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    新零售賦能云倉顛覆物流舊模式

      信息來源:   發布時間:2021-07-21  點擊數:

    近年來,移動互聯網促進了電商的快速發展,線上交易規模所占比例不斷擴大,尤其在遇上“618”和“雙十一”等大的網上促銷購物節時,電商希望商品能夠安全無損地送到用戶手里。另一頭的用戶同樣關心物流的速度,這都對物流巨頭倉儲訂單的處理能力形成了巨大挑戰。正是在這種“互聯網+”的大背景下,基于大數據、云計算和現代管理技術等信息技術的“云倉”概念應運而生,物流巨頭紛紛發力進軍云倉服務領域,如郵政云倉、京東云倉、蘇寧云倉等。這么多的云倉平臺涌現出來,形成了多方爭霸的新局面。

    倉庫上“云”打造新物流服務

    相比于傳統的倉儲模式,云倉儲是一種全新的倉儲管理模式。云倉的“云”來源于云計算,借鑒其將成千上萬臺電腦和服務器集中在一個遠程的數據中心里,從而實現超級計算的模式。正是借鑒此思路,將全國各區建立的分倉通過總部的一體化信息系統進行聯網,實現整合資源,優化資源配置的目標,從而提升整體配送網絡的響應速度。在云倉的管理模式中,快遞可通過總部信息管理平臺直接分撥到客戶就近的配送點進行配送,配送點實時接收總部指令,極大地減少配送時間,提升客戶體驗。

    作為與傳統倉儲的主要區別,二者倉儲品類不同。傳統倉儲儲存貨物往往體現貨物品類單一化,一個倉儲只有幾種品類,而云倉是多品類的集中。云倉可以根據客戶訂單到不同倉庫取貨,甚至是異地就近匹配,自動化、智能化設備提高貨物揀選效率,進一步提高物流效率。改變了以往倉儲的方式。換句話說就是對傳統的倉儲同一類貨物放置在一個地方的操作規則提出了挑戰。

    其次,管理模式與要素的不同。相對于傳統倉儲的管控主要聚焦在庫存數量和安全上,云倉更關注倉內的作業時效以及精細化管理。

    再次,裝備與技術的不同。基于多批次小批量的發貨特點,云倉相比于傳統的倉儲需要通過硬件設備和軟件系統來確保整體的正確率。在硬件方面有自動分揀機、巷道堆垛起重機等一系列自動化設備;在軟件方面有倉庫管理系統(WMS)以及RFID的條碼信息化處理系統,以上這些都是傳統倉所不完全具備的,也是主要差異所在。

    漸成生態之勢的云倉布局清晰

    將市場上經營的云倉進行梳理可以發現,云倉按照不同公司的經營模式主要可以分為以下幾種形式:

    首先是私有云倉平臺體系。

    阿里、亞馬遜等電商企業憑借自身能力,建立的全國性甚至全球性的云倉體系,包括倉儲體系和配送體系,滿足自己企業內部和生態系統里的物流需求。按云倉規模的范圍來看,又可以分為四種:其一是全球云倉。例如阿里巴巴推出的跨境云倉。其二是全國云倉。如蘇寧云倉以及京東云倉等。其三是區域云倉。指在一個相對較小的區域內,建設或者租賃多個倉庫,結合快遞或者車輛配送,搭建網狀的供應鏈體系,以對區域內的企業實現更快、更經濟的物流服務。最后是城市云倉。這種最后一公里末端的城市云倉普遍都比較小。

    其次是第三方云倉平臺服務的企業,例如百世云倉、順豐云倉等。另外,還有一種是純粹第三方云倉平臺。典型案例如百世云倉、順豐云倉。以百世云倉為例,百世云倉的訂單處理功能,能夠直接將淘寶的訂單分流。在雙11期間,這大大減輕了淘寶平臺的數據壓力。最后一種是兼職第三方云倉平臺。典型案例如蘇寧云商、京東云倉,在滿足自身物流需要后,逐步將物流資源向社會開放,反過來支持蘇寧、京東完成向平臺化公司的戰略轉型。

    加速一體化云倉實現多方共贏

    大型企業借力社會云倉實現專業化分工與經營。例如,寧波太平鳥電商和魅族品牌利用順豐云倉平臺,通過分倉備貨將庫存前置,縮短流程,實現就近發貨、區內配送、快速送達,不僅降低了綜合物流成本,店鋪的DSR評分也有所提升。

    物流倉儲與配送的重資產特點,超出了很多中小企業的能力范圍。供應鏈網絡庫存的云布署,只有少數“土豪”,像京東、蘇寧、海爾等能玩得動。他們集巨大的資源,在全國建設上百個倉庫的倉儲體系,將庫存布到顧客身邊。

    現在,在云倉平臺的支持下,中小企業也可以做全國庫存布局的經營戰略了。在新的云倉時代,創新型中小企業若能借勢專業化的云倉平臺,享受輕資產模式下的專業化物流服務,就能搶占市場先發優勢,大大提高市場拓展的速度,借力在行業格局中快速脫穎而出。

    那么,未來云倉的發展方向在哪里?傳統物流供應商的地位正在弱化,由于訂單的日益碎片化,傳統三方物流企業已經不能適應這樣高頻、少量、多批次的操作環境,反觀云倉卻能更好地進行倉配一體化,倉配一體化已經成為電商物流和第三方服務公司的主要方向。

    從長遠趨勢來看,未來的單倉運營模式或逐步被云倉替代,云倉的商業模式也不再是靠倉儲租金和作業費用獲取利潤,應該由新的商業模式替代。也就是,未來的云倉平臺的作業可以不賺錢,賺錢的是提供的供應鏈增值服務、金融服務、大數據服務等。

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