数智化转型对物流行业收入预测和管理的思考

李南叶

(中外运-敦豪国际航空快件有限公司 北京 100176)

知识图谱、智能AI、机器学习等人工智能技术为物流企业的发展提供了新的工具与手段，有利于优化物流企业运输管理与成本管控，带动企业收入增加，提升企业综合盈利能力。因此，要求物流运输企业加强对传统业务发展的调整，促进数智化转型，在管理过程中不断优化综合管理方式，优化物流运输环节，有效迎合当前数智化转型的要求，更好地利用人工智能技术的应用优势带动物流行业高效持续发展。

1 数智化发展的内涵

数智化指的是数字化+智能化，数智化转型对当前企业发展提出了新的要求，也提供了新的方向与思路，要求企业经营活动的全过程均运用数字化管理方式，实现数字化协同、在线化协同，包括产品交付、供应链管理、营销管理、客户服务及售后服务等，构建全流程的优化管理方式，以数字化的方式呈现企业各项环节的管理，包括销售信息、物流信息、客户信息、消费信息等。智能化则体现为联合运用云计算、计算机网络、AI技术、大数据技术等提升企业发展的整体管理能力，构建对大量运营数据的智能分析与预测，构建智能协同，促进企业更好地管理各项运营信息，增强企业整体数据分析能力，加强风险防范，提升企业对市场的分析与应变能力。数智化转型要求企业运用大数据技术构建智能流程化管理方式，针对复杂的运行系统进行各项资源的优化配置，提升资源利用效率，使得企业在激烈的市场竞争中获得更大的竞争优势。

2 当前物流企业数智化转型的现状

可利用相关数智化算法优化物流企业车辆调度。当前物流行业的发展过程中，迎合数智化转型的趋势，探索开发“无车承运人”业务新模式，运用智能算法优化车辆调度，进一步优化物流企业的经营管理，加强物流车辆集中配送，构建车主与货主之间的更好联系，对车辆运输活动进行了优化升级，降低了车辆运输成本。有效运用大数据技术优化物流运输的时间预估、路径规划、运力规划等，解决车辆运输中的VRP问题，优化车辆调度。VRP问题是当前物流行业发展中的突出问题，主要表现为在一次运输活动中，如何在完成物流运输任务的同时，最大化地降低物流运输成本。

在运输中要求总运输成本最低、行驶路程最短、客户满意度最大、配送车辆数最小，这是最为理想的状态。但在实际作业中受到运输能力、客户数目、时间窗、客户优先级、车辆总数等因素的制约，在运输活动中要求考虑车辆载重、货物信息与车辆信息非同一类别等因素。针对这一问题，引入人工智能中的常见算法解决问题，不同算法运用的优缺点如表1所示。

表1 几种常见智能化启发式算法的对比

在物流运输管理中，不同算法具有不同的运用特征，与物流行业的特征相结合，遗传算法的运用最为适宜，但并不是固定的，针对具体情况，可灵活做出一定的调整，运用启发式智能算法作为车辆调度算法，具有较强的有效性、普适性。如某物流运输企业车辆调度情况如表2所示。

表2 车辆调度算法的测试结果

此次智能算法的运用显著提升了物流运输效率，物流运输得出了最佳的运输路线，最优解更接近标准解，得出局部最优值，整体物流运输情况良好。

3 数智化对物流行业收入预测和管理的思考

3.1 数智化促进物流运营的成本管理，为未来收入增长开辟道路

2022年上半年，我国物流业务收入累计排名前10的城市分别为上海市、广州市、深圳市、金华(义乌)市、杭州市、北京市、东莞市、苏州市、佛山市、揭阳市，完成快递业务收入2424.03亿元，占全国快递业务总收入的48.7%。2022年中国、美国、日本每万元GDP产生的运输量见图1。

图1 2022年中国、美国、日本每万元GDP产生的运输量比较图

人工智能技术的运用为物流企业成本管理提供了技术支持，有利于优化物流企业成本管控，为未来收入预测增长开辟道路，促进物流运输体系降本增效。具体操作方式为运用人工智能技术，扩大物流企业的业务覆盖范围与产品供给区域，对市场信息与需求偏好进行精准的数据分类与预测，由此优化物流企业仓库布局，降低仓库管理成本，针对不同的物流业务任务，制定合理的运输工作量，由此实现对物流企业成本的高效管控。针对物流仓库建设与管理构建系统化的管理方式，运用智能技术分析用户下单数量与频率，制定适宜的库存数量，提升仓库使用效率。利用人工智能技术优化物流企业仓库布局，完善各项资源的设置与利用，促进物流企业可持续发展。

3.2 数智化促进物流行业运输环节优化，为未来收入增长带来可能

物流运输是物流企业收入的重要来源与渠道。运用人工智能算法优化与重构具体的物流运输环节，可以为增加企业收入创造条件。通过人工智能技术，能够对物流企业某一时间段内的供需情况进行合理预测，由此促进企业配备合理的物料与运输工具，通过数据分析技术，帮助企业制定最为适宜的运输路线，避免出现运输资源的浪费，实现对人力、车辆、时间等资源的最佳配置。通过人工智能算法对当前物流运输市场的供求情况进行精准分析，避免出现无效运输环节，加强对异常运输信息的及时发现、处理与反馈，增强物流运输效率，提升企业收入。加强对物流运输场景的分析，通过人工智能技术，针对某一商品采用最适宜的运输方式与运输路线，并与物流运输的实际情况相结合，制定最佳运输方案，由此提升物流运输体系的综合效能，给客户提供更满意的服务，从而增加物流企业收入。

3.3 数智化帮助强化客户需求分析，提升物流行业未来收入增长和盈利能力

数智化转型背景之下，物流企业发展及各项业务构建过程中，要加强对各项信息的整合分析，运用现代信息技术更好地完成客户需求分析，优化物流企业的经营管理，保有老客户、吸引新客户，提升物流企业的收入与盈利能力。物流企业需要优化以客户为核心的操作模式，联合运用云计算技术与北斗卫星导航技术，以及人工智能模式优化车辆调度，实现车辆调度的智能化管理，为客户做出最优运输路径决策，满足客户需求，提升客户满意度。长期以来，物流企业在客户管理层面存在着信息不对称、对客户服务意识淡薄等问题，导致部分客户流失。信息技术的运用为物流企业用客户理提供了新的思路，包括客户可动态化进行信息查询、物流运输费用查询、生产运输计划查询等，有利于优化物流企业对客服的服务，保有和吸收新客户。价格管理也需要和客户需求紧密联系在一起，由于物流服务类型与项目的差异性，当前物流行业的价格收费呈现出一定的不同，因此应结合不同客户对不同产品的类别与特征的需求，制定不同的价格估算方式，提供不同的价格方案，并生成短期价格表，优化物流企业各类客户收入构成比例，增强客户对物流企业的黏性[5]。

3.4 建设一体化供应链与物流平台，提升物流企业运营效益，确保企业未来收入稳定增长

运用人工智能技术，构建一体化的供应链与物流平台，促进物流行业智能化、高效化与科学化运行，通过给客户提供优质服务，扩大客户数量，促进物流企业做出最为适宜的经营决策，进而增加收入。一体化的供应链与物流平台包括需求管理、调度管理、库存管理、运输管理、计划协同、采购管理、仓储管理、合作单位管理等，实现对相关信息的集中统一。打通供应链的产、销、发、运等环节，共享物流运输过程中的各项信息，包括物流计划、库存信息、费用成本、设施建设等，提升区域物流运营效率。在物流企业内部实现库存资源一体化、物流过程一体化及物流设施一体化管理。通过对供应链与物流平台的打造，优化整合物流运输业务，统一数据管理标准及集成标准，实现物流运输上下游板块之间的有效协同，提升物流业务供应链协同发展能力，加强供应与需求、计划与执行之间的信息共享，更好地提升企业各项资源利用效率。不断创新物流企业业务管理模式，使得各项物流信息管理更加规范与统一，提升企业针对紧急事件的处理能力与协调能力，统计、分析与考核各项物流运输信息，自动生成各类统计报表，提升数据核对效率，增强企业管理效率和决策能力。

4 结语

综上所述，在数智化转型的背景下，要求物流企业更好地运用人工智能技术，联合运用多种智能工具与手段，为企业转型创造良好的技术条件与环境。物流企业不仅需要运用数智化手段加强物流运营的成本管理，提升企业成本管理效率，为未来收入增长提供保障，还需要运用数智化手段优化物流业务管理的各个环节，通过优化各个环节与流程，给客户提供更为优质服务和体验，为未来收入增长提供支撑，此外，还需要运用数智化技术重点关注和优化物流运输环节，不断优化和调整物流运输布局，为未来收入增长创造必要条件，而且需要运用数智化技术强化客户需求分析，贯彻以客户为中心的理念，保有老客户、吸引新客户，提升物流企业的收入与盈利能力，最后运用数智化手段推进构建一体化的完善供应链与物流平台，促进物流行业智能化、一体化，全面高效经营运行体系，持续给客户提供优质服务，吸引和扩大客户数量，从而保证物流企业未来收入的稳定增长，实现企业的长期发展。