数字物流技术创新不断升级，将推动智慧物流不断发展，智慧物流利用集成和物流化的技术，使物流系统模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。

未来以物联网为基础的智慧物流，将成为提升现代物流效率，降低全物流费用率的理想解决方案。制造系统与智慧物流的融合发展将成为未来发展的大趋势。

物流行业数字化发展态势

物流数字化、自动化最终是为供应链服务。近几年，新冠疫情、俄乌冲突，国际商贸环境不是很好，但是通过PMI指数能看出来，我们现在的全球贸易和供应链还是有很强的韧性。

过去，我国依靠巨大的工业规模和完整的工业体系，实际覆盖了供应链中的大部分环节。未来，我国需要转换产业链中的角色，在制造产业价值链中关键配件、品牌、设计、供应链管理等附加值更高的环节承担更多的分工。

现在，供应链中的商流、信息流、资金流和物流，都将通过数字化被联系起来，并通过人工智能进行优化配置和决策赋能。智慧供应链是随着工业4.0进程配套升级的。目前，我国的供应链数字化服务规模随着工业4.0进程每年以远高于GDP的增速增长着，未来几年供应链数字化服务行业的规模增速仍将持续保持在高位。

在跨国公司探索智慧供应链的同时，物流业也在积极配合智慧升级。未来十年，将是我国制造业由大变强、全面升级的关键阶段。提升我国制造业竞争力，核心是要具备更强的国际供应链管理能力，必然将拉动数字物流市场的发展，有望诞生一个新的万亿级新兴市场。

物流数字化转型的三个指标：

时间：主要包括在途运输时间，装卸时间，产品加工时间等。

物流的静止时间主要包括库存时间，等待时间和压车时间等。每个时间都产生不同的信息，物流过程可视化的作用就是对各种信息的集成处理和加工，通过过滤无效信息，提高整体运作效率。

绩效：物流绩效反应了各环节操作顺畅与否，合作成功与否，物流绩效指标大致可以分为三大类：第一类是操作指标，如库存周转率等；第二类是服务水平指标，比如客户投诉率等；第三类是财务指标，比如利润率等，通过动态可视化，物流绩效可以衡量并优化整个业务过程。

成本：物流成本包含运输成本，库存成本，持有成本和管理成本。通过可视化的展现，可以直观的了解整个物流过程中的成本结构，深入分析物流成本构成。可以有效的降低不合理成本，提高整条供应链的效益。

当前我国物流行业的发展之路仍任重道远，主要表现在以下几个方面的问题：

现有物流资源如物流人才、仓库、厂房、运输车辆等，高、精、专、复合人才匮乏，仓库、厂房使用率低，车辆运载率未达顶值等。

从原材料接收，到工厂加工，到客户接收，物流业链条长，业务复杂，这也就致使在进行数字化转型时往往侧重某个节点，忽视了对物流整体过程控制和可视化的支持。

物流业信息化，自动化程度低，人工参与度高，致使数字化的转型基础薄弱，无法形成集群效应，人际牵扯复杂，数字化推广难。

流数字化转型的复杂程度是无法在一篇回答里完整展开讲述的，但本篇回答想先通过一个典型场景，即物流控制塔，来看数据是如何驱动物流全流程的可视化管控，助力物流企业做好数字化转型的业务落地。

物流控制塔是如何帮助企业提供可视化服务的？

控制塔的概念最早源于机场，是指控制飞机起飞和落地的控制塔台。后引申至物流行业，衍生出“物流控制塔”的概念。其本质是通过互联网技术，规划物流仓储网络、监控订单履行状态、实时追踪货物，为企业提供端到端的，可视化的供应链服务。

要实现物流数据的端到端可视，首先要解决的就是数据的互联互通。

从业务层面上看：在整个物流链中，涉及供应商众多，数据复杂，每个供应商的数据系统、数据体系各不相同，数据整合有一定难度，但现在已有不少供应商愿意同上下游开放共享数据，共同发挥数据价值。

从技术层面上看：通过搭建数据集成平台，对接各供应商ERP、TMS、WMS等系统，打通数据壁垒，对数据进行集中采集和监控难度并不大。

基于数据的互联互通，进一步就是沉淀物流数据分析经验，降低对人的依赖。用户不再需要做过多的数据处理工作，便可直接查看数据分析结果，帮助客户找到供应链中存在的问题，自动预警，从而提升管理效率。