易流科技曹方：全链贯通供应链数字化的分布式创新

9月22日罗戈网将在线上开展大型峰会直播：『2022（第六届）供应链&合同物流创新发展云峰会』。

易流科技副总裁曹方就供应链履约话题分享了“全链贯通供应链数字化的分布式创新”内容。

这两年因为疫情，在进口的冷链食品中肉食肉品冻品受影响蛮大。即使一个小小的苏伊士运河的一条船的搁浅，导致了我们全球供应链的过程中大量的交货延误。还有一些地域的政治冲突，造成了粮食、芯片、石化、能源断供风险，这些风险对于供应链物流的布局影响颇大，需要我们有创新应对。

这个时代充满着不确定性、易变性、复杂性，我们需要构建一个分布式的供应链结构，将系统做集中式的布局，应对业务的增长与扩容。

分布式集群模式亟需供应链分布式创新

随着易流的计算数据增长，计算难度越来越提升，为此专门设计了一个分布式集群模式，将系统分布在多个地区，应用架构分布在不同的节点，让每个节点承担不同作用，类似从单仓变成多仓的模式，我们甚至还在此基础上预设了“前置仓”的类似布局。

现在的供应链从原先几家物流车队合作到区域范围更大规模的合作模式，甚至联动网络货运中的社会运力，但这种模式也带来管理上的困境：如何实现每个节点的数字化？实现整个供应链的透明化？

我们认为需要分布式创新解决供应链物流问题，并且将数字化技术应用到这一过程中。

供应链数字化三大关键词

而易流在实践过程中又总结了数字化的三大关键词：全链接、全场景、全智能。

全链接，易流认为通过物联网的手段，能够将供应链全量要素连接起来，并将物理世界反馈到数字世界；全场景，即解决整个分布式场景问题，不仅要着眼于单点问题，还要全局视角整体优化；全智能，用数据思维处理现实业务，既要将现实世界转换成数字世界，也要讲数字世界的计算结果推演到物理世界，从而用数据管理业务。

针对这三个词，易流与合作伙伴构建了一个供应链物流行业数字化的基础设施生态图谱。

在图谱最下方是行业抽象，一个是包括基础设施和全量要素的抽象，包括货场、仓储节点、员工、货物、叉车、托盘、货车等。从前端采购开始，就能看到整个生产之后的成品分销物流，包含从工厂到干线，从RDC到经销商、零售商、用户的配送等各种路径，由此构成一个数字化的基层底座。

在这个底座之上，则是行业技术在数据采集上的手段，比如数据存储技术、大数据技术、AI技术等，形成了一个技术底座。

易流是如何构建这样的基础设施的呢？分两步走，第一步先将供应链物流业务数据化，通过各种信息系统：TMS、WMS、ERP系统等，实现信息协同。

易流配备了各种各样的硬件设备，通过物联网的方式将物流的要素信息采集起来，再通过技术手段整合数据、分析数据，从而实现整个物流业务的数据化。

第二步，通过采集数据构建分析策略。易流使用各种各样的分析技术与算法，对物流业务进行诊断、预测，最终帮助业务决策。

通过这两步业务数据化和数据业务化，最终易流回归行业价值，帮助制造业、流通行业、冷链物流、2B企业、政府管控部门、以及消费者去提供价值。

物联网化、数字化、智能化构建供应链数字化

具体到易流正在做的事主要是有三件。

第一件事就是继续夯实对物流基础设施的物联网化，通过物联网的手段将车、人、货场、箱、仓储等要素设施、场景实时连接和在线。实现整个供应链参与者感知它——知道我们的车在哪里，我们的货在哪里，我现在货箱里的温度是否合适，运输货物的司机是否安全。

感知之后，易流将整个过程实现监控预警：当运输疫苗的车辆温度没有达到规定的区间时，及时提醒司机、物流公司与监控人员，能够及时干预，从而实现事后干预前置到事中干预。未来，当技术实现之后，易流还将继续对更多要素场景实现更自动化的远程监控。最终实现整个物流基础设施的物联网化。

第二件事，易流坚持做供应链全链条的数字化，我们会站在供应链链主的视角去看待供应链。

从物流的订单开始，到整个在途过程，在交付结果，易流希望构建全链条的端到端的可视化。同时易流还站在各个角色的角度来去看大家信息交流中存在的不足并针对不同的场景，去做货主、承运商、车队、司机等人员的协同。

第三件事，易流通过沉淀的数据分析，希望从成本、安全、时效体验的角度，不断用数据分析去发现问题，并改进物流环节中的可提升的细节，这部分称为优化。

从业务的描述到业务的诊断，再到业务预测，最后到决策。易流发现可以用数据与算法去解决场景中的问题，同时用数据和算法把问题归纳、总结以及计算，最终实现用数据代替经验、用算法辅助决策，也能够让硬件更具备灵魂。

所以，物联网化、数字化、智能化这三件事情是易流在构建整个供应链物流数字化基础设施中，一直坚持的事情。

端到端透明是供应链关键

分布式创新思路就是将每个供应链节点抽象解藕形成一个单元模块，从而实现物流大场景的模版标准化拼装应用。但这就出现一个新的思考：为何需要构建端到端的实时透明？

因为目前，物流运输中的不透明仍然是一件困住行业的事情。在很多场景中，司机仍通过传统的电话微信进行点对点沟通，无法实现信息互通；货主、车队队长、运营平台仍无法及时获取在途货车的货物信息、车辆信息，无法实现实时调度；在交接环节仍存在大量的纸质单据，仍需要经过反复确认和邮寄，延长了整个账期结算。

那要如何解决这些个问题呢？

借助端到端可视化平台。

事实上，很多合同物流公司已经在数字化上进行了很大投入，比如TMS、WMS、ERP等系统，但这些系统建设过程中因为技术的限制，却没有办法实现供应链全链条的实时可视。所以,一个端到端可视化平台必然要与这一连串系统进行打通。

其次，很多企业存在底层数据采集的困境：信息采集不全、采集成本高。目前易流在人车货场、船运、铁路、快递等数据整合上做了相应的工作。同时移动端因为RFID等手段进步，在整个协同采集上，也有了更多更全面的手段。由此，底座数据采集有了实现可能。

一方面易流与客户现有业务系统协同，另一方面在底座实现各种各样数据的采集，构建起了易流端到端实时可视平台的基础。

易流可视化平台的6大核心应用

由此，易流也借助端到端可视化平台实现了6大核心应用。

第一大应用——一键查询海陆空运输数据。

如果物流模式多种多样，通过易流的平台能够一键查询到它所有跟运输有关的可视化数据，也许是一个车牌、一个船号、一个快递单号。

第二大应用——一票到底，穿透多式联运与零担。

即用户通过一个订单号，即使它有转运、有多式联运不断的装卸，也能够实现到门的全链条可视化，对于整体预测非常关键。

第三大应用——实时计算预计送达时间。

只有能预测车辆货物到达时间，才能让仓库协同，才能给收货人预留好的资源。

而易流过去16年沉淀了200万运力数据，通过这些运力数据挖掘出整个物流世界运作的规律。这样的规律能够让易流在预测中有一个底座数据，从而让预测更为准确，让效率变得更高。

第四大应用——异常预警代替事后处罚，在途数据成为交货凭证。

在冷链的场景中，易流将冷链的温度数据和所运输的货物业务结合。例如运的酸奶就应该是在4~6度，运的冻肉就应该在零下18度……通过订单运输的属性和规范的温度进行实时的判断，从而让事后处罚变为事中的干预。

同时，交货过程中，全程的数据图表也能证明整个在途温度达到了运输要求，成为成功交货的凭证，最终实现全程冷链不断链。

第五大应用——发现货物风险点，实时预警，警示不法行为。

在一些高价值货物运输中，易流也希望通过IoT数据、车辆数据，及时发现货物的安全风险点，实时预警安全人员和监控人员，从而能够及时去警示不法行为，让高价值货物安全能够得到保障。

第六大应用——安全、时效、成本的多维度数据分析。

易流希望构建在安全、时效、成本的多维度的数据分析，在一个统一的标准下，快速实现对于运输过程的考核，从而让货主企业选择运力时，对承运商选择有更多的依据。