《智慧物流体系化建设与应用》

智慧物流体系化建设与应用

课程背景：
新零售新商业的发展，已经极大的改变了企业的生产方式和物流方式，智慧物流体系
建设是物流企业特别是快递快运行业在深刻变革的部分。随着商业交易的旺盛，中国物
流行业迎来了爆发式增长。智慧物流急需要解决的是在自动分拣，智能调度以及透明跟
踪三个方面。作为物流从业者，了解当前物流所处环境，清楚当前客户需求，能够通过
对当前知名标杆企业的业务运营分析中，找到企业突破发展的方向，转型升级。同时能
够让员工从中学习先进的操作和管理方法，优化环节，提升效率，降低成本。
本课程将从物流行业发展现状，智慧化物流建设趋势以及体系建设方法与技巧，物流
行业未来面对的压力和突破发展的思维方面着手，让每一位学员更加了解当前物流所处
环境和发展趋势，并且能够结合本企业发展定位找到方向，掌握智慧物流建设的核心，
能够在企业管理过程中，从内部优化流程、操作，达到降本增效的目的。

课程收益：
● 了解当前物流现状及未来发展趋，定位企业方向
● 掌握智慧化物流体系建设的技巧和方法
● 细分物流技术的应用，对物流网络布局有更深认知
● 优化供应链各个环节，达到降本增效的目的

课程模型：
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课程时间：2天，6小时/天
课程对象：企业中高层管理者、供应链物流总监及骨干员工等
课程方式：讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练
课程大纲
开场视频：京东的智慧仓库
第一讲：物流行业的现状分析
一、第二次信息革命与数字经济转型
1. 产业结构调整与消费升级
1）新零售与消费升级
2）产业结构调整与增长方式转型
3）流通基础设施与物流发展仍处于工业化中期
2. 大数据与信息革命2.0
1）人—事—物的数据化
2）数据爆炸
3. 人工智能发展
1）IT时代
2）DT时代
案例：菜鸟网络
二、智慧物流是物流行业升级必经之路
1. 平台经济大趋势
智慧物流引领行业发展
2. 新的发展哲学
智慧物流是行业发展新的价值体现
3. 高昂的协同成本
智慧物流是行业降本增效的有效手段
三、智慧物流发展的政策支持
1. 国务院办公厅
2. 交通运输部
3. 商务部
4. 发改委
5. 邮政局

第二讲：智慧物流正在解决的问题
一、技术进步与模式创新促进协同共享
1. 多式联运
2. 供应链金融
3. 末端共享
4. 智能分仓
5. 无车承运
案例：菜鸟驿站
二、数据为商业供应链赋能
1. 业务数据化
2. 数据业务化
案例：智能打包算法
三、人工智能与万物互联的物流革命
1. 人工智能与自动化
2. 物联网技术与透明化
案例：亚马逊KIVA
四、绿色节能减排新能源
1. 甩挂运输降低单位能耗
2. 新能源物流车助力城市配送
3. 绿色包材减少污染环境
案例：沃尔玛甩挂运输

第三讲：物流行业的探索创新
一、资本运作市场化
1. 传统3PL企业先后成功IPO
三通一达，顺丰，德邦的陆续上市
2. 资本大鳄快速入局物流
阿里巴巴，京东，腾讯入局智慧物流
案例：顺丰物流
二、设施设备智能化
1. 自有运输设备
2. 自建物流基础设施
3. 智能化装备升级
案例：京东自动化仓库
三、运营管理大数据化
1. 融入供应链的数据协同平台
2. 商流信息数据
3. 物流信息数据
4. 客户需求数据
5. 客户画像数据
6. 风险管理数据
7. 资金流向数据
8. 潜在需求数据
案例：京东物流的数据分析

第四讲：智慧物流的核心框架模型
一、智慧物流框架模型
1. 智慧物流框架模型图
2. 智慧物流的核心
二、框架要点一：资源共享，降低协同成本
1. 基础设施
1）共享仓
2）共享分拨中心
3）共享骨干网络
案例：普洛斯，安博
2. 数据平台
1）管理数据
2）运营数据
3）销售数据
4）产品数据
5）财务数据
案例：58速运
3.资源设备
1）社会车辆资源
2）叉车
3）城市运力
4）快递人员
5）机器人
6）智能货架
7）无人车
8）自动售卖机
案例：满帮
4. 周边服务
1）金融服务
2）培训
3）网店支持
4）跨界服务
案例：云鸟
三、框架要点二：社会化仓配+供应链转型
1. 社会化仓配
缩短人货距离
2. 数据化供应链
大数据管理供应链，精准精确，有效协同
3. 线下实体成支点
分仓网络成为支点，以此为核心规划现代物流网络和云仓设计
4. 节点形态无形化
关键节点融入供应链管理，实现虚拟现实，无形管理策略
案例：菜鸟物流
四、框架要点三：多段协同供应链
1. 商流驱动
2. 干线整合
3. 分拣整合
4. 配送整合
5. 运力整合
案例：壹米滴答
五、框架要点四：物流机器人
1. 仓库分拣自动化
案例：申通分拣机器人
2. 末端配送自动化
案例：菜鸟小G
3. 车辆调度自动化
案例：调车宝

第五讲：智慧供应链的验收标准
一、协同共享赋能
1. 信息无孤岛
2. 资源协同
标准：智慧供应链每个环节的参与者受益
二、大数据驱动
1. 数据交付
2. 数据分析
3. 数据决策
4. 数据应用
标准：感知功能要素基于物流实体要素的全流程数据化，效率由数据驱动
三、供应链整合
1. 商流整合
2. 资金流整合
3. 物流整合
4. 信息整合
标准：多主体多环节协作，物流拥有自己的“意识”，何时走，何时止，皆自知
四、自动化3.0
标准：人机互动，解决一定复杂的问题
案例：沃尔玛甩挂运输
现场方案设计+老师指导
课程总结

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