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隨著物流行業的快速發展，作為支撐物流數字化管理、信息化運作的各類系統平台也正層出疊見。運輸作為物流作業中費用占比最高的環節之一，其系統競爭也格外激烈，這里就借助市場上一些主流的運輸管理系統簡單的說一說運輸系統的核心設計思路。
一、物流系統框架構成介紹
進行物流運輸系統研究之前，可以先了解下運輸系統在整體物流信息框架下的位置。
廣義上的物流系統可以視為由多個作業子系統組成，以一般綜合型物流系統為例，在整體框架上可以分為倉儲系統、運配系統、單據（跟單）系統和計費系統，這四塊是物流作業中的核心和必要系統，而根據企業性質和業務需要的不同，物流系統可能還會包含一些相應的輔助系統，如增值服務系統、客戶服務系統等。
並且在物流系統的深度上，基於硬件設備的信息化應用，和對作業自動化、智能化的目標追求，使得如今熱炒的「大數據」和「人工智能」也逐步成為大型物流系統的標配。
圖1：綜合型物流系統的一般組成
物流系統從單據接收或制成開始，通過倉庫揀貨發貨，再通過分撥進行運輸、末端配送，然後進行考核、結算，所有流程都離不開系統的支撐。
根據郵政局2017年的數據，運輸作業總費用已占據物流總費用的近55%，而運輸也是物流各作業環節中最直接的效能體現。粗獷來看，「物流」可以簡單的視為點和線的關係，即如何在點之間找到合適的線，而運輸的過程正是對「線」的動態演繹。所以，這里就由運輸開始逐步說一說物流系統是如何設計、物流產品功能是如何規劃的。
二、目前運輸管理系統情況簡介
運輸管理系統（TMS），顧名思義是對運輸作業從運力資源準備到最終貨物的抵達目的地的全流程管理。目前市場上相對成熟的運輸管理系統總體可以分為四類：SaaS類運輸管理系統、企業自建類運輸管理系統、車隊監管類系統、O2O車貨匹配類系統。
SaaS類系統側重於中小型企業的運輸管理；企業自建類系統一般都是大型物流企業的選擇；車隊監管類系統更注重對車輛位置、行駛狀態等信息的監控管理；O2O車貨匹配類則一般分為貨主和車主用戶，更像是一個信息匹配平台。當然這只是一個框架性的分類，各類系統的作用和功能也不僅限於此，這里不做細說，只是初步探討。
三、運輸系統設計方法淺談
在初步了解市場上主流的運輸系統之後，開始運輸系統產品設計方法介紹之前，再聊一聊運輸的核心。
我所定義的運輸的實質如下：想辦法選擇合適的交通載體讓貨物盡量按規定的時間節點以最低的成本安全完好的送達目的地。
這里有三個關鍵詞：
1、 成本：運輸作業和物流中其它面向C端的作業線不同，雖然交通載體多樣，但畢竟作業形式有限，且容易學習模仿。所以，在運輸作業模式同質化越來越嚴重的今天，誰能有效的降低占物流費用大頭的運輸成本，誰就已在這場物流競賽中占得了先機。
2、 時效：對時效的有效控制，不僅可以為末端用戶帶來較強的用戶體驗，還能讓物流作業鏈中的各環節嚴格按計劃銜接開展，讓資源的使用更為高效和合理。但是對時效的控制，絕對不是單純的貨或車到的越早越好，貨和車比原定計劃到達的過早可能會導致園區或倉庫的月台不能及時安排貨位或車位，甚至導致園區或倉庫的後續作業計劃被打亂。所以時效是要讓貨或車無限趨近於計劃的時間準確到達。
3、 安全：安全不必多說，事故越少則損失越小，但完全杜絕事故也是非常困難的。企業運輸作業的百萬公里事故率需力爭壓至1.5%以下，若百萬公里事故率會高於3%，那就可能會引起運輸作業線的崩盤。
所以，在設計運輸系統產品功能時，應更多的考慮如何進行降本、確保準時和保障安全。在進行具體系統和產品功能規劃時，若比較迷惘，不妨先圍繞這三點進行思考，即如何降低運輸成本？如何按計劃準時執行作業？如何降低事故風險？
在有了初步方向的同時，可以更為細化的對問題再進行分解，以降低運輸成本為例，可以根據運輸作業中所涉及的方方面面再進行二次提問，例如為了降低運輸成本，還可以再拆解為如何提升裝載率？如何找到合適車型？如何評估最優線路？如何合理安排作業班次，降低車輛空跑率？
在針對成本、時效、安全三個方面講問題逐步細化後，不難發現，為了解決這些問題，系統的產品功能已經可以初擬出一些關鍵詞，而這些關鍵詞又可以再逐步完善和發散，形成一系列的功能模塊或功能點。（如圖2所示）
四、運輸作業環節的拆解與分析
當然以上的初步提問式分析法可能還停留在概念層面，具體運輸產品設計時要怎麼去做、需要考慮什麼，還得再根據實際的運輸作業流程來進行逐步拆解。首先是第一步對運輸過程的階段性拆解，運輸過程可以簡單粗暴的分為運輸前、運輸中、運輸後三大階段。（如圖3所示）
1. 運輸前，重點工作包括對運力資源的管理、對運輸任務的規劃、作業前的各事項協調準備、現場裝卸車的交接，而這個階段的側重點可以歸納為「資源準備、高效裝卸「；
2. 運輸中，重點工作包括對車輛出入站的管理（不同交通工具管理模式不同）、對交通工具在途的監控管理、對交通載體的時效控制、對危險駕駛行為的預警和及時干預，這個階段的側重點可以概括為「過程透明、及時糾偏」；
3. 運輸後，重點工作包括對車隊或車輛的合理考核、對運輸任務的計費結算、對各類重點環節的數據收集及有效分析，這個階段最重要的工作就是收集運輸過程的相關數據，包括作業數據、計費數據、車輛及司機狀態數據等，再通過分析加工能產生四大類參考數據：
- 運輸作業數據，正常的運輸作業數據記錄，如到發車時間、裝載率等數據；
- 作業考核數據，對運輸調度人員、司機及車輛的管理及作業考核數據，如發車及時率、在途時長、行駛路線偏移情況等數據；
- 計費結算數據，對運輸作業相關費用數據的記錄，但不同的運輸模式會直接影響到計費結算的機制；
- 管理決策數據，根據數據的分析可為管理人員提供決策依據，如根據以往的路線行駛情況可以估算出兩點之間使用什麼交通工具或跑什麼路線將會更為高效、如根據以往的貨量判斷次日或次月調度的車輛最適合使用什麼樣的車型等。
除此之外，運輸過程還離不開各類硬件設備的支撐，例如承運設備、裝載設備、監控設備，所以在做系統性的產品規劃時，也必須考慮到對這些硬件設備的兼容和對接問題。
通過三大階段和十二個環節的初步拆解，運輸作業的主體流程已經有了雛形，為了配合這個主體流程我們所做的系統及產品應該可以滿足基本的運輸需要。但是若想在主流運輸系統市場中脫穎而出，真正的做到能夠為作業降本、守時、保安全，還需再繼續細分運輸作業環節的關注點，即在原有12個環節的基礎上，將具體的關注點進行細化分析。
以第一個環節「運力資源管理」為例，運力資源管理其實可以再細化為兩個攻研課題：資源的篩選與評估、資源調度管理。再單說「資源篩選與評估」這一個課題，資源篩選與評估即如何為司機及車輛建立合理的評估機制，並通過評估機制去合理篩選優質的司機及車輛資源，且這樣的評估機制也並非是單一的，根據車輛歸屬（自有車輛/外協車輛/臨時車輛）不同，其評估機制也一定有所不同。
通過如上方法對這12個環節進行細化，從而可以得出26個可考慮在產品設計方面去專項攻研的產品課題。（如圖4所示）
圖4：運輸作業過程二次細化拆解
綜上所述，當我們在對運輸系統做產品設計研究時，我們就可以圍繞這3個運輸階段、12個運輸環節、26個攻研課題逐個開展設計研究。
當然不同的企業規模、不同的行業屬性、不同的業務側重，都會影響到運輸系統產品規劃的方向。如上所列的12個運輸作業分解環節，在實際的產品設計中未必都需要重點研究，且這12個分解環節也未必可以完全覆蓋運輸作業中所涉及的方方面面。以之前介紹的TMS系統的分類為例：
- 如SaaS類運輸管理系統更加注重運輸作業的通用類步驟，如運力資源管理、作業計劃安排、車輛任務執行、運輸考核計費等；
- 企業自建類運輸管理系統更加注重在基礎運輸作業功能之上對接企業內其它信息系統並打造個性化的業務需求；
- 車隊監管類系統更加注重對車從出站、在途到入站的全程監控，對安全、時效、油耗等更為關心；
- O2O車貨匹配類系統則更加注重對車貨信息的匹配、貨物和車輛位置的跟蹤、車源信息的可靠性，以及如何計費結算等。
所以這個運輸產品設計的模型並不是固定不變的，和運輸系統一樣，沒有最好的，只有更為適合自己公司或團隊的。
五、蘇寧運輸系統設計案例
說了這麼多概念性的東西，接下來再談談如何根據以上的模型進行系統的落地設計。以蘇寧運輸系統為例（由於會涉及到企業一些內部信息這里也會做一些脫敏處理），與其他物流企業不同，蘇寧物流主要有兩個特點：
1) 蘇寧物流的業態多樣，覆蓋全面，是國內較少的幾乎需要支撐全業態運輸作業模式的企業。在17年收購天天快遞後，目前幹、支、城、配四種運輸形式都包括在內，從中心倉、零售倉、小店倉的幹支線運輸到前置倉、門店、快遞點、顧客家的市內調撥和末端攬送都有覆蓋。且公路、高鐵、航空，以及無人車、無人機等多種運輸方式，大小件等貨物運輸能力，無車承運人、同城配等業務模式也都需要進行系統支撐。（如圖5所示）
2) 蘇寧物流的系統基本都是自主開發，各類型系統拆分較細，各司其職，所以耦合性低，但業務要求及個性化需求更多。
首先在系統設計時，先看一下系統所需支撐的運輸作業模式，蘇寧目前主要運輸作業模式如下圖所示：
圖5：蘇寧物流主要運輸作業模式說明
在面對這樣業務形態廣、運輸模式多的系統設計時，通常可考慮將整體設計分為四步開展：
第一步：場景初步梳理
由於蘇寧所需支撐的運輸模式及場景較多，所以在進行系統設計時還需先進行合理的設計場景粗分。目前蘇寧運輸產品根據場景主要分為三大塊，幹支線運輸、轄區調撥（含前置倉/門店/快遞點）以及末端配送。這三塊既是運輸場景中三個獨立運輸模式，也可以視為使用共用底層服務（運力資源/運輸監控/計費結算/數據分析等）的整體運輸流程中的三個環節。
第二步：基於初步場景的共用服務和能力梳理
所有運輸作業場景基本都基於一套共用的服務和數據資源，以蘇寧運輸系統為例，針對運輸作業的支撐，主要有三類共用服務：
- 運輸側特有的共用服務，這類是指基於運輸作業的一些常用功能及服務，例如運力資源管理和運輸監控管理。運力資源池包括對人、車、承運商（車隊）等主要運輸資源的統一管理，運輸監控管理包括地圖監控系統、GPS解析等服務能力，這些都是無論什麼運輸場景和作業模式均可共用的運輸服務能力；
- 運輸底層服務，這類是指針對運輸的一些底層服務能力的設計，如路由規劃、時效控制、地址解析等，這些是運輸作業可以順利執行的基礎保障；
- 物流共用能力，這類只是整個物流域系統的一些通用服務或能力，如數據分析和計費結算。在蘇寧的物流域系統中，大數據和計費都是獨立運行的系統，可對整個物流域進行統一的支撐。
第三步：基於初步場景和共用能力的單一場景細化梳理
在梳理出整體框架後，則可以開始針對單一場景進行細化補充。這里以作業模式較為複雜的轄區調撥為例。
轄區調撥包括了倉往前置倉、倉往門店、倉往網點、前置倉往門店、前置倉往網點、門店往網點、分撥往網點等細分作業場景的正向以及逆向調撥（可參考之前介紹的圖5場景）。由於篇幅原因不能逐一細化介紹，這里就以倉往門店的調撥運輸為例。
倉往門店的調撥其實還可以進一步細分為三類，一是大件（如大電器、傢俱）的調撥；二是常溫小件的調撥；三是對溫度要求較高的小件冷鏈運輸的調撥。這三類在車輛要求、時效要求上也有所不同，但是因為同是轄區門店調撥，所以基本關注點可以視為是一致的。門店調撥其實除去共用服務外，最關注的就是作業協調準備、現場高效交接和合理的考核規則。（如圖6所示）
圖6：門店調撥運輸作業的側重點說明
1) 作業協調準備：因為門店調撥一般都是同一城市一個或幾個倉庫往多個門店間的貨物運輸，且門店要貨也存在不確定性，有些門店可能幾天才會發起一次補貨，所以門店調撥的作業計劃可根據門店當日或隔日的實際要貨情況靈活制定，於是如何合理選擇車型和規劃線路就成了重點。故此時的系統設計重點將是圍繞轄區調撥開展車型和線路的短頻且合理的系統智能推薦，以幫助運輸調度人員進行降本。（關於車線智能推薦我會專門介紹，如果有興趣的朋友可以關注下我的個人微信：ernestzhong）
2)門店現場交接：針對門店調撥，司機和門店如何進行高效交接，甚至是無人交接。目前行業內大小便利店和電器店眾多，在門店調撥的交接方式上也各不相同。以常溫小件調撥為例，目前比較常用的作業模式是，司機夜間送貨到門店進行無人交接，通過提前排班用系統設置好的門磁卡打開店門，在指定的視頻監控可覆蓋的區域內進行卸貨交接。且車輛進出電子圍欄時系統會自動觸發到發車判斷，以方便對司機作業的時效性進行考核。這一套流程看似簡單，但是其細節還需要不斷的打磨和完善，例如針對每次卸貨操作的視頻監控的截取時間，是根據車輛進出門店的電子圍欄時間判斷截取，還是根據門店門磁卡的刷卡時間計算截取？這里並沒有標準答案，但是其實在系統設計時都需要細心斟酌、全面考量。
3)運輸作業考核：門店補貨，特別是冷鏈貨物對於時效及運輸環境要求較高，考核也會圍繞這兩塊開展。但是具體如何考核會涉及到企業內部的一些敏感信息，這里就不做太多介紹。
第四步：基於單一場景作業流程的系統融合貫通
最後一步，其實也是最為複雜的一步。就是將多個場景進行最後的融合貫通，讓我們所涉及的每個場景的獨立流程都能銜接起來。當然這里需要考慮的因素較多，且會涉及到整個物流域大部分系統的對接與交互。
最後再說幾點運輸系統規劃和功能設計時比較容易陷入的錯誤：
1.不要抓小失大，在設計運輸系統產品時一切的核心都是為了降本（省）、準時（準）、安全（穩）。
2.信息化、數字化不代表給作業人員帶來更多的操作步驟，特別對運輸作業來說，千萬不要給司機在駕車過程中安插太多需要操作系統的行為要求。
3.系統設計不能不近乎人情，判斷標準絕不是單一的。以司機駕駛行為監控為例，駕車過程中抽煙可能對一些公司或車隊來說是明令禁止的，是應該通過系統記錄並給予懲罰的行為；而對於一些跑長途幹線的司機來說，抽煙又或許能夠幫助司機提神醒腦，所以在做司機行為監控時系統是否應該抓取司機的抽煙行為呢……（當然並不鼓勵駕車吸煙行為）
六、未來運輸發展方向暢想
未來的運輸系統會怎麼發展、運輸業務會側重哪個方向，這里不敢多說，簡單的提幾個關鍵詞做一些預測嘗試吧。
1.可定制化的GIS地圖：提到地圖，目前已經有系統能力非常成熟的高德、百度、圖吧、騰訊等地圖產品，但是對於運輸作業來說也許這些都還不夠。特別是在無人重卡、無人機、無人倉逐步投入生產作業，且運輸作業站點和區域管理、自動化導航（無人駕駛技術導航）、輔助地理信息元素越來越個性化的未來，一套可定制化的GIS地圖對於大型物流企業來說顯得越來越重要。
圖7：蘇寧GIS地圖
2.無人交接：在運輸作業中車輛實際在途行駛的時間和車輛在園區的滯留時間幾乎持平，這無外乎兩個原因，一是調度能力，對運輸貨量及調車時間的錯誤估算會直接增加車輛在園區的滯留時間；另一個原因就是車貨交接的效率，對月台車位的合理分配、對園區分撥作業效能的高度把控，可縮短車輛在園區的排隊時間和裝卸時間，但全靠人力交接始終是存在較多不確定性因素，並且在「無人化」概念逐步盛行的今天，為配合無人重卡、無人倉等技術，依托大數據和人工智能的無人交接也顯得愈發關鍵。
圖8：蘇寧無人重卡
3. 智能掛廂：目前很多企業的運輸作業還停留在單純管「車」的階段，或者是將車頭和甩掛進行簡單的組合應用，但是實際上缺少了對「甩掛」的直接管理。當然也有很多企業已經走在了前面，例如沃爾瑪公司在運輸作業中就不「碰」車頭，而是直接對甩掛進行管理，通過對掛廂的智能硬件升級，每一個掛廂我們都可以看成是一個小型的信息化移動倉庫。未來的運輸管理，車頭或許只是一個動力牽引裝置，而智能掛廂才是我們運輸管理應該關注的核心。
圖9：G7智能掛廂
七、結語
說了這麼多的運輸系統及產品設計經驗，其實也並沒有把運輸信息能力都給覆蓋完全，例如在運輸作業中作為系統底層服務的路由、班線、時效、控量等系統設計都未提到，再例如類似無車承運人業務、車貨匹配等行業熱點也都沒有涉及。運輸看似只是點到點的車貨位移，但是結合實際作業情況和商業模式卻有著千變萬化的玩法，這里我也只是拋磚引玉，給出一些運輸系統設計的主幹流程介紹，希望可以為各位物流IT人帶來一些新思路