关认为这个理货报告是有权益的,他们认为这是的。就这两个报告,服务就是这么一个方向。现在我们想的方向,就是可以转型,第一,把你的碎片式的数字变成金子,可以做很多分析。比如港口服务效率分析,这是最简单的,装或卸了多少箱子,几点几分装卸完成,不是一天,是长年累月,这个码头对船公司来说,服务效率怎么样?可以算得非常清楚,用各种模型,用各种图表表现出来。货量是怎么样,航线怎么设置,都可以用大数据的方式做出来。第二,对船公司直接进行分析,这个公司我给你服务,我给你分析运力,经营情况,到港分布,所有东西其实都和我理货的数据有关。甚至于可以更大,整个中国的货物分布,已经超出船公司的范围了,可以提供这个地区的情况,所有这些都是财富。我们首先要让这些领导看到我用智能化的方法,可以帮助你转型,怎么转?给谁看?达到什么目的?用示范看出实效,回答企业关心的问题,解决痛点。我们和企业商量好,选一个地方,就是深圳口岸,有四、五个大港口,几十个集装箱码头,我们准备在深圳口岸全部铺开来做大数据。而且深圳口岸是直接面临竞争的,因为是的,有很多新的中小企业也在做理货,这是很重要的,就是让你看到这个。2015年7月在深圳试点,三个月之后,我们把所有数据整理起来。我们在全国理货公司总经理会议上,展示了深圳理货的,左边就是原来的东西,就是两个报表,发给海关一个,发给船公司一个,都是纸的。现在变成各种各样的生动的图表,让所有总经理突然认识到从这些理货数据提取的信息,可以为客户提供竞争对手无法给出的崭新的信息服务,也就是跨界的转型。这些经理就说再也不怕价格竞争了,甚至于有的经理非常得意地说,我哪怕不要理货费了,从其他地方照样把钱找回来,而且可能收得更多,因为这些东西都是船公司最关心的,他们曾经找我们要过多少次,我们没法给他们,因为没有技术。这是整个过程,从8月份开始,10月试点结束,开始立项,2016-2017年制订数据采集标准,全面采集口岸数据,在珠三角、长江和环渤海地区开始分片实施,全面推广。现在是数据分析,预测和挖掘向深入发展,并建立更高阶的数据模型和算法,形成航运经济相关的系列指数。经常讲波罗的海指数,这个指数是怎么来的?是在波罗的海一个航运交易公司搞的指数,怎么搞的指数?其实是采取传统的数据分析的办法,抽样,每个口岸去抽样,全世界的口岸都去抽样,看运价怎么样,用模型来算一个指数出来,其实不是大数据。我们在国内如果全面铺开,可以做我们国内的各种各样的指数,而且是用大数据方法,用数学模型算出来。

  这个转型方向,我们提供高级的信息服务,现在提供两种信息服务,一个是主数据服务,这是公开的,向所有的船公司进行公布,包括码头,大家都可以看。另外一种是定制数据服务,就是船公司需要哪些,我专门为你定制,采取非常复杂的手段,给你做出一个东西出来,提供新的服务基本是采取这种方法。它的构成是数据采集系统,统计系统,分析决策系统,数据服务API系统等等。

  数据采集的内容,基本从业务数据到基础数据,从基础数据到动态数据,内部和外部同时采集。目前为止,大量的数据,80%,90%以上就是标准化的数据,我们叫格式化数据。还有一部分从网上下来的图形分析的非格式化数据等等,这些也是外部数据。处理流程是按大数据的基础来的,采集,清晰,转换,脱敏,入库,进到库里面然后再做分析。

  很重要的一个就是最基础开始做的,基于统计分析的这么一个大数据的演示,通过船公司,口岸,总箱量,数据库等等,给出各种维度的分析结果。从项目的第二期开始,现在到第三期,主攻方向是预测。这个船公司预测内容,从平常的,季节性的各种各样的数据,港口的使用情况,进行分析,选择最适合的预测方法,建立各种预测模型,全面对比分析,提供最精准有效的预测方案。这个预测是两个作用,第一个作用,对船公司来说是额外的,预测你要多少船,要多少货,将来的发展方向是怎么样的,是一个很重要的参数。第二,对于理货公司也是一种帮助,知道这个船公司的动向,将来谈理货合同的时候,可以算出来明年大概有多少箱子,可以跟你谈合适价钱。现在这个技术已经用到中远其他的行业,特别是航运代理行业,船公司自己也预测,也和代理在谈。另外一个服务,就是对客户进行画像,把这个客户的情况分析得清清楚楚,做两个工作,第一是控制这个客户,保持这个客户的黏度,将来的CRM是靠这个来支持的。

  前期,到10月份为止,数据内容已经涵盖了3669家全球的船公司,现在数据范围是中国口岸。第二是1123家船代,328条航线万以上的集装箱的吞吐量。

  对于整个理货行业常重大的变化,让他们看到了数字化转型的甜头。第二步,刚才是改变了商业模式和服务模式,现在要考虑怎么样才能提高原来的效率,彻底的改变业务流程的方式。这也是长期以来理货公司,包括码头公司的痛点,因为他们的效率很低,集装箱船靠上去以后,吊集装箱,五六个贝同时操作。每一个吊下面,下面有一个人,有一个人,一直站在那儿,非常辛苦。我们做这个项目去了很多码头,都常辛苦。所以,需要用智能系统代替员工,怎么把这两个人从现场撤回来,提高效率,而且这常的,一旦集装箱掉下来,就可能出恶性事故,带什么样的安全帽都没用。第二步就是给他们做的业务流程变革,他们现在强烈要求的就是做智能理货。现成的理货系统,互联网和移动设备广泛应用,现在有三点,第一是自动识别集装箱号,这是最重要的。现在车牌号识别非常好,但是集装箱号有各种各样的,每个箱号写的都不一样,而且有好几种方法写,识别起来很难。再有是残损,如果吊上去是好的,吊下去是损的,这个要分清楚,理货必须要指明这一点。再有是贝位识别,这是比较难的。我们要解决这三题,第一是箱号识别,解决各种不同的写法,不同的颜色,不同的箱号,不同的,而且解决污损的问题,如果看不出来,可以转到下一个面来识别,我们和海康威视合作,他们智能化识别系统嵌到我们的平台上,效果非常好。再有是人工智能图像识别,看残损,和前面讲的Alpha GO的原理是完全一样的,Alpha GO就是机器学习,喂给它大量的棋谱让它学,前面讲神经网络,基本是这一套东西。我们喂的是什么?从全国各地各港口搜集所有集装箱的残损图片,现在收到了15000多箱,准备再继续收集,至少收集2万多箱,现在系统识别率已经很高了。第三是贝位识别,这个非常难,这个箱子装在什么地方,都写在这里,我们会记录到系统当中,我们要知道吊在什么,用一整套算法来算,算这个吊车移动的距离和下吊的距离,把距离和各种各样的因素结合起来算,这个算法有点复杂,但是我们最近和青岛港合作,有很大突破,基本上达到95%以上。因为箱子还不一样,有的是高箱,有的是标准箱,吊的肯定不一样,有很多很多问题。这个系统从哪儿来?绳子的长度,移动的方向,从PRC来。今天上午黄总讲了边缘计算,把OP控制系统,这些机械的控制系统,原来和信息系统是的,我们理货不管它,现在要从他们的控制系统做一个接口,我们来进行计算,我们来做分析,我们来做算法,最后算出来的结果就是贝位。

  因为时间关系,就不详细讲了,目前我们同时做两个港口的试点项目,一个是青岛港,一个是大连港,原来两个理货员对一个岸吊,将来智能化可以实现一个理货员远程坐在办公室,最多可以看四到五台岸吊,极大提高了效率,除非出了问题,才需要由理货员人工干预,大大提高了装卸效率,减少了贝位错装,降低了安全风险。


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