在数字化创新热火朝天的当下,产业数字化以对经济的放大、叠加和倍增作用,成为份量最重,也是最受关注的领域之一。
10月28日,在《国务院关于数字经济发展情况的报告》中,明确提出以推动数字技术与实体经济深度融合为主线,以协同推进数字产业化和产业数字化、赋能传统产业转型升级为重点的发展思路。同时在加快深化产业数字化转型的工作部署中,强调推动新一代信息技术与制造业融合发展,实施制造业数字化转型发展行动、工业互联网创新发展战略、智能制造工程……。
11月16日,中国电子信息产业发展研究院发布《2022中国数字经济发展研究报告》。报告显示数字经济全行业平均渗透度由24.7提升至38.3,数字技术有效牵引生产和服务体系智能化升级,与实体经济融合走深走实。
一千个产业,有一千种解法,而数字化场景是转型的“牛鼻子”,它作为应用单元、成果输出和价值体现,成为推动产业数字化的重要抓手。
有一个场景,本身的数字化足以影响千行百业。它在一个产业中的渗透度甚至关系到这一产业的数字化深浅,并在一定程度上决定着经济运行的效率和韧性。这个场景就是物流,它是经济命脉,是一条链,就像一个数字化的中枢,或是神经元,把千行百业连接起来,并触发出各自产业数字化的进化。
在中交兴路的物流数字化系统中,我们看到了这样的缩影。
先把大货车数字化
货运物流承载生产生活类经济社会基本物资的运输。其中,公路货运承担着全社会70%以上的货运量,被称为支撑经济发展的“大动脉”。12吨以上的重载货车,包括牵引车、半挂车、自卸车、特种车等是公路货运的最小单元。中交兴路的物流数字化就是从这个最小单元开始,先将近千万的货车数字化,让它成为流动的数字体。
作为全国道路货运车辆公共监管与服务平台的建设和运营单位,中交兴路对接入平台的超700万辆重载货车进行了数字化武装,纳入到商用车联网大系统后,每辆货车成为流动的数据要素,产生了车型、所属地、常跑践线、订单数据等静态信息和运行轨迹、实时路况、时间空间等运态信息。在这些数据要素的基础上,中交兴路研发出自动化监管、舆情信息提醒、精准信息下发、位置轨迹查询等多项服务。
这些数字化服务的直接贡献是有效提升了公路货运行业的安全监管水平。十余年来,货运平台提供驾驶风险提醒服务超过85亿次,对超速的纠正率超过97%,疲劳驾驶的纠正率达到57%。另据公安部和国家统计局相关数据显示,在车辆保有量逐年上升的情况下,重大事故数和万车死亡人数都在逐年下降,2019年重大交通事故较2012年下降92%,2019年重载货车万车事故数较2014年下降36%,万车死亡人数下降40%。这不仅是对人民和财产安全的护航,增强每一次履约的确定性都是对产业供应链稳定性的托底。
盘活人车货企数据要素 赋能产业数字化
数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,数字经济的发展由产业数字化支撑,而产业数字化则是由企业数字化转型来实现。
时间是商业竞争的秘密武器。提高效率,就是用争分夺秒跑赢对手,提高面临瓶颈的运营效率,物流数字化为企业抢时间,更为企业数字化转型注入动能。
中交兴路用“物流科技能力平台”盘活人车货企数据要素。这些数据要素包括超700万辆重载货车、车旺大卡App内超过200万的货车司机、54万+中小微运输企业和60万+个体车队。海量无序的数据通过北斗时空应用、AI、物联网等技术形成数十种科技能力,智能调度、智能轨迹补全纠偏、风控评分、运力管理、时效管理、节点服务、导航服务等,根据不同企业的需求,科技能力组合出不同的解决方案,成为企业的数字化中枢和链接不同企业数字化进化的神经元。
《“十四五”规划纲要》明确提出“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合”,部署实施“数字化应用场景”工程,把场景建设摆在了关系国民经济发展的重要位置。
物流场景中,大宗商品尤为典型。由农副产品、金属能源、化工制品等生产型资料构成的大宗商品是国民经济重要的物质基础。据统计2021年中国物流运输总费用为7.8万亿元,其中公路运输作为主导力量,达到6.2万亿元,而大宗运输为2.2万亿元,是最主要的运输品类。大宗物流的效率,于民生是货源能否充足,于企业则关乎供应链的稳和韧。
中交兴路以物流数字化赋能大宗商品制造企业,经历了三个递进阶段。第一个阶段是数字化厂区。一个典型的场景是智能排队、司机导航。钢铁、煤炭、食品等制造企业,厂区异常庞大,往往数十平方公里,蒙牛工业园占地面积就达33万平方米。没有数字化的时代,货车进厂前排队,进厂后更是苦恼,厂区如同一个大县城,运输车辆像进了迷宫,去哪里卸货、哪里装货、哪里停车、材料给谁要靠保安人工指引,卸货库房在地图上根本搜不到,周转效率极低,直接导致厂区门口大拥堵几十公里,甚至影响一个地区的交通。中交兴路深度融合GIS地图绘制技术,通过地面采集+无人机探测,对厂区地面环境扫描,推出入厂、装卸货等各节点时效预估,车辆可智能预约排队,厂内导航到指定位置。以日照钢铁为例,厂内车辆运行平均时耗从180分钟降低至100分钟,司机不下车计量节约用时约1分钟,全年计量时间节约5万小时以上。在河钢,平均等货时间从2-3天缩短到6-8小时。
第二阶段是大宗物流一体化协同平台,全程可视化管理。在运输可视化这个场景中,数字化平台可呈现每个运输节点,掌握车辆位置和货物状态,提前预判到达时间、随时查看运输轨迹回放,让运输履约黑盒变得透明。在蒙牛常温干线物流业务上,中交兴路实现了订单履约全过程线上管理,订单履约进度在线实时查看,完成了订单管理的闭环。第三阶段升级到大宗物流数智平台后,数字化能力进入到供应链管理,贯穿采购运输、生产运输、销售运输、库存管理、车队管理、财务结算等场景,物流数字化做到了向内要效益,向运营要利润。
作为企业数字化中枢,物流数字化贯通供应链的同时,也让割裂的数据孤岛互相打通。与物流业务密切关联的ERP、LIMS、门禁等系统从独立存在实现信息共享与传递。在山东钢铁日照公司,打破信息孤岛后,IT重复工作量降低了70%。
一个企业的物流数字化向内是降本增效,向外连接的是仓储、经销商和货运从业者。在蒙牛,中交兴路为其打造的物流数智平台连接了100多个外设仓、4000多个经销商 和6万辆货运车。为了承接蒙牛的常温奶业务,这些外设仓、经销商和车队也不约而同的完成数字化升级。这就是物流数字化的神经元效应。
随着数字化的渗透,物流的社会属性正在进一步放大,释放出与社会和产业链的连接力,是所有企业的通用能力,更是产业数字化的基础设施。在中交兴路的物流数字化系统中,不只是制造企业,网络货运、产业园区、智慧交管、车队运力,甚至是重载货车保险都因此受益,物流数字化是每个企业的必选项。
(来源：新视线)
