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申通CTO趙柏敏:快遞“卷”到今天,未來靠什么突圍求勝?有何機遇?

來源:格隆匯 2023-09-21 14:27 手機閱讀
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2014年,電子面單在快遞領(lǐng)域應(yīng)用,開啟了行業(yè)數(shù)字化,迄今已經(jīng)邁入第10年。與網(wǎng)約車、外賣等業(yè)態(tài)一樣,快遞擁有極高的數(shù)據(jù)復(fù)雜度和技術(shù)依賴度,要求實時和精準,但快遞的履約鏈路更長,服務(wù)生態(tài)更加復(fù)雜,高度自動化又使其"軟硬結(jié)合""人機結(jié)合"的數(shù)智化特征更加明顯。


以申通為例,每天5000萬+包裹,10億量級的操作,百萬量級的客服服務(wù);從攬收到簽收時效不到44小時,但售前售后平均14天周期,數(shù)據(jù)量膨脹到百億量級;復(fù)雜的服務(wù)生態(tài),"人車貨場機"元素齊聚,網(wǎng)絡(luò)中有數(shù)十萬從業(yè)者——面向這樣的場景,要做到用1瓶水的價格履約、以"厘"來控成本,離不開在數(shù)智化上的突破。每一個身處其中的技術(shù)人都會感到"有趣"和挑戰(zhàn)。


本文初衷,就是通過對快遞數(shù)智化進程的回顧、申通實踐與思考,引發(fā)更多行業(yè)內(nèi)外關(guān)注,共同探明快遞技術(shù)的未來之路。


一、快遞行業(yè)數(shù)字化起點


快遞數(shù)字化始于電子面單。2014年菜鳥打出一張電子面單,次年電子面單在快遞業(yè)逐步普及,替換傳統(tǒng)五聯(lián)單,讓行業(yè)從"馬克筆"一躍至數(shù)字化時代。首屆全國郵政行業(yè)科技進步獎一等獎頭名,頒給了菜鳥電子面單,足見其對于快遞行業(yè)的貢獻度。


1.1電子面單——數(shù)字化


電子面單在環(huán)保、信息錄入規(guī)范性、制作成本等方面的優(yōu)勢顯而易見,而核心創(chuàng)新,則是"三段碼"。


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在三段碼之前,包裹通過郵編和地址來粗分目的地。郵編是粗顆粒度的靜態(tài)地理區(qū)域描述,由于中國地域遼闊、城市化進程快、末端區(qū)域復(fù)雜。快遞分揀主要依賴于地址進行人工分揀,分揀人員需要熟記每個地址對應(yīng)的區(qū)域,用馬克筆進行標注,不但效率低,還非常容易出錯郵編已經(jīng)不能滿足規(guī)模快速增長的快遞分揀和派件需求。。


具備實時自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力的三段碼重新定義了快遞的三級派送區(qū)域,在面單打印出來時,根據(jù)收件人地址由算法動態(tài)、智能地計算出目的地分撥編碼、目的地網(wǎng)點編碼、派件的快遞員編碼,極大提高了信息顆粒度。三段碼通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)可以快速、準確地識別包裹目的地,從而將包裹分揀到正確的運輸路徑上,大大提高了分揀效率,降低了錯分率。同時,通過對快遞員的行為特征的分析,三段碼能夠精準辨識其常規(guī)的配送范圍,精準匹配對應(yīng)包裹,完成高效投遞。


1.2 智能運營——自動化


伴隨電子面單的普及,與之匹配的自動化分揀設(shè)備逐漸成為行業(yè)主流。分撥中心交叉帶、DWS(三合一)等成為標配,大型網(wǎng)點也從人工邁向自動化,解決了包裹實操的效率,讓全網(wǎng)效率和產(chǎn)能大大提升。


快遞運營除了分揀之外還包括運輸,目前在干線、末端兩大環(huán)節(jié),快遞企業(yè)也在積極探索,如申通、德邦等開展的L3級別輔助智能干線駕駛,菜鳥、中通等"最后100米"無人車研發(fā)及應(yīng)用,順豐、圓通等在無人機領(lǐng)域的探索。


二、申通從數(shù)字化到數(shù)智化的思路和實踐


2.1 數(shù)字化1.0(2015-2018):小規(guī)模試跑自動化分揀設(shè)備


2.2 數(shù)字化2.0(2019-2022):從精益管理到激勵相融


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2019年,申通與菜鳥達成合作,雙方加強數(shù)字信息化合作,推動申通數(shù)字化升級。從2019年開始,申通的技術(shù)團隊迅速擴張,"管家系"產(chǎn)品矩陣陸續(xù)上線。申通在2020年完成全站業(yè)務(wù)上云,成為成為快遞行業(yè)首個使用公有云的公司。申通由此邁入數(shù)字化2.0階段。


(1)精益管理


談數(shù)字化一定要講"精益"或"精細化",申通這一階段的重點之一也是做精益管理。


這一階段,申通把成本、質(zhì)量和時效管到每一個環(huán)節(jié),每一個人。數(shù)據(jù)層層互通,目標明確,責(zé)任到人。通過計劃、管控、監(jiān)控、考核四個階段讓運營的每一個環(huán)節(jié)變得可控。這個階段主要側(cè)重于計劃,自上而下的管控。目前,申通數(shù)字化2.0建設(shè)已經(jīng)完成,也嘗到了甜頭,2021年單票運營成本下降 9.7%。


(2)激勵相融


精益管理在復(fù)雜快遞生態(tài)里并不能解決所有問題。加盟型快遞的管理涉及總部、省區(qū)、中心、網(wǎng)點,還包括非常多社會化資源,參與其中的角色跨地域、跨組織。參與其中的每一個角色都是經(jīng)濟理性人。在管理粗放的階段,精益是非常好的管理方式,但無法激發(fā)理性人的內(nèi)在潛能。自上而下的博弈,讓信息交易成本變得很大,同時數(shù)字化精益管理非常容易復(fù)制,無法成為差異化的內(nèi)核。


激勵相融,核心聚焦在業(yè)務(wù)管理機制的變革,改變純管控的方式,設(shè)計激勵相容的機制,在計劃基礎(chǔ)上增加了對個人和小團隊的激勵,讓整個生態(tài)更有活力,比如班組計件、裝載率激勵、網(wǎng)格化服務(wù)、網(wǎng)點類直營等等。


注:哈維茨(Hurwiez)創(chuàng)立的機制設(shè)計理論中"激勵相容"是指:在市場經(jīng)濟中,每個理性經(jīng)濟人都會有自利的一面,其個人行為會按自利的規(guī)則行動;如果能有一種制度安排,使行為人追求個人利益的行為,正好與企業(yè)實現(xiàn)集體價值最大化的目標相吻合,這一制度安排,就是"激勵相容"。


2.3 數(shù)字化3.0即數(shù)智化:現(xiàn)場決策(2022年至今)


數(shù)字化階段,從前期的精益管理到后期的激勵相融,我們完成了一系列的產(chǎn)品建設(shè),包括運營平臺昆侖、經(jīng)營平臺、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品矩陣、大客戶管家、商家產(chǎn)品超級商家平臺。


特別是"激勵相融"的管理機制變革,激活了組織的活力,也放大了一線和現(xiàn)場的權(quán)限,對個人和小團隊的能力提出了非常高的要求。同時,在數(shù)字化過程中,越來越多的數(shù)據(jù)被線上化,數(shù)據(jù)規(guī)模和維度爆炸。申通擁有30多萬員工、4000多家網(wǎng)點,以中轉(zhuǎn)直營、網(wǎng)點加盟為主要的組織架構(gòu),其組織復(fù)雜性導(dǎo)致數(shù)據(jù)復(fù)雜性直線上升。如果繼續(xù)使用數(shù)據(jù)2.0時代的管理模式,難以實現(xiàn)精準現(xiàn)場決策,容易出現(xiàn)大量的決策盲區(qū)。所以我們的數(shù)智化重點解決"現(xiàn)場決策"的問題,讓聽到炮聲的人做決策。


三、邁向現(xiàn)場決策的數(shù)智化,申通的核心關(guān)鍵能力和實踐


申通數(shù)字化建設(shè)的過程是由"業(yè)務(wù)+技術(shù)"共同驅(qū)動的,如果數(shù)字化的產(chǎn)品沒有結(jié)合業(yè)務(wù)流程重構(gòu)和管理機制變革,那就是無用的空中樓閣。


數(shù)智化不同,它對業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)不是強依賴,但對工程和算法技術(shù)要求變得很高。系統(tǒng)不但要發(fā)現(xiàn)問題,還要知道問題的原因和解決方案。


數(shù)智化階段的技術(shù)特征是實時、智能、自動化+,關(guān)鍵能力是實時計算和預(yù)測、智能算法、軟硬件深度融合,AI全面賦能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累。


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3.1實時


快遞"卷"到今天,基于歷史數(shù)據(jù)的診斷能幫助業(yè)務(wù)進行迭代改進,但很難支持精準現(xiàn)場實時決策。有時候?qū)崟r還不夠,分撥中心的現(xiàn)場資源、部署和行動很難實時變化,那就需要有算法預(yù)測能力。


——先知引擎:實時計算和預(yù)測


數(shù)智化聚焦實時化的現(xiàn)場管理和智能化的決策。申通構(gòu)建"先知引擎"滿足以上需求,它支持時空索引的實時數(shù)據(jù)計算,具備時空和狀態(tài)的預(yù)測能力,真正做到宏觀微觀"一本賬"。


3.2 智能


——智能算法:大規(guī)模低成本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理


在快遞行業(yè)大規(guī)模使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,是不是高射炮打蚊子?答案是否定的。


首先,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型區(qū)別于之前的機器學(xué)習(xí)算法,最大優(yōu)勢在于它不依賴特征工程。一個包裹攬發(fā)到派簽是極其復(fù)雜過程,中間會產(chǎn)生大量的特征,人工選擇特征非常困難。所以在很多應(yīng)用場景中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最好選擇。


其次,預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)飛速進步,極大降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用門檻,快遞公司不用自建大規(guī)模GPU集群,只要復(fù)用開源的預(yù)訓(xùn)練模型,在業(yè)務(wù)上進行適配或微調(diào)(finetune)即可。因此,快遞公司應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比照頂級模型層數(shù)更少,數(shù)據(jù)量級更小,僅需較低成本即可滿足需求,性價比高。


我們在以下場景中已經(jīng)開展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用,比如視覺AI、智能客服、投訴概率預(yù)測、包裹價值預(yù)測等等。


——數(shù)據(jù)資產(chǎn):包裹、位置、商家、消費者、視覺


智能算法模型優(yōu)劣,取決于算法、參數(shù)、數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量。在工業(yè)界很少能通過算法的優(yōu)化或創(chuàng)新對模型結(jié)果調(diào)優(yōu),加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展成熟,特征選擇和調(diào)參的優(yōu)化空間也變小,所以模型優(yōu)劣主要取決于數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。


數(shù)據(jù)作為影響算法模型優(yōu)劣最重要的因素,數(shù)據(jù)資產(chǎn)將成為我們未來技術(shù)的核心競爭力之一。在快遞領(lǐng)域關(guān)鍵的數(shù)據(jù)除了包裹以外,還有區(qū)域、商家、消費者和視覺數(shù)據(jù)。


案例1 時效控制塔:挽救一趟延誤的班車


時效控制塔,是轉(zhuǎn)運中心現(xiàn)場的管理和指揮工具,數(shù)據(jù)時間顆粒度細化到秒級,實時計算復(fù)雜度很高。時效控制塔分出港和進港兩個場景,以出港為例,轉(zhuǎn)運中心可以實時感知:網(wǎng)點交貨、中心操作、中心發(fā)車、干線在途、目的中心進港的狀態(tài),同時系統(tǒng)會進行智能預(yù)測異常,推薦實操動作。


2023年4月3日一個真實的現(xiàn)場案例:


● 凌晨3:30,中山分撥中心:收到出港控制塔發(fā)出在途延誤預(yù)警,從中山發(fā)往杭州的一班車,通過GPS軌跡和到車預(yù)測,預(yù)估延遲3個半小時達到杭州中心。預(yù)估到車時間6:02,將會錯過一派到車截止時間5:15。中山控制塔調(diào)度員,通過系統(tǒng)建議給司機電話協(xié)商盡量提速早到,這樣才有可能追回。


● 5:30 杭州分撥中心:司機提速后,班車提前30分鐘趕到杭州,雖然也錯過了一派到車截止時間,但只錯過了15分鐘,離一派發(fā)件時間截止時間還有1個小時。中山調(diào)度員在系統(tǒng)中看到這個信息,通過系統(tǒng)的電話跟杭州中心溝通,希望優(yōu)先搶此趟車的時效。


● 6:05 杭州分撥中心:班車開始卸車。


● 6:30 杭州分撥中心:杭州一派發(fā)件截止時間到。這班在途延誤3個小時的車,通過出港控制塔的信息協(xié)同搶出了半個小時的卸貨量,趕上了一派發(fā)件,挽回了半車包裹的時效。


案例2 按需派送:以最舒服的方式,將包裹送達消費者


按需派送是實現(xiàn)差異化派送、個性化派送、標準化派送融合的"混派"模式。按需派送中應(yīng)用了好幾個預(yù)測模型,比如包裹投訴概率預(yù)測、消費者偏好預(yù)測等,同時數(shù)據(jù)資產(chǎn)在其中也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。


對于一個包裹該怎么派,是依賴于消費者特征,包裹特征以及派送地址,之前我們一直專注在消費者和包裹本身,但事實上派送地址的AOI特征是關(guān)鍵中的關(guān)鍵,比如小區(qū)離驛站步行距離,有沒有電梯,放門衛(wèi)是不是容易丟等等。在按需派送實施后,算法和數(shù)據(jù)的應(yīng)用讓一線快遞員能夠從"申行者APP"獲得"傻瓜式"的派送指令,派送效率和質(zhì)量大大提升。


3.3 自動化+


自動化從2015年在快遞行業(yè)開始大范圍普及,干線、末端智能化也發(fā)展迅速。與一般自動化不同,快遞行業(yè)自動分揀、智能運輸要充分考慮效率、成本、自適應(yīng)性。"自動化+"的最終目標,是通過軟硬件深度融合,AI全面賦能,達到人機協(xié)同效率的"帕累托最優(yōu)"。如果以數(shù)學(xué)公式來表達,(軟件×硬件)??=自動化+。


——自動分揀


申通近三年投入100億做基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),引入了大量的先進自動化設(shè)備,并提升自研設(shè)備占比。


● 自研高速交叉帶,分揀效率提升30%,能耗下降50%


超高速交叉帶系統(tǒng),采用永磁同步電機驅(qū)動,最高速度可達3.5米/秒,效率提高30%,能耗降低50%。自研氣動格口,通過擋板自動切換,可滿足超高速交叉帶落格需求,且沒有增大占地面積。


● 輸送線軟硬件改造,實現(xiàn)設(shè)備自適應(yīng)節(jié)能


通過申通標準modbus協(xié)議定制,以及DTU(Data Transfer Unit)的應(yīng)用,對輸送線的實時狀態(tài)和負載進行實時分析,自適應(yīng)調(diào)節(jié)輸送線的工作頻率,在不影響操作效率的情況下做到節(jié)能,做到智能降低設(shè)備能耗。


1.高精度UHF RFID應(yīng)用,準確跟蹤貨物位置和狀態(tài)


RFID標簽可將每一件貨物標記唯一識別碼,通過讀取RFID標簽,準確追蹤貨物的位置、狀態(tài)、數(shù)量等信息,實現(xiàn)貨物的精確跟蹤,有效減少貨物損失和貨物流轉(zhuǎn)周期。比如,通過RFID環(huán)保袋代替?zhèn)鹘y(tǒng)集包袋,可實現(xiàn)回包線代替人工拉包,降低人工拉包錯誤率。同時,環(huán)保袋實現(xiàn)自動盤點,可視化管理環(huán)保袋生命周期。


——自動駕駛


最近幾年,國內(nèi)外自動駕駛技術(shù)不斷升級,自動駕駛在快遞干線和末端配送的技術(shù)應(yīng)用也逐漸走向商業(yè)化。


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● 干線自動駕駛:從2021年下半年開始,申通車隊通過跟多家第三方公司合作,測試和調(diào)研干線無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用,試運營了多條干線自動駕駛,安全運行超過30萬公里,在高速路段可實現(xiàn)95%自動駕駛。自動駕駛可有效減少人力、提高干線車輛的運輸效率,同時理論上能夠極大地降低交通事故風(fēng)險,為駕駛員的安全提供了更多保障。


● 末端無人車:末端無人車對配送區(qū)域限制較大,目前我們在大學(xué)等城市開放道路與封閉園區(qū)內(nèi)、以及網(wǎng)點到驛站等場景進行小規(guī)模試點。智能無人快遞上路行駛運行速度<30公里,可裝載約800件快遞。車輛續(xù)航可達150公里,可以實現(xiàn)24小時全時段運行。


在快遞行業(yè)中心直營化和自動化進程中,申通起步較早但幾經(jīng)周折一度落后,導(dǎo)致公司曾經(jīng)處于艱難境地。最近三年,我們抓住了數(shù)字化向數(shù)智化轉(zhuǎn)型的行業(yè)機遇,以開著飛機換引擎的決心狠抓基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過精益管理和激勵相融變革,業(yè)務(wù)得以快速回暖并開始跑起來。


現(xiàn)在,申通正在繼續(xù)探索實時化和智能化在快遞領(lǐng)域的應(yīng)用,期待成為申通的差異化競爭力,在數(shù)智化上給行業(yè)帶來更多啟發(fā)。


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