由于最終客戶需求越來越多樣化和個性化，供應商的數量也每年都在增長，因此客戶對物流的需求也在增加。現在，B2B和B2C公司都需要參與競爭，以提供最大的滿意度，現在，這個趨勢越來越明顯。
未來五年，物流行業的數字化將大大增加。但是，直到最近，物流行業對最新數字技術的采用仍然很慢。與其他行業相比，物流組織數字化進程仍大大落后于其他行業（參看下圖）。
許多技術顛覆者正在挑戰物流企業的生計。擁有雄厚VC資本，一些“莽撞少年”組成的初創公司，從同行，從技術服務商，從客戶，轉變精明的競爭對手，他們孵化了全新的商業模式，在物流圈中的競爭異常激烈。
這些威脅的一個共同點是，大多數競爭都是用數字手段在業內翻云覆雨。這些集成商通過提供更簡化的端到端服務，從傳統物流組織手中奪走了市場份額，當然，傳統物流服務商本身也在數字化服務和運營摸著石頭過河，當今的物流行業很難避免數字化競爭中刀槍相見刺刀見紅了。
數字化應用于物流業
借助現代物聯網，人工智能，云技術，區塊鏈，流程自動化RPA，和其他重大數據創新，物流業其實有機會徹底改革。很明顯該行業非常需要數字化改革。隨著無人駕駛技術的擴展和對車輛的創新，物流業必須評估任何新的技術并加以適應。Digital Transformation Spending in Logistics Market報告顯示，到2026年，全球物流市場的數字化轉型支出預計將以109.7％的復合年增長率, 成功實現949.7億美元。
物流數字化的7大關鍵技術趨勢
由于最終客戶需求越來越多樣化和個性化，供應商的數量也每年都在增長，因此客戶對物流的需求也在增加。現在，B2B和B2C公司都需要參與競爭，以提供最大的滿意度，現在，這個趨勢越來越明顯。
讓我們看一下成功的數字化的因素，以及建立數字化戰略的關鍵點。它定義了成功實現物流數字化的七項關鍵技術趨勢。
1. 電子運單
電子航空運單（e-AWB）是行業數字化的倡議。它是當前航空貨運單的標準數字版本，從托運人到發貨都遵循。
e-AWB極大地提高了跟蹤和處理貨物數據的效率，同時還提高了透明度，提高了安全性并減少了成本和延誤。到目前為止，它已經得到了廣泛的接受，國際航空運輸協會（IATA）宣布了今年早些時候e-AWB的默認運輸合同。漢莎航空和阿聯酋航空等大型航空公司已經實施了該計劃。像達美航空和聯合航空這樣的公司預計將很快跟進，這意味著到2020年該行業的采用率有望達到80％。
2. 人工智能和機器學習
人工智能和機器學習在物流中的潛力是巨大的：供應鏈可能是結構化和非結構化數據的真正金礦，通過利用和分析數據，識別模式并深入了解可用性鏈的每個環節，物流公司可以顯著進行操作轉型。
機器學習可以幫助企業發現算法中的供應鏈數據模式，這些算法可以找出影響其供應網絡成功的最主要因素，同時持續不斷地進行學習。這些模式可以與庫存水平，供應商質量，預測需求，生產計劃，運輸管理等相關，并為公司提供知識和見解，以降低貨運成本，改善供應商績效并最大程度地降低供應商風險。
3. 云物流
云物流正在快速推進，60％的物流供應商以前使用云服務，另有30％的人希望這樣做。
隨著數據轉移到云中，物流IT服務以按需按使用頻次付費，這表明較小的企業不必在整體IT結構傷筋動骨，只在需要時為自己使用的服務付費。
像Shipwire和Freight這樣的服務商已經提供了基于云的實時運輸管理系統，該系統涵蓋了從采購到開票的所有物流流程，從而使整個流程對于中小型企業而言更加輕松和便宜。
4. 物聯網（IoT）
物聯網將成為后來的游戲規則改變者。結合最先進的可用性和傳感器，它可以在所有目的下將任何物品與網絡相關聯，無論它在任何地方，這都意味著從托運人到運送者的完全可見性和可追蹤性。難怪它有望為物流業帶來1.9萬億美元的收益。
連接物聯網的傳感器將監控食品和藥品等敏感貨物的溫度和濕度。近場通信（NFC）標簽將通過智能手機端口提供產品認證，從而防止偽造和盜竊。
5. 區塊鏈
距離較遠但潛力巨大的是區塊鏈。區塊鏈技術通過為鏈中的每個成員物品提供對等的及時的數據指令，擴展了直接性，及時性和可獲得性。通過降低復雜性并打破貿易壁壘，這可能導致全球GDP增長5％，全球貿易增長15％。
由于所有相關方都可以同時跟蹤產品的進度和狀態，因此供應鏈將變得更加高效，更加及時，更加清明。
6. 自動駕駛汽車
到目前為止，自動叉車在當今的廠房，倉儲，航站樓，港口和其他環境優雅的區域中非常普通。而且我們很快就會看到自動駕駛卡車在道路上行駛，運送要由自動鏟車卸下的貨物，并通過自動傳送帶和機械臂將其放入倉庫。
車對車的通信將使自動駕駛卡車排成一行，有點像天上的大雁那樣成行行進，以降低成本。改善減速和加速所產生的阻力，意味著使用更少的燃料，燃料占卡車總運營成本的30％。
7. RPA的承諾
根據Digital Journal的說法，RPA是“使用具有人工智能（AI）和機器學習功能的軟件來處理以前需要人類執行的大批量，可重復的任務。”這些任務可能包括記錄和交易，計算和查詢的維護。
RPA可以節省大量成本和效率，并提高準確性，雖然不一定減少公司的員工人數，但它可以使員工騰出更多精力去做更具創造力，更有趣的工作，從而提高公司價值。
RPA對物流業充滿希望，特別是目前，物流業依靠大量的文書工作和大量手動輸入的數據來操作和進行日常運輸交易。生成和處理正確的文檔是耗時且單調的工作，已成為RPA爆發的成熟時機。
RPA的潛力將隨著流程的標準化以及通過使用認知或智能自動化（可以處理非結構化和結構化數據）的基礎技術變得更加復雜而充分發揮出來。員工不再需要查找信息即可將其輸入系統，從而大大消除了人工干預的需要。
以前，許多工作是由操作員手動完成的。但是，與人工操作員不同，該軟件機器人可以24/7全天候工作，并且可以不斷檢查和更新。RPA大大減少了手動處理的時間。它還實現了強大的過程控制和完全準確的輸出-所有這些都為最終客戶提供了更大的可視性。
面對數字化挑戰
物流公司從小型家族企業到特許經營網絡以及跨國企業，它們都屬于類似的交付鏈，但是它們之間系統的差異會導致流程的摩擦和跟蹤的很大挑戰性，這種連通性的缺乏將不可避免地打擊那些不接受數字化轉型的企業。我們看到的三個關鍵核心挑戰是：
1. 加速基于云的技術
物流公司一直對基于云的解決方案不信任，因此適應IT基礎架構的速度很慢，使它們對新的或更敏捷的技術創新參與不利。云解決方案提供了靈活性，資源和應用程序，服務多樣化，同時使用實時信息來提高業務效率。物流公司需要認識到，內部無法開發同樣的產品以實現相同的敏捷性，并帶來保持競爭力所需的交付速度。
2. 數據質量和數據清理
物流中的數據質量是另一個長期存在的問題，尤其是在數據責任留給低薪員工的情況下，數據集通常缺乏一致性或可靠性。系統連接性的改善可以帶來自動數據收集（包括從IoT設備中收集數據），從而使員工免于手動數據管理，從而可以使用人工智能對輸入進行正確驗證，以清理數據并完成丟失或不完整的部分。
3. 源系統的協調與現代化
許多主要的源系統，例如運輸管理系統，倉庫管理系統和財務系統都是遺留系統，它們尚未發展到支持數字化和大數據的標準。這些系統中的許多僅支持舊的數據交換協議標準，而缺少開放的API，這些API限制了與行業合作伙伴進行增長和交換數據的機會。為了充分利用大數據的發展，物流公司需要投資于審查，替換和協調源系統。
無論我們是否喜歡，所有這些技術都將出現。但這并不意味著我們可以坐下來等它們發生。物流運營需要積極與科技公司合作以實施這些解決方案。外包通常是最簡單的方法，可以實現靈活的按需服務，而不是嘗試建立大型內部IT基礎架構。
我們不是可以選擇這樣做，而是必須這樣做。如果我們不主動面對數字化帶來的挑戰，我們就有可能被新的，更敏捷的顛覆者擊敗。
物流數字化解決方案
轉型的宏偉藍圖依賴于三個關鍵的數字行動：開發新的業務模型和產品，數字化核心運營以及建立強大的內部數字基礎。物流組織的成功模式需要一些投入。包括：
1. 開發新的業務模式
Ø 新的數字平臺。構建強大的新平臺將有助于消除供應鏈效率低下，解決與資產利用不足相關的問題，改善需求與供應的匹配以及提高整個系統的可見性和連通性。
Ø 高級分析。運用功能強大的數據驅動解決方案可以創建新的分析工具，可以出售給客戶，幫助他們優化運營和效率。
Ø 控制塔。提供提高操作可視性和先前孤立的系統之間的連接性的解決方案，可使利益相關者在整個供應鏈中更無縫地相互連接。
2. 數字化核心運營
Ø 高級分析。與提供新的分析工具所帶來的好處類似，物流組織本身可以使用高級分析來優化定價，路線和部分裝載貨物合并中的操作。
Ø 客戶體驗。數字前端不僅可以為客戶提供便利的一站式購物體驗，還可以改善內部操作可視性并自動執行以前的手動流程。
Ø 過程自動化。增加核心內部業務流程的自動化可以幫助減輕勞動密集型的物流操作，例如通過E-auctions將采購數字化。
Ø 設備數據。對設備健康狀況進行數字監控可促進更有效的預測性維護。
Ø 下一代解決方案。通過機器人技術，人工智能甚至增強現實來展望未來的運營改進，可以幫助進一步提高物流組織在分銷，倉儲,揀選和包裝方面的運營效率。
3. 建立穩健的內部數字組織
Ø 人才。物流企業必須積極瞄準并吸引聰明的數字人才，以競爭力，保持效率，發展新領域并兌現對客戶的價值承諾。
Ø 系統。在整個物流組織中提供數字化的好處是有助于整個價值鏈中更靈活的技術系統的投資合理化。
Ø 敏捷。在解決方案開發中，物流方面的問題需要敏捷，以保持數字化的步伐，最大程度地發揮其優勢。
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