智慧物流：如何实现货物高效流转？

在这个灵鲲数智云脑里，我们构建了一个以智能算法为核心的系统，来增强和辅助决策的能力。我们主要从三个方面构建应用场景，分别是：

1. 供应网络层面
   要能实现配置的最优解，实现网络在遇到风险的情况下能够自愈、自优和自适应。
2. 供需网络层面
   要实现供需配置的最优解，实现计划的双向模拟和双向牵引，以及整个资源的供需管理和成本的最优。
3. 面向整个供应链全局
   要实现重大事件的及时有效感知、分析、评估和决策，最终，实现面向客户的体验升级，面向公司经营和可持续发展目标的达成。

案例

构建天网、地网，整合行业资源实现供应网络自适应

我们来看在物流运输领域，我们构建的天网和地网。天网地网的构建解决了什么问题呢？2019年欧洲的新冠病毒疫情是从意大利的米兰开始泛滥的。之前，我们整个欧洲大陆的运输主要是靠汽车运输，米兰是我们整个意大利运输中转的关键节点，疫情爆发导致米兰封城之后，我们的整个物流路径就中断了。

在这样的极端场景下，我们找到了另外一条物流的路径：从克罗地亚的斯普利特港口中转，从只靠汽车运输改为船运和汽车运输相结合；先把货物送到斯普利特的驳船点，通过船运把货物运送到意大利的东侧，再通过意大利的货车司机去接驳，把货物送达到客户那里。

这种方式避免了司机的跨境和隔离。因为一旦跨境或者是一旦进入到疫区，司机是要被隔离十四天的，对于司机来说这是不可接受的，所有的司机都拒绝运载我们的货物。所以，即使是在欧洲疫情泛滥、物流的运输资源整体下降50%到80%的情况下，华为仍然找到了一条出路——用海卡联运的方式，火炬接力式的方式完成了面向客户的交付。

但这只是一个“人去找方法”的场景。华为的物流业务遍布全球，整个物流运输网络有五万多条运输路径，运输资源此起彼伏地出现了类似的风险和资源的紧张，很多区域的物流资源一度下降百分之50%，物流的成本的价格还上涨了三到五倍。在这种情况下，我们怎么在5万多条的物流运输路径当中找到合适的运输路线呢？而且还要保证送货及时、成本可控。于是我们开始思考，不能再用人在地图上找路线的传统方式，而是要通过数字化的方法去解决问题。

所以我们就整合了整个行业的航空运输、海运、铁运和汽运的各种运输资源，用大数据和算法的方式，帮助我们在整个百万级物流路径的组合当中找到最优解。这个最优解包括成本的最优、运输周期的最优和整个综合评估的最优。我们通过大数据的方式形成风险解决预案，再通过人机协同进行预案的选择和最终方案的生成，最后直接把方案部署到系统里面，解决问题。

在过去两年多的疫情考验下，华为的整个供应链虽然面临着成本大幅增长和资源的匮乏的威胁，但是我们不仅完成了整个面向客户的交付任务，物流一天都没有中断过，而且，在去年还为公司节约了几千万美金的物流成本。

这就是数字化带给我们的一个非常重要的能力：辅助决策、成本优化，以及最终能够实现面向客户的交付服务水平。

想要了解更多，欢迎你关注公众号“工业数字化大讲堂”给我们留言，我们可以帮助你共同来解决这些痛点。