網購帶來物流轉型需求

疫情促使線上消費發展，除了電子商務平台業者迎來商機外，物流業者也受到極大的影響。電子商務帶來物流業跨區商品運送、複雜運輸網路、多種商品取件方式、個人化運輸模式等議題，挑戰著物流業者的管理模式。頻繁貨物運送亦產生城市交通問題、空氣汙染等，考驗城市政府的治理能力。

智慧科技協助物流挑戰

城市物流(urban logistics)指的是在城市內進行物流運送作業，治理重點在於減少交通負荷量、減少環境汙染等，讓物流業能快速地將商品送達城市商家或消費者手上。受到電子商務影響，城市物流將從2011年的2.5兆美元成長到2020年5.98兆美元，成長約3倍。然而，巨大商機卻帶來諸多挑戰，許多城市政府及物流業者紛紛思考運用智慧科技來解決問題：

1. 運籌需求與風險管理：對於託運業者、第三方物流業者、運送業者而言，如何事先了解運送需求及航班、貨車運能與道路狀況，將能有效地在最短時間、最節省費用情況下，進行貨物準時運送。DHL透過飛機航班、天氣、道路狀況、進出口貨品狀況等2億個參數，提供運送者每月運送風險分析，讓業主提早決定運送方式與路徑；DHL還利用網路媒體進行原物料供應商狀況分析，提供製造業供應鏈管理者提前知道供應商供貨狀況，避免供應鏈風險。

圖、DHL運籌風險管理系統(資料來源： DHL) 

2. 倉儲管理：電子商務小量、快速送貨及購物節突增的貨物運送需求也考驗物流業者的倉儲管理能力。Amazon 利用自動化倉儲搬運車(AGV)進行物料、貨物的搬運成了智慧倉儲管理的典範。此外，運用電腦視覺檢測也可以協助檢測貨物狀況，快速進行貨物檢測、廢品處理，避免不良品送至顧客手中。IBM Watson發展電腦視覺系統，可以針對貨物損害進行辨識、分類損害類別並進一步建議修復方式。新創廠商Qopius則利用電腦視覺及機器人技術，協助盤點貨架上貨品、庫存狀況。

圖、Qopius電腦視覺庫存檢測(資料來源： Qopius)

3. 最佳化運籌：最佳化運籌指的是依據運送時間、成本、運送方式等多種目標，分析最佳運送方式。早期，運用傳統規劃方法計算最佳路徑，現在則進一步運用機器學習、大數據等方法分析更精細、更動態的決策考量。例如：阿里巴巴菜鳥物流將傳統物流規劃方法配合歷史運送數據機器學習，可以分析每日最佳運送時間、最佳派送順序及最佳運送路徑等。UPS則將運籌效率焦點放在卡車司機上。UPS透過數百個感測器安裝在卡車上，分析卡車暫停次數、每加侖的行駛距離、汽車行走路徑等，協助卡車司機分析最佳駕駛路徑，以減少油料浪費、提高遞送效率等。UPS透過大數據分析，發現減少駕駛左轉、利用智慧皮帶取代實體鑰匙等行為，可以提升駕駛人效率。

圖、UPS運用大數據分析每日貨車運送最佳路徑(資料來源： UPS)

4. 城市協同運籌：新加坡政府發展城市協同物流計劃，整合運送商、物流商、接收商等各種廠商，協助進入市區零售業、購物中心前，先進行倉儲整併與物流協同。新加坡政府在郊區建立第三方倉儲，讓不同業者進行併貨作業。在倉儲中，運用貨品自動搬運與導引車輛、先進倉儲管理系統、企業資源規劃系統與顧客訂單整合等，並鼓勵業者共用倉儲與貨車以降低成本。新加坡政府並提供零售商城內配送服務，協助業者利用棧板排程、排隊理論等演算法，讓貨品抵達商城後，能快速下載，節省貨車下貨時間。

5. 最後一哩運籌： 最後一哩運送主要因應新興電子商務的顧客服務，將貨物快速地送到每個人家中或手上。例如： Amazon運用智慧鑰匙，可讓遞送員將商品直接送到顧客車子、家中或車庫中；DHL則將貨物送到智慧郵箱。Amazon、DHL也發展無人送貨機、送貨車等，將貨物快速地送顧客手上，加快運送效率並提高顧客滿意度。Package.AI新創公司發展語音對話智能助理，可以利用Facebook Messenger或SMS與顧客進行遞送時間、地點及其他特殊要求等協調，並告訴駕駛最後一刻變動的地點或時間，讓送貨員能將貴重的珠寶親自遞交到顧客的手上。

結論

電子商務、個人化訂製服務等趨勢發展，帶來物流業的商機及挑戰。從本文可以看到物聯網、大數據、人工智慧、機器人等新興智慧科技，協助物流業轉型並減少城市物流帶來污染與壅塞問題。