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物流技術
現代物流
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大件物流開始向大件智慧供應鏈變革 發表時間:2018/11/15 16:22:27

  大件物流屬于特種物流,因其特殊性主要在于運輸的特殊性,運輸之外的倉儲等物流行為與通用物流類似,故大件物流多數特指大件運輸。
  大件運輸極具專業性而小眾化,因缺乏國家標準和頂層設計而使全行業被各方打壓。首先因其"不可解體、超長、超高、超高、超重"的特點,容易被非專業人士誤判為超限超載而成為被公路治超的整治對象;其次,國內許多道路、橋涵、隧道的承載設計標準和建設等級較低,沒有專用大件運輸通道,難以承載大件運輸通過,使得運輸中伴隨著過程風險,因此各種管理部門會人為地提高對大件運輸破壞性和風險的預期,加重了對大件運輸的政策限制;第三,大件運輸受益方(包括供/需企業和地方政府)往往僅限于始發/到達兩端,而途經區域地方政府及管理部門則承擔著無收益的過程風險,責權利不統一導致途經區域管理部門更傾向嚴格管理;第四,相關專業管理部門存在懶政思維,至今尚未有大件運輸頂層設計和國家標準,結果各種規范相近行業的法律、法規、標準和辦法綜合作用后,導致大件運輸車輛全行業無法拿到合法牌照,而強勁的市場需求和大額物流價格又使得物流企業冒險非法上路成為常態,風險反而加大,也就進一步促使各方管理部門加大監管力度和準入門檻,惡性循環;第五,由于沒有國家標準規范和頂層設計的管理機制,加上大件運輸本身具有巨大的市場利益,容易使得呈現管理部門末端崗位或權力尋租,聯手行業"黃牛"欺行霸市,據專業協會統計,高達90%的大件運輸項目均過手"黃牛",這個灰色利益鏈條極大地破壞了行業正常運行,人為抬高大件運輸的行業成本、降低服務質量。
  如果以市場規模衡量,大件運輸市場極小,似乎影響不大。2017年公路運輸量368.69億噸、水路運輸量66.78億噸、鐵路運輸量36.89億噸、航空運輸0.07億噸,而大件運輸年運量約2.5億噸,占比約0.53%;2017年我國貨物周轉量達192588.50億噸公里,大件運輸的貨物周轉量約530億噸公里,占比僅為0.25%。
  然而,不可解體的大型物件往往是核電、水電和火電等大型工程中最重要的成套關鍵設備,關系到國家能源基礎設施建設和大中型工程建設,也是國民經濟建設、國防安全等關鍵支撐,不可或缺。
  交通運輸部在1996年制定的《大件運輸管理辦法》中,將大型物件按其外形尺寸和重量(含包裝和支承架)由低到高分成一級、二級、三級和四級;對營業性道路大型物件運輸業戶,按其設備、人員等條件分成對應等級的四類,高一類的業戶可以運輸同等級和低等級的大件物件。
  盡管交通運輸部統計可以經營大件運輸的物流企業超過2萬家,但按照強制性國家標準《汽車、掛車及汽車列車外廓尺寸、軸荷及質量限值》(GB1589-2016)和《超限運輸車輛行駛公路管理規定》(交通運輸部2016年第62號令)申報的企業不足5000家,而真正能達到全域覆蓋的則不足200家,大件運輸市場充斥著各種被轉手分包且不具備大件運輸資質的個體企業。
  如何解決好大件運輸三個層面的問題是決定大型工程施工建設進度的關鍵。第一,在政府管理層面要解決標準缺失、標準不科學、制度缺失、制度沖突、管理混亂、末端崗位尋租、懶政思維和雁過拔毛心理;第二,在行業運營環境層面要扶持管理水平高、安全誠信好和資質合格企業,避免出現與不良管理體制勾結的"黃牛"交易導致的"劣幣驅逐良幣"的"檸檬市場";第三,在企業運作層面要充分發揮上下游供應鏈體系建設和合規企業跨區域聯盟,一方面保證物流企業合理利潤,另一方面為貨主企業降本增效,全程杜絕收費高、質量差、安全性低等過程風險高的運作經營模式。
  然而,與普通貨運不同,大件運輸運載任務較為臨時性、單向性和個性化,難以實現雙向重載的"重去重回"和利用規;锪骶W絡"結點成網"實現多向重載運輸;大型物件又具有不可解體,如果沒有恰當的車源、貨源匹配,進一步加劇了設備浪費和回程空駛。據統計,大件運輸車輛回程空駛率達到98%。
  供應鏈、互聯網、物聯網、大數據和人工智能等構成的智慧物流恰恰可以全面或部分解決以上問題和約束,大件物流向大件智慧物流和大件運輸全供應鏈的轉變可能從頂層設計和系統環境上改變著大件物流業的產業生態,構建基于智慧供應鏈的更規范、更標準、更通用、更便捷、更集約、更安全、更高效和更環保的新型產業鏈生態圈。
  高速發展的互聯網實現了運營模式的兩個重大突破。第一是將個別化的需求與個別化的供給可以低成本高效率精準地對接,并利用互聯網平臺實現對接的規模化;第二是將傳統供應鏈一個收入源的理念擴展為從供應商、制造商、第三方物流、批發商、零售商、投資基金、消費者乃至政府資源的多個潛在收入源,高效低價精準實現了"羊毛出在豬身上"的產業鏈生態邏輯。
  大數據是提高大件運輸多頭管理間協同管理最便利的工具之一。大數據的目的是把分布在大件運輸全過程涉及各區域、各行業、各節點的非結構化或半結構化且含有意義的數據,依托云計算進行專業化處理,實現深度數據挖掘。
  一方面,利用大數據進行深度數據挖掘,從大型物件的裝卸、包裝、加固、運輸、配送等全供應鏈環節和運輸路徑相關基礎設施條件上實現區域級和國家級的安全風險識別、控制和規避,建立強大的大件物流監控中心,實時全流程信息管理,包括大型物件和裝卸、運載設備的RFID識別標簽、車載移動終端、作業人員識別標簽等,建立基于風險識別的預警和報警系統等。
  另一方面,利用大件運輸運價相對較高的優勢,強力推行企業級信息化及智能化。將大數據作為大件物流企業經營獲利的利器,利用大數據實現的全供應鏈物流整體優化帶來效益與利潤,讓企業樂于建設自身的數據平臺,從而實現大數據在管理部門與物流企業間的融合共享。
  物聯網及窄帶物聯網(NB-IoT)技術將整體賦予大型物件、大件裝卸設備、大件運輸車輛等設備及相關零部件以感知器來捕獲信息,賦予道路、橋隧、地域、行業、政策等以特征信息和實時導航及資源使用信息,賦予四類大件運輸物流企業以資質信息和信用信息等,結合網絡層和應用層的專門化處理,實現大件運輸的全智慧控制。
  應積極推進大件運輸企業聯盟或無車承運平臺建設,最大限度低成本高效率地整合車源和貨源以"結點成網",在移動導航技術、云平臺供需精準對接和高頻次帶動低頻次物流的遞增邊際收益中形成大件智慧運輸供應鏈。
  (清華大學互聯網產業研究院副院長兼物流產業研究中心主任 劉大成)


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