在“交运物流企业的数智化之道（一）” 中，罗兰贝格提出了企业数智化转型的“531”框架，并着重阐释了“5”大业务价值。在明确数智化的业务价值后，切实可行的落地方案与支撑保障体系亦不可或缺。在本文中，罗兰贝格将详细论述数智化方案的“3”项成功要素。
要素一：战略驱动的数智化目标建立内部共识，避免战略摇摆：数智化转型往往挑战企业既有管理经验与业务流程，导致落地“水土不服”。转型初期前置明确目标，可建立内部共识，有效降低前期阻碍。此外，面临各类前沿科技应用，清晰的战略目标保证科技的选型紧密围绕核心价值，避免战略摇摆与试错成本。
案例：某领先供应链企业意识到数智化转型的重要性，在缺乏顶层规划前提下先行搭建系统。后随业务开展发现初期系统难以满足全部需求，但由于前期底层架构不完善，新增功能模块成本高昂且实施难度较高，不得已重新搭建新的数字化系统。多维度目标明确，清晰且可量化：自上而下，制定整体目标明确方向：数智化转型需紧密结合业务发展，因此建议由企业高层牵头，自上而下制定转型目标，并跨部门统筹协调企业资源。除简单的数字化应用率等结果类指标外，同时也应考虑基于战略或紧贴业务的过程性目标。自下而上，制定阶段目标把控进度：基于整体目标，设计清晰、可量化的分阶段过程目标，包括系统上线时间、价值兑现节点等。鉴于数智化转型需要业务端紧密输入，过程目标的制定建议自下而上，由具备技术能力的专业IT人员，与了解企业痛点的业务人员紧密配合，勾勒企业数智化蓝图并逐步深入。
案例：某企业除设定整体转型目标外，还进行分阶段指标拆解，针对头部客户拓展、与业务端客户引流协同等过程性指标考核，行之有效监督数智化转型开展；反之，某企业数智化转型整体目标不明确，在实现创收、和降本增效间摇摆不定，导致最终落地无果。内外结合，与外部智脑共商决策：一方面因数智化转型往往涉及公司流程优化与组织架构改革。另一方面，初期构建完善齐全的IT架构具备一定挑战，因此企业内部在基础相对未完善的情况下，可以适当引入外脑，以第三方视角为企业制定数智化蓝图，同时作为IT与业务部门沟通桥梁，助力企业转型。
要素二：量体裁衣的技术方案
遵循交运物流行业特性，量体裁衣选择技术方案：区别于其他行业，交运物流的数智化技术方案在制定时需具备柔性、安全性、保障性、开放性四大核心要求，以满足物流行业周期性旺季需求、对客户商业数据隐私需求、与物流多环节参与方的合作需求。因此物流企业对数据处理的规范统一，信息计算的准确高效，基础设施的稳定弹性，以及软硬件的兼容稳定与灵活部署等提出了更高要求。
- 柔性：上游商流存在周期性旺季，导致物流在大促加密与消费淡季时数据量差异巨大、波峰明显，对物流技术方案的稳定性与柔性提出更高要求。企业需前置考虑技术方案的计算能力、波峰处理能力、弹性存储空间等因素，灵活选择本地部署与上云。
- 开放性：物流环节全链路长，参与者众多，保证物流数据规范统一、系统接口一致，面向外部合作者可对接开放，面向内部各部门实现拉齐升级，是物流技术方案的核心诉求。
- 保障性：物流是保障产业链与供应链稳定、经济平稳运行的重要基础，保障功能始终作为第一要义，需要时刻保持畅通、稳定的运行。
- 安全性：物流作为支撑经济活动的重要基石，针对上游商流信息，亦肩负保证货主商业数据的安全性与机密性的重要使命；技术方案选择时亦不可忽视数据安全与网络安全。
结合自身规划与技术发展，多维度考虑技术选型：面临难以一步到位的数智化系统，罗兰贝格建议企业基于自身业务的发展规划，对各类技术进行优先级排序，有选择、分阶段构建数智化转型路径。具体而言，罗兰贝格建议物流企业基于技术的三个维度，分别从成熟度、业务价值、资金门槛进行筛选。
- 成熟度：以短期是否具备落地前景衡量物流科技成熟度。已规模化实现商业应用为成熟科技，已有试点项目落地为成长型科技，仍处于研发阶段、落地时间仍不确定的为前瞻型科技
- 业务价值：基于业务痛点，衡量物流科技为企业带来的成本节降、效率提升、质量优化等实际业务价值
- 资金门槛：衡量单项物流科技落地所需资金投入，需与企业规模、数智化转型成本适配
而对处于不同类型、发展阶段的企业，各维度考量权重及评判标准有所差异。
针对以科技革新为核心竞争力的行业领军企业，数智化转型是持续提升物流质量与效率，保持企业行业领头羊地位的关键要素。因此，结合企业自身规模实力，可适度放宽对资金门槛和技术成熟度的标准。在满足既有业务需求后，亦应适度参与前瞻科技研发，积极探索落地场景，保持领先地位的同时带领行业实现技术革新。
案例：京东先后成立X事业部与Y事业部，积极投入物流科技研发与落地场景探索。5年时间内，先后利用AI技术实现智能补货定价，推动仓储机器人、无人机、自动驾驶车辆等在智慧物流中的应用，逐步搭建智慧供应链，依托科技构建核心竞争力。
案例：菜鸟积极入局前瞻科技研发，组建专业部门推进AI技术研发并探索物流应用场景，如推出“菜鸟AI空间”智能柜实现“包裹找人”，基于AI开发物流订单分配算法，依托VR/AR技术推出“LEMO GLASS智能眼镜”实现视窗拣选等。
案例：顺丰依托顺丰科技、顺如丰来等主体，积极探索AI、5G、物联网等先进技术在物流科技中的应用，并集成如供应链控制塔、全链路可视、RFID、无人机配送等硬件、软件服务，推动物流科技商业化应用。
针对大部分以运营见长的传统物流企业，数智化转型则更多作为实现降本提效，保持市场竞争力的有效手段。囿于企业的能力、资金与研发限制，应谨慎布局前瞻研发型科技。基于自身的业务诉求、规模实力、发展阶段，平衡业务痛点与投资规模，对各物流科技进行优先级排序，购买底层兼容开放的偏标准化模块组件，通过小步快跑实现迭代。其中，业务价值需根据业务情况定制化识别，资金门槛也根据企业规模、发展阶段而有所差异。因此，罗兰贝格从基础层与应用层，系统梳理物流科技全景图，并标注技术成熟度。
其中，基础层由通用的信息技术构建，在阿里、腾讯、华为与运营商云的积极推动下，预计技术会稳步提升，为上游软硬件开发提供更好的支持。聚焦落地应用，部分技术如WMS、TMS已经历长时间探索相对成熟，目前已广泛落地布局、根据运营效果实时迭代调优；而部分技术如供应链控制塔、计划预测、AMR、先进运力等仍处于技术成熟与发展阶段，值得关注。
供应链整体-供应链控制塔：供应控制塔通过打通生产、仓配、渠道等全流程数据，帮助企业从供应链视角看清目前经营情况的同时，亦是向D2C销售模式、柔性化拉式供应链、全渠道一盘货升级的重要数据基础，目前受到消费品头部企业的重点关注，正纷纷投入建设。其难点在于统一各系统内的数据孤岛并实现实时同步，需要企业各部门的协作配合。
计划-计划预测：产销协同作为消费品与零售企业的核心能力之一，往往通过多部门沟通、流程固化、复盘激励等手段提高预测准确率。伴随企业数据完善、AI能力提升，通过算法提升预测准确率成为可能。但考虑到行业之间差异大、各家企业的销售情况、不同季节的销售策略不同等实际因素，通过单一算法或模型实现高准确率的预测仍较为困难。无论是货主企业自身，或是领先供应链企业（顺丰、京东等）均积极研发算法的同时，通过各个项目积累经验与参数。
仓储-AMR：生产和仓储环节涉及大量的人工拣选和搬运，企业面临通过自动化设备与技术实现人效提升的迫切需求，其中以柔性化程度高、效率高、投资强度适中的AMR为典型代表。以拣选为例，鞋服、医药、电商和零售等众多行业在库内积极拥抱货架到人、料箱到人等AMR技术路线，以提高操作效率和准确度。相关解决方案提供商在既有的产品和解决方案基础上，持续结合仓库订单特征、进出库效率要求等实际应用场景进行迭代和完善。
运输-先进运力：在绿色物流、高效物流的背景下，物流企业正与合作方积极试点探索新能源汽车与自动驾驶的前沿技术。从能源形式看，因在成本、续航、性能等方面各有优劣，充电、换电、氢燃料的技术路线将并存。未来，换电与氢燃料汽车渗透率从将在各自适合的应用场景（如封闭园区短倒、大宗专线等）大幅提升。此外，自动驾驶、无人机技术革新与应用落地亦在同步推进，如一汽、东风等商用车主机厂积极推动无人驾驶电卡试运营，顺丰、京东在末端环节试点无人配送，降低极端场景下对劳动力依赖程度，推动运力向更先进的形式发展。要素三：小步快跑的实施计划
坚定方向保持战略定力：企业变革需要战略魄力支撑。内部上下一致达成数字化转型共识后，需要保持战略定力，坚持初心遵循“一张蓝图干到底”，避免反复修改、或由于短期收效甚微而推翻重来，徒增无效成本。
案例：深圳机场集团立足建设智慧机场的宏观目标，分别从技术层面、业务层面出发，前置设定“四横四纵”总体技术架构蓝图，奠定数字化建设基础。后续的功能模块、应用落地、示范项目紧密围绕蓝图开展，并制定行动路线图，实现体系化建设。
前期打造灯塔项目：初期聚焦1-2个资金投入小、业务价值高、可快速落地的灯塔项目，快速形成标杆效应，提振数字化转型信心，推动企业上下快速形成数字化转型共识。建议采取小步迭代方式，初期依托简单项目总结经验，持续完善转型机制，积累合作伙伴网络，为后期大型项目的落地铺路。
具体功能小步迭代：面临数字化系统建设难以一蹴而就，而业务亟需数字化赋能的痛点，建议遵循“MVP”原则，即最简化可行产品(Minimum Viable Product)。初期基于蓝图确定数字化系统功能模块与底层架构，避免后续反复修改。在保证系统可用的前提下快速上线赋能业务，始终注意数据规范性与系统开放性，具体功能保持小步迭代、逐步升级的开发节奏，逐步完善实现精益求精。
结语数智化转型难以一蹴而就，需要长期推进。若缺乏系统全面的保障体系，企业在明确目标后，也较难推动转型落地。在接下来的系列文章中，罗兰贝格将具体阐述“1” 套保障体系的涵盖内容，明确设计时的核心原则，并分享目前行业内的领先实践等，敬请期待！
来源| 罗兰贝格
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