规划、运营和管理多方面致胜 “效率驱动”是物流企业的制胜之道

　　特斯拉/SpaceX创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)每次进行商业设计时，都将要素拆解到“元素”级别，再进行更加“高效”的组合，而且真正的指标都是“成本”。

　　低成本，是绝大部分企业最有效的竞争能力。而真正的成本领先者，是在规划、运营和管理等多方面拥有很高的运行效率。

成长期企业核心竞争力：持续提升效率

　　伊查克·爱迪斯（Ichak Adizes，美国最有影响力的管理学家之一，企业生命周期理论创立者）曾用20多年的时间，研究企业如何发展、老化和衰亡，而得出企业生命周期的十个阶段。

　　企业生命周期理论的研究目的，在于试图为企业找到能够与其特点相适应，相对较优的模式来保持企业的发展能力。也就是说，处于不同阶段的企业有着不同的核心竞争力。

　　成长期的中国企业，着力于扩大规模时，效率是大部分企业的核心竞争力。通过专注效率的持续提升，企业可以享受更好的成长期红利。

　　而步入盛年后，企业需要关注的更多是创新驱动、组织文化变革等，以应对即将到来的顶点。

　　企业效率可能表现为很多方面，比如获客效率、渠道效率、运营效率、管理效率等等。面向外部的效率受行业化影响，差异比较大。本文研究主体为内部运营和管理上的效率，同时它常常也是企业全要素效率启动的引擎。

定位企业持续降本增效的提效公式

　　通过对价值链以及成本结构的深度分析，来定位企业持续降本增效的提效公式。1982年，美国思腾思特公司提出了经济增加值（Economic Value Added）概念：EVA = 税后净营业利润－资本成本（机会成本）

　　该概念明确强调，企业经营所使用的资本和债务是有成本的。其第一次把机会成本和实际成本结合起来，强化了提高资本使用效率这个目标。

　　刚才我们讲过，企业内部运营和管理的效率为全要素效率的引擎。而企业各项资源和流程之间有着千丝万缕的联系，在启动全面的降本增效之前，需要分析并确定企业自身驱动的核心逻辑。这一套逻辑，原色咨询称之为“提效公式”。

　　提效公式可能表现为一个最关键的KPI，也可能表现为一个良性循环的闭环逻辑（也可能是增长飞轮）。

那么，如何确定这一套逻辑？

　　我们需要对企业业务价值链进行逐一分析，各处拆开成为效率指标，并赋予相应的权重；分析得到价值链条中的哪项业务，对整个企业经济增加贡献最为显著，并确定该项业务的核心KPI，再将该核心KPI层层分解到最底层。

　　确定核心KPI时，企业往往会遇到一个问题，那就是每个KPI似乎都有些道理，并且相互间也有着联系。

　　诚然，每个KPI都一定能考核至少一个要素的效率，但是不是最核心的呢？这要看其所能撬动的齿轮，是否可以驱动其他KPI，并且短期内企业是否有能力高效管理这个KPI。

　　对于固定资产占比很高的行业，资产效率的管理都是其核心能力。

　　比如海运，船公司的固定运输成本之大必须有大量的货代帮助其提升资产效率。对于货代，特别是拼箱公司而言，核心资产效率的对象就变成了集装箱的配载了。满足货主要求的前提下，以最快的速度（在接单的同时快速确定需要订舱的柜子数量和价格确保能够盈利）和最优的利润（尽量用最大的柜子而且装得最满），将收到的客户托运需求拼装到合理的集装箱。

　　换句话说，拼箱公司的核心KPI即为最优的配置效率。

　　集装箱通过标准化提升了全球物流的效率，但是对于拼箱而言就是，将所有不标准的货物拼装到一个标准集装箱的过程。这个过程中，拼箱人员需要具有深刻的行业洞察能力及长期的实践，从而进行全面的考虑和决策。综合考虑的因素如下图所示：

　　由此看来，拼箱的动作不是简单地把货物集中放置在集装箱内，而是协同了市场定价（实时变化）、收益管理（订舱价格与单位成本多因素变动）和实际操作可行性（现场操作可行性预判）等所有的因素。这对于配柜人员的要求以及公司业务的持续扩大，都形成了掣肘。而通过智能算法，配柜的差错、效率和单柜利润都形成了大幅度的优化。从原来一小时左右配一个柜子，到几秒钟就可以尝试几万种配柜方案，并选择最优方案发出指令，有效地提升了配置效率，增强了海运拼箱公司的绝对实力。

　　同样的，地面运输也是重资产行业之一，资产效率的提升是这些行业企业获得增长的重中之重。以时效兑现率为核心KPI的物流企业，长干线上采用航空直发的方式，航空直发枢纽后，从枢纽到目的地采用短程增加车次可提高单点效率。而以干线车辆利用率为核心KPI的物流企业，则要不断地进行全网分析，增加干线班次，以达到汇聚货量、降低吨公里成本等等效果，并持续优化。

　　正如文章开头所说，埃隆·马斯克习惯以“成本”为指标，将要素拆解到“元素”级别。对于一家企业来说，每一项活动都是维持企业生长活动的最低要素。

　　全要素效率，正是基于企业生产经营活动的。我们需要管理各项活动（比如物流企业的订单获得、车辆行驶、车辆调度等等），因此更适合采用作业成本法（ABC）进行分析。

　　作业成本法，即先将资源按作业分配，再将作业成本分配至产品及劳务，根据绩效与成本的因果关系分配成本——耗用较多资源的作业，依其产生的产品及服务须分摊较多的成本。

　　经过ABC分析法，成本领先的陆运企业的核心成本是运输成本，且对全局成本影响很大。那么对这些物流企业来说，核心能力为其以车辆为单位的效率管理。

　　物流企业需要在满足体验好（直发，少装卸）和成本低（长途用大车，且装载率要高）这两个相互矛盾的条件下，不断进行优化，真正做到性/价比的持续提升，最终达到维持和提升企业自身竞争力的目的。

　　优化是多个约束条件的平衡，但是需要抓住的关键，在于距离最长的干线的影响。影响干线成本的关键要素如下图所示，从图中可以看出，物流企业需要平衡的约束条件其实非常多。

　　下面，我们以国内某领先物流企业早年间的案例，详细讲述成本分析后如何确定优化方式。

　　市内配送是物流企业价值链的最后一环，也是运作层中最关键的一步。市内配送很多是临时性订单，客户联系物流公司时会告知收发地址以及货物信息，收发地址基本是准确的，但货物的数量、大小、重量、包装等信息往往是不准确的。

　　物流公司接收到订单需求后，通常会根据经验匹配相应区域，并逐一询问司机能否接货。

　　随着企业的发展，物流企业设置了调度专员（如下图中电脑前的小人）；随着业务量增加、货物类型更多样、城市交通管理更复杂，司机和运载状态多变的情况下，调度员凭经验调度的效率无法继续提高。此时，物流企业不知如何是好。

　　这只是很小的一个终端运作场景，很多物流企业进行排单计划与车辆调度时，就已经面临很大的挑战。

　　因为车上状态以及货物信息不精准，调度专员需要不断询问司机当前状态，以及能否接货，却不能预计未来车辆的状态，影响调度效果。而不同的货物甚至地址，对于装卸和效率都有很大影响，所以司机对承运的货物都有偏好。这就会影响整体的接货效率。同时，司机频繁地接听电话，也会影响车辆安全和服务质量。

　　送货调度专员凭经验排单，但每个人经验不一，给出的送货顺序可能并不会得到司机的认可。而接货调度专员在需求高峰时，接货压力大，也难以做出合理且高效调度的决策。且由于送、接货分开调度，不能同时考虑双边需求，做出最优的综合决策。

　　定人定区有利于维护客户关系，便于调度分配接送任务。但是，客户运输需求多变且不确定性高，调度难以有效适应需求变化，从而缺乏对成本的全局性考虑。

　　上述场景是一家国内领先企业2010年左右的状态。而UPS从2003年开始，就已经利用算法优化进行运营效率的持续提升了。

　　行车整合优化和导航系统 ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ，是UPS用于管理车队的专有工具，其基于在线地图数据和优化算法，对司机的接货送货业务进行实时跟进和优化。ORION系统拥有2.5亿地址数据，1000页的优化算法程序代码，靠UPS多年配送积累的客户、司机和车辆数据以及每个包裹使用的智能标签，再与每台车的GPS导航仪结合，实时分析车辆、包裹信息、用户喜好和送货路线数据，可以分析实况下一条线路的20万种可选方法, 并能在三秒内找出从A点到B点间的最佳路线。

　　ORION系统使UPS一年送货里程大幅减少4800公里，相当于省下300万加仑的油料及减少3万吨二氧化碳的排放。在保证服务水平的前提条件下，安全性和效率也大大提高了。

　　国内领先的企业虽然起步较晚，但是在技术应用上通过近几年的努力，已经完全赶上了国际领先的水平。

　　2010年左右，国内领先的物流企业开始对这种局部小场景进行深入研究，从司机、车辆、客户、货物、交通信息等多方面进行优化，同时导入了大数据和优化算法。在这个过程中，领先的企业基本上都将效率指标确定为最核心的指标，比如人均收派件量，车均装载率等。

　　就是因为从效率出发，做到了基本上每个环节的效率，比国际领先公司都高出50%以上；加之中国的规模量和单位成本更低，中国快递物流企业即使面对每天千万级不确定地址和流向的订单，同时还保持最高时效的情况下，做到了极低的运营成本。

　　而基于实时订单需求的优化算法，已经成为大型企业在日常调度中保持和提高效率的标准配置。看似轻而易举的物流配送，背后拥有很强的技术支撑。相比其他传统行业，物流行业的效率管理、信息技术特别是人工智能的应用还是比较领先的。利用信息技术实现全面实时的绩效管理

流程优化不能仅靠技术的保障，同样也需要人员的配合

　　如何对人员乃至整个企业进行管理，绩效管理是十分重要的。开车时驾驶员需要不时看着仪表盘，不然容易出事。同样的道理，企业管理者也要时刻关注“引擎”的热度，以及“驾驶”是否平稳，从而进行决策。

　　那么，什么才是好的绩效管理呢？原色咨询认为，要能可视化，全面而实时；需要拥有高频更新的能力，以及有非常细致的颗粒度的呈现方式，方便管理者看到每时每刻核心KPI的变化。目前，有一类为企业内部领导及相关高管提供了一个指标分析型系统——管理者驾驶舱。

　　管理驾驶舱 是一个为高层管理层提供的“一站式”（One-Stop）决策支持的管理信息中心系统。它以驾驶舱的形式，通过各种常见的图表（速度表、音量柱、预警雷达、雷达球）形象标示企业运行的关键指标（KPI）, 直观监测企业运营情况，并可以对异常关键指标预警和挖掘分析。

　　管理者驾驶舱是一种概念，它要求绩效管理能够最大化地建设高层经理了解、领导和控制公司业务的管理室。实际运用中，企业需要根据自身的实际情况，围绕全面、实时、可视的核心标准，进行指标的筛选，并且真正的落实到分析、决策、运用中去。　

　　上文讲了如何确定“提效公式”，以及怎么样运用和管理。提效公式不是结束，需要进一步确定效率提升驱动增长的提效循环。

　　原色咨询认为，从提效开始，“提效——降本——增量”的闭环是企业可以良性发展的依据。

　　以提效作为出发点的降本增效循环，相对于以降本作为出发点（降低员工工资、压榨供应商）而言更加良性，也更具有可持续发展性。效率提升不仅可以提高用户体验，还可以减少差错、异常、预测不准的资源浪费，而由此省下来的钱和资源可以更进一步地用来提升用户体验，起到正反馈的作用。最终企业的业务量得到增加，企业有了发展，便有能力将更多资源投入到提效上，从而进入下一轮循环。

　　提效的主要方法：确定效率提升的具体位置和手段；确定提升的效率可以在客户端或成本端被体现；效率提升同时优化用户体验；

　　降本的主要方法：降低异常处理成本；降低客户服务成本；降低管理成本；看清规模效应价值；

　　增量的主要方法：让利客户；增值服务；改善用户体验。

　　成长期的企业，效率是核心竞争力。通过对价值链及成本结构的深度分析，可以定位出企业持续降本增效的“提效公式”。从流程驱动，绩效与技术提供落地保障，最终走入“效率驱动增长”的提效循环。

　　当今的竞争环境下，各行业都进入了存量博弈，成本和效率成为制胜要素，物流行业的这种极致的效率模式有值得借鉴的地方。

信息技术特别是人工智能的应用还是比较领先的

　　提升效率的解决方案，从最早的标准化（工业流水线），再到人员能力提升和激励，现在又进阶到应用最先进的软硬件，特别是AI技术进行实时的优化和决策了。

　　虽然大部分的AI离真正的商业化落地还有一定的距离，盲目的投入AI也不见得是最明智的选择；但是AI与业务场景的深入融合，使用有限数据实现人机结合的效率提升潜力还是巨大的。

　　原色咨询认为，聚焦小场景，建立“技术驱动效率”，“效率启动增长”理念和管理闭环的基础上，导入实用型AI将会有良好的投资回报。

　　依靠投资和激励驱动的时代已经过去了。利用新技术并与业务场景深度融合，持续提升运营效率，将是各企业维持和提升竞争力必备的基础能力。

【独家稿件及免责声明】本网注明转载文章中的信息仅供用户参考。凡注明来源“运输人网”的作品，未经本网授权均不得转载、摘编或使用。联系邮件：master@yunshuren.com