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泰一数据:To B需求爆发,行业变革中的双十一怎么过?

2018-10-22 15:56| 发布者: 泰一指尚| 查看: 689| 评论: 0

摘要: 在企业追求高效、高质的过程中,数字化转型已经成为必然选择,各个环节To B需求也即将爆发,数据技术的应用正在未来愈加深入与普及。

过去二十年,美国千亿美元以上的To C公司,有3家,分别是谷歌、亚马逊和Facebook,千亿美元以上的To B公司,有10家左右,包括甲骨文、思科、IBMSalesforce等。在中国国内,在人口红利的影响下,首先爆发的是To C业务公司,但目前To C的粗放时代开始走向终结,随之而来的是To B的精细化运营。不论在制造行业、零售行业,又或是医疗健康、文化教育行业,正在涌现出越来越多的To B产品与服务,比如,今年的双十一购物节,已经不单纯是电商平台的流量之争,更是背后To B服务能力的集中比拼。

 

双十一:是热身也是大考

 

电商双十一是一次对各类企业To B服务能力的集中测试。

 

从开始商品制造环节开始,到精准的广告覆盖,其后高效的平台应对,后续的物流运输、售后维权,在为C端客户提供完整服务最终目的背后,To B的各个环节多数情况下并不为客户所知所感,但客户却能实实在在的感受到商品质量更好更便宜、物流更快更迅速、维权更快捷方便。

 

在需求预测方面,消费者逐渐“群体化”,新品的生命周期急剧缩短,导致预测、库存控制和生产弹性都面临巨大挑战。企业内外部数据可见度低,更是提高了预测难度。面对大幅增加的SKU数和订单频次,许多企业往往面临“分析师人手不足、分析深度不够”的尴尬局面,淘工厂的数字化改造正在改变这一局面。

 

近日,阿里巴巴淘工厂宣布联手阿里云IoT团队走进车间,通过部署IoT设备数字化改造服装厂,通过优化生产流程,使工厂排产提升6%,交付周期缩短10%。这些完成数字化升级后的淘工厂还将承担更多责任。除了完成平时的订单,今年双十一期间,已改造完工的数字化淘工厂将首次接受流量高峰的考验,作为急单救援产能储备为淘宝天猫等平台备货销售洪峰护航,确保商家预售爆款按时到货。

 

数据成为新制造业的核心,将制造业和服务业的完美结合。线上数据的预测使工厂对每个款式的订单提前准备,工厂运转变精准的量化数呈现,再通过连接与打通供应链与产销的数据流,生产信息将被直接送达给制造企业,完成生产,从而真正实现柔性定制。

 

如果说,工业时代人类发明了流水线,可以规模化、标准化生产,那么,数据时代同样可能也是流水线,但是流水线上却是个性化的生产,而今年双十一收到剁手商品就有可能来自这些数字工厂。

 

在物流配送环节,同样也是一场考验。电商零售升级,消费者的碎片化需求和极高的时效要求导致“最后一公里”终端配送成为物流中难度最大、成本最高的领域之一。随着数据库、云算法、AGV分拣机器人在大型仓库得到广泛应用,原本缓慢易出错的分拣工作被人工智能取代,全自动化分拣处理技术使存取、分拣,拣货加倍提升效率,节约了大量时间。

 

技术仍在不断进步,京东物流近日正式启用智能包装机,设备将磁悬浮技术应用于仓库作业的包装环节,商品从打包到运输均不需要地面货物运送车辆,而是通过地下管道运输,实现多种不同规格纸箱的快速定位,通过自动选取与商品规格相匹配的包装,节约包装耗材的使用。其最高速度可达 5 /秒,打包效率高达1000件包裹/小时,是传统的打包速度的10倍。

 

尽管双十一尚未到来,但在全新的技术与销售业态新模式下,毫无疑问,传统供应链在数据库建设、产销规划及运营效能提升方面仍有提升的机会空间,亟待进行全面的数字化转型升级,而这些挑战,都是企业在数字化供应链领域的建立或转型。

 

以电商新零售行业为例,数字化转型,企业首先需要提升基于大数据的预测能力,提高数据收集能力和数据质量,结合算法优化手段提升需求预测准确度。同时,建立线上线下整合的一体化的物流体系,整合两套分立的体系,提升库存、仓储及运输的综合利用效率及响应速度。在大数据驱动下优化仓储供应链布局,优化仓储点及物流路线布局提升效率。

 

在物流方面,通过智能调度体系及自动驾驶技术优化运输效率,基于数据的自动调度、规划及配载系统来提升复杂运输体系的效率,中远期积极利用自动驾驶等新一代技术的创新机遇。据预测,2025年前后有很大机会在物流、无人出租车等行业率先出现大规模商业应用,对物流运输领域产生颠覆性变化。利用智能调度、众包模式及前置自提综合解决最后一公里配送成本。最后一公里配送在强调客户高时效体验的同时,结合智能调度技术及创新的物流模式来降本增效。

 

在企业追求高效、高质的过程中,数字化转型已经成为必然选择,各个环节To B需求也即将爆发,数据技术的应用正在未来愈加深入与普及。



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