全程感知數據服務

演講嘉賓：北京匯通天下企業客戶營銷部總經理陳立寧

全程感知數據服務

演講嘉賓：北京匯通天下企業客戶營銷部總經理陳立寧

如何通過貨主連接車隊、司機以及車輛，最終把車輛所使用的ETC、油卡等服務通過數據串聯起來，創造新的價值？

不知有多少人了解G7？截止到去年年底，G7團隊已經超過了一千人，并且這一千人里面有約600人是軟件和硬件的開發人員，可以自豪地說，我們基本上已經是行業里基于互聯網服務技術能力最強的一家公司。

我們發現越來越多的快遞企業把線下招采放到線上招采，在和客戶溝通的時候，客戶介紹說，過去線路的招標每次需要一個月的時間，因為需要準備招標書，需要供應商準備投標書、準備報價、簽約大概耗費一個月的時間。承運商很辛苦，往往需要跑到深圳和北京。而且過去很多線路按區域招標，北京團隊負責北京區域，上海團隊負責上海區域，沒有辦法把所有外包資源統一評估和優化。最終這家客戶做出了一個重大決定，把一年大概30億元的線路招采放到線上，益處體現在什么地方？所有供應商的資質都是通過線上提交，G7提供基本的認證服務，過去一百家或者是一千家承運商，在這里面選擇，現在平臺上有500家全國性的物流公司，可以根據他線路的需求推薦相應的供應商來推進區域的供應商，使得它整個的資源迅速擴大，這是放到線上招采以后的改進。因為放到了線上，整個的報價和中標環節都在線上進行。以韻達的招標為例，它的一個承運商在國外度假，通過手機就知曉了自己的招標線路，目前韻達50％的承運商都是G7推薦的車隊。

線上招采帶來什么樣的價值？以第一次找招采成本來看，節省了18％的綜合成本，節省費用是5600萬元，每年招標變成隨時招標，一個月可招采十次，只要有線路進行招采，線路承運商的需求都可以實時在線上發起競價環節。

除了整個的招標服務，從中標開始，承運商的整個運輸過程都被G7監控。比如說在合同期內，承運商運行情況、服務情況，這些以數據為基礎的承運商畫像都被記錄下來。對所有的甲方和招標方來說，可以清晰地看到運力值，每一個供應商數據的評價，同時也掌握承運商的畫像，過去他的服務質量、準點率情況，自有車輛和服務車輛情況，都可以在系統里面以系數據方式呈現。

在冷鏈服務中，G7做了哪些工作呢？2015年幫助蒙牛做了從農場到餐桌的全程冷鏈可視化項目，每一輛從農場出來的車，從農場到生產加工、轉倉、配送在途、CBU/經銷商、市內配送到商戶和客戶，全程溫度都被監控，實現了全程溫度、位置和狀態的可視化。

這個過程又是如何實現，或者用了哪些技術和物聯網的工具來實現呢？云鳥也提到在做冷鏈的工具，大家用冷鏈的監控設備用了很多年，G7所做的區別在哪里呢？單獨把一個溫度設備放在車里是無用的，因為車輛的運行與車的狀態和運營環境相關聯。把車輛門的開關、壓縮機的開關和監控系統關聯起來，在G7監控的車輛上面看到的是4～6條溫度曲線，需要知道環境、車廂、壓縮機等的溫度，我們在做的是感知溫度。同時，我們做了一個液晶屏放在車里面，司機并不知道車廂里的溫度，他需要一個交互的設備，使他知道要做制冷的動作。由于冷鏈時效要求高，我們以機場航班時刻表方式來管理時效，對于一個倉庫管理人員，能夠知曉發出的車到底能不能準時到達，在路上的相關情況，這些都是以秒級的數據來管理實現的。對于倉庫、經銷商以及接收貨物的人來講，通過這樣的一個航班時刻表就知道未來一個小時和半個小時有多少輛車要到達，可以提前準備庫位、準備裝卸人員來提高效率。

對于冷鏈作業時溫度流失的問題，G7通過相應的設備可以感知車輛作業時間，這種感知如何實現？G7的設備可以判斷這一輛車速度為零，處于熄火狀態。但是它在微微振動，通過車輛的振動能夠感知車輛是從幾點幾分開始裝車作業，到幾點幾分結束。通過長期作業數據的積累，可以告知客戶對于一輛9.6米長的車輛裝卸多長時間，10.75米長的車輛裝車需要多長時間等具體的服務數據。

另外一個是安全，冷鏈除了監控溫度“安全”，整個車輛和司機的安全也是很重要的一點。G7如何來做？比如在某個地方的某一個點司機出現了一腳急剎車，通過系統能夠知曉司機這一腳急剎車使得它的速度60邁直接降到零，如此舉動在現場會發生什么事情？G7的設備會把發生前30秒和后30秒的視頻傳回來，使得車輛、司機的安全做到最精細化管控。

對蒙牛在全國的經銷商和門店包括商超配送，我們用傳統的面控狀態的方式記錄其在城市的配送過程。比如對于計劃路線，在送達幾個門店然后自動把時間記錄下來，通過與系統比對，其配送時間和系統預約時間是否一致，這中間有無延誤和發生別的事情。我們通過越來越多的數據輸出做出相關的大數據分析，從而優化出最佳線路，并通過G7平臺上的車輛，分析出門店和商超，所有為其配送車輛的停車位置，從哪個門進出，并把這些數據提供給城市配送的司機提升其城市配送的效率。

我們發現，整個物流的運作離不開數據，數據代表著我們的運營質量也代表我們的水平。所以我們覺得未來的物流模式的創新都是從數據開始，以數據結束。