圖片來源：攝圖網(wǎng)

　　每經(jīng)記者 李卓 實(shí)習(xí)編輯 王麗娜

　　一年前的菜鳥全球智慧物流峰會(huì)上，原本不在會(huì)議議程安排上的馬云突然現(xiàn)身會(huì)場(chǎng)進(jìn)行演講。演講最受關(guān)注的焦點(diǎn)之一，除了官宣投資上千億建設(shè)國家智能物流骨干網(wǎng)，就是給菜鳥做了一個(gè)更新的定義：要做物流業(yè)的“大腦”。

　　也是在2018年，隨著新零售線上線下融合趨勢(shì)落地的日益加快，所有的零售商都面臨著以顆粒度為核心的精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)。無論亞馬遜、騰訊、京東、阿里等巨頭還是資本方都紛紛加強(qiáng)了其智能供應(yīng)鏈的投資布局，“作業(yè)無人化、運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、決策智能化”成為共同目標(biāo)。這一切，都在加速中國供應(yīng)鏈智能革命，也在推動(dòng)中國物流業(yè)的“大腦”進(jìn)化。

　　2月21日，菜鳥智能供應(yīng)鏈大腦在雀巢大中華區(qū)總部正式上線，被視作行業(yè)又一里程碑事件。

　　據(jù)稱，這是業(yè)內(nèi)第一個(gè)讓供應(yīng)鏈“看得見”的可視化算法系統(tǒng)。憑借可視化、智能，打通品牌商在多個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析，原本需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至更長(zhǎng)時(shí)間才能匯總的全鏈路信息，在吃個(gè)早餐的間歇就可以完成供應(yīng)鏈決策。

　　不過，在國內(nèi)供應(yīng)鏈發(fā)展尚處起步階段的當(dāng)下，不僅“看得見”不容易，行業(yè)普及仍存在諸多難題。而另一方面，或許，這僅僅只是一個(gè)開始。

　　從“一盤貨”到DSCC：“看得見”不容易

　　從訂單總量、到快遞時(shí)效、庫存周轉(zhuǎn)，甚至細(xì)化到訂單履行的補(bǔ)貨訂單總結(jié)、異常補(bǔ)貨訂單、拆單率，以及SOP（Standard Operating Procedure即標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序）對(duì)銷售的預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)……2月21日，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在雀巢大中華區(qū)總部現(xiàn)場(chǎng)看到，通過使用菜鳥智能供應(yīng)鏈大腦系統(tǒng)，雀巢大中華區(qū)的上述數(shù)據(jù)通過一張可視化電視屏，全部一目了然。

　　事實(shí)上，智能供應(yīng)鏈近幾年最典型的落地體現(xiàn)就是“一盤貨”管理。無論菜鳥與雀巢此前的合作、還是京東物流與達(dá)能巨頭的聯(lián)合，都是通過對(duì)消費(fèi)者、商家、線上線下“一盤貨”管理成為了新供應(yīng)鏈時(shí)代的行業(yè)范例。

　　而菜鳥智能供應(yīng)鏈大腦的最新上線，最大特點(diǎn)則是可視化、智能。用雀巢電子商務(wù)副總裁王雷的話總結(jié)，就是從之前的整個(gè)“一盤貨”到現(xiàn)在DSCC數(shù)字化的供應(yīng)鏈。

　　尤其以智能化手段通盤獲取了雀巢大中華區(qū)全渠道、全鏈路數(shù)據(jù)，并且通過實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。哪些貨好賣，哪里庫存需要補(bǔ)充，調(diào)撥數(shù)量多少件，以前需要調(diào)配大量人力、耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行的數(shù)據(jù)收集、分析和比對(duì)工作，通過“看得見”的可視化算法系統(tǒng)，一眼即可決策。這背后的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)是數(shù)據(jù)可視化，第二就是反應(yīng)速度。

　　而這次“大腦”的創(chuàng)新對(duì)物流行業(yè)來說到底指什么？?jī)H僅是可視化嗎？

　　對(duì)此，菜鳥網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)部資深總監(jiān)丁宏偉在接受包括《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在內(nèi)的媒體采訪時(shí)進(jìn)一步解釋說，第一方面是本身數(shù)據(jù)的處理能力，整套系統(tǒng)融合了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和無線數(shù)據(jù)，怎么整合這些海量數(shù)據(jù)并使這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可用，這是第一個(gè)挑戰(zhàn)。而第二個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)分析本身，這個(gè)需要和客戶融合在一起。很多的企業(yè)如果沒有數(shù)據(jù)分析能力會(huì)淹沒在數(shù)據(jù)的海洋里，并不能通過數(shù)據(jù)獲取洞見。

　　“第三個(gè)是我們感知到問題，我們識(shí)別到了機(jī)會(huì)，怎么調(diào)整我們的供應(yīng)鏈能力，這塊我們有大量的數(shù)據(jù)分析的模型、優(yōu)化的模型、人工智能的模型，去支持我們做更加優(yōu)化的決策。”丁宏偉說。另一方面也不要低估了可視化本身的挑戰(zhàn)和價(jià)值。

　　王雷則補(bǔ)充認(rèn)為，在她看來，本次供應(yīng)鏈“大腦”還有一個(gè)很重要的創(chuàng)新實(shí)際上是把阿里無論線上線下、不同生態(tài)體系的數(shù)據(jù)都進(jìn)行了一個(gè)全渠道融合。這也被認(rèn)為是這套系統(tǒng)與企業(yè)ERP（Enterprise Resource Planning企業(yè)資源計(jì)劃)最大的區(qū)別之一，這個(gè)對(duì)品牌企業(yè)來說也是一個(gè)非常大的突破。

　　行業(yè)普及仍有三大難題

　　顯然，正如馬云所言，以前物流以體力勞動(dòng)為主，在數(shù)字化、智能化等技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)下，未來的物流業(yè)必須以腦力勞動(dòng)為主。

　　但支撐物流業(yè)“大腦”進(jìn)化的首要前提是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。據(jù)2018年9月埃森哲與工信部首度合作發(fā)布的《中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》數(shù)據(jù)顯示：目前中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的企業(yè)比例只有7%。這直接決定了中國物流業(yè)“大腦”的進(jìn)化速度和普及程度。

　　對(duì)此，丁宏偉在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)坦言，數(shù)據(jù)化是企業(yè)信息化比較高級(jí)的一端，目前對(duì)于企業(yè)而言仍有幾方面的挑戰(zhàn)。

　　第一怎么去獲取數(shù)據(jù)。因?yàn)楸旧頂?shù)據(jù)的獲取，如果是電商可能本身已經(jīng)被信息化了，但是尤其是大量的線下分銷以及銷售，怎么樣獲取中端包括實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取本身有一定的挑戰(zhàn)性，而且很多企業(yè)不容易低成本和可持續(xù)地獲得。

　　第二個(gè)挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)的分析。雀巢因?yàn)楸旧硎窃诠I(yè)管理上非常領(lǐng)先的企業(yè)，可以看到各種各樣的分析指標(biāo)是從原始數(shù)據(jù)不斷通過對(duì)業(yè)務(wù)的判斷，要有很深的行業(yè)理解和供應(yīng)鏈理解才能識(shí)別和定義出來比較好的供應(yīng)鏈指標(biāo)，所以分析能力和對(duì)供應(yīng)鏈管理的深刻理解是不可或缺的。

　　第三個(gè)就是怎么把這套數(shù)據(jù)獲取之后變成企業(yè)管理的思路，否則你看到不能解決問題還是不能產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。作為菜鳥產(chǎn)品和技術(shù)數(shù)據(jù)的負(fù)責(zé)人，丁宏偉對(duì)此深有體會(huì)。

　　公開數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)的供應(yīng)鏈發(fā)展尚處起步階段，存在不少短板，成本和庫存居高不下。許多產(chǎn)業(yè)在全球競(jìng)爭(zhēng)中仍處于全球供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈的中低端。根據(jù)2016年世界銀行發(fā)布的全球供應(yīng)鏈績(jī)效指數(shù)的排名，我國排在全球第27名。與發(fā)達(dá)國家比還有很大的差距，這也意味著有很大的增長(zhǎng)空間。