中国已经成为世界第一快递大国,但物流发展水平以及智慧化程度如何?27日发布的《中国智慧物流大数据发展报告》填补了这一空白。报告历史性地完成“智慧物流大数据发展指数”,第一次让物流业有了评价标尺,让行业的数据化和智能化水平有了量化评价体系。
报告由交通部科学研究院、菜鸟网络与阿里研究院共同制作。报告显示,2016年指数全年均值为40.9,尚处于快速安装阶段。区域时效上,沪、浙、江排前三,西藏最慢。另外,物流业务数据化程度相对较好;数据基础设施还处于起步阶段,指数值仅为18.8;物流协同化处于高速发展中期,基础协同相对成熟,末端协同仍需加强。
时效沪、浙、江领先,内蒙古、新疆和西藏落后
报告显示,2016年,东部、中部和西部地区时效指数同比减少了6%、10%和9%,近年来效率提升迅速,说明越是偏远地区,时效改善越明显。同时,中部成为时效提升最快的地区,较好的经济发展形势与较为完善的基础设施是关键。
通过对全国各省市区的时效比较,长三角地区继续保持领先,上海市、浙江省和江苏省位列全国前三。三地也是我国物流业务大省,合计占到全国总量的13%。这说明物流时效与物流业务量大小正相关,业务量越是饱满,越有利于提升物流效率。
时效排名第四至十名分别是安徽、广东、湖北、福建、北京、河南和湖南,位于最后不及格区域的包括内蒙古、新疆和西藏。不过,尽管中部、西部地区的时效水平较东部仍然存在较大差距,但差距在不断缩小。
报告强调了“一切业务数据化、一切数据业务化”:一切业务数据化实现物流信息的可跟踪追溯,让供应链的各个环节透明;一切数据业务化是通过大数据产品开发,把大数据应用到具体业务的过程,通过大数据产品赋能物流各个环节,从而实现提高效率和降低成本。
其中显示,2016年全年境内物流详情数据完备率指数为84.8,发展较为成熟。跨境物流详情数据完备率指数仅为13.5,原因是跨境涉及多方协同合作,数据获取难度较大。不过,全年分月度看,指标呈波浪形上升态势,正在逐步改善。
末端协同成痛点,数据基础设施起步