唯智信息｜赟：2018,物流信息化新未来已来.doc

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1、唯智信息｜范赟：2018，物流信息化新未来已来关于《LOGResearch2017年终总结／专家特辑》供应链及物流行业即将走过热闹非凡的2017，值此岁末新年交替之际，罗戈研究院邀请各细分领域的专家们，与我们一起回顾2017，展望2018。即日起，我们将陆续发布专家们的心得体会，也欢迎读者投稿，告诉我们，这一年你的感受与对于2018年的期望。第四期来自唯智信息COO范赟先生。【作者简介】范赟：国内首家物流混合云解决方案服务商唯智信息COO，物流链CEO，曾任唯智技术副总裁，20+年物流相关软件从业经历，见证了中国物流管理信息化的发

2、展之路。【2018，未来已来】2017年马上就要过去了，这一年整个物流行业的变化比以往数十年都要猛烈，新技术、新理念、新模式深刻地改变着这个行业。“有一个竞争对手永远打不败，那就是趋势。”站在这个辞旧迎新的节点让我们从唯智的角度来看看2018年的物流信息化领域将会有哪些变化，以及唯智如何布局拥抱趋势。01全面云化2018年将是物流领域全面云化的一年。越来越多的客户在实现企业内部物流管理需求的同时，希望更便捷地实现供应链上下游协同、信息共享以及物流生态圈的全联通。唯智今年3月发布的物流混合云战略，受到了市场的充分肯定，竞争友商纷纷跟

3、进。唯智混合云架构保证了客户在私有云独立运行的基础上和物流链公有云平台实现无缝对接，充分利用公有云的联通特性，为私有云客户提供超越企业边界的管理能力，也让中小客户便捷进入大企业的供应链体系，为关注个性化和信息安全的高端客户提供了物流管理云化的切实可行的路径；这也正是我们发布混合云战略的魅力所在。正如马云所言，未来没有电子商务的说法，在物流领域，客户未来也很难再割裂地去发展私有云或者SaaS公有云服务，所有的物流管理系统都必须是和产业生态圈互联互通。02智能化人工智能、物流机器人、自动化立体仓库、无人机、无人驾驶，百度ALLINAI

4、，阿里向快仓订购1万台机器人……过去的一年，我们被这些科技新闻轮番轰炸着，智能化正在重塑整个物流行业。在物流领域无论硬件还是软件都在以前所未有的速度发生着变化，要说到未来机器换人最迅速的行业，非物流莫属。应对AI时代，唯智研发了两款产品：一款是ROS路径优化系统（适用于城市配送优化场景），通过AI算法+大数据在分钟级时间内运算出满足各项业务约束的最佳运输方案。下图来源于唯智信息客户真实数据,DC调度时间从原来的数小时缩短为10分钟，出车趟次下降5%，成本节约7%。另一款创新产品为多类型物流机器人控制系统LRCS，通过策略和算法，驱

5、动搬运机器人和拣选机器人进行高效协同作业。可以和WMS,MES,ERP等上端系统协同运行，帮助企业在电商物流，制造物流，医药服装物流等场景中快速应用和落地物流机器人。2015年笔者曾写过一篇文章认为KIVA机器人在中国很难落地，认为KIVA是AMAZON自娱自乐的玩具。但短短2年，笔者主持研发了LRCS产品去迎接KIVA物流时代，未来真的是来得比预想的要快得多。03微服务化微服务和中台理念最先来源于互联网公司，现在越来越多的为高端客户所接受。微服务强调业务系统彻底的组件化和服务化，将原有的大业务系统拆分为多个可以独立开发、设计、运

6、行和运维的小应用。微服务架构有利于打破了传统的烟囱式系统建设，避免企业内部各自为政、重复建设、缺乏能力和数据沉淀的问题。共性需求或服务统一规划、共建共享，以中台服务的形式提供给前台各业务部门使用，让每一个新的前台业务创新都能站在前人积累的的肩膀上。在过去的一年，唯智已经将微服务及中台理念融入到我们的产品设计和技术架构中，是业内唯一一家推出基于微服务架构物流软件产品的企业，再次体现了唯智作为行业领导者的创新引领能力。在高端企业的IT环境中，未来将不再有WMS,TMS的概念，取而代之的将是能够和企业微服务环境超融合的一系列的物流微服务

7、。未来物流软件市场将呈现高端客户选用微服务架构产品、中端客户选用套装软件、低端客户采用公有云租用平台的特征（当然上述分界并不泾渭分明、存在交叉的情况）。04场景化随着用户需求不断个性化发展，企业对客户的服务也将形成不同的梯度和深度。对于物流这种天生需要在企业管理流程中各个环节都进行对接的特殊行业，物流支撑平台必须能在客户关键业务场景中发挥关键价值。传统的WMS,TMS加上客户化开发的组合能够满足一些客户的需求，但行业领导企业需要基于场景的整合性方案。在这样的方案中，软件、硬件、云、IOT、移动终端、大数据、AI等技术需要被充分整合

8、，提供传统WMS,TMS软件所不覆盖的内容。更多的是基于场景而不是基于产品功能来规划整体方案。场景化就是面向客户的客户的一种思维方式，有别于传统意义上面向产品功能的软件实施体系。软件提供商追求的将不再是客户化实施的低成本、而是如何提供最佳的基于场景