传统物流如何借助互联网转型升级与智慧物流体系化建设

物流行业的现状分析之后继续拆到智慧物流正在解决的问题和物流行业的探索创新,让参训团队知道第一轮该跟进什么

2天,12小时 供应链管理

课程大纲

课程总览

内容重点
  • 开场视频:京东的智慧仓库

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
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

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

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

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
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

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
  • 课程总结

适合对象

企业中高层管理者、供应链物流总监及骨干员工等

课程定位与主要问题

现场问题识别、流程拆解、质量改善和标准固化复盘时,问题、方法和课后检查点需要连起来,便于回到岗位继续推进

核心收益

  • 现场问题更清楚:现场问题、质量波动和改善节点,先讲清对象、约束和判断标准
  • 围绕物流行业的现状分析梳理关键判断点,避免停留在概念解释
  • 借助智慧物流正在解决的问题完成一次可复盘的应用演练
  • 输出物流行业的探索创新相关的后续跟进清单,方便课后跟踪

课程背景与交付信息

现代企业,在面对市场快速反应时,如何借助互联网转型升级,物流智慧化及智慧物流园区建设也成为很对企业必须面对的问题

本课程将从互联网发展,思维和应用,传统企业存在的问题和需要解决的问题出发,如何通过互联网和供应链体系贯通生产制造企业的采购策略,生产策略和计划策略,设计优化的几大基因密码,实现企业跨越发展,同时从物流行业发展现状,智慧化物流建设趋势出发,去通过流程的智慧化,操作智能化,系统自动化,管理无人化,以及虚拟现实等技术手段,最终实现智慧物流在企业的呈现,分析典型案例和互动,结合企业实际解决根本问题

课程时间

2天,12小时

授课方式

讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练

课程内容重点

01物流行业的现状分析
02智慧物流正在解决的问题
03物流行业的探索创新

讲师介绍

陶威 讲师头像

陶威

供应链管理与物流效能提升专家

深圳大疆物流CEO,近30年供应链实战经验。擅长供应链顶层设计、智慧物流与数字化运营、战略采购与成本控制。曾任世界500强高管,服务百余家知名企业,提供从战略规划到落地执行的全链路解决方案

物流供应链制造业消费品零售汽车行业互联网科技政府国企
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课程差异说明

本课程页面围绕《传统物流如何借助互联网转型升级与智慧物流体系化建设》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

企业中高层管理者、供应链物流总监及骨干员工等。

学习这门课可以获得什么收益?

看清现场问题、质量波动和改善节点,先讲清对象、约束和判断标准;围绕物流行业的现状分析梳理关键判断点,避免停留在概念解释。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按2天,12小时安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式?

课程主要采用讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配