物流業(yè)與制造業(yè)高度融合一直備受關注，但是我國物流業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展還存在問題亟待解決。此前，國家發(fā)展改革委會同交通運輸部、工業(yè)和信息化部、公安部等13個部門和單位聯(lián)合印發(fā)了《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》，對促進物流業(yè)制造業(yè)全方位融合提出明確要求，明確了推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合、創(chuàng)新發(fā)展的主攻方向。
兩業(yè)融合發(fā)展存在明顯斷點
物流業(yè)與制造業(yè)在信息資源融合互通等方面存在明顯的斷點，導致融合層次不夠、深度不夠、效果不夠。很多物流企業(yè)很難找到可以通過協(xié)同合作實現(xiàn)共同盈利的制造業(yè)。很多物流企業(yè)還是過多將自己定位為運輸、配送企業(yè)，無法幫助制造業(yè)完成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。由于對自身定位的過度單一，物流企業(yè)之間又會陷入價格戰(zhàn)的死循環(huán)。而制造業(yè)自身的保守性，擔心企業(yè)信息外露所以選擇重資本自建物流，給原本就在“負重”的自己再添一層負擔，自建物流帶來的資金壓力很容易反過來拖垮自己的核心業(yè)務。
二者想要實現(xiàn)互利共贏的結(jié)果，就不能僅僅局限在運輸和倉儲這兩個方面，更應該從整個供應鏈角度出發(fā)。
但是，從制造業(yè)到物流業(yè)之間的鏈條是冗長且復雜的，如何讓整個鏈條間的信息做到互通，是融合過程中需要突破的第一個關鍵問題。復旦大學公共經(jīng)濟研究中心主任石磊認為，物流業(yè)制造業(yè)融合發(fā)展需要補短板。其中，促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在物流領域融合應用，將解決信息的匹配與對接。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有兩個層次，一個是各個加工環(huán)節(jié)通過物物相連，提高效率、降低成本；另一個是和數(shù)據(jù)平臺上的服務性企業(yè)相關，借助智能化的技術(shù)、數(shù)據(jù)匹配技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈的技術(shù)高效率地找到配套的物流配送機構(gòu)，減少貨物在流通過程中的耽擱和閑置，這個可能是未來發(fā)展的重點。未來產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是解決信息匹配與對接的關鍵。
物聯(lián)網(wǎng)的深度應用是最優(yōu)解
在5G、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)創(chuàng)新的應用層面，智慧物流便是其中的一個重要表現(xiàn)，而推動智慧物流發(fā)展的首要條件則是物聯(lián)網(wǎng)的應用。
隨著制造業(yè)的升級發(fā)展，制造企業(yè)對物流的要求越來越高，一方面要更精準掌控物流運作的信息，“透明化”需求逐漸加強，另一方面，又要求物流服務降低成本和管理便捷化。
針對這兩個要求，物聯(lián)網(wǎng)在其中所發(fā)揮的價值便是提供數(shù)字化接入、推動模式創(chuàng)新以及拉動行業(yè)外部資源。所以，越來越多的企業(yè)開始通過物流鏈條的數(shù)字化，將貨主、第三方物流公司、運輸公司、司機和收貨人無縫互聯(lián)，形成一個基于核心流程、平衡、多贏的現(xiàn)代運輸商業(yè)網(wǎng)絡，給客戶創(chuàng)造價值。
以G7網(wǎng)絡貨運為例，通過幫助貨主與物流企業(yè)實現(xiàn)更好的融合，將全鏈條生產(chǎn)要素數(shù)字化，實現(xiàn)車貨匹配、運單調(diào)度、園區(qū)IoT可視化管理、在途監(jiān)管、結(jié)算線上化、后市場等服務，達到全方位幫助企業(yè)降本增效的目的。通過G7網(wǎng)絡貨運，綜合運費能夠降低10%到15%，園區(qū)承載能力提升50%，車輛平均等待時間從24小時縮短至2小時，通過智能匹配，車輛利用率可提升50%。
G7創(chuàng)始人兼CEO翟學魂曾表示，未來5年，供應鏈將與物聯(lián)網(wǎng)深度集成。產(chǎn)業(yè)伙伴間復雜的交易確認、貨物交付、支付結(jié)算的全過程都可以被實時數(shù)字化，供應鏈的資金周轉(zhuǎn)效率將會從按月計變成按小時計，物流交付效率會從大量依賴人重復簡單勞動到以AI自驅(qū)動為主。物聯(lián)網(wǎng)將滲透到各種物流中的工具資產(chǎn)，車輛、箱體、托盤等都將逐漸轉(zhuǎn)化為擁有聯(lián)網(wǎng)、計算、學習能力的智能裝備，直接與企業(yè)的運營管理系統(tǒng)連接在一起，為企業(yè)提供平臺化的即插即用的智能資產(chǎn)服務，大大改善資產(chǎn)效率。而隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及算法的不斷積累，運輸安全的決定性因素將逐漸從司機轉(zhuǎn)移到AI上，司機傷亡數(shù)字將大大降低。
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