普华永道-2017年商业运输业发展趋势：企业须紧跟客户步伐-12页

2017年商业运输业发展趋势总结

核心内容

2017年商业运输业正处于技术变革与市场颠覆的关键阶段。随着新兴技术的快速发展，传统运输企业面临巨大的挑战，必须在数字化转型与创新商业模式之间做出抉择。文档指出，企业若不积极采纳新技术，将难以在竞争中保持优势，甚至可能被淘汰。

主要观点

企业须紧跟客户步伐

• 企业有两种发展方向：

  • 承运商A：继续沿用传统模式，提供廉价可靠服务，但利润逐渐萎缩。
  • 承运商B：采用先进技术，如IT系统、自动驾驶、机器人、云数据分析等，灵活应对客户需求，成为客户的战略合作伙伴，市场份额与服务质量不断提升。

• 数字化水平已成为企业竞争力的重要指标，但目前仅有28%的运输企业实现了高水平数字化。

风云变幻的格局

• 技术突破与创新模式：

  • 亚马逊Prime Air利用无人机实现快速配送。
  • Uber的Otto完成自动驾驶货运首航。
  • Local Motors将IBM Watson嵌入无人驾驶班车。
  • Skuchain基于区块链技术开发运输供应链应用，提升透明度与安全性。
  • Convoy通过软件优化货运匹配，提高调度效率。

• 共享经济模式：

  • 共享经济正在改变物流行业，如Uber CARGO、Dolly、Nimber等平台。
  • Flexe提供按需仓储服务，类似“仓储界的Airbnb”。

• 未来趋势：自由浮动合约服务

  • 电子市场的运输业版本，通过云平台协调运输路径，实现高效运力配置。
  • 运输企业将不再是孤立的个体，而是通过平台与多方协作。

关键信息

数字化运营挑战

• 内部障碍：

  • 缺乏数字化文化
  • 隐私问题
  • 成本考量
  • 对技术突破影响的疑虑

• 外部需求：

  • 客户对透明物流信息与先进软件工具的需求日益增长
  • 传统承运商的技术能力与客户期望存在差距

未来技术趋势

• 自动驾驶卡车：

  • 自动驾驶技术正在逐步成熟，未来将实现更复杂的路况应对
  • 软件与硬件的发展将使自动驾驶卡车比人类驾驶员更具优势

• 实时物流：

  • 通过远程信息处理技术，整合供应链数据，实现对车辆、货物、驾驶员状态的实时监控
  • 自动化货运匹配可提高运输效率，减少停顿时间

• 机器人技术：

  • 机器人将用于不规则包裹的装载与卸载
  • 提升操作效率，降低劳动成本，加快运输过程

• 预测网络：

  • 承运商可利用数据分析挖掘客户行为，拓展数据服务收入
  • 数据也可用于优化内部运营，如车队部署、路线规划、负载平衡等

图表解读

• 图一：商业运输企业在数字化方面反应迟滞

  • 显示大多数企业尚未实现高水平数字化，面临技术落后的风险。

• 图二：数字化运营方案设计难题

  • 反映企业在构建数字化能力时遇到的主要障碍。

• 图三：对未来数字化活动寄予厚望

  • 展示企业对引入数字产品或服务以提升收入的期待。

作者简介

• Andrew Schmahl：普华永道战略咨询业务团队思想领袖，专注于运营模式改进与增长策略设计，服务领域包括运输业、工业及私募股权。

• Andrew Tipping：普华永道思略特合伙人，专注于运输与物流企业的精实增长转型。

• Jeffery Elliott：普华永道思略特全球运输与物流市场高管顾问，专长包括企业战略、供应链转型与并购支持，服务客户包括承运商、供应商与金融合作伙伴。

解决之道

• 普华永道作为全球领先的战略咨询机构，致力于帮助运输企业应对市场颠覆，推动数字化转型。
• 通过战略规划、职能优化与技术应用，帮助企业提升竞争力，抓住未来增长机遇。
• 拥有广泛的全球网络，覆盖157个国家和地区，提供高质量的审计、税务及咨询服务。

联系方式

• 中国大陆及香港：

  • 吴伟伦（中国及香港运输与物流业主管合伙人）
  • 电话：+852-2289-2828
  • 邮箱：alan.ng@hk.pwc.com

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