焦點新聞

台經戰略-後疫時代 物流業發展面貌
中時新聞網     2021/11/03 04:10
 新冠疫情爆發迄今已近兩年的時間,此次疫情給世界經濟帶來的最直接影響,當屬全球供應鏈體系因疫情蔓延嘎然中止,導致全球製造業網絡面臨斷鏈危機。美國近期即因西岸兩大港口-洛杉磯港和長堤港的貨運堵塞,導致全國生產與批發零售市場大亂,而此現象也凸顯物流在全球經貿體系中所扮演的關鍵角色。

 全球化時代下,貿易和金融之於實體經濟尤如人體的血管,而運輸和貨幣則如同人體的血液。國際貿易理論的濫觴,源自英國經濟學家李嘉圖的比較利益法則,有趣的是,該法則著重於探討兩國生產成本的相對優勢,卻忽略了物流和運輸成本的重要性。而當今全球所形成的裂碎化生產分工及區域經濟整合,皆需奠基於暢行無阻的物流體系。

 21世紀正邁向第三個十年,種種外部推力正在重塑物流業的未來。國際物流集團DHL報告指出,受惠於風險投資與新興科技所帶動的技術革新,2012至2020年有近300億美元投入物流業,其中又以大數據分析、AI、機器人與自動化,以及物聯網四個領域最受關注。

 隨著通訊裝置和高速網路建置的普及,大數據及進階資料分析技術被視為如同石油般的珍貴物資。物流作為連結生產者與消費者的傳遞管道,每天所產生的資料量數以萬計(如訂單、庫存、貨物分揀、載具調度等),如何以系統化方式進行資料剖析,進而找出特定模式回饋至工作流程規劃,對物流業者優化作業與提升客戶服務至關重要。

 其次,在硬體運算效能提升及數據分析技術帶動下,AI技術已獲得迅速發展。過往人們熟知的AI應用多聚焦於以消費者為核心的創新(如定向廣告推播)。現在,機器學習正成為AI技術的主流,對物流業而言,AI能解決如動態路線規劃和需求預測等最適化問題。此外,許多物流業者正積極導入「機器人流程自動化(RPA)」,而AI在RPA開發過程中占有重要地位,能使RPA在繁複的工作流程與非結構化數據中,處理更複雜的問題。

 第三,受惠於近年機器人成本降低、性能提升,且能根據不同的特殊需求進行運作,機器人和自動化技術在許多行業的應用已漸趨普及。在物流業不同的工作環節中,自動駕駛和靈活的操作系統,已成為物流業者優化倉儲管理的利器。此外,結合物聯網技術,使得人機協作乃至多機集合協作成為可能。

 最後是物聯網。從物流發展的角度,物聯網基礎架構由下而上可分成四個層次:感測層、網絡層、處理層和應用層。感測層是指透過感測裝置,蒐集外部環境的各種參數資訊;網絡層是將數據從感測層傳遞至處理層的中介,可理解為各種通訊技術與網路設施,如行動通訊(5G/B5G)和衛星通訊等,而處理層則是透過雲端平台、大數據分析和AI等技術,針對數據執行存取與運算,最後再將資訊處理結果回饋至應用層,以協助物流工作實現智慧化。

 除了新興科技應用所開啟的新物流模式外,電子商務在疫情期間的逆勢成長,也為物流業挹注另一股成長動能。疫情期間,消費者對電子商務的依賴更甚以往,物流業也因為電子商務交易熱絡呈現巨幅成長,預估至2023年,全球電商交易額可望達到6兆美元,屆時貨運物流需求也將同步增加。值得一提的是,電商模式現也逐漸在企業間(B2B)採購發酵。隨著第三方供應商服務模式的崛起,透過串接企業應用程式介面(API),協助建構企業虛擬化資訊平台,從庫存管理、採購到後端的物流服務,第三方供應商可為企業提供即時化供應鏈管理。預估未來十年,B2B電商將重塑當前企業間採購型態,此趨勢也預示著物流業的龐大商機。

 後疫情時代,在電子商務高速成長與新興科技應用持續發酵下,自動化、數位化和智慧化將成為物流業未來發展的成功關鍵。