1、CONTENTS羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告01供應鏈物流技術趨勢與創新圖譜I.全球供應鏈物流技術趨勢II.2024 中國供應鏈物流創新科技認知框架III.2024 中國供應鏈物流創新科技圖譜IV.中國供應鏈物流科技應迭代02智能化I.AI技術與應II.流程動化與超動化III.數字孿03數字化I.數字化管理II.雙碳數字化III.倉儲管理IV.數字貨運V.數字化應技術發展04動化I.智慧倉儲II.新能源III.動駕駛05趨勢總結CONTENTS01供應鏈物流技術趨勢與創新圖譜I.全球供應鏈物流技術趨勢II.2024年中國供應鏈物流創新科技認知框

2、架III.2024年中國供應鏈物流創新科技圖譜IV.中國供應鏈物流科技應迭代羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告LOGResearchGartner：供應鏈戰略成熟度曲線圖（2023）資料來源：Gartner-Get Started on the Generative AI Journey In Your Supply Chain,2023全球供應鏈技術趨勢對比2022年的變化，Gartner在2023年的供應鏈戰略成熟度曲線圖里，除了對GenAI、數據孿生等技術有持續關注之外，著重強調了綠色可持續供應鏈的重要性。2023年的曲線主要調整：4 4創新萌

3、芽期膨脹頂峰期幻滅低期復蘇光明期成熟期機器戶生成式AI循環供應鏈敏捷組織數據認知態系統伙伴關系數字供應鏈孿客戶的數字孿生智能AI客戶體驗管理供應鏈即服務供應鏈絡安全混合作業供應鏈彈性供應鏈區塊鏈多樣性、公平和包容產品即服務供應鏈供應鏈成本優化機器學習可持續的供應鏈高級分析供應鏈險管理數字化供應鏈戰略供應鏈細分成本-服務分析性能指標絡設計卓越中新增新增生成式AI、客戶數字孿生循環供應鏈、可持續的供應鏈加速加速成熟成熟數據認知、數字化供應鏈戰略將在2-5年內走向成熟推遲推遲成熟成熟供應鏈細分：唯一推遲成熟的技術，同時也處在復蘇光明期技術技術調整調整循環供應鏈（原“循環經濟”）、產品即服務供應鏈（原

4、“解決方案供應鏈”）高級分析（原“規范性分析”）、性能指標（原“指標”）LOGResearchGartner：2018-2023八大頂級戰略性供應鏈技術趨勢資料來源：Gartner過去三年的不確定性已經模糊了業務和技術戰略之間的界限，以至于必須將它們放在一起考慮。Gartner VP/Simon Jacobson5 5趨勢1:人工智能趨勢2:高級分析趨勢3:物聯網趨勢4:智能事物趨勢5:會話系統趨勢6:機器人過程自動化趨勢7:沉浸式技術趨勢8:區塊鏈2018年趨勢1:人工智能趨勢2:高級分析趨勢3:物聯網趨勢5:自主事物趨勢4:機器人過程自動化趨勢7:沉浸式技術趨勢8:供應鏈中的區塊鏈趨勢6:

5、數字供應鏈孿生2019年趨勢6:人工智能趨勢2:數字供應鏈孿生趨勢1:超級自動化趨勢5:邊緣計算和分析趨勢4:供應鏈治理與安全趨勢7:5G網絡趨勢8:沉浸式體驗趨勢3:持續智能（CI）2020年趨勢7:嵌入式人工智能和分析趨勢2:數字供應鏈孿生趨勢1:超級自動化趨勢4:邊緣生態系統趨勢5:供應鏈安全趨勢6:環境社會治理趨勢3:沉浸式體驗與應用趨勢8:增強數據智能2021年趨勢7:生態系統合作趨勢4:數字供應鏈孿生趨勢1:超級自動化2.0趨勢2:下一代機器人趨勢5:無處不在的分析趨勢6:安全網絡趨勢3:自主事物趨勢8：可持續發展工具2022年趨勢7:網絡彈性供應鏈趨勢4:行業云平臺趨勢1：可操作

6、的人工智能趨勢2:智能運營趨勢5:員工敬業度趨勢6:組合應用架構趨勢3:移動資產優化趨勢8：供應鏈整合服務2023年年20232023年三大主題與目標年三大主題與目標優化優化OptimizeOptimize擴展擴展ScaleScale開拓開拓PioneerPioneer提高生產力和效率提高彈性、連續性、風險和安全性圍繞新的運營模式和流程促進創新2023年供應鏈關鍵技術趨勢特征：從關注單個技術，轉向關注基于技術組合引入了很多新技術面孔人工智能：最接地氣的新技術趨勢彈性供應鏈：成為重要趨勢之一全球供應鏈技術趨勢LOGResearchKPMG：2024年供應鏈趨勢數字化變革資料來源：KPMG,Sup

7、ply Chain Trends 2024:The digital shake-upKPMG認為，隨著人工智能等技術的發展，供應鏈管理正在出現新的范式，提供更大的供應鏈可見性，以更快響應日常、異常需求，主動解決問題，提供應對未來潛在沖擊的能力。而對于新技術的投資和有效使用，需要企業以數據為重，密切關注數據管理、挖掘等技術。6 6Trend 1:Trend 1:Generative AI Generative AI inin operationsoperations運營中的生成式AIAITrend 2:Trend 2:AI enabled no AI enabled no touch/low t

8、ouch/low touch planningtouch planningAIAI賦能無接觸/低接觸規劃Trend 3:Trend 3:The critical role The critical role of dataof data數據為重Trend 4:Trend 4:Transparency Transparency and visibility and visibility beyond Tier 1 beyond Tier 1 and 2and 2深層次的可視化Trend 5:Trend 5:LowLow-code code platformsplatforms低代碼平臺Trend

9、 6:Trend 6:ESG and ESG and Scope 3 Scope 3 emissionsemissionsESGESG和范圍三排放Trend 7:Trend 7:Electric Electric vehicles,vehicles,transport and transport and logisticslogistics新能源/電氣化到2024年，50%的供應鏈組織將投資于支持人工智能和高級分析能力的應用程序。以AI、DT等技術，消除供應鏈計劃和執行之間的差距，提升寫作能力、供應鏈可預測性。企業決策的關鍵，需提升數據的可用性、質量、一致性，并協同企業目標，持續管理。突破供應

10、鏈環節，創建更深入的供應鏈生態系統視圖，實現產品/服務流的可見性。超過2/3的企業已在其供應鏈中使用了低代碼，以縮短系統開發周期，提升應對變化的能力。范圍三是企業供應鏈排放的主要部分。企業需協同上下游合作伙伴，減少供應鏈整體排放。組織正加快物流運輸鏈的電氣化和自動化，并協同數智技術，支持企業的可持續發展目標。全球供應鏈技術趨勢LOGResearchASCMs Top 10 Supply Chain Trends資料來源：ASCM在對2024年的十大趨勢預測中，ASCM將“數字化”放到了第一位，并強調全球企業構建彈性供應鏈的重要性。而技術方面，以人工智能為核心的技術應用，將在端到端供應鏈的管理、

11、協同、運作等方面提供賦能和有效改善。7 71.1.BigBig datadata andand analyticsanalytics 大數據和分析2.2.DigitalDigital supplysupply chainchain數字供應鏈3.3.SupplySupply riskrisk andand resilienceresilience供應鏈風險和韌性4.4.ArtificialArtificial intelligenceintelligence andand machinemachine learninglearning人工智能和機器學習5.5.RoboticsRobotics機器

12、人6.6.DataData securitysecurity andand cybersecuritycybersecurity數據安全和網絡安全7.7.CircularCircular andand sustainablesustainable supplysupply chainschains循環可持續供應鏈8.8.EssentialEssential goodsgoods supplysupply chainschains必需品供應鏈9.9.SmartSmart logisticslogistics andand thethe internetinternet ofof thingsth

13、ings智能物流和物聯網10.10.LogisticsLogistics vulnerabilityvulnerability物流脆弱性20231.1.DigitizationDigitization數字化 更多的企業將加速數字化（及智能化）轉型2.2.BigBig datadata andand analyticsanalytics大數據和分析 支撐企業敏捷、彈性供應鏈體系建立3.3.ArtificialArtificial intelligenceintelligence人工智能 全方位賦能供應鏈各環節的智慧化運作和管理4.4.InvestmentInvestment inin syste

14、mssystems andand peoplepeople投資系統和員工 供應鏈管理應用和員工新技能培訓5.5.Visibility,Visibility,traceabilitytraceability andand locationlocation intelligenceintelligence可視、可追溯、智能定位 實現貨物實時可視6.6.DisruptionDisruption andand riskrisk managementmanagement中斷和風險管理 提升對外部環境的準備和應對能力7.7.AgilityAgility andand resilienceresilienc

15、e敏捷、彈性 需嵌入供應鏈整體戰略，服務以客戶為中心的新商業模式8.8.CybersecurityCybersecurity網絡安全 提升全球供應鏈穩定性9.9.GreenGreen andand circularcircular supplysupply chainschains綠色循環供應鏈 服務為企業的碳中和等可持續發展目標10.10.GeopoliticsGeopolitics andand thethe deglobalizationdeglobalization ofof supplysupply chainschains地緣政治和供應鏈去全球化2024全球供應鏈技術趨勢LOGRe

16、search2024 中國供應鏈物流創新科技應用框架以人工智能、數字孿生等為代表的智能技術，正在成為供應鏈物流領域重要的變革性力量，也帶來數字化、自動化技術的創新升級。8 8AI數字孿生超自動化大數據云計算物聯網機器人/自動化無人駕駛5G創新技術供應鏈控制塔AI智能決策執行管理WMS/LES/WESTMS數字貨運平臺綠色/智慧園區OMS倉儲自動化物流IoT自動駕駛車/無人機車后服務物流園區倉/場站/碼頭綠色智能駕駛硬件/設施計劃排程網絡規劃算法平臺流程控制流程編排平臺數字孿生平臺RPA/APA協同運營供應鏈中臺物流運營中臺物流運營交易平臺綠色雙碳碳管理平臺自動化數字化智能化LOGResearc

17、h2024 中國供應鏈物流創新科技圖譜9 9供應鏈控制塔智能決策（計劃排程規劃算法）數字孿生流程自動化流程編排供應鏈中臺物流中臺碳管理平臺智慧倉儲管理（WMSWMSLESLESWESWES）智慧運輸管理（TMSTMS）數字貨運倉儲自動化自動駕駛車無人機新能源車設施設備（園區車后IoTIoT）智能化數字化自動化LOGResearch中國供應鏈物流科技應用迭代中國供應鏈在近30年時間里，伴隨數字經濟、技術的快速發展，供應鏈物流的數字化、自動化，以及智能化應用也經歷著不同程度的周期性迭代。101019952010201320152017201920212023數字化自動化智能化技術演進路徑科技應用迭

18、代云計算物聯網大數據AI智能算法區塊鏈自動化+物聯網無人駕駛5G高級自動駕駛柔性自動化智能算法流程編排生成式AI數字孿生視覺技術CONTENTS02智能化I.AI技術與應II.流程動化與超動化III.數字孿羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告19952010201320152017201920212023LOGResearch中國供應鏈物流科技應用迭代：智能化智能化應用，從早期依托智能算法技術的RAP、自動化控制，伴隨流程編排等技術的發展，延伸至智能流程管理與決策，并在2022-2023年隨著生成式AI、數字孿生等技術的發展，推動物流領域真正意義上開始

19、邁進數實相融的智能化大門，帶來行業創新變革的想象空間。121219952010201320152017201920212023智能算法流程編排生成式AI數字孿生視覺技術流程自動化機器人自動化決策智慧化智能化決策中臺：藍幸成立計劃與決策平臺：悠樺林成立算法平臺：杉樹科技、逗號科技成立RPA：弘璣成立圓通推出智能在線機器人客服菜鳥全面啟動物流IoT戰略京東智能網絡規劃系統正式投入應用視覺自主機器人（靈動科技）機器人AIoT操作系統：曠視科技發布“河圖”（HETU）即時配送AI調度系統：美團新一代超腦即時配送系統數字貨艙：G7發布智能掛車“數字貨艙”V9版極智嘉發布第五代機器人管理系統菜鳥“天機”準

20、時達 JusAI京東物流超腦百度地圖推出物流大模型 Beta版上海港推出自動化碼頭數字孿生系統基于大模型的數智化供應鏈產品物流領域首個大規模應用的數字孿生實踐：順豐數字孿生中轉場京東物流推出AIoT數字孿生平臺杉樹科技推出智能決策平臺“數弈”LOGResearch生成式AI與大模型：促進AI應用落地，加速通用人工智能(AGI)時代的來臨資料參考：由 ChatGPT 反思大語言模型(LLM)的技術精要，Beyond the imitation game:Quantifying and extrapolating the capabilities of language models商湯、沙利文整

21、理技術追蹤生成式AIAGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），是指在任何任務上，AI都可以像人類一樣表現出高度適應性和靈活性，高效率地完成指定任務。AI 大模型是人工智能預訓練大模型的簡稱，包含了“預訓練”和“大模型”兩層含義，二者結合產生了新的人工智能 模式，即模型在大規模數據集上完成預訓練后，僅需少量數據的微調甚至無需微調，就能直接支撐各類應用，是人工智能邁向通用人工智能的里程碑技術。1313Transformer、GAN、CNN、RNN等架構通過海量數據進行預訓練微調以應用于不同的場景解決各種復雜任務泛化性對新數據的適應能力模型在從未見過的數

22、據上能表現出良好的性能能力通用性實用性解決多個任務的能力模型能應用于不同的數據集或任務應用時的可用性和效率模型能以合理的時間和資源快速處理數據并做出決策(以CatGPT為 例：ChatGPT是LLM與RLHF技術融合革新的生成式AI代表性產品，推動語言模型與人類意圖的一致性，是從弱人工智能向強人工智能邁出的堅實一步)生成式AI:基于現有數據生成全新原創內容的模型大模型：基于大規模參數的人工智能預訓練模型LLM:基于深度學習的自然語言處理技術ChatGPT:2022 年11 月 OpenAI 公司發布的基于LLM 研發的人工智能聊天機器人AIAI大模型的內涵與特征大模型的內涵與特征LOGRese

23、arch大模型加速AI的“智能化”演進資料參考：由 ChatGPT 反思大語言模型(LLM)的技術精要，Beyond the imitation game:Quantifying and extrapolating the capabilities of language models商湯、沙利文整理技術追蹤生成式AI1414大模型加速大模型加速AIAI的“智能化”演進的“智能化”演進大模型將由數據飛輪向智慧飛輪升級演進1.解鎖更多技能2.Align with Human智慧內容的生成智慧內容：生成式AI，AI Generated Content智慧飛輪基模型數據飛輪數據算法模型循環互動降低開

24、發門檻提高模型精度增強模型泛化能力提高內容生產質量和效率增強生態繁榮度大模型五大基本價值大模型五大基本價值LOGResearch生成式AI發展展望：大模型生態加速形成資料參考：未盡研究-看DAO 2024技術追蹤生成式AI未競研究在看DAO 2024中提出，2024 年，優化訓練和部署大模型仍然非常重要，大模型的生態加速形成，應用開始在一些領域大規模展開，主要表現在以下領域：1515智能體作為任務助理進入更多應用場景和業務流程操作系統集成下一代大模型，成為下一代操作系統人形機器人開始量產，自學習與環境互動能力進一步強化終端設備加載 AI 模型，推動換代升級下一代閉源大模型推出，開始出現勝任人類

25、水平的AGI“火花”，但規模邊際效應遞減數據來源的深度和廣度進一步開拓，進一步規范，更多合成數據與自然數據結合用于大模型訓練小模型結合軟硬件應用，新物種涌現基于大模型的下一代操作系統基于大模型的下一代操作系統LOGResearch生成式AI發展展望：下一代多模態閉源大模型推出，并應用于更多場景資料參考：未盡研究-看DAO2024技術追蹤生成式AIOpenAI 與微軟將推出 GPT-5，谷歌將推出 Gemini Ultra，亞馬遜也在訓練數萬億參數的大模型。下一代大模型將是多模態的、使用更多合成數據的、混合專家系統的，會消除一些幻覺、增加上下文長度、信息更加準確和及時、基礎數學水平有所提升，等等

26、。更多更好的數據、更強的算力、更順的搜索，依然是產生智能的根本因素。加上 RAG（檢索增強生成）補充非參數化的知識，閉源大模型會應用于更多的場景。1616LOGResearchAI在供應鏈中的應用趨勢圖譜資料參考：唐隆基人工智能重塑數字化供應鏈AI在供應鏈物流領域的應用AI與數字孿生、IoT、區塊鏈等技術的結合，將帶來供應鏈物流領域的更多新價值創造可能。1717文字圖像識別新價值創造AI+認知計算AI+自主技術AI+數字供應鏈孿生自主供應鏈AI+RPAAI+IoT+分析AI+持續數據分析AI+OR（運籌學）AI+大數據AI+區塊鏈AI+控制塔認知供應鏈自然語言處理NLP機器學習(ML)監督學習

27、回歸降維無監督學習RPAAMR聚類無人機無人車無人倉人工智能AI深度學習逆向供應鏈回收物分類強化學習實時決策技能習得學習任務機器人導航游戲AI特征消除結構發現意義的壓縮大數據可視化分類選擇供應商客戶留存圖像分類識別檢測診斷廣告人氣預測天氣預測需求市場預測人口增長預測供應鏈計劃壽命期望估計物流自動化無人供應鏈、無接觸供應鏈推薦系統客戶細分目標市場機器人自動化自主機器人電商自動化超級自動化智能供應鏈區塊鏈發現商業新價值第四代供應鏈控制塔持續智能供應鏈智能優化供應鏈洞察決策及優化供應鏈數字計劃供應鏈管理洞察力進出口商品分類供應鏈文檔自動生成商品檢索處理自動化流程自主計劃自我修復智能客服智能運營認知采

28、購智能制造供應鏈風險洞察AI+工作流供應鏈彈性邊緣AI嵌入式AI智能邊緣設備實時分析報告優化運營AI算法算法供應鏈優化供應鏈算法SCPLOGResearch大模型在供應鏈物流的應用場景AI在供應鏈物流領域的應用1818需求計劃基于大模型的復雜物流預測基于大模型的復雜物流預測：大模型可以用于預測物流需求、貨物交付時間、運輸成本等方面，進而幫助物流公司合理分配資源，并預測運輸線路和交通狀況。不確定性物料需求計劃不確定性物料需求計劃：SAP的物料需求預測應用采用了大模型技術，通過對歷史銷售數據、庫存狀況、生產計劃等數據的分析，計算出物料需求的預測值。這有助于企業更好地管理庫存，減少庫存積壓和浪費，并

29、確保物料供應與生產計劃相匹配。生產不確定環境下物流與供應鏈計劃不確定環境下物流與供應鏈計劃與調度與調度：大模型可以用于計劃供應鏈網絡、倉庫分布和貨物調度。通過模擬運輸需求、貨物量和交通情況可以優化物流運輸規劃，以提高整體效益和客戶滿意度。運輸大規模復雜運輸規劃大規模復雜運輸規劃：第三方物流服務商利用大模型進行運輸規劃，提供高效、準確的物流解決方案。貨物跟蹤貨物跟蹤：基于大模型，為客戶提供準確的貨物狀態信息和預計到達時間，提高物流透明度和客戶滿意度。倉儲 庫存盤點與補貨計劃 動態倉庫布局調整 智能化設備 以自動駕駛為代表的無人化運輸 大規模實時路徑優化 不同商業場景融合下的需求管理 極端事件下的

30、需求管理 工廠物流系統的重構 物流與生產的協同安全供應鏈風險預測供應鏈風險預測：面對供應鏈中存在多種可能導致供應鏈中斷的風險，如供應商倒閉、交通中斷、自然災害等，大模型通過收集和分析大量的供應鏈數據，構建供應鏈風險預測模型，評估潛在風險和事件發生的可能性，提前預測供應鏈中的風險，并制定相應的風險應對措施。供應鏈異常檢測供應鏈異常檢測：供應鏈中可能導致產品質量問題、客戶投訴和品牌聲譽受損的異常事件，如假貨、被盜、灌水等，大模型通過監控供應鏈數據，并與歷史數據進行比對，識別并預測供應鏈中的異常事件，提前發現和響應，減少不良影響。通過實時監測供應鏈的數據流，并將其與模型進行比對，可以及時發現異常事件

31、，快速采取措施，保障供應鏈的安全性。LOGResearchIDC關于AI在供應鏈計劃領域的應用調研：AI技術的應用仍處在探索早期資料參考：IDC，The Utility of Al in Supply chain Planning；SAP翻譯AI在供應鏈物流領域的應用2023年9月，IDC發布了一項AI在供應鏈計劃領域的應用調研和總結，整體來看，供應鏈的復雜性，愈加凸顯AI技術在智能決策領域的重要性，企業也在積極布局，但具體的應用仍處在早期。1919 全球供應鏈近年來復雜度激增，生成和接收的數據量十分龐大，已超過人類的處理能力 為了提高處理速度，消除延遲和減少浪費，企業必須即刻實現決策自動化，

32、整合數據，并獲取深入的洞察AI對供應鏈的必要性 需求計劃和預測優化方面：需求預測高度以數據為中心 協調供需：利用 AI 來確保用戶充分考慮所有可能影響訂單履行的數據集，并將這些數據集納入決策和預期AI在供應鏈領域的發展 嵌入式 AI：由于供應鏈數據通常處于邊緣位置，因此位于邊緣的嵌入式,AI 能夠更好地發揮效能。哪一種類型的AI技術適合供應鏈Q：AI在供應鏈領域扮演著什么樣的角色？在供應鏈領域扮演著什么樣的角色？供應鏈計劃人員和建模人員仍然極其稀缺 有遠見的企業正在考慮采用混合方法。他們在培養資深老員工的同時，積極招聘經驗不足的新員工，并投資決策自動化技術 利用 AI 培訓新員工，這些人通常缺

33、乏工作經驗。IDC 稱之為“加速培養專業技能”AI還被用來執行任務或增強計劃人員的能力 計劃人員仍然是高技能角色，員工仍發揮著至關重要的作用。技術并未取代他們的工作而是幫助他們完成更多的工作企業現況 生成式 AI仍處于早期階段，主要用于初步試點和流程映射 是利用這項技術自動創建和編輯文檔 數字助理生成式AI的應用Q：AI及生成式及生成式AI對供應鏈，尤其是計劃有何影響？對供應鏈，尤其是計劃有何影響？LOGResearchIDC關于AI在供應鏈計劃領域的應用調研：AI技術對供應鏈計劃的改善最為顯著資料參考：IDC，The Utility of Al in Supply chain Plannin

34、g；SAP翻譯AI在供應鏈物流領域的應用企業在不同程度嘗到AI技術應用帶來的改善成果，其中供應鏈計劃是反應收益最大的領域。對于AI技術應用前景，企業希望真正實現供應鏈與運營的有效打通。2020 利用 AI 工具優化供需協調 IDC 還發現，一些企業利用 AI大大縮短了完成新計劃周期所需的時間。AI技術目前使用情況 企業正在利用基于 AI的需求感知系統推進可持續發展工作，同時減少總體浪費 另一個常見的用例是優化不同系統的集成優化不同系統的集成 在 2023 年 IDC 供應鏈調查 中，被問及 AI 技術給企業帶來的最大收益時，回答最多的是改進了供應鏈計劃供應鏈計劃 目前的數據量和數據產生速度均已

35、超過人類的處理能力。技術并不會取代計劃人員，而是讓他們的工作更富有成效。AI的用例Q：AI在供應鏈物流領域的應用成果如何？在供應鏈物流領域的應用成果如何？AI要想真正推動生產力提升，必須應用于能帶來顯著成效的領域，幫助企業提高員工能力并提升數據管理水平 AI技術與供應鏈和運營部門的關鍵目標高度契合AI的應用目標 供應鏈目前還只是觸及了 AI潛能的皮毛，尤其是新興的生成式 AI借助借助AI技術，企業還能夠無縫連接供應鏈計劃與制造和物技術，企業還能夠無縫連接供應鏈計劃與制造和物流流程流流程 利用 AI 優化碼頭調度計劃 動態部署倉庫工人/揀選工，從而優化勞動力的使用未來AI在供應鏈物流領域的應用Q

36、：AI在供應鏈中的應用前景如何？在供應鏈中的應用前景如何？LOGResearchIBM：IBM Sterling智能供應鏈套件AI技術應用供應鏈控制塔IBM Sterling供應鏈智能套件是一個基于人工智能的優化和自動化解決方案，可提高供應鏈的彈性和透明度，同時展示在公共可持續發展承諾方面取得的有意義的進展。供應鏈智能套件依托應用程序生成器，提供供應鏈優化、AI驅動的應用程序、控制塔等產品。技術應用：AI、區塊鏈、IoT等技術為支撐AI驅動的應用組件：包括控制塔、透明供應、履約、供應風險、庫存計劃等應用產品應用生成器：包括電子表格生成器、看板生成器、工作序列生成器、規則生成器等。系統亮點：常態

37、感知可操作的工作流可見性實施可持續發展目標2121LOGResearchIBM：下一代供應鏈控制塔AI技術應用供應鏈控制塔通過端到端可見性、高級分析和可操作的工作流程，輔助接受過供應鏈語言培訓的人工智能技術，更快地識別和解決關鍵供應鏈問題。擴展流程智能和執行，使供應鏈更具適應性、響應性和彈性。2222異常&趨勢外部影響因素跨組織可見性權威的供應鏈數據模型端到端系統整合多企業解決方案采取行動優先級推薦AI學習分析分析處理處理感知感知更智能的集成更智能的集成使用集成模式連接所有現有的供應鏈系統和服務。協同供應鏈利益相關者立即采取行動解決問題輕松部署、可集成和擴展異常管理異常管理實時檢測、顯示工作任

38、務并確定其優先級，可快速感知問題并做出反應，同時主動管理供應鏈中的風險和中斷可操作的工作流程可操作的工作流程可以定制工作流程以滿足在源事務系統內自動化操作所需的獨特要求和流程步驟。使用供應鏈虛擬助手做出明智的決策，使用自然語言搜索，并根據企業供應鏈數據，進行問題響應真正的端到端可見性真正的端到端可見性通過標準化數據平臺消除數據孤島并在全球供應鏈中建立實時可見性通過個性化儀表板將數據轉化為可行的見解，提供 KPI 和重要供應鏈事件的 360 度視圖LOGResearchSAP：人工智能驅動的供應鏈計劃體系AI技術應用供應鏈計劃2323資料來源：SAP-AI在供應鏈物流領域的應用LOGResear

39、chSAP IBP需求計劃中的機器學習AI技術應用供應鏈計劃2424資料來源：SAP-AI在供應鏈物流領域的應用LOGResearchSAP：機器學習實現智能主數據一致性管理，提高供應鏈計劃結果AI技術應用供應鏈計劃2525資料來源：SAP-AI在供應鏈物流領域的應用LOGResearchBlue Yonder：端到端SaaS解決方案AI技術應用供應鏈計劃2626LOGResearchBlue Yonder：下一代供應鏈計劃AI技術應用供應鏈計劃表面上看，“新常態”給所有供應鏈都造成了顯著壓力。未來的領導企業將擁有強大的數字化供應鏈，能輕松預測市場信號和挑戰，并高效作出響應，將挑戰轉變為前所未

40、有的機會。如同巧妙利用強風推動自身前進的游艇，自主式供應鏈也能利用市場干擾，創造自己的競爭優勢。2727BY下一代供應鏈計劃解決不確定性AI/ML賦能供需感知（以食品飲料行業為例）LOGResearchBlue Yonder：集成性供需計劃AI技術應用供應鏈計劃Luminate 計劃可協助彌合組織筒倉和計劃時間框架內的差異，實現供需計劃的完全閉環。2828LOGResearchBlue Yonder：制造供應鏈數字化解決方案AI技術應用供應鏈計劃2929制造業供應鏈計劃解決方案制造供應鏈功能流程圖制造業智能交付解決方案LOGResearch悠樺林：智能供應鏈計劃與排程解決方案AI技術應用供應鏈

41、計劃悠樺林是一家以運籌學、強化學習、大數據分析等智能決策技術為核心驅動，聚焦制造業場景需求，為企業提供行業+AI+OR的智能決策整體解決方案的科技公司。悠樺林智能供應鏈計劃與排程解決方案，基于自研Deloris算法平臺，將大數據、人工智能、運籌學等技術通過宏觀到微觀的多層級計劃產品體系將AI智能決策真正落地，切實解決企業在供應鏈計劃層面遇到的問題。3030LOGResearch悠樺林：不同層級計劃的組合應用AI技術應用供應鏈計劃3131LOGResearch歐睿數據：端到端計劃管控平臺AI技術應用供應鏈計劃歐睿是一家專注于用數字化技術開發和應用驅動商業科學決策的高新技術企業，面向鞋服、快消等行

42、業，提供基于商品戰略下的端 到端計劃管控系統，助力企業重塑增長曲線以及復雜渠道與客群下的精細化運營，陪伴品牌商實現 全渠道、數字化、供應鏈生態的跨越式發展。3232戰略落地到策略+預算落地到計劃=品牌企業真正意義的管控LOGResearch歐睿數據：供應鏈戰略與業務模型的聯動AI技術應用供應鏈計劃3333LOGResearch歐睿數據：基于戰略的端到端計劃體系打造AI技術應用供應鏈計劃3434LOGResearch歐睿數據：某女裝品牌案例-有效支撐快反場景下的商品供應鏈藍圖AI技術應用供應鏈計劃3535LOGResearch歐睿數據：某女裝品牌案例-有效支撐快反場景下的商品供應鏈藍圖AI技術應

43、用供應鏈計劃3636LOGResearch藍幸：供應鏈網絡優化和計劃產品解決方案矩陣AI技術應用供應鏈計劃藍幸是國內領先的供應鏈網絡優化與計劃產品解決方案服務商，是中國唯一一家被全球知名機構Gartner認可的軟件供應商。3737庫存策略優化和庫存水位計劃AI驅動-補貨計劃和優化售后備件建儲計劃和庫存優化物流/供應/端到端網絡規劃選址決策優化售后備件&逆向供應鏈網絡優化AI驅動 未來需求預測AI驅動 促銷和補貼方案AI驅動 定價策略優化運輸路徑優化資源和車輛優化發運計劃中長期產能規劃主生產計劃齊套率優化年度產銷預算計劃物料采購計劃優化月周產銷平衡計劃LOGResearch藍幸：標準化的平臺產品

44、，解鎖供應鏈價值的核心AI技術應用供應鏈計劃與網絡規劃3838平臺集成多種算法適配99%的業務場景多場景配置化系統架構客戶成功標準的數據表結構 80多張輸入表 5000個濃縮后的表頭（供應鏈元素）助力企業有效整理龐大繁雜的數據快速的系統配置 無需二次開發 快速實施，項目周期短，風險可控業務人員簡單上手 標準的產品手冊 靈活的參數調節窗口適應企業長期發展變革 動態適配業務發展，擴展簡單，快速迭代 全局功能開放更低的維護成本 基于統一的數據標準和框架，數據互通、易于維護 安全性和高可靠性設計成熟的客戶成功體系 成熟的項目方法論 全球積累最豐富的供應鏈決策最佳實踐 持續的陪伴式保障用戶能力培養 用戶

45、培訓：供應鏈與軟件基礎、虛擬項目、游戲比賽 售后支持：軟件技術、持續學習資源、行業分享調撥計劃模擬仿真庫存優化產能分配訂單分配串點運輸需求預測倉網優化LOGResearch藍幸：產品架構AI技術應用供應鏈計劃與網絡規劃3939數據源定時事務人工觸發一體化流程化定時事務人工觸發零代碼云協同標準數據結構全面完整的標準化數據輸入模板靈活的參數設定可以通過配置的方式實現99%的業務訴求場景管理GIS地圖配置數據自動化能力：通過可視化工作流的方式搭建數據流程靈活的場景編輯器，構建不同業務場景模型求解配置算法庫輸出結果訂單系統運輸系統倉儲系統與計劃系統/執行系統的銜接：決策數據中臺表格自定義視圖BI圖表地

46、圖豐富的結果展現可配置的地圖，支持多圖層、自定義LOGResearch藍幸：某家電品牌需求預測與補貨計劃案例AI技術應用供應鏈計劃與網絡規劃4040LOGResearch菜鳥：生成式AI在物流全鏈路中的應用資料來源：AI大模型與物流供應鏈未來應用高層論壇，菜鳥-領域大模型在物流全鏈路的應用價值探討AI技術應用物流全鏈路優化4141地理感知類 POI/AOI表征 軌跡挖掘 地址解析與空間映射狀態識別類 圖像/視頻識別 關務的商品分類消費者/客戶體驗類AI4Data NL2Data、Nl2KnowledgeEDA、經營分析管理Copilot 運營小二/客服小二/快遞員Agent AIGC+RPA倉

47、儲決策 AGV調度 揀選單生成、打包、補貨運輸&干線路由決策 車輛調度 訂單履約分配末端決策 快遞員分單決策/片區決策人/車-相關預測 配送時效配送路徑區域-相關預測 包裹量/需求量線路-相關預測 重量/流量預測人/車-行為仿真 快遞員配送行為 司機駕駛行為物流仿真場景生成 分撥/中轉中心 網絡/線路/網點規劃 工作片區規劃仿真包裹流/訂單流生成生成式AIVEA、GAN、DiffusionModel PTMs、GPTs物流感知物流預測物流仿真物流決策物流管理LOGResearch菜鳥：生成式AI for 物流感知資料來源：AI大模型與物流供應鏈未來應用高層論壇、第九屆虹橋論劍，菜鳥物流時空大模

48、型和LLMs的應用研究探討AI技術應用物流全鏈路優化菜鳥關于大模型在物流運轉方面的應用，重點圍繞“地理”展開，包括基于路徑規劃、任務分配、時空預測等。4242LOGResearch菜鳥：關于物流運轉優化效率的AI探索資料來源：第九屆虹橋論劍，菜鳥物流時空大模型和LLMs的應用研究探討AI技術應用物流全鏈路優化菜鳥于2020年提出的DeepMARK算法，對于派件、攬件ETA預測，有很好的效果。4343LOGResearch菜鳥：生成式AI for 物流感知-全自研地理預訓練大模型G2PTL資料來源：第九屆虹橋論劍，菜鳥物流時空大模型和LLMs的應用研究探討AI技術應用物流全鏈路優化菜鳥時空大模型

49、G2PTL，基于大量的物流數據，得到地址與地址件的關系，作為大模型的數據基礎，并基于Transformer，疊加地理的任務，獲得時效性預測等方面更好的表現。4444G2PTL的的chat化化LOGResearch菜鳥：生成式AI for 物流管理資料來源：AI大模型與物流供應鏈未來應用高層論壇AI技術應用物流全鏈路優化4545LOGResearch菜鳥：生成式AI for 物流仿真資料來源：AI大模型與物流供應鏈未來應用高層論壇AI技術應用物流全鏈路優化4646LOGResearch準時達JusAI：動態ETAAI技術應用智能預測準時達與寧創學院合作，借助機器學習、人工神經網絡等先進技術進行建

50、模，深度探索在國際領域進行國際海運集裝箱動態ETA的智能預測。此預測模型，有助于改善港口運營規劃，有效管理多式聯運中的航運風險，提升海運貿易分析準確性。同時船舶預計目的地和ETA有效預測有助于有效規劃和調度港口作業。一方面，工作人員可以對航行中的船舶提前干預，減少在港口等待時間甚至避免港口擁堵。另一方面，船舶和卡車的周轉時間會減少，碼頭裝卸作業 效率提高，同時也避免了閑置泊位，減少資源浪費。4747LOGResearch準時達JusAI：動態庫存管理AI技術應用庫存管理利用AI模型和歷史數據來對未來的需求量進行預測，疊加準時達JusLink動態庫存管理工具，通過AI模型提供實時補貨及出貨建議，

51、從而幫助企業合理規劃采購與庫存數量，優化庫存成本。通過整合在途庫存數據、在庫庫存數據，以及銷售預測中計劃出庫的數據，提供一個全景化、實時性的庫存信息。確保庫存資源更有效分配，優化成本效益，同時應對需求不斷波動帶來的挑戰，提升客戶滿意度。4848LOGResearch百度地圖：物流大模型（物流地址+調度決策）AI技術應用物流地圖與調度優化2023年9月，百度地圖基于百度領先的大模型技術能力，結合物流行業場景特點，正式推出物流大模型 Beta版，率先在物流地址解析、物流調度決策兩大領域開展應用。4949LOGResearch百度地圖：物流大模型（物流地址+調度決策）AI技術應用物流地圖與調度優化2

52、023年9月，百度地圖基于百度領先的大模型技術能力，結合物流行業場景特點，正式推出物流大模型 Beta版，率先在物流地址解析、物流調度決策兩大領域開展應用。50502 2、調度決策大模型、調度決策大模型使用Paddle PARL強化學習框架進行訓練，實現端到端的推理輸出決策結果，以滿足車輛調度、配載裝箱、倉庫選址等多種物流場景下的決策優化?；?00網點規模的標準數據集進行測試，相對于傳統的啟發式算法，在成本指標上降低超過3%，耗時降低超過90%。1 1、物流地址解析大模型、物流地址解析大模型借助百度文心大模型，通過對百度地圖POI大數據、物流運單門址數據進行深度挖掘，并基于百度文心大模型構建

53、多種場景下的預訓練任務，形成能夠更好地理解物流地址領域專業知識的物流地址大模型。相對傳統地址識別技術，正確率有顯著改善。LOGResearch準時達JusAI：智能對話引擎AI技術應用智能客服通過整合大語言模型，顛覆了傳統的物流作業模式，用戶可以通過與機器人對話，精準、急速、低成本地獲得所需要的服務。5151一個窗口一鍵問答一覽所有LOGResearch順豐科技：國際物流智能訂艙/提單AI技術應用智能客服順豐科技圍繞順豐集團內部運營管理、面向行業客戶的服務，探索大模型應用，以提升效率、優化服務。5252國際物流訂艙自動化國際物流訂艙自動化國際物流提單自動化國際物流提單自動化LOGResearc

54、h順豐科技：客戶服務AI技術應用智能客服順豐科技圍繞順豐集團內部運營管理、面向行業客戶的服務，探索大模型應用，以提升效率、優化服務。5353關務智能通關務智能通智能客服摘要助手智能客服摘要助手LOGResearch富勒：FLUX GPT知識問答系統AI技術應用知識問答富勒科技于2024年1月1日發布一款名為FLUX GPT的基于OpenAI的企業級知識庫問答系統。富勒科技在物流供應鏈領域擁有超過20年的豐富經驗，在其產品的迭代發展和數千個各行業項目咨詢過程中積累了豐富的知識庫，結合應用生成式AI技術，FLUX GPT將被打造成一名“數字化員工”，為富勒科技各個崗位的員工提供行業、產品和技術等方

55、面的知識，以提升工作技能和工作效率。5454傳統技術：傳統技術：1.基于關鍵詞的搜索：優點：簡單、成熟、易于控制缺點：難以實現語義匹配、不具備理解能力2.基于傳統NLP+規則的對話機器人：優點：易于定義規則缺點：缺乏靈活性，開發維護成本高基于大模型的路線：基于大模型的路線：1.大模型具有強大的、通用的理解和生成能力2.通過微調、情景學習和對齊等技術使得大模型能夠適配不同領域3.缺點：幻覺問題、可控性較差、有限的推理能力、安全問題、性能問題、成本FLUX GPT是一款基于自然語言處理（NLP）技術和大規模語言模型（LLM）技術的創新產品?；诟焕湛萍嫉乃接兄R庫，結合這些先進技術，FLUX GP

56、T能夠理解和回答各種復雜的問題，無論是關于行業特性、產品知識還是技術細節，FLUX GPT都能夠為用戶提供即時且可靠的答案，賦能富勒的實施顧問為客戶提供更加高效和更高質量的服務。LOGResearch富勒：FLUX GPT產品路線圖AI技術應用知識問答55551、知識問答原型 從單文檔開始 支持多文檔 幻覺控制 效果評估 2、知識問答服務 提供問答生產服務 搭建知識庫1.0 支持知識檢索 問答優化 自動反饋收集3、高級問答 支持知識更新 覆蓋程序源代碼 跨文檔知識融合 支持多語種4、初級AI助手 行業知識訓練 支持多輪對話 管理對話歷史 自有大語言模型 對話共享5、高級AI助手 具備業務推理能

57、力 輔助客戶問題診斷 提供方案配置建議 搭建基于AI的客戶服務平臺 短期目標短期目標長期目標長期目標中期目標中期目標LOGResearch富勒：FLUX GPT用戶交互界面AI技術應用知識問答5656LOGResearch順豐科技：知識沉淀與人才培養AI技術應用知識問答順豐科技圍繞順豐集團內部運營管理、面向行業客戶的服務，探索大模型應用，以提升效率、優化服務。5757企業統一知識問答功能全景企業統一知識問答功能全景物流從業人員智能培訓物流從業人員智能培訓LOGResearch碳阻跡：Carbon AIAI技術應用知識問答碳阻跡是全球領先的碳管理軟件及咨詢解決方案提供商，在COP28上碳阻跡發布

58、Carbon AI，是其十余年沉淀的最佳實踐，包括碳阻跡超過十年碳排放因子數據、企業端范圍123數據、數千個產品碳足跡項目積累、公開的SBTI、ESG數據積累。在與其他人工智能的對比中，Carbon AI展現了更新、更準確的數據和結果，未來將基于大模型和行業數據智能建模，并為您提供更加個性化的碳數據分析服務。5858能夠提供千余個名詞與政策解讀、上萬份案例與洞察分析，可全面了解碳知識、行業動態和政策法規雙碳知識專家助力進行企業、產品、項目、活動等各個場景下的碳排放核算，可輕松完成碳計算、了解碳排放情況快捷碳計算工具可在碳云中完成用戶指令、建立模型、分析碳數據碳云小助手LOGResearchAI

59、 Agent智能體：通往AGI的主要路線資料參考：Lilian WengLLM Powered Autonomous Agents等技術追蹤AI與流程自動化/超自動化AI Agent是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體，可以拆分為大模型LLM（大腦）、記憶、任務規劃以及工具使用是個組件部分。不同于傳統的人工智能，AI Agent 具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。AI Agent 的核心意義在于補足了執行環節，強調大模型與真實世界的互動，從而構建了完整的信息閉環。大語言模型和 AI Agent 的區別在于 AI Agent 可以獨立思考并做出行動，和 RPA 的區

60、別在于它能夠處理未知環境信息。5959AgentAgent系統架構系統架構人類與人類與AIAI協作的三類模式協作的三類模式Embedding-嵌入模式Copilot-助手模式Agents-代理模式LLMAgent AgentAGILLMLLM、AgentAgent與與AGIAGILOGResearch超自動化：AI驅動的RPA技術資料參考：Gartner技術追蹤AI與流程自動化/超自動化超級自動化連續三年（2020-2022）被Gartner選為頂級戰略性技術趨勢，Gartner 認為超自動化是企業加速數字化轉型所需采取的下一步。超自動化是指為增強和擴展人類能力而存在的自動化技術的混合。它是關

61、于使用人工智能(AI)、機器學習(ML)和 RPA等先進技術來完全自動化人類完成的任務。超自動化是一種業務驅動的方法，用于識別、審查和自動化盡可能多的業務和 IT 流程。它需要協調使用多種技術工具和平臺，是自動化的擴展。6060執行所需的技術技術的復雜性結果覆蓋程度范圍自動化由自動化工具執行RPA 和面向任務的自動化高效運營相關之處：“我們可以自動化哪些流程？”從一個平臺進行超自動化由多種機器學習、打包軟件和自動化工具執行復雜的基于人工智能的流程自動化，特別包括流程挖掘技術智 能 高 效運營包羅萬象：“一切可以自動化的東西都會自動化?！笔且粋€平臺、系統和技術的生態系統自動化和超自動化對比自動化

62、和超自動化對比自動化向超自動化的演進自動化向超自動化的演進自動化與超自動化的對比自動化與超自動化的對比LOGResearch從RPA到APA，大模型智能體時代下新型自動化范式資料參考：PROAGENT:FROM ROBOTIC PROCESS AUTOMATION TO AGENTIC PROCESS AUTOMATION技術追蹤AI與流程自動化/超自動化2023年11月，來自清華大學的研究人員聯合面壁智能、中國人民大學、MIT、CMU 等機構共同發布了新一代流程自動化范式“智能體流程自動化”Agentic Process Automation（APA），結合大模型智能體幫助人類進行工作流構建

63、，并讓智能體自主處理工作流中涉及復雜決策與動態處理的環節，進一步提升自動化的程度，提高效率，將人類從繁重的勞動中解放出來。6161AgentAgent 對對RPARPA的影響的影響更精確的文本識別和數據提取更智能的決策支持更自然的人機交互更快速的模型構建和優化RPA和APA流程對比RPA和APA在效率、智能方面的對比LOGResearch壹沓科技：以生成式AI為核心的超自動化平臺服務商流程自動化/超自動化應用壹沓科技，成立于2016年，2017年正式運營，聚焦大供應鏈領域（生產制造、物流配送及新零售）為數千家客戶提供新一代數字員工機器人產品，并推出基于大模型的數字員工超自動化平臺，協同全球用戶

64、共同構建面向未來的數智世界。2020年，壹沓通過RPA+AI+iPaaS的綜合性技術平臺，基于強大的大模型技術及能力，壹沓科技正式推出第一代數字機器人產品CubeRobot，打造行業化的數字員工機器人產品、流程智能產品、認知智能產品及大數據集成平臺，賦能用戶實現業務超自動化，驅動精益運營并輔助智能決策，達成業務價值提升，從而實現數字化轉型及智能化升級。6262LOGResearch壹沓科技：基于大模型的數字員工機器人超自動化平臺流程自動化/超自動化應用壹沓數字員工機器人超自動化平臺通過對高頻重復性的業務場景實現端到端自動化，協助白領員工完成各類數字化工作，讓人聚焦創意、決策等高價值工作，從而為

65、企業創造巨大價值。6363基于大模型的數字員工機器人超自動化平臺架構基于大模型的數字員工機器人超自動化平臺架構六大超自動化核心技術六大超自動化核心技術LOGResearch運小沓：供應鏈超自動化平臺流程自動化/超自動化應用圍繞超自動化技術“RPA+AI+iPaaS”及業務場景挖掘及封裝“PBC”的平臺型產品，解決供應鏈企業在超自動化方面的需求，提供數字化產品及服務，包括運價平臺、AI單證識別平臺、物流可視化平臺、RPA機器人工廠、RPA機器人平臺等。6464應用場景產品功能運小沓運小沓-運價平臺運價平臺國際物流一站式運價管理平臺，直聯11大船司，通過綜合比價、批量訂閱查詢，助力企業快速把握商機

66、、沉淀運價數據資產。速度快數據全體驗佳速度快數據全體驗佳運小沓運小沓-AIAI單證識別平臺單證識別平臺依托OCR、NLP、KG等AI技術構建機器認知能力，面向于行業及應用場景提供多場景、多語種、高精度的文檔信息抽取與識別，開箱即用。行業沉淀技術實力支持行業沉淀技術實力支持SaaSSaaS、私有化等多種部署方式、私有化等多種部署方式應用場景智能生成產品功能可視化界面鍵批量上傳信息抽取鍵批量導出智能審核置信度鍵名對照LOGResearch數字孿生：變革供應鏈物流生產力資料來源：數字孿生體白皮書，Digital Twin Consortium Defines Digital Twin，數字孿生技術應

67、用白皮書技術應用白皮書(2021)技術追蹤數字孿生Gartner定義數字孿生是現實世界實體或系統的數字表示，并將其列入近幾年頂級戰略供應鏈技術趨勢之中。作為一項創新技術，數字孿生在供應鏈物流領域的應用還處在探索期，同時，頭部企業已逐步將其應用到對于業務運營的管控、優化之中。6565數字孿生體系統的通用參考架構數字孿生體系統的通用參考架構供應鏈物流數字孿生層次供應鏈物流數字孿生層次更多物流數字孿生研究，可參考物流數字孿書物流數字孿書20242024LOGResearch順豐科技：基于數字孿生的小件分揀計劃優化解決方案數字孿生技術應用探索快遞順豐科技利用數字孿生技術，實現中轉場小件分揀區分揀計劃優

68、化，實現相同件量下，數字孿生新分揀計劃，可縮短實際分揀時長超10%；固定分揀時長下，可提升實際平均產能超8%。6666產能數據分析產能數據分析通過場地數據分析，全網大部分場地的小件區存在產能缺口。產能瓶頸產能瓶頸多數小件區產能瓶頸在分揀計劃多數小件區產能瓶頸在分揀計劃。目前全網的分揀計劃均為場地人場地人員人工憑經驗設置員人工憑經驗設置，缺乏大數據缺乏大數據驅動驅動，缺乏驗證環境缺乏驗證環境。資源浪費資源浪費若小件區產能不足，場地會選擇多開啟一臺或多臺環形分揀機多開啟一臺或多臺環形分揀機以彌補產能缺口，每臺分揀機需配需配套套1010+人人/班次班次，造成人員造成人員、設備設備等浪費等浪費。小件分

69、揀機產能缺口痛點小件分揀機產能缺口痛點小件分揀計劃優化數字孿生解決方案小件分揀計劃優化數字孿生解決方案建立高度真實的中轉場數字孿生體，在高度真實的虛擬環境中評價、驗證真實環境中難以評價的策略、算法、方案，基于數字孿生中的評價、驗證結果，優化對應的策略、算法、方案，提升對應指標、性能。仿真驗證建立數字孿生平臺，輸入策略進行驗證模型構建構建數字孿生體模型，優化逼真度數據采集采集各環節的靜態/實時信息決策優化建議依據仿真給出優化建議實時反饋生產數據應用生產將動態變更的結果應用到生產LOGResearch順豐科技：基于數字孿生的小件分揀計劃優化解決方案價值數字孿生技術應用探索快遞順豐科技利用數字孿生技

70、術，實現中轉場小件分揀區分揀計劃優化，實現相同件量下，數字孿生新分揀計劃，可縮短實際分揀時長超10%；固定分揀時長下，可提升實際平均產能超8%。6767行業價值行業價值業務價值業務價值1.1.降低驗證成本，縮短落地時間降低驗證成本，縮短落地時間3.3.規?；瘡椭埔幠；瘡椭?.2.提升場地產能上限提升場地產能上限n提供了真實的評價驗證體系，提供了真實的評價驗證體系，突破了復雜突破了復雜系統的評價難、驗證難的瓶頸系統的評價難、驗證難的瓶頸n以以極低的人力、物力投入，數千倍的驗證極低的人力、物力投入，數千倍的驗證速度速度實現效果等同于真實環境下的驗證，實現效果等同于真實環境下的驗證，效果好、低成本的

71、評價與驗證能力效果好、低成本的評價與驗證能力為優化為優化提供了先決條件提供了先決條件n通過優化分揀計劃，提升通過優化分揀計劃，提升小件小件分揀區分揀區的產能的產能n減少回流，提高減少回流，提高分揀質量分揀質量n提高提高人效，人效，降低降低能耗，能耗，提升提升時時效效n搭建數字孿生平臺，形成中轉場小件區自動搭建數字孿生平臺，形成中轉場小件區自動化分揀化分揀數字孿生解決方案數字孿生解決方案，可為其他場地、，可為其他場地、其他系統提供類似的服務其他系統提供類似的服務n成為解決算法成為解決算法/系統在系統在小件區產能問題上的小件區產能問題上的通用方法論通用方法論，用于解決公司實際問題，創造，用于解決公

72、司實際問題，創造收益收益4.4.輸出行業影響力輸出行業影響力n推進推進數字孿生驗證物流場地策略數字孿生驗證物流場地策略的落地和應用的落地和應用n建立并推進物流領域數字孿生的建立并推進物流領域數字孿生的行業標準，構建生態行業標準，構建生態產能提升優化分揀計劃，形成小件區產能提升通用方法論單 位：件/小 時數字孿生新分揀計劃場地原分揀計劃8%固定分揀時長下，數字孿生新分揀計劃，可提升實際平均產能超8%相同件量下，數字孿生新分揀計劃，可縮短實際分揀時長超10%10%批量落地小件分揀計劃優化數字孿生解決方案廣泛用于多家中轉場分揀計劃評估分揀計劃優化逼真度校驗數字孿生系統60+累計部署中轉場數量99%+

73、孿生體逼真度成果展示成果展示LOGResearch順豐科技：基于數字孿生的支線排線優化解決方案數字孿生技術應用探索快遞針對支線排線強依賴人工、規劃場景多難度大、成本高、資源不充分等痛點，順豐提出基于數字孿生的支線排線優化解決方案。通過孿生仿真推演出現實缺失數據，對策略進行上千次驗證，算法經過千百次驗證和迭代，最終超越人工上限。6868常規線路參照歷史線路、件量、裝載、場地等數據，依照約束，構建局部網絡優化CBD/工業區派送采集AOI區域類型和派件量、派送率數據，優化最后一個散貨班次線路大客戶串點根據客戶點發件量、發件類型、攬收時間等條件，構建大客戶額外資源線路優化XXX模式發運針對XXX發運模

74、式，存量線路優化，及批量新增觸點排線孿生體1.差量表3.可視化地圖2.裝載率圖變更前變更后組合號班次線路編碼始發地經停點目的地車型平均裝載率裝載重量滿載重量平均件量AOI區域占比路徑里程班次線路編碼始發地始發發車時間經停點經停發車時間經停時長目的地到達目的地時間/最晚到車時間車型裝載率班期路徑里程變更內容105D592WD592H1650592WD592H1.5T（實際1T）42.29%422.9100022534%26.27705D592WD592S1650592WD1650592H174010min592S17501.5T50.63%12345728直發改串點05D592WD592S164

75、0592WD592S1.5T（實際1T）33.66%336.611000150 3%27.2n結果輸出場地節點模型線路模型計劃需求ID線路編碼線路距離裝載率經停點列表場地代碼所屬上級經緯度班次類型班次開始時間班次結束時間最晚到車時間適用工作日場間距場間行駛時長車輛資源裝卸過程機器學習變更成本視覺識別車廂裝載圖像識別地區約束線路時效載貨量車包往返集中到車裝載率車輛調度叫車邏輯車輛模型車牌號車輛噸位有效裝載容積車長所屬車隊運單號時效類型計費重量快件類型物品名稱操作碼操作時間操作場地包號籠號包裹模型LOGResearch順豐科技：基于數字孿生的支線排線優化解決方案方案價值數字孿生技術應用探索快遞各細

76、分場景由數字孿生模型和人工分別輸出，做結果比對（數字孿生輸出結果是經地區規劃員核對可采用版本）：6969場景一：CBD/工業區派送對比類線路數（車次數）串點率準點率人工280%100%數字孿生1967.85%100%n 背景：華南某區05D班次，對于派送網點AOI中CBD或工業區占比高的網點，需在1800前到達滿足出倉派送時效，地區采用全部直發模式，導致資源浪費。n 方案：基于網點歷史數據分析規劃優先級，運用超啟發式算法，滿足不同區域業務規劃時間要求，動態調整線路優化策略。n 成果：數字孿生規劃線路均達到時效要求，且減少線路數9條。場景二：班次合并對比類線路數（車次數）串點率準點率人工6277

77、.41%54.83%數字孿生5375.47%100%n 背景：華西某區由于01P和02P班次合并為一個班次，需對兩個班次線路重新規劃，且必須滿足兩個中轉場到車時間、網點班次時間窗口移動、發車間隔時長等條件。n 方案：線路規劃從網點維度升級到網點+服務時間雙維度，設計多目標優化算法，實現服務時間與線路質量的平衡。n 成果：數字孿生規劃線路對比人工減少9條，且到車時間更早，時效更優。場景三：XXX模式線路對比類線路數（車次數）串點率準點率人工5477.80%55.60%數字孿生5976.30%100%n 背景：XXX模式的推廣，各地區都需要大量新增霧化觸點，華西某區已實現成都全市推廣，計劃新增n個

78、觸點，在主網點及其覆蓋觸點與周邊網點局部范圍的重新規劃。n 方案：將新增觸點與主網點建立強關聯關系，運用構造方法加速求解，整體融入現有網絡，避免數據缺失導致的規劃誤差。n 成果：人工規劃存在貨量溢出和晚點情況，有時效風險；數字孿生規劃比對人工多出m條線路，但抹平了落貨和超時風險。成本時效成本時效LOGResearch新松：智能倉儲物流數字孿生系統數字孿生技術應用探索智慧倉儲新松智能倉儲物流數字孿生系統將物理場景與數字虛擬模型相結合，通過對自動化設備的實時數據采集、數字孿生模型建立和智能分析，實現對倉儲物流過程的實時監測、優化和預測，從而提高物流效率、降低成本，優化管理決策。7070通過實時數據

79、采集，實現空間可視化、設備可視化、作業可視化、告警可視化等動態可視化管理。通過實時監測和分析物料流動和庫存水平，提供合理的庫存管理策略，優化物流配送計劃，降低庫存成本和物流費用。通過設備的快速定位、故障和應急預案的動態模擬、應急處理的過程調度等動態交互，提升運維的效率和準確性。通過實時監測關鍵指標，如搬運效率、質量水平和設備健康狀況等，結合智能技術，及時發現瓶頸和潛在問題，實現故障自動預警。此外，系統可通過數據分析，結合歷史數據、實時數據、計劃數據驅動場景模型，幫助用戶掌握各生產要素和操作環境的“過去時、現在時和未來時”，做到堆料、運輸、生產的預演、實操、復盤，輔助實現生產最優化，利用動畫效果

80、模擬真實流程，直觀感受生產運行原理。通過數字孿通過數字孿生技術實現虛擬與現實的結合，用數據還原實際生產過程，驗證和提升生技術實現虛擬與現實的結合，用數據還原實際生產過程，驗證和提升產品質量。產品質量。LOGResearch京東物控2.0：以數字孿生和AI技術改變物流倉儲數字孿生技術應用探索智慧倉儲2023年10月，京東物流正式推出京東物控2.0，在原有基礎上全面升級兩大核心能力：更懂倉庫的AI、更強大的倉儲數字空間構建工具?；诰〇|物控2.0核心能力升級，京東物流同時發布精心打造的AIoT監管倉解決方案。7171LOGResearch京東物控2.0：智能倉全場景數字孿生解決方案數字孿生技術應用

81、探索智慧倉儲利用物聯感知和自動化等信息技術，提供3D場景搭建和實時渲染能力，并通過接入多種自動化設備、機器人和傳感器等進行信息采集和智能算法分析，將倉庫的物理狀態進行數字孿生，實現全場景覆蓋，達到監控、調度和維護的多維統一。倉儲場景的數字孿生技術協同能有效降低錯誤操作發生，真正做到供應鏈的降本增效。3D場景快速搭建設備靈活配置智能運維算法交付周期短7272機器人/自動化倉中小件電商倉冷鏈倉抵押物監管倉應用場景及模型圖應用場景及模型圖LOGResearch京東物控2.0：AIoT監管倉方案數字孿生技術應用探索智慧倉儲在不影響生產的前提下對倉庫進行升級改造，通過安裝/接入存量的傳感器、攝像頭等設備

82、，實現對倉庫場景多要素數據采集與分析，利用3D大屏進行可視化呈現，并對異常情況進行自動告警，實現對倉庫的遠程、全面、透明、智能管理，確保貨物在倉的“防換”、“防丟”、“防損”。全要素數據采集呈現更懂倉庫的AI更豐富的AI輕量化部署73733D庫存可視遠程視頻監控AI貨物監管場地環境感知人員進出管理智能告警推送危險品倉高貨值倉機要監管倉質押監管倉應用場景應用場景主要功能主要功能CONTENTS03數字化I.數字化管理II.雙碳數字化III.倉儲管理IV.數字貨運V.數字化應技術發展羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告1995201020132015201

83、7201920212023LOGResearch中國供應鏈物流科技應用迭代：數字化國內供應鏈物流的數字化快速發展，運輸、倉儲管理軟件的SaaS化是第一個高峰，之后隨著自動化的全面滲透、供應鏈網絡的復雜化，供應鏈協同與執行管控需求提升，并在智能技術的加持下，智能決策類平臺快速發展（在“智能化”部分已闡述）。757519952010201320152017201920212023云計算物聯網大數據AI智能算法區塊鏈LES（供應鏈執行）：富勒發布LES系統國內快遞系統：敏思達成立專線ERP：藍橋等WMS：富勒成立SaaS TMS:o-TMS成立車貨匹配：運滿滿、貨拉拉等成立車輛追蹤：G7、易流成立快

84、遞數字化：菜鳥發布電子面單TMS全面SaaS化滿幫上市供應鏈中臺：通天曉OFS京東物流發布“京慧”數字化供應鏈平臺決策中臺：藍幸成立oTMS升級國際端到端可視化產品行業整合：科箭、吉聯合并，新品牌洞隱科箭軟件SaaS化無車承運人試點SaaS WMS：CWMS發布計劃平臺：悠樺林成立算法平臺：杉樹科技成立平臺/軟件AI化富勒自主研發WCSRPA逐步應用本土軟件發展國外企業滲透物流執行軟件SaaS化物流自動化/供應鏈執行供應鏈協同管理+智能決策智能優化國外ERP、WMS為主LOGResearch供應鏈物流數字化需求演變：物流管理系統需“植入”商業交易邏輯資料參考：羅戈研究2023快消供應鏈運營數字

85、化研究報告數字化需求變化從業務管理視角，需基于多層級賬戶體系，在維護企業和生態合作伙伴之間交易關系的基礎上，實現各方之間商品、庫存、訂單、結算數據的共享，以及對于不同業務場景的訂單履約、庫存調配、費用結算等管理。7676生生態態賬賬戶戶品品牌牌賬賬戶戶貨盤價盤品牌賬戶銷司/電商賬戶經銷商賬戶批發商賬戶零售商賬戶經營范圍客戶信息經營范圍供應商信息客戶信息經營范圍供應商信息客戶信息經營范圍供應商信息客戶信息商品數據價格數據商品數據價格數據商品數據價格數據商品數據價格數據購銷關系購銷關系購銷關系配額/授信配額/授信配額/授信配額/授信庫存數據庫存數據庫存數據庫存數據交易關系基于交易關系的基礎數據管理

86、基于交易關系的基礎數據管理訂單結算庫存品牌一鍵代發經銷商一鍵代發渠道間調貨業務場景支撐業務場景支撐LOGResearch供應鏈物流數字化需求演變：物流資源集群化管理，支撐敏捷的訂單響應資料參考：羅戈研究2023快消供應鏈運營數字化研究報告數字化需求變化隨著品牌等核心企業在以用戶為中心的數字化供應鏈模式轉型，以及由此延伸的全渠道、一盤貨、定制產品等策略，均提出如何協同、統籌上下游資源以庫存為核心，加強對于多場景訂單的響應支持。7777品牌主導的一盤貨倉網及對應的品牌主導的一盤貨倉網及對應的WMS集群管理集群管理品牌CDC品牌RDC1品牌RDC2經銷商1倉品牌FDC1品牌FDC23PLDC品牌LD

87、C1品牌LDC2品牌LDC3品牌LDC零售門店批發商經銷商品牌內部跨部門協同品牌生態跨渠道協同品牌銷售公司電商部門市場營銷中心經銷/代理商批發商零售商EC平臺(B/C)代運營商全國/區域KA品牌流通全渠道生態下的交易關系架構品牌流通全渠道生態下的交易關系架構LOGResearch供應鏈物流數字化應用架構趨勢：中臺化數字化應用發展隨著企業商業、供應鏈物流體系的復雜通過中臺化架構實現數字化轉型是趨勢，也是應用架構可以支持復雜多變業務的必然。相對穩定、共性、單一的業務，通過中臺建模在中臺服務中體現；對業務個性化、操作流程差異化，則通過前臺系統擴展點實現。7878客戶-業務系統中臺中臺-運營和數據中心

88、運營和數據中心前臺前臺-業務應用業務應用A業務管理B業務管理后臺后臺-基礎設施基礎設施PaaSIaaS其他組件/服務運營中臺（標準功能模塊）數據中臺數據中心模型/算法數據標準訂單中心庫存中心中臺化應用架構模型中臺化應用架構模型 支持企業面向不同類型業務、不同物流資源的靈活管理前臺靈活配置 將通用、共性的服務沉淀到中臺共享，如客戶，產品、訂單、合同、結算等基礎信息 系統規劃、管控等功能統一設計中臺沉淀能力 在統一架構下，以服務為中心，根據業務場景需要進行模塊化組裝和一定程度的定制落地策略中臺化架構的特點和優勢中臺化架構的特點和優勢LOGResearch基于中臺架構的供應鏈協同運營平臺數字化應用發

89、展基于全渠道訂單需求的資源協同、智能匹配、OTC生命周期管理。7979多層級訂單賬戶體系統訂單管理智能庫存尋源全渠道結算對賬全渠道訂單管理多級WMS賬戶體系總部集中庫存、履約管控場景化、標準化分倉運營規則配置倉集群化管理多級運絡賬戶體系多種運輸形態整合訂單級別運資源匹配運絡管控線下渠道渠道訂單中心DRP（分銷管理）客戶系統門店POS自營電商電商店鋪1電商店鋪2TP 代運營電商店鋪3電商店鋪供應鏈協同運營平臺訂單中心庫存中心結算中心CRMERPBMS合同對賬結算協同 WMS庫存統籌集中管控效率優化RDCWMSCDCWMSECWMS3PLWMS協同 TMS運力統籌動態履約價格管理網貨平臺3PLTM

90、S快遞系統多式聯運下游TMSWESWCSLOGResearch通天曉：OFS供應鏈協同平臺供應鏈協同平臺通天曉具備國內領先的供應鏈協同平臺產品 OFS，協同WMS、TMS、BMS 等物流管理軟件，實現全渠道、多業態訂單的庫存尋源、履約管控、對賬結算的訂單生命周期閉環、可視化管理，以及數據和算法支持的智能決策，幫助品牌企業解決數字化轉型過程中的供應鏈物流管理水平。8080全渠道、多業態的訂單履行能力 B2C/C2C/B2B/O2O等多業務場景支持，打通線上線下，實現多倉多渠道庫存共享物流執行端的彈性和強大的數據處理能力 系統的高可配置性和豐富的策略引擎敏捷支持業務模式的變更，滿足海量訂單實時處理

91、基于互聯網化的產品設計 豐富成熟的產品體系，開放式的底層技術架構方便客戶自主擴展和配置系統決策智能化和數據全面可視化 以統一的視角管理供應鏈重要節點信息，實現全過程可視化，為優化資源布局提供數據支撐業務入口指揮層執行通天曉產品B2C：多平臺B2B直營經銷商線下店鋪SCV可視化決策平臺物流優選促銷計算財務對賬海量訂單處理智能尋源平臺集成企業級庫存視角渠道庫存優化精細庫存控制貨權交易物流庫存商流庫存物流數字供應鏈平臺ERP-COMS-A/B/CERP-AERP-BPOS訂單中心庫存中心倉儲管理WMS/WCS運輸管理TMS中央倉3PL倉前置倉路徑優化配載調度在途監控對賬中心自動核銷費用分攤結算費用管

92、理 BMS計費引擎應收費用應付費用發票管理費用暫估EAI數據交互平臺ERP財務系統OAMES數據倉庫外部集成商流訂單物流訂單業務數據核優勢解決案整體架構LOGResearch通天曉：某頭部水飲品牌的線下渠道一盤貨訂單中臺整體方案藍圖供應鏈協同平臺面向客戶的線下渠道一盤貨管理，通天曉供應鏈協同平臺解決方案：8181 通過統一訂單平臺化進行一盤貨管控(渠道庫存分配)，倉庫級尋源，實現BC共存，降低庫存成本，提高庫存利用率；B2B業務在經銷商門戶下單，可直接交互SAP確認信用額度，也可以經由OFS向SAP確認信用額度；通過與WMS和TMS集成，確保倉儲物流數據安全，完整，庫存集中管控，庫存信息同步及

93、時；經銷商下單體系建議額外搭建獨立的經銷門戶體系。LOGResearch富勒：數字化供應鏈解決方案整體框架供應鏈協同平臺富勒提供完整的SCE供應鏈執行管理解決方案，以供應鏈協同及訂單驅動為核心，實現訂單全鏈路跟蹤，多系統協同以提高供應鏈整體效率。8282計劃、訂單、原料庫、產線配送產加全盤貨庫存分配、共享多組織協同采 購 供 應 鏈協 同 平 臺銷售供應鏈協同全 渠 道 訂 單 管 理、智 能 庫 存 分 配、運 輸 優 選、狀 態 跟 蹤產線供應鏈銷售訂單調度排波次計劃打單揀貨裝發運城市配送代理商倉庫客戶倉庫店訂單處理庫存分配產加原料采購成品倉原料倉庫原料配送采購計劃原材料倉生產供給CDC及

94、干線運輸RDC及區域快運城市倉配服務MES全程供應鏈協同平臺全 渠 道 訂 單 管 理、智 能 庫 存 分 配、運 輸 優 選、狀 態 跟 蹤產 銷 協 同協 同 平 臺訂單與產計劃匹配透明/智能/協同Visibility Intelligence CollaborationLOGResearch富勒：數字化供應鏈解決方案供應鏈協同平臺8383FLUX Datahub 數據交換平臺經銷商自營門店分公司KA貿易商分銷商FLUX SC2P 供應鏈協同平臺訂單中心庫存中心結算中心可視化中心供應鏈協同中心供應鏈控制塔調度中心FLUX WMS 倉儲管理系統FLUX TMS 運輸管理系統FLUX LES

95、生產物流執行系統工廠倉直營倉/門店經銷商倉3PL倉運單管理線路優化監控跟蹤承運商管理拆/合工單拉動管理智能揀配供應商協同FLUX WCS 倉儲控制系統機器人AGV/RGV多層穿梭車輸送分揀線AS/RSMini Load電子標簽語音揀選賦碼系統溯源系統OMSDMSERPMESSRMLIMS系統集成監控與維護業務集成數據集成圖形化配置線下渠道線上渠道加盟門店LOGResearch客戶概況客戶概況富勒：客戶服務案例供應鏈協同平臺8484應用方案 FLUX WMS FLUX SC2P（供應鏈協同平臺）FLUX Datahub解決方案數字化供應鏈平臺 對接ERP、DPS、BPM、WMS、TMS等系統 訂

96、單中樞和協同平臺 供應鏈端到端可視化管理全渠道訂單統一管理 集團化統一管理全網庫存 精細化管理多種庫存 全網庫存視圖 區域間調撥和庫存共享全程可視化管理 原料、成品、包材等全物料管理 全生命周期可追溯，產品追溯可精確至生產時間點智能化倉儲作業 廣泛應用智能設備 流程編排，提高設備間協同和整體績效項目收益精細化實現庫存、批次的精準追溯100%整體供應鏈管理可視化智能化系統指導作業，智能設備的應用維他奶 中國香港飲料品牌，創始于1940年 開創了植物奶的先河需求與挑戰 全渠道下多變的前端需求和復雜的后端資源實現高效對接 多渠道客戶訂單的自動化處理 庫存的精細化管理，批次、效期的精準追溯，庫存預警等

97、 提高業務數據的準確性和可靠性，提供決策依據LOGResearch博科資訊：全行業數字化物流供應鏈解決方案供應鏈協同平臺博科資訊深耕數字化行業近30年，致力于為智能制造、信息通訊、倉儲物流、新零售等行業，提供完整的數字化物流供應鏈解決方案。目前已覆蓋能源化工、移動通訊、大宗物資、醫藥、冷鏈、商貿、電商、網絡貨運等版塊，幫助企業實現對物流資源、全渠道訂單、倉庫、運輸、資金等的整體協調、管控和優化，并協同供應鏈上下游不同作業環節，打造可視化、精細化、透明化的智慧物流管理體系，降低企業成本，提升作業效率。8585訂單來源產品能力IoT應用天貓、京東、抖音、門店/商超、CRM等SRMMES、EAM、E

98、RP其它RFID ASRS PTLAGV/RCSGPS移動端溫控WMS倉儲管理多級多倉全局庫存策略引擎優化流程庫內商品精細管控績效考核降本增效BMS計費管理智能計費財務省心預收預付交付無憂成本分攤精細高效在線對賬便捷透明TMS運輸管理集成運力全網調度優化配載降低成本智能優選最優物流訂單路由全程跟蹤OMS供應鏈中臺庫存中心營銷中心調度中心結算中心銷售訂單生產訂單采購訂單采購預測銷售預測生產預測生產計劃特殊訂單運營中心優化算法模型多樣化訂單LOGResearch博科資訊：創新優勢供應鏈協同平臺8686物料描述不規范物料跨系統查詢不容易物料屬性拆分不準確物料編碼分類不一致物料屬性模板不完整降低企業人

99、力成本提升數據質量，賦能管控高效解決物料問題促進企業經營高效運轉傳統人工模式需要1020人團隊來負責處理主數據清洗問題，運用Yipin工具后，只需要23人做審核即可，大大提高工作效率和結果準確性助力企業實現各系統物資一體化，夯實企業物料數據資產效用根基，實現智能管控查詢物料快捷迅速，物料起到“中樞”作用，貫穿經營全流程降庫存，提周轉庫存盤點準確快速、批量式解決物料圖號規格不規范物料描述不統一、物料屬性模板建設難物料分類易錯問題100萬+物料識別率超過99%物資數據治理動態安全庫存動態安全庫存歷史銷量波動缺貨頻率服務水平產能水平庫存資金占用采購計劃物料標簽生產計劃大數據技術大數據加持，安全庫存隨

100、時間動態變化傳統庫存管理，庫存無變化安全庫存歷史銷量人員分析服務水平采購周期物料分類缺貨、補貨依賴人工經驗LOGResearch博科資訊：某新能源材料龍頭企業WMS智能倉儲案例供應鏈協同平臺8787博科資訊WMS解決方案客戶需求項目價值客戶是全球領先、以鋰為核心的新能源材料上市公司，業務涵蓋鋰產業鏈的關鍵階段：硬巖型鋰礦資源的開發、鋰精礦加工銷售以及鋰化工產品的生產銷售。因全球化戰略布局和高速增長的業務需要，博科資訊WMS智能倉儲管理解決方案，助力客戶實現垂直一體化的全球產業鏈布局，電動汽車和儲能產業實現鋰離子電池技術的長期可持續發展。作為新能源材料龍頭企業，業務布局全球，客戶倉儲管理滯后，無

101、法滿足集團化管控和高效化的運營需求 客戶產原材料、備品備件、成品等倉庫貨品存儲具有特殊性，成品供應3C、電子、汽車、航天、鋰電池等行業，且采購銷量巨大，倉儲作業流程不規范，庫內作業效率低 現有庫內業務操作流程未線上化，備品備件、原輔材料、成品庫存割裂，導致數據、流程、產品追溯困難 全球化戰略下，客戶業務增速快，現有信息流、數據流割裂，各部門組織協同能力弱，不能運用數據輔助采購、銷售、財務決策助力客戶“以點到面”現從鋰礦到鋰鹽的業務覆蓋，鋰價值鏈關鍵環節的垂直一體化運營l 打造集團化中央倉儲WMS通過多系統協同，多倉聯動，將原料、成品、備品備件倉納入到集團中心管控；建立從企業、區域中心等的多層組

102、織管理架構，實現倉庫自上而下的高效化、透明化管理，以及前端市場需求波動與庫存管理的動態平衡。l 優化庫內作業流程WMS對于倉儲管理中的收、發、盤、補、移及庫內增值服務等提供作業指導，優化庫內作業流程，建立統一管轄標準，提升庫內作業效率l 建立全鏈路追溯機制WMS基于線上化作業流程，可助力客戶對業務執行過程、業務狀況進行監控，做到庫內作業節點的透明化管控，確保為產品的全流程追溯提供基礎保障和數據支持l 打通供應鏈、數據鏈WMS集成主流平臺系統，實現信息、數據跨組織、跨部門、跨系統共享，建立供應鏈上下游良好協作機制；支持同財務系統的整合，實現財務業務一體化管理客戶背景集團垂直一體化管理業務流程高度

103、可配置物料數據，智能治理貨品全生命周期管理庫內存儲結構更合理集中管理，庫存共享動態安全庫存智能化供應鏈、數據鏈互通數字化管理能力提升LOGResearch準時達：JusLink-AI數字供應鏈解決方案供應鏈協同平臺準時達作為3C、汽車等制造業供應鏈科技管理平臺服務公司，伴隨中國制造企業出海，基于Juslink供應鏈管理協同平臺，為客戶提供全球供應鏈協同運營管理服務。8888全流程多角色在線協同優化供應鏈的運營效率提前采取異常應對措施專業供應鏈外包托管服務讓企業更專注于核心業務持續優化供應鏈業務流程端到端全流程可視化降低潛在的異常風險主動識別并管理異常完整的供應鏈解決方案卓越的供應鏈管理體系降低

104、供應鏈成本/提升效率設計訂單物料采購供料運輸進倉庫存出倉生產成品報稅報關出口運輸分銷銷售信息LOGResearch準時達：生產保障解決方案供應鏈協同平臺為全球化生產型企業提供一體化原物料需求與采購管理的控制塔方案，實現供需平衡，保障企業生產。8989全鏈協同跨職能決策商業分析/KPI戰略與執行供應商原材料倉庫OEM/自有工廠采購方采購協同全球庫存智控n庫存地圖n動態庫存nmin/max水位管理n智能水位預警nCTB 報表分析nPO 在途查詢n需求預測協同nASN 訂單管理n采購訂單全生命周期管理供應鏈控制塔n供應商管理n承運商管理n分析儀表盤n全球訂單追蹤n異常智能預警LOGResearch準

105、時達：成品交付解決方案供應鏈協同平臺為品牌企業的全球成品交付提供一站式物流管理及端到端動態庫存優化方案，保障交付，降低庫存成本。9090庫存管理全球端到端交付管理成品交付控制塔n 一站式整合物流信息，實時掌控出貨狀態n 及時偵測運輸異常，盡早干預以降低異常成本n 通過各種渠道，獲取需要特別關注的運輸信息n 動態ETA計算和實時追蹤，時刻掌握運輸狀態n 實時在庫庫存n 計劃庫存n 時刻觀測即將到庫的庫存，預見未來庫存水位，防止異常的發生n 避免產品短缺或過剩n 實時洞察全球庫存分布、庫存水位n 庫存異常發生前7天發出預警;n 減少滯銷庫存，提高庫存周轉率，最大限度地提高庫存利用價值運輸訂單管理庫

106、存可視化動態庫存分銷AIAIERP縮小需求和執行之間的差距OEM工廠倉庫LOGResearch準時達：供應鏈管理協同平臺解決方案案例供應鏈協同平臺A客戶新能源汽車提供零組件組裝服務，準時達為其制造外移下海外供應鏈的全程提供支持，從2022年年初逐步導入準時達協同平臺后，不僅提升了物料采購交付效率并通過集拼服務降低了整體運輸成本，并通過全流程計劃信息的實時同步，嚴格控制了庫存水位，避免因為供應鏈不確定性而帶來的海外爆倉及庫存積壓的情況。9191需求預測協同交貨計劃的制定下發供應商回復確認分批交貨異常提醒供應商ASN發布基于ASN生成入庫通知訂艙提醒出貨協同交期協同關務協同關務需求自動聯動報關進度

107、可視出入庫協同物料可視缺料分析CTB動態庫存庫存MIN/MAX管理VMI倉制造廠商集拼倉起運港目的港FCST下發供應商回復FCST異常提醒(RYG預警)數據自動收集匯總運輸協同運力前置分析集拼打包服務訂單配載優化多式聯運數據協同倉儲協同與物料管理LOGResearch安得智聯：全鏈路運營的端到端數智化供應鏈解決方案供應鏈協同平臺安得智聯已發展成為國內屈指可數，能提供從原部件到工廠再到成品的數智供應鏈，且從成品下線后就交由安得統倉統配到全國任何一地的最小分銷門店，包括直接2C的全鏈路一體化的供應鏈服務商。9292數智化體現：應用網絡規劃、算法規劃、全程可視、智慧工程師系統等數智化技術實現從訂單發

108、貨、引入、服務、評價的一站式用戶服務，提升服務與體驗智慧物流解決方案通過數字化手段，支持企業建立全價值鏈運營指標監控體系，優化費用成本，強化風險管控能力,為企業經營決策提供數據支撐提供更優的成本、效率、服務，支持企業經營轉型和供應鏈變革一盤貨生產物流送裝一體安得智聯將美的幾十年精益制造經驗沉淀轉化為數智化“燈塔工廠供應鏈方案”，從總體框架與實施體系，結合客戶及行業特征，做系統性的社會化輸出線上線下庫存共享，2b/2C體化,提升庫存效率，推動渠道變、經營轉型燈塔數字化供應鏈解決案，綠物流模式 前置倉模式直達戶的快速交付體系，實時響應，提升戶體驗 LOGResearch安得智聯：生產側打造柔性敏捷

109、的供應鏈體系供應鏈協同平臺采用數字孿生等技術，實現系統對生產過程的實時感知、智能控制和動態優化，數據透明可視，工廠整體運營更加柔性、高效和協同。9393質量管理系統QMS系統集成層生產管理層過程控制層智能裝備層決策支持層智能管控中心生產可視化設備故障預警生產異常監控產量兩小時檢討能源報表分析工藝參數實時監控供方產量監控車輛狀態監控供方協同品質管理透明數據驅動3D模型制造協同制造執行管理MES智能物流WMS研發管理系統PLM供方協作云企業資源管理ERP智能工藝裝備智能檢測裝備數字化儀表焊接設備機器人AGV成品子母車智能箱線計劃排程品質信息追溯關鍵件綁定生產數據綁定生產狀態管理入場物流管理智能叫料

110、配送箱線自動入庫空箱自動分揀生產狀態管理組件產量采集關鍵工藝參數采集上下關聯工序正負反饋參數報警管理能源數據采集停機控制設備故障采集AI智能檢測物聯設備集成5G+AR遠程運維自動拆垛和碼垛智能點檢AI視覺檢測設備資產管理EAM水電氣數據采集異常報警能源管理ECSSCADA數據采集是制造技術信息技術裝備和系統工具的自主性自動化設備更替管理體系整合的系統工程貫穿設計-供應-生產-服務的全過程LOGResearch安得智聯：渠道側訂單集中管理供應鏈協同平臺進行B、C多渠道、全渠道訂單統一管理，以銷售訂單驅動生產和物流，實現研、產、供、銷的有效平衡。9494零售驅動B2C訂單多渠道訂單來源第三方訂單、

111、商流平臺金融服務(征信、融資、保理.)模式靈活可配物流平臺智能倉儲標準作業OMO全鏈路融合交易交易賬務一體化交易實時在線全周期透明可視渠道授權共享渠道渠道路由適配渠道資源統一管理全渠道庫存可視在線發布核算政策全渠道價格體系精準促銷管理返利管理庫存線上線下共享多業態庫存分配庫存預警與補貨渠道庫存共享結算結算開票對賬差異處理訂單驅動結果核對狀態交互運力共享智慧物流計費透明倉儲網絡配件管理售后結算送裝一體智能客服服務透明工程師管理服務平臺結果核對狀態交互B2B訂單渠道扁平化訂單碎片化LOGResearch安得智聯：渠道側“一盤貨”庫存共享和訂單分配策略供應鏈協同平臺9595渠道預留庫存按比例活動占用

112、庫存共享庫預售虛擬庫存存庫存池庫存共享策略庫存分配策略公域流量直營平臺渠道天貓，京東，拼多多私域流量品牌官網、公眾號小程序銷售平臺線下店鋪直營加盟庫存倉門店倉直營店加盟店總倉電商倉代理倉前置倉其他渠道消費者訂單單店共享可用庫存共享多庫存地共享訂單分配就近原則就全原則就近VS就全原則庫存深度店鋪負數指定優先全渠道共享庫存單店獨享庫存多鏈接庫存分配分渠道預留庫存活動占用庫存按比例分配庫存LOGResearch安得智聯：送裝一體化服務數字化支撐供應鏈協同平臺安得智聯統一工程師引入機制、能力建設、直管直付等，并通過數字化建立從訂單發貨引入到服務評價完成全程可視，可預警能力。9696倉干配送裝網絡規劃0

113、1-全程可視實現訂單履約全過程透明、可視從發貨到服務完成全過程高質量、標準化履行02-智慧工程師工程師技能培訓與畫像03-電子圍欄電子圍欄網格化管理04-網絡規劃倉網規劃05-人/車/場合理調度車輛路線07-消費者評價提升顧客轉化率及滿意度06-作業線上化提高工程師服務質量員工招募園區管理直發/倉間調撥配送及安裝用戶服務LOGResearch施耐德：致力于至2024年打造一個跨層級、數據驅動的運營體系供應鏈可視化管控9797CustomsCustomerEnd-to-EndControl TowerPhysical Flow實物流Information Flow信息流Org Chart Flo

114、w組織流Financial Flow資金流GSC China Transport Cost&Productivity Digital Control Center 中國運輸成本和效率數字控制中心（TCCC）One Team+Onsite Support Vendor Flow供應商流LLP26 vendors streamlined by RegionDual-sourced Strategy雙能源戰略Last-mile Menu Service最后一公里訂單服務Transport Pro-active Management ProcessDesign-for-CustomersLogisti

115、cs Control Tower BCP Enhancement China Export DigitalizationDomestic Transportation TCCC國內運輸成本控制Digital-driven Operation數據驅動的運營Pan-GSC Enhancement FoundationOne SystemOne Covers All T&C StoriesGreener Transportation Tools綠色運輸工具China Domestic Transport Network Modeling國內運輸網絡建模T&C Organizational Trans

116、formation1st practice in B2B market Leading cost control methodologies across the marketAuto freight billinContractual price managementProductivity&AOC control1-year project close loop trackingNormal BMS functionsSchneider initiativeLOGResearch施耐德：運輸成本和效率控制平臺（TCCC）定位和架構供應鏈可視化管控9898運價管理自動計費Transport

117、Control Center(TCT)Deliver NoteShipmentCost AnalysisRegular Rate Update and Optimization定期更新、優化運價效率控制中心2運輸成本和效率控制中心（TCCC 作為私有化的 SAAS 平臺）14Spot Rate Update via IP Policy通過IP政策進行運價更新Fuel Rate Auto Update燃油價格自動更新Auto Billing via business data通過業務數據自動計費Billing online validation在線計費驗證物流供應商入口Logistics Ven

118、dorEntry for all activities of TCCC and TCT5Contract&Rate Standardization標準化Productivity Waterfall效率持續追蹤Control Center Analysis控制中心分析1統一的DNs和訂單來源3選擇TCCC商業解決方案來支持跨部門的價格管理、自動計費和效率分析。通過成熟的產品解決方案，與私有SAAS架構的全球和區域EA保持一致以確保安全性、隱私性和可擴展性接口API調用官方燃油網站，同步燃料指數，以更新、驗證月度價格2運輸控制塔(TCT)被重用，以面向未來的TCCC共享DNs、訂單，同時將所有成本

119、分析返回給TCT以獲得完整的視圖4為所有的物流供應商提供TCCC和TCT入口物流供應商運營全生命周期運營-從費率、運營到結算5IPTRPFINLogistics VendorDeliver NoteShipment官方燃油網站SAPItemItem3LOGResearch施耐德：TCCC核心方法論供應鏈可視化管控9999Freight cost and weight by entities/forwarders按企業按企業、貨代進行貨物成本和重量分類、貨代進行貨物成本和重量分類Actual spending vs forecast spending實際支出實際支出vs預測支出預測支出Produ

120、ctivity overview by entities分企業效率視圖分企業效率視圖Productivity breakdown to drive actions效率分解以驅動行動計劃效率分解以驅動行動計劃Action plan productivity tracking行動計劃和效果追蹤行動計劃和效果追蹤Freight Cost運輸成本運輸成本Cost Analysis成本分析成本分析Opportunity機會識別機會識別Action Tracking行動追蹤行動追蹤Close loop management on freight cost,analysis,and saving actio

121、n plans運輸成本運輸成本、分析、節約行動計劃的管理閉環、分析、節約行動計劃的管理閉環LOGResearch施耐德：TCCC價值總結供應鏈可視化管控100100運價管理運單管理AOC&效率控制燃油價格指數檢查與燃油ICI對比58 個價格表的價格調整燃油價格指數自動采集系統對比自動價格調整5 mins2 minsOffline00OnlineBeforeAfter下載SAP數據和OTM訂單貨代準備報價表數據交叉驗證數據來自上游系統對接從貨代系統上傳數據異常訂單檢查和預警20 mins4 hours2 hours002 hoursBeforeAfter多日志審計賬單確認外部系統數據交叉驗證賬單

122、確認10 WD與貨代確認16 hours通知貨代0Every time when oil index increase 5%1 hour貨運效率自動分解每年釋放 2000 個人工工時40%效率提升（下一步目標是 80%）運費模板從 27 個減少到 8 個以百萬計的成本受益（減少工作量、節省技術成本、平臺集成、避免成本）中國各地成本和生產力的可見性通過與TCT的集成，實現質量和成本的全覆蓋從價格、運費、成本分析、節約機會識別、節約進度跟蹤等方面進行閉環管理LOGResearch洞隱：Wali 供應鏈可視化平臺供應鏈可視化管控洞隱科技是一家全程供應鏈數字化解決方案及SaaS提供商。洞隱Wali供應

123、鏈可視化平臺是一個用來跟蹤與監控訂單和貨物從供應商、貨主、倉庫到最終客戶全流程的實時運輸可視化平臺。覆蓋海運、鐵路、港口、集裝箱、公路等多式聯運旅程的每一段，通過對接承運商、港口以及運輸設備的原始數據，運用大數據、機器學習等技術對數據進行清洗、融合、測算，提供更準確及時的可視化數據，實現對整個供應鏈端到端的洞察，從而幫助客戶提前發現異常、優化物流計劃街接，提高客戶滿意度。101101LOGResearch洞隱：Wali 供應鏈可視化平臺服務優勢供應鏈可視化管控102102可結合RPA提供個性化方案在標準產品的基礎上，可以搭配個性化定制方案，通過RPA數字員工彌補標準產品在支持范圍方面存在的空缺

124、，實現多種運輸數據集成需求，打通客戶全鏈條物流環節，幫助客戶實現供應鏈全鏈路閉環。在內貿海運、江運方面，已對接多家內貿船公司，內貿海運運力占比接近70%，不僅可以實現貨物跟蹤、船期查詢，還可提供訂艙服務。預計到達時間在貨物跟蹤中起到很重要的作用，Wali平臺對接多方數據源、基于行業經驗提供更加準確的ETA，幫助客戶優化物流計劃銜接。原生代碼自研功能與科箭其他云產品無縫集成，有了執行數據的支撐，Wali平臺不僅可以做到訂單可視化，還能實現流程可視化，保證物流運營的順暢，提供真正端到端可視和預測性分析。深耕內貿海運貨物跟蹤更準確更前置的ETA無縫集成，打通上下游數據LOGResearch洞隱 Wa

125、li：水果行業可視化解決方案供應鏈可視化管控103103船舶AIS1收到客戶訂閱1生成計劃2判斷客戶駁船已裝3去南沙碼頭獲取到港信息4反饋實際到港信息2定時請求數據源3定時請求數據源4定時請求數據源5定時請求數據源立即向數據源請求11獲取船舶AIS數據2收到客戶駁船預訂信息1生成計劃2判斷預計抵達香港15天前3去香港碼頭獲取實際到港時間4反饋實際到香港碼頭時間2獲取船舶AIS數據海運貨物跟蹤駁船貨物跟蹤卡亞俄香港南沙LOGResearch快遞100：百遞云企業快遞管理SaaS聚合平臺企業快遞管理2023年，快遞100 B端產品品牌升級為百遞云，以“快遞物流全鏈路數字化和智能化先鋒”為品牌定位、

126、以“云生架構 智領未來”為產品研發理念，為B端客戶提供“查快遞/寄快遞/管快遞”全領域全場景解決方案，助力客戶打造“中國快遞物流管理現代化先鋒”。104104百遞云企業快遞管理百遞云企業快遞管理SaaS快遞快遞100服務模型服務模型LOGResearch快遞100：百遞云企業快遞管理SaaS聚合平臺企業快遞管理105105寄件管理統一下單入口，訂單全程留底，快遞信息可查費用歸屬清晰，可隨時匯總導出管理寄件運力服務平臺統一運力服務提供具有優勢的快遞價格到件管理系統識別錄入，自動發送通知，掃碼簽收留底全程信息化處理，方便溯源問題對賬管理費用對賬自動化，幫助財務人員精準完成結算，可分部門自動核算費用

127、基礎設置多職場管理、供應商管理、組織架構同步內部管理規則設置、數據可視化等系統初始化為企業收發室的運作進行系統初始設置設置面單模板、取件碼、打印機核心產品功能核心產品功能SaaS+DaaS 全員級創新應用全員級創新應用LOGResearch快遞100：百遞云企業快遞管理SaaS產品架構聚合平臺企業快遞管理106106LOGResearch麥芽田：全渠道外賣訂單管理SaaS平臺聚合平臺即時零售管理麥芽田專注于向外賣平臺自配送商戶提供訂單全鏈路的 SaaS 服務，產品于2017年年底正式上線運營。服務的客戶群體為全國有外賣業務的商家，覆蓋大型餐飲集團、連鎖商戶、中小商戶等，全面解決訂單處理、配送發

128、單、渠道運營，打造訂單全鏈路閉環。107107更多功能更多功能LOGResearch麥芽田：全生態解決方案聚合平臺即時零售管理全渠道訂單管理系統+半托管式操作，實現外賣商戶降本增效。108108鮮花外賣服務場景圖鮮花外賣服務場景圖對接多渠道，實現就近分單以對接美團、餓了么為主的線上外賣店鋪，在不限制門店數量的同時，可以根據顧客的實際取貨位置自動選擇就近門店進行分單配送，節省時間、節省配送費用智能比價發單，提升用戶體驗支持對接市面上70+三方配送，實現手動發單，擇優而發；自動發單，價低優先全渠道訂單監控新訂單到配送完成各個配送環節返回監控提示，配送軌跡狀態實時回傳，訂花人可以實時看到騎手軌跡狀態

129、提升用戶體驗以及異常單的狀態提醒、特殊訂單的提醒處理等聚合消息 不需要切換平臺、不需要切換賬號僅需一人可以監管所有門店的顧客消息消息回復會直接同步到平臺側及顧客側數據的統計 永久留存訂單數據，系統從原始數據上進行二次加工，從渠道的分析、訂單的分析、訂單熱力圖的分析、商品的分析、配送情況的分析等，多方面增加運營可分析數據指標，提升門店的下單轉化率訂單狀態回傳 搭建自有騎手管理系統，解決門店自有騎手對訂單配送無法回傳軌跡的問題，以系統工具作為支撐，同步解決騎手管理、配送費用結算、保險等相關問題解決方案優勢解決方案優勢LOGResearch麥芽田：開放平臺聚合平臺即時零售管理為品牌商家提供全渠道訂單

130、管理、全網配送運力，輕松掌握、隨心而定。為配送平臺提供全渠道訂單推送，配送狀態回傳，無縫對接、發單便捷。109109LOGResearch美團牽?；ǎ杭磿r零售SaaS中臺即時零售數字化美團牽?；ㄏ到y是美團旗下一款數字化中臺SaaS系統產品，為即時零售業務提供全流程、全鏈路的數字化解決方案，從門店管理、履約、財務對賬、中心倉到上游供應鏈都覆蓋。截至目前，美團牽?；ǚ粘?萬門店，覆蓋超30%百強便利店，及超80%即時零售“倉”業態商家。110110產品功能總覽產品功能總覽生態網絡生態網絡LOGResearch美團牽?；ǎ杭磿r零售數字化解決方案即時零售數字化111111前置倉場景解決方案前置倉場景

131、解決方案超市便利場景解決方案超市便利場景解決方案LOGResearch中遠海運：數字化轉型驅動的平臺體系建設供應鏈物流數字化轉型中遠海運集團航運能力居世界前列，是我國最大的海上航運企業，并在航運、碼頭、物流、航運金融、修造船等上下游產業鏈形成了較 為完整的產業結構體系。截至 2022 年 12 月 31 日，中 國遠洋海運集團經營船隊綜合運力達到 11384 萬載重噸/1394 艘，位居全國第一，超大規模的海運業務體量，衍生出海量需求，2023 年集團內部技術服務需求金額增長超 100%。112112沿海散貨運輸交易平臺沿海散貨運輸交易平臺全球船舶全球船舶AIS大數據平臺大數據平臺全球智能關務

132、平臺全球智能關務平臺集運可視化電商平臺集運可視化電商平臺區塊鏈電子提單IQAX eBLMRO 智能調箱系統DGAM危險品審核管理平臺My Reefer智能冷箱一站式服務平臺CHINA POOL航標系統和運營系統I航運數字化運營平臺修船綜合管理系統中遠海運云計算服務平臺運營運營平臺平臺業務業務平臺平臺中遠海運典型平臺產品中遠海運典型平臺產品LOGResearch中遠海運：典型數字化平臺產品供應鏈物流數字化轉型113113船視寶船視寶以全球船舶AIS數據為基礎匯集航運行業公共及專業數據，結合行業數字化轉型需求開展智能化數據產品研發與服務推廣，為整個航運業提供數字化轉型“新基建”。交交易易大大廳廳智

133、智能能找找船船運運價價指指數數船貨易交易平臺船貨易交易平臺To B電商平臺，致力于干散貨運輸產業鏈上下游之間的互聯互通、資源共享、價值合作，實現沿海業務全流程線上化。LOGResearch中遠海運船視寶：業務邏輯供應鏈物流數字化轉型114114LOGResearch中遠海運船視寶：主要功能供應鏈物流數字化轉型115115物聯網感知物聯網感知船端智能采集船端智能采集船舶全生命周期識別與回放船舶全生命周期識別與回放航線預測航線預測 氣象聯動氣象聯動岸端船舶安全管理能力岸端船舶安全管理能力產業化的船端主動安全管理產業化的船端主動安全管理LOGResearch綠色雙碳管理：企業碳管理體系框架企業基于雙

134、碳目標、行動路線路，圍繞企業內部及供應鏈生態的碳排放、碳減排，以及碳資產管理，需要一套數字化的管理體系為支撐。116116企業碳管理體系組織碳排放范圍一 固定源排放 移動源排放范圍二 用電、蒸汽范圍三 采購資本品 貨物運輸.運輸服務 業務流程 物流運輸活動產品碳管理 車輛產品碳足跡管理供應商管理客戶管理.服務碳足跡碳減排管理企業本身 清潔能源替代 提高能源利用效率物流碳減排項目 運輸用能優化 運輸模式優化.碳賬戶管理 司機碳賬戶建設與管理碳排放因子庫碳排放監測與報告碳排放管理碳資產評估碳資產潛力評估 政策/倡議要求梳理 碳核算評估.碳資產類別梳理 CCER 區域碳普惠.碳資產評估 額外性評估

135、開發成本 潛在收益 碳資產開發 審定 注冊 簽發碳資產開發雙碳路徑情景分析 政策情景、技術情景、常規情景減排目標 范圍一&二目標 范圍三排放目標減排路徑 短中期路徑 長期路徑碳資產管理交易策略交易審批交易操作碳交易管理碳中和管理 披露與報告 國內外標準對接體系保障組織保障制度保障流程機制保障數字化工具保障LOGResearch物流行業公共碳排計算器碳排放計算中國物流與聯合采購會與中國外運攜手發布國內首個“物流行業公共碳排計算器”，可適用于物流組織、物流訂單、綠色低碳項目三個層級的溫室氣體排放計算，推動國際國內碳排放互認，進而推進物流行業綠色低碳和高質量發展。117117組織碳排放計算器組織碳排

136、放計算器適用于物流組織溫室氣體排放計算，如物流企業，生產企業和流通企業的物流部門的全部或部分。訂單碳排放計算器（示意圖）訂單碳排放計算器（示意圖）適用于基于物流訂單的多場景物流活動的溫室氣體排放計算，如道路、鐵路、水路（海運）、航空、多式聯運、物流節點（倉庫、集裝箱場站、碼頭）等。LOGResearch京東物流：SCEMP供應鏈碳管理平臺供應鏈碳管理數字化碳排放 MRV 技術提升供應鏈碳足跡精度。京東物流SCEMP平臺包括針對物流園區、物流活動的碳排放管理。118118LOGResearch京東物流：SCEMP供應鏈碳管理平臺-園區碳排數字化全景圖供應鏈碳管理數字化碳排放 MRV 技術提升供應

137、鏈碳足跡精度。京東物流SCEMP平臺包括針對物流園區、物流活動的碳排放管理。119119LOGResearch京東物流：SCEMP供應鏈碳管理平臺-物流運輸數字化碳足跡管理MRV流程圖供應鏈碳管理120120LOGResearch京東物流：綠色供應鏈技術共享平臺（專利池）供應鏈碳管理京東集團聯合京東方集團、聯想集團共同發起組建綠色供應鏈技術共享平臺（專利池），平臺設立在中華環保聯合會下屬的綠色供應鏈專業委員會，在聯合會與專委會的指導下開展工作。121121LOGResearchG7易流：建立新能源控制塔，通過數字化運營提升電卡效率運輸碳管理在影響電卡經濟性眾多因素中，效率提升杠桿最高，G7易流

138、數字化運營顯著提升單一線路電卡運營效率。122122 數據連接 效率分析 任務調度 控制到車9.48.17.68.38.57.45.44.53.93.63.63.74.84.64.66.54.543.74.33.743.43.83.73.93.710/20 10/21 10/22 10/23 10/24 10/25 10/26 10/27 10/28 10/29 10/30 10/3111/111/211/311/411/511/611/711/811/911/1011/1111/1211/1311/1411/151.0 1.6 1.6 2.0 2.0 2.0 1.8 1.6 2.4 2.4

139、1.8 3.2 10/2010/2110/2210/2310/2410/2510/2610/2710/2810/2910/3010/312.6 3.4 2.6 3.4 3.2 3.8 2.6 2.8 3.0 3.0 2.0 3.8 2.6 3.2 3.2 3.0 3.4 3.6 2.8 3.2 3.4 11/111/211/311/411/511/611/711/811/911/1011/1111/1211/1311/14 11/15 11/1611/1711/18 11/19 11/20 11/21日均趟次趟均/時長（h）LOGResearchG7易流新能源控制塔：數據鏈接運輸碳管理1231

140、23SEG V 重載上坡功率KW連接車端到端數據連接車端到端數據連接裝卸貨數據、充換電數據連接裝卸貨數據、充換電數據LOGResearchG7易流新能源控制塔：效率分析運輸碳管理通過車端和物流節點的數據采集，控制塔對于電動重卡的運營效率和成本進行數據分析，并發現效率瓶頸或成本異常。124124線路切片發現主要效率瓶頸8月業務發生9月業務發生時間充電量（KWh）訂單金額充電單價時間充電量（KWh）訂單金額充電單價數據對比，發現能源成本異常能耗表現異常、充換電成本差異（峰谷平）期牌號耗電量KWh公電耗補能耗時（min）裝卸裝排隊時(min)卸排隊時(min)總時10月31日桂L11005D675.

141、141.946 0 1 6 16 173 11月1日桂L12311D335.991.948 1 1 12 12 132 11月1日桂L02005D549.872.051 1 1 176 40 327 11月1日桂L00057D524.561.950 1 1 57 30 207 11月1日桂L00065D521.142.049 1 1 98 20 227 11月1日桂L11005D289.671.741 1 1 32 12 145 11月2日桂L12311D686.931.949 1 1 26 10 145 11月2日桂L02005D521.992.070 4 0 30 21 181 11月2日

142、桂L00057D655.311.946 4 1 33 35 174 11月2日桂L00065D517.311.951 2 1 53 60 224 11月2日桂L11005D518.551.949 1 1 25 21 155 11月3日桂L12311D443.071.748 1 1 25 14 147 11月3日桂L02005D337.911.965 1 1 34 13 172 11月3日桂L00057D483.451.846 1 1 68 17 191 11月3日桂L00065D367.592.152 2 1 94 40 266 11月3日桂L11005D545.912.153 1 1 57

143、20 190 LOGResearchG7易流新能源控制塔：任務調度運輸碳管理根據控制塔的數據分析，主要做了三部分優化：裝貨數據打通，了解庫存情況從而降低排隊時間；了解不同線路的耗電比例，從而優化充電策略，舉例來說，目前德寶到天桂鋁業線路補能調整到80%，線路返程后還有大概30%的電量，這樣可以有效減少充電排隊和補能時間；比較不同時段的車輛效率，優化調整司機排班策略，也可以減少單趟的平均時長。125125減少排隊時間優化充電策略調整司機排班9.4-2-1.5-2.23.7LOGResearchG7易流新能源控制塔：控制到車運輸碳管理讓控制塔的指令可以直達車輛，這樣確?？刂扑恼{度指令可以得到閉環

144、執行。126126LOGResearch普洛斯：海納碳管理平臺綠色園區管理127127LOGResearch普洛斯：海納碳管理平臺-特色功能綠色園區管理128128LOGResearch普洛斯：海納碳管理平臺-隱含碳管理綠色園區管理129129LOGResearch天津港：全球首個“智慧零碳”碼頭零碳碼頭管理天津港北疆港區C段智能化集裝箱碼頭工程，是全球首個“智慧零碳”碼頭。碼頭岸線總長1100米，擁有3個20萬噸級集裝箱泊位，設計年吞吐量250萬TEU?；趩涡≤嚢稑?地面智能解鎖站+智能水平運輸機器人（ART）+水平運輸邊裝卸堆場核心工藝，引領世界集裝箱碼頭核心技術迭代升級和低碳發展。港口

145、配備岸橋12臺、軌道橋42臺、人工智能運輸機器人（ART）92臺，碼頭設備全部采用電能驅動，并通過建設兩座4.5兆瓦、三座5兆瓦風力發電機組和1.4兆瓦光伏發電裝置，成功搭建“風光儲一體化”智慧綠色能源供應系統，成為全球首個100%使用電能，電能100%為綠色電能，且綠色電能100%自產自足的“零碳”碼頭，率先實現了在能源生產和消耗兩側的二氧化碳“零排放”。130130L4級人工智能運輸機器人（級人工智能運輸機器人（ART）水平運輸控制系統水平運輸控制系統“源網荷儲一體化”的零碳碼頭綜合能源系統“源網荷儲一體化”的零碳碼頭綜合能源系統LOGResearch菜鳥：碳資產管理解決方案碳資產管理菜鳥

146、是阿里巴巴范圍3排放的主要來源之一。菜鳥碳資產管理解決方案，包括碳盤查認證邏輯、物流行業碳計算、聯合第三方認證及未來備案交易能力。菜鳥已在包裝、倉儲、運輸配送和末端四個核心環節部署了綜合性的綠色物流解決方案，并將持續開發和投入，助力實現價值鏈上下游共同減碳。131131綠色光伏園區電子面單裝箱算法電子裝箱單窄膠帶智能合單新能源運輸B2B循環包裝方案B2C循環包裝方案原箱直發包裝方案箱規設計及智能推薦算法RFID嵌入式智能包裝可降解材料方案綠色家園互動品牌商品回收計劃線下驛站合作綠色物流綠色包裝綠色消費無塑包裝方案排放因子建立碳資產管理系統核查監測報告場景開發LOGResearch菜鳥：碳資產管

147、理解決方案-碳賬戶架構碳資產管理核心圍繞制造、倉儲、包耗材、運輸、消費者簽收及回收等綠色業務場景，讓商品減碳量可視化。132132綠色制造碳賬戶綠色倉儲碳賬戶綠色包裝碳賬戶菜鳥倉配碳賬戶綠色運輸碳賬戶消費者循環碳賬戶碳資產管理系統LOGResearch菜鳥：基于菜鳥體系基礎版碳資產管理系統（靜態前半年）碳資產管理133133光伏倉裝箱算法電裝箱單窄膠帶智能合單電單增值服務驛站回收商家碳賬戶新能源運輸核心圍繞倉儲、包耗材、運輸、核心圍繞倉儲、包耗材、運輸、消費者簽收及回收等業務場景，消費者簽收及回收等業務場景，讓商品減碳量可視化讓商品減碳量可視化LOGResearch菜鳥：定制版商家碳資產管理系

148、統（實時態+未來預測）碳資產管理基于商家商品全生命周期（基于商家商品全生命周期（LCA）進行管理優化，建設碳資產管理系統。）進行管理優化，建設碳資產管理系統。134134商家碳管理平臺框架商家碳管理平臺框架光伏倉裝箱算法電裝箱單窄膠帶智能合單電單增值服務驛站回收商家碳賬戶新能源運輸LOGResearch全球倉庫管理軟件的發展概況資料來源：STIQ Research&Analysiswarehouse management software,2023倉儲管理2023年，WMS在全球范圍內延續增長態勢，并呈現出：持續云化：傳統WMS廠商加速云轉型，提供不同層次的云解決方案綜合服務商：WMS廠商基本

149、是多產品綜合服務商，其中WMS+OMS是主要配置長期模式影響：倉儲自動化的發展，長期來看，將影響WMS的市場規模和商業模式。135135全球全球WMSWMS市場發展趨勢市場發展趨勢WMSWMS用戶數量和倉儲用戶數量和倉儲自動化滲透率自動化滲透率WMSWMS市場增長預測市場增長預測WMS廠商一般會同步銷售其他相關軟件WMS廠商額外銷售的產品數量占比WMSWMS云化趨勢云化趨勢WMSWMS廠商的產品結構廠商的產品結構LOGResearchWMS、WES、WCS之間的關系變遷資料來源：STIQ Research&Analysiswarehouse management software,2023倉儲

150、管理隨著倉儲自動化的發展，WES成為新興且重要的倉儲管理軟件之一，三者相互協作，推動訂單、倉庫、自動化設備執行之間的管理。136136WMSWMS、WESWES、WCSWCS之間的接口和功能邊界之間的接口和功能邊界WMSWMS、WESWES、WCSWCS之間的關系之間的關系訂單編排訂單編排倉庫編排倉庫編排員工管理員工管理自動化自動化（移動的）（移動的）自動化自動化（固定的）（固定的）LOGResearchWMS、WES、WCS之間的關系變遷資料來源：STIQ Research&Analysiswarehouse management software,2023倉儲管理倉庫自動化作業場景的復雜化

151、、不同自動化設備廠商/解決方案服務商關于WCS、WES等軟件的部署策略差異，對于倉儲自動化應用企業，WES和WMS、WCS的邊界、相互關系也呈現出多元化態勢。137137理想的WxSWxS關系WES作為中間件，自動化設備的增加，不帶來WMS開發的新需求當前的WxSWxS關系自動化供應商捆版WES銷售，尤其是AMR廠商的集成解決方案逐步出現的WxSWxS關系數據WES層，整合復雜的多場景、多倉庫、多設備部署下的數據報告和分析管理LOGResearch唯智：衛浴行業智慧倉儲管理平臺案例倉儲管理解決方案九牧是國內領先的衛浴品牌，集生產、多渠道銷售于一體。唯智為其搭建營銷中臺，配置中臺2B品牌、倉網、

152、尋源策略集團整體規劃，分、子公司個性化配置，并通過WMS實現原材料、在制品、成品、線邊、VMI倉庫精細管理，E-hub接口實現周邊系統及自動化設備對接。138138以中臺架構支撐全渠道營銷能力以中臺架構支撐全渠道營銷能力LOGResearch唯智：衛浴行業智慧倉儲管理平臺案例倉儲管理解決方案九牧是國內領先的衛浴品牌，集生產、多渠道銷售于一體。唯智為其搭建營銷中臺，配置中臺2B品牌、倉網、尋源策略集團整體規劃，分、子公司個性化配置，并通過WMS實現原材料、在制品、成品、線邊、VMI倉庫精細管理，E-hub接口實現周邊系統及自動化設備對接。139139整體解決方案架構整體解決方案架構LOGRese

153、arch唯智：衛浴行業智慧倉儲管理平臺案例倉儲管理解決方案九牧是國內領先的衛浴品牌，集生產、多渠道銷售于一體。唯智為其搭建營銷中臺，配置中臺2B品牌、倉網、尋源策略集團整體規劃，分、子公司個性化配置，并通過WMS實現原材料、在制品、成品、線邊、VMI倉庫精細管理，E-hub接口實現周邊系統及自動化設備對接。140140B B端策略實例端策略實例LOGResearch通天曉：平臺化WMS倉儲管理解決方案通天曉WMS，具備全渠道多業務場景訂單、多種類型倉庫的柔性管理能力。141141全渠道倉庫履約管理能 履全渠道中各種業態所需要的訂單處理、促期間的海量發貨處理能 針對不同業務的對應操作流程和揀選模

154、式 根據業務量的動態流程調配策略規則引擎LOGResearch通天曉：以“WMS+BMS”為核心的數字化供應鏈運營解決方案案例倉儲管理解決方案頂通物流是康師傅控股有限公司旗下的專業物流公司，康師傅控股有限公司旗下的專業物流公司。頂通物流在十年前開始規劃數字化建設，借助通天曉提供的數字化供應鏈運營方案：WMS+BMS+車載平板+司機 APP+SCV 解決方案，實現業務系統集群化，完成了營運體系的數字化轉型。142142開放平臺數 字 化 訂 單統 一 訂 單 處 理B2C促銷 尋源 售后B2B信用 庫存 運輸物流運單 車隊 起配數 字 化 庫 存企 業 級 庫 存 共 享可售庫存線上 線下邏輯庫

155、存聚合 共享 專屬物理庫存倉庫 門店 終端數 字 化 履 約全 鏈 路 精 細 管 控倉庫執行系統設備 任務 調度運輸管理系統倉庫管理系統醫藥數 字 化 運 營供 應 鏈 閉 環 數 據可 視控制塔端到端 可視 預警全渠道統一業務中臺敏捷管理代碼開發持續集成自動化測試持續發布可觀測監控應用技術底座淘寶京東拼多多抖音門店/pos官網移動端.企業連接ERPCRMOABIDataLake.數據中臺數據中臺數倉數倉|BI|BI|數據服務數據服務零售3PL設備調度監控運單排車調度低代碼開發 配置 擴展治理部署 升級 擴容管理身份 權限商品客戶倉庫供應商承運人BMS業務 結算 對賬010102020303

156、通過WMS/BMS等系統，實現績效指標的透明化及運作的可視化。建立全國核心DC倉儲的作業標桿，實現倉儲作業及物流費控的精細化管理。第二階段第二階段完成全國近400家二階倉儲的標準運營推廣。近兩年，頂通倉庫全面上線智能調度解決方案。排線效率提升近20倍。第三階段第三階段以經營管理透明化、運營精益化為主要方向，通過通天曉軟件供應鏈控制塔-SCV，整合ERP、WMS、TMS、BMS及E-HR系統，完成核心數據清洗、分析，搭建決策分析平臺，輔助業務決策。第一階段第一階段LOGResearch安吉加加：供應鏈Smart LES產品倉儲管理解決方案安吉加加服務于整車物流、零部件物流、快運和國際物流四大板塊

157、，業務范圍覆蓋汽車/3C/醫療等多個行業，產品覆蓋全供應鏈，為客戶提供符合業務特點的供應鏈數字化解決方案。安吉加加積極擁抱數字化趨勢，運用AI/云計算等前沿技術，已孵化出四驪、維則、Smart LES等產品，為客戶提供全方位數智診斷，加速企業數字化轉型進程。143143Smart LES Smart LES 為企業提供流程驅動，數字驅動的一體化解決方案為企業提供流程驅動，數字驅動的一體化解決方案適用對象適用對象新能源整車制造企業傳統整車制造企業其他制造企業LOGResearch安吉加加：Smart LES覆蓋場景倉儲管理解決方案可覆蓋從供應商到生產線整條供應鏈，提供流程驅動，數字驅動的一體化解

158、決方案。144144LOGResearch安吉加加：Smart LES創新點1庫存管理實踐方案倉儲管理解決方案145145以某新能源公司為例，主要結算點【單節點精確管理】各節點根據業務設置庫區，以LOC為例【全鏈路可擴展節點】基于如下主要環節下，任一環節無限線拓展節點供應商VMI/RDCLOC線邊庫在制庫成品庫進口件在途在港LOC2LOC3收貨暫存區存儲區翻包區排序區待發區線邊區返修區質檢區全鏈路可擴展庫存精準物權清晰結算點零件數占LOC收貨50%上線20%下線報交30%【多物權無感共存】結算點自由配置，降低資金占用1.管理物料5000余種，輔料管理覆蓋率99.9%；2.賬實一致，庫存準確率9

159、9%以上【除WIP】；3.RDC安全庫存下降25%，從4天存量降低到3天;JIT/JIS 2小時存量；應用效果：某新能源公司LOGResearch安吉加加：Smart LES創新點2流程管理實踐方案（大道至簡）倉儲管理解決方案146146物流需求的場景多、迭代快，大道至簡流程管理快速響應變化和迭代減少堆疊，化繁為簡?！緢鼍斑m配至簡】大件拉動的思路轉變關鍵詞：拉動任務觸發、解耦場景適配至簡開發迭代至簡基于場景，定制系統拉動功能：1.拉動任務2.翻dolly物料暫存的任何環節均視為庫區：1.拉動任務2.翻dolly原場景簡化后場景操作執行至簡【開發迭代至簡】【操作執行至簡】功能簡單，降低學習和崗位

160、輪換成本隨時優化消除/增加節點，業務持續迭代，無需定制開發LOGResearch安吉加加：Smart LES創新點3拉動管理實踐方案（精準拉動）倉儲管理解決方案147147操作執行至簡沖壓車身油漆總裝EDSPPSJISSPS復合拉動EPS手工拉動EPSPPS手工拉動APS生產計劃拉動EPSPPS手工拉動EPS手工拉動EPSPPS手工拉動整車工廠拉動總裝車間拉動實體工位拉動觸發工位BOMBP|PTR車序總裝發布工位預警|提示車序不連續預警JIS排序單跳空預警。實時過點信息JIS排序單SPS配料單PPS拉動需求實時過點信息安裝工位拉動倉庫送料管理人員物料拉動清單修改精準拉動實時拉動根據生產訂單實時

161、處理海量數據,輸出精準拉動計劃應用效果：某新能源公司單車實時過點生成 140+個JIS排序組拉動單、200+個SPS配套零件拉動單需求、1300+個PPS零件拉動需求LOGResearch安吉加加：Smart LES創新點3拉動管理實踐方案（多級拉動）倉儲管理解決方案148148操作執行至簡總裝線邊JIS排序區LOCRDC供應商PPS、JIS、SPS一級生產拉動PPS、JIS二級生產拉動PPSJISJISSPS配料區PPSSPSJISPPSJIS分裝線邊JISJIS總裝多級拉動可配置化的復合拉動模式，實現現新能源多車型、多配置車輛柔性制造體系要求配置多樣無限拓展應用效果：某新能源公司100%覆

162、蓋的生產線多平臺、多車型的精準送料需求，滿足2500+SPS零件100%使用SPS+PPS復合拉動；100+JIS零件（大件）使用JIS+PPS復合拉動；400+JIS零件使用JIS+JIS復合拉動LOGResearch安吉加加Smart LES業務價值倉儲管理解決方案149149操作執行至簡入廠運輸 智能算法帶領降本增效智能排程替換傳統人工排程、提升排程效率，摒棄人為慣性排程習慣；通過智能算法進行全局線路優化、及裝載優化，降低運輸成本；1日均車次現狀系統1431.8%3044日均里程18032898109537.8%現狀系統車容積利用率現狀系統60%65%99%日均循環提配車輛數04100%

163、現狀系統某3PL使用智能算法后，MR場景數據比較物料拉動 準確、及時保障柔性生產大道至簡層級拉動，提升系統效率和可靠性，降低員工出錯率；關鍵節點監控報警機制、目視化指導大屏，準確的指導現場和供應商執行交貨、上線、拉動的任務；3庫內管理 全供應鏈庫存一體化控制多物權管理：實現庫存靈活管理（在庫、在途、在線）；一品多點：避免供應商一家獨大的局面，保持一定的議價能力，分散供應風險；2包裝管理 全節點跟蹤保障發貨：保障零件發貨可用包裝需求，滿足工廠生產計劃有效執行；賬務清晰：包裝收發流程、盤點等流轉操作全面記錄，確保包裝賬務追溯清晰，各家供應商的包裝在廠內的周轉效率提升；4卡車管理 有序入廠、保障交付

164、保障車輛有序放行和入廠，車輛進出管理更便利，入廠任務透明；確保廠內道口泊位可高效、有序安排車輛裝卸，避免道口擁堵，5RDCRDC倉庫、車間物流倉倉庫、車間物流倉庫庫 等各節點的實際庫等各節點的實際庫存存（VMI+VMI+多工廠）多工廠）委外倉庫模擬委外倉庫模擬供應商的在途庫供應商的在途庫（VMI +VMI +多工廠）多工廠）工位建模，工位建模，WIPWIP計算覆計算覆蓋生產線邊實際庫存蓋生產線邊實際庫存（VMI+VMI+多工廠）多工廠）實現庫存一體化控制實現庫存一體化控制提高物流速度、質量和工作提高物流速度、質量和工作效率，降低物流成本效率，降低物流成本（VMI+VMI+多工廠）多工廠）+=線

165、上預約自動審批線上預約，自動審批；倉管提前安排作業計劃；作業量前置；月臺作業數字化月臺作業數字化，為優化裝卸效率、提升月臺利用率提供優化依據；銷峰平谷；排隊叫號簽到成功，車輛自動獲取入園權限車牌識別自動抬桿放行；LOGResearch數字貨運：平臺模式推動零擔貨運市場整合數字貨運在區域配送市場，平臺模式以低成本、高時效，創新跨城配送服務通過平臺方式整合訂單、運力資源，創新“車+轉運中心”運營模式，為客戶提供當日達標準時效服務，并基于訂單密度，豐富班車車次，將跨城配送訂單的時效，做到4-6小時達。150150分撥/轉運中心/TC/TC收貨區分撥區發貨區收貨區域派送區域上門提/集貨直送分撥小車派送

166、一日多配貨運平臺電子面單小程序下單/支付無紙化作業在線簽收/評價定點班車場地每日清貨班車時效驅動提貨、分撥、派送作業在線調度/結算在線調度/結算客戶車車TC客戶1.提2.派跨城配送平臺模式跨城配送平臺模式（4-6h達）以車代站定點班車一日多配上門派送成本低客戶站點車站點客戶1.提2.運3.自提區域零擔專線模式區域零擔專線模式（當（當/次日達）次日達）滿載發車一日一配時效不穩成本低車客戶站點站點TC客戶車車車車1.提2.轉3.運4.派快運網絡模式快運網絡模式（次日達為主）（次日達為主）集貨轉運定點班車一日一配上門派送成本較高區域跨城配送平臺模式對比圖區域跨城配送平臺模式對比圖區域跨城配送平臺業務

167、模式區域跨城配送平臺業務模式提貨端：電子面單、車輛加盟、以車代點、區域集貨、直送分撥轉運中心：車車交接、無紙作業、貨物日清，場地、人員需求小、效率高派送端：小車派送、直送到門、一日多配LOGResearch區域跨城配送平臺的網絡化擴張數字貨運在服務、時效、成本穩定的基礎上，平臺模式具備靈活的網絡擴展能力，快速形成規?；芰?，并持續降本增效，對區域市場傳統專線、標準快遞/快運網絡企業形成沖擊。151151更低單均成本更多司機加盟更多班次/車次更多訂單高班車時效更多分撥中心低客單價時效、價格、訂單、網絡密度的正循環提貨半徑：15km派送半徑：200km分撥/轉運中心收貨區域收貨區域收貨區域分撥/轉

168、運中心收貨區域收貨區域收貨區域派送區域派送區域派送區域派送區域增加分撥中心數量/密度增加班車密度增加提貨車次提升服務時效LOGResearch運滿滿冷運：一站式冷鏈服務平臺數字貨運平臺運滿滿冷運成立于2019年，是一家專注于一站式冷鏈的服務平臺，其通過大數據和強大的算法能力將貨主端和運力端進行高效匹配和智能調度，從而提升交易效率、降低交易成本。其業務覆蓋全國300多個城市、10萬多條線路，注冊冷藏車逾27萬輛，占目前全國冷藏車數量的70%。152152核心價值：降低用戶交易成本護城河：網絡密度、貨源優勢、服務品質、用戶粘性單量增長快獲客成本低運力端運滿滿冷運合理分配雙端利益貨主端受益人群大留存

169、率高滿意度高付費意愿強高性價比帶來更多訂單高效率帶來更多供給運輸管理系統信貸解決方案保險服務貨運經紀導航軟件交通違章查詢軟件信貸解決方案保險服務ETC能源會員費傭金LOGResearch運滿滿冷運：產品概況和能力數字貨運平臺153153產品界面圖產品界面圖發貨貨主60W+車注冊量27W+最快秒接單接單中位數13min平臺為貨主提供全國最大的冷藏車運力池，為司機提供豐富的貨源供其遴選多基于冷運平臺強大的飛輪效應以及領先的車貨匹配算法，保障貨主與司機間的成交速度快基于冷運平臺車貨匹配功能以及履約過程管控機制，為貨主和司機提供較好的履約體驗好冷運平臺具有顯著的“去中介化”特征，減少傳統物流環節的多層

170、加價，提高信息透明度省資源能力資源能力LOGResearch運滿滿冷運：產品優勢數字貨運平臺154154在線服務特征平臺-Redis集群各“顆粒度”下的靜態標簽，供、需、價格、位置等離線及實時統計算法運行環境平臺定價貨源質量為車找貨風險控制為貨找車司機意愿.倒排索引 ES集群貨源索引司機索引歷史成交索引.離線建模數據平臺離線數據生產 T+1實時數據生產基礎數據日志回流實時供需，高并發寫入離線統計數據，每日更新司機標簽車輛標簽貨主行為貨源標簽線路標簽POI標簽特征元數據訓練數據管理訓練數據采樣訓練數據打標司機行為交易行為模型訓練環境模型訓練調參模型離線評估模型管理模型版本管理模型更新部署日志采樣

171、，線上特征高并發查詢索引數據在線應用車匹配貨運力運營冷鏈大票零擔金融ETC保險車油無車承運同城短途搜索/推薦/信息流/派單實時運力查詢貨找車匹配千萬級數據應用LOGResearch運滿滿冷運：數據智能核心邏輯數字貨運平臺155155線上業務長途整車同城短途金融保險大票零擔運力運營策略算法為車找貨為貨找車貨源質量運籌優化司機意愿平臺定價數據價值：實時決策業務抽象人車貨路場數據資產：行業知識圖譜基礎數據外部數據業務數據大票零擔金融保險同城短途北斗定位行業數據長途整車6、搭建智慧物流實時決策及智能算法平臺，支持快速業務迭代3、抽象出物流行業的核心實體：人車貨路場，持續計算實體之間的關系和關系的強度，

172、從而構建物流行業知識圖譜5、針對公路運輸行業數據維度高、局部稀疏、生命周期短、及時排他性匹配等特征，在決策中大量引入供需關系的實時特征4、實現貨源、運力兩側的標準化LOGResearch運滿滿冷運：數據智能部分應用數字貨運平臺156156車貨匹配車貨匹配海量稀疏數據，深度學習根據匹配分的優化調度：最大化貨源成交率貨貨類、重量、體積、重拋比、特殊要求車零擔 or 整車、車型、車長線路起點、終點、距離、禁區供需長短途、歷史供需比、實時供需比行為是否回程車、貨主交易歷史、成交時長成本油費、ETC、裝卸貨時長其他因素POI、星期、節假日、惡劣天氣動態定價動態定價貨源標準化的核心技術貨源標準化的核心技術

173、線路多品類雜車型多特殊場景海量數據線路多品類雜車型多特殊場景海量數據基于線路歸并的線性擬合LightGBM決策樹回歸模型基于深度學習線路Embedding的特征工程LOGResearch發貨幫：中國大票零擔交易平臺數字貨運平臺發貨幫成立于2021年，創建了一個以“技術服務”為本的大票零擔物流交易服務平臺，聚合全國優質物流專線，凝結各行各業廣大貨主，集合“入駐、查找、詢價、報價、下單、接單、定位、追蹤、對賬、評價、投保、理賠、擔保支付”等行業需求于一體，簡化傳統流程，實現線上一站式交易、智能匹配、數字化運營、擔保式履約服務，讓貨主和專線達成自主交易，打造“守約高效、融合互促、省錢省心”的一站式物

174、流生態圈。157157數字化運營數字化運營智能化匹配智能化匹配擔保式履約服務擔保式履約服務專線全程服務專線全程服務貨主全程服務貨主全程服務平臺專線一鍵查找貨比多家一鍵詢價品質承運一鍵下單準確高效一鍵對賬在線理賠一鍵投保貨物追蹤一鍵定位免費入駐在線推廣平臺獲客在線報價效率提升在線接單全程透明在線定位安全便捷在線申請附加費準確高效在線對賬公平交易擔保支付發貨幫平臺一站式服務發貨幫平臺一站式服務LOGResearch福佑卡車：全鏈路數字化貨運履約平臺數字貨運平臺福佑卡車是國內最大的全鏈路數字化貨運履約平臺，致力于用數字化推動中國公路貨運降本增效。公司獨立研發的“福佑大腦”智能中臺是公司核心基礎設施，

175、擁有智能分單、智能定價和智能服務三大系統，是業內唯一能夠實現長途整車貨運秒級定價的平臺。158158LOGResearch福佑卡車：服務場景數字貨運平臺福佑卡車在服務快遞快運領域過程中，積累了深厚的KA服務經驗，沉淀出成熟核心能力（包括效率提升、定價透明、服務優質、運力可靠等），構筑了深厚的競爭壁壘，并延伸拓展多元化垂直行業客戶，形成“1+X”行業客戶群。159159LOGResearch中交興路：靈動物流數字服務平臺數字貨運平臺中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。160160LOGResearch中交興路：靈

176、動一站式在途服務數字貨運平臺中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。161161LOGResearch中交興路：靈動一站式在途服務數字貨運平臺中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。162162LOGResearch中交興路：靈動一站式在途服務數字貨運平臺中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。163163LOGResearch中交興路：靈梭運力池服務數字貨

177、運平臺中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。164164LOGResearch中儲智運：數字供應鏈生態體系數字貨運平臺中儲南京智慧物流科技有限公司（簡稱“中儲智運”）成立于2014年7月，現隸屬于中國物流集團有限公司，是集團內提供智慧物流服務、數字供應鏈解決方案的科技型企業。多年來，中儲智運針對傳統物流行業“小、散、亂、差”的長期痛點，聚焦車貨信息不匹配、物流信用體系不健全、運輸過程不透明、司機空駛率高等現實問題，集成互聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等前沿技術，建立物流運力智能交易平臺、網絡貨運平臺、數字供應鏈平

178、臺“三大數字平臺”。165165LOGResearch中儲智運：數字供應鏈平臺數字貨運平臺166166LOGResearch中儲智運：數字供應鏈綜合解決方案，為客戶賦能增效數字貨運平臺打造智慧物流及數字供應鏈產品體系，為客戶提供一系列數字化產品及解決方案，為客戶供應鏈業務賦能全鏈協同和數字化管理能力，從而提高效率效益。167167LOGResearch滴滴貨運：同城貨運服務平臺數字貨運平臺滴滴貨運是一站式同城貨運服務平臺，2020年6月23日正式上線運營，依托滴滴平臺為用戶提供更加優質便利省心的服務，含整車送貨、小件快送、零擔拼貨、省心搬家等。滴滴貨運嚴格篩選司機，多車型滿足多樣化貨運需求，計

179、價規則透明化，安全運送有保障，運貨更省心。截至2023年底，滴滴貨運已攜手300余家合作伙伴，在國內150多個城市提供整車送貨服務。滴滴搬家業務提供包括一站式搬家、省心搬、協助搬等服務，可跨城搬。滴滴快送業務已接入達達、閃送、UU跑腿、順豐同城等行業服務商，覆蓋國內300多個城市。168168滴滴貨運基礎服務滴滴貨運基礎服務LOGResearch滴滴貨運：司機服務升級數字貨運平臺為提升司機服務能力，2023年，滴滴貨運成立貨運司機生態服務委員會，持續優化司機派單機制，推動司機培訓體系建設，完善司機權益保障方案，落實司機關愛行動。169169成立滴滴貨運司機生態服務委員會正式推行“0保證金”保障

180、“安心寶”升級9大司機權益保障方案持續推進司機關愛行動持續優化司機派單機制推動建設司機成長賦能體系鼓勵弘揚正能量行為LOGResearchoTMS：基于大宗商品供應鏈的數字化運輸管理生態環境構建方案運輸管理作為物流數智化與創新的代表企業之一，oTMS在賦能各行業客戶供應鏈數字化同時，堅持探索低碳綠色轉型。結合大宗商品行業特點和客戶的實際運輸執行痛點，oTMS采用“oneTMS（運輸管理系統）+DSS（倉庫預約管理系統）+卡卡&到哪了（移動端APP）”的總體框架，融合了云端部署、移動應用、物聯網、Open API開放接口平臺、大數據分析等數字化技術，從業務層面提供系統支持、從管理層面為企業管理層

181、提供實時數據展示與分析。170170SAP系統系統合同、產品、數合同、產品、數量管控系統量管控系統Excel導入訂單導入訂單每日郵件發運每日郵件發運/簽收報表簽收報表期初庫存堆存費率物料管理字典管理地區管理發貨方基礎數據新增庫存批次管理運輸計劃手動/自動分配承運商生成運輸單車輛管理司機管理訂單拆量/合并分配車輛倉庫預約預約規則設置倉庫/月臺管理匹配預約單車輛叫號管理隊列管理數字大屏用戶管理創建預約單庫存管理實際發運管理新增庫存管理每日發運管理每日簽收管理期初庫存管理實際庫存管理費用管理成本管理對賬管理預提堆存費價格管理承運商成本管理預估/實際運費管理收入管理實際堆存費訂單節點回傳訂單節點回傳訂

182、單接口對接訂單接口對接oneTMS移動端移動端APPoneTMS+DSS基礎數據BI報表報表訂單交付報告承運商評估報告成本報告訂單流向報告庫存報告LOGResearchoTMS：oneTMS整體操作流程：各角色協同提升操作效率與準確率運輸管理171171基礎數據維護期初庫存新增庫存批次管理物料管理發貨方數據收貨方數據字典管理訂單導入VA05VL06T訂單生成收到訂單訂單拆量拆量分配收到訂單訂單節點提貨前事件握手交接訂單審核訂單查詢訂單信息賬單流批量過賬更新DN生成賬單確認賬單上傳發票確認發票導出賬單與發票儲運部承運商提貨拆量分配（上傳回單）儲運部儲運部司機代理客戶收到訂單收到訂單價格文件握手交

183、接通知報表SE16D表格導出/接口對接LOGResearchoTMS：DSS打造數字化園區：提升出入庫效率運輸管理172172預約簽到叫號進場自動提貨離場出場卡卡APP/小程序確認提貨倉庫大屏DSS倉庫預約碼倉庫作業人員門崗司機創建/調整作業預約短信接收預約碼預約號簽到生成隊列裝卸貨作業/自動觸發下一個叫號LOGResearchoTMS：庫存管理&庫存檢索運輸管理進銷存管理：按照最小SKU導入各個工廠的庫存，TMS實際發運也按照最小SKU統計，得到最終此工廠的實際在庫庫存。173173LOGResearch運匠科技：汽車供應鏈物流數字化解決方案運輸管理針對汽車行業第三方物流運營和管理的挑戰，運

184、匠科技通過供應鏈物流數字化整體解決方案，助力實現數字化供應鏈倉配協同。174174運輸計劃運輸任務運輸跟蹤簽收回單到貨計劃收貨入庫入庫登記庫存盤點主機廠庫房工廠WMS零公里以及返空流程WMS移庫入庫流程TMS運輸流程庫存盤點出庫掃描關聯工廠備貨單號-托盤號出庫登記打印出庫場景“善變”響應“急”三方物流，業務場景多樣，“善變”，甲方要求嚴格且各個不盡相同客戶訂單下達急，甚至部分業務是7*24小時接單響應；客戶對數據的反饋效率、準確性要求高人員“依賴”非標業務依賴實際操作人員的能力，骨干難培養流失快，人員更替直接影響服務質量甚至導致客戶流失計費“復雜”賬單“難審”合同/報價/賬單斷開，特別是復雜的

185、業務，計算及核對都要大量的人力五花八門的計費邏輯，按噸，按方，按件，按噸+方，按件+噸/方，按零件號，按特殊要求等數據“亂”數據的沉淀及應用，每個業務/項目要求不一，數據顆粒度，維度多有不同，數據質量也不足LOGResearch運匠科技：業財一體化打通運輸管理通過BMS和公司財務管理系統打通，建立業務和財務之間的有效鏈接，提升財務管理和分析效率。175175基礎數據暫估憑證基礎數據發票付款申請及審批收/付款登記臺賬應收/應付賬單開票申請/發票登記付款審批收/付款登記U8C 財務管理系統BMS 結算系統沖銷應收/應付暫估應收/應付單u基于合同費率，實現自動計費。u打通業務-財務系統接口，建立業務

186、和財務之間的緊密聯系和無縫銜接。u提供分析報表，統一業務、財務數據分析口徑，提高財務效率。沖銷暫估確認開票申請審批登記應收應付結算臺賬運輸倉儲業務單據自動計費LOGResearch運匠科技：客戶數字化管理改善價值運輸管理176176經營數據輸出原：扎賬后1-2周現：扎賬后1-2天計費原：純線下臺賬，難檢查、較驗現：自動計費，價格審核后入系統客戶/員工考核原：靠業務/財務/人事線下數據現：系統輸出KPI表，只需微調數據應用原：每次根據不同需求單獨分析現：根據系統透視圖直接更改條件收付款原：業務系統，財務系統兩套管理現：業財一體，數據統一，推送上下游聯動原：完全獨立的開發，不可復用現：現在功能復用

187、微調功能調整原：限制多，開發時間長現：技術人員響應快，靈活運力池原：通過運營的線下文檔現：可視化的運輸池，靈活篩選LOGResearch供應鏈物流數字化應用開發趨勢：aPaaS與低代碼平臺資料參考：aPaaS平臺是什么？aPaaS與PaaS有什么區別？、海比研究院等數字化應用技術aPaaS(application Platform as a Service)即應用程序平臺即服務，是PaaS的一種特殊服務形式。Gartner對其所下的定義是：“這是基于PaaS（平臺即服務）的一種解決方案，支持應用程序在云端的開發、部署和運行，提供軟件開發中的基礎工具給用戶，包括數據對象、權限管理、用戶界面等?！?/p>

188、177177部門級信息化1980-2005年企業級信息化2006-2015年互聯網化2016-2020年數智化2021年低級語言時代高級語言時代組件工具時代低代碼平臺時代C+CobolVBC#JavaFrameworksIDRsJavaScriptPython低代碼、無代碼PaaS平臺云服務企業數智化技術演進主要技術aPaaS=場景化場景化+PaaS+低代碼低代碼LOGResearch供應鏈物流數字化應用開發趨勢：aPaaS與低代碼平臺資料參考：aPaaS平臺是什么？aPaaS與PaaS有什么區別？、海比研究院等數字化應用技術低代碼是一種軟件開發方法，旨在通過減少手動編碼的需要，使開發人員更快

189、速地創建和部署應用程序。低代碼平臺提供了可視化的工具和組件，使開發人員只需通過拖放、配置和設置屬性即可創建應用程序，無需從頭編寫大量的代碼。低代碼平臺的主要目標是降低開發應用程序所需的技術復雜度，從而加快開發周期并將其應用于需要快速響應業務需求、構建原型、開發內部工具或簡化業務流程的項目。178178平臺即服務（PaaS）模式提供全套的開發和運行環境，提升應用部署效率自由度高支持多種編程語言和框架、可以集成第三方工具和服務（數據庫、消息隊列、負載均衡器等）可擴展性強動態調整計算、存儲和網絡資源、支持自動化部署和運維安全性高多種安全措施易用性好提供簡單易用的開發工具和界面，大量可重用且支持拖拽的

190、組件，非技術人員可參與應用開發aPaaS落地特點落地特點aPaaS特點特點LOGResearch運匠Logwire aPaaS：將“軟件工程”數字化互聯網化aPaaS技術應用運匠Logwire aPaaS幫助SaaS客戶建立深度定制能力，用戶使用Logwire可以在SaaS和aPaaS基礎上快速、方便地構建貼身的復雜的業務邏輯和流程，并且保持規范、穩定、可持續。179179LogwireAPaaS/PaaS 技術平臺APaaS/PaaSTMSWMSFMSBMSLBSYMSLESLSSOMSSaaSIaaSTRM訂閱/下載/購買項目經理普通用戶關鍵用戶業務顧問技術工程師軟件包/組件團隊平臺/組件

191、培訓顧問運維工程師架構師發布元數據管理配置/訂閱反饋/開發代碼管理租戶/管理節點監控/報警數據認證服務OAuth2&OpenID ConnectLogwire Cloud業務概況項目目標實施概況業務范圍項目組織架構業務示意圖業務工作流水AS-IS流程業務場景痛點管理項目初始需求調研TO-BE流程需求方案項目環境環境節點環境發布代碼倉庫運維備份還原項目域名環境監控軟件包報表/單證功能清單接口定義議題開發跟蹤看板迭代迭代規劃缺陷管理測試用例庫測試計劃測試報告反饋知識庫項目通用服務會議紀要統計報表項目成員數據審計LOGResearch運匠Logwire支持的物流數字化管理一體化解決方案aPaaS技術

192、應用基于Logwire平臺，運匠為客戶提供覆蓋供應鏈物流管理全場景的SaaS軟件產品與服務。180180數字化數字化全生命周期流程支持全生命周期流程支持組織架構管理工作流水協同需求收集需求收集機會發現機會發現方案規劃方案規劃開發調試開發調試測試測試部署運維部署運維價值驗證價值驗證項目生命周期路線圖實施計劃甘特圖路線規劃路線規劃PC端以及移動端的頁面設計菜單構建數據層面Model管理邏輯層面代碼編寫在線設計器在線設計器接口定義提供在線接口文檔多版本用例管理測試計劃保障軟件質量測試執行安排執行任務測試報告跟蹤測試進度功能測試功能測試開箱即用的軟件包獨立的計算資源智能包依賴管理云原生開發模式容器化部

193、署應用發布流程自動化支持微服務架構數據庫一鍵備份DevOps一體化應用部署應用部署多個反饋入口多個反饋目標快速的響應與消息通知問題現場自動截圖保留報錯信息的一鍵上報價值反饋價值反饋梳理業務全景示意圖拆解業務場景需求分析需求分析系統集成架構設計可視化流程再造功能清單規劃需求設計需求設計敏捷迭代規則多版本規劃議題管理精準任務跟蹤開發任務開發任務提供Intellj Idea開發組建支持遠程調試本地開發本地開發UI自動化自動化測試自動化測試生產缺陷和非生產缺陷管理BugBug跟蹤跟蹤服務器性能監控應用監控監控監控便捷的工單提出有效的評價機制工單工單Logwire SaaSLogwire SaaS軟件體

194、系軟件體系LOGResearch應用構建低代碼+專業代碼構建可擴展應用01數據連接連接應用生態，打通數據鏈條02IT治理應用發布，升級，自由擴容03供應鏈領域專屬插件行業特性沉淀，即插即用04CyberCloud 應用底座靈活搭建|自由擴展|元數據驅動WMSOMSBMSTMSLCTCyberCloud 數據集成底座標準連接器|應用連接器|流程編排公有云私有云托管服務獨立部署數據建模視圖布局流程編排多端應用身份鑒權報表分析構建發布企業生態設施服務設施服務技術服務技術服務應用服務應用服務數據服務數據服務通天曉：CyberTrans供應鏈開發平臺aPaaS技術應用通天曉CyberTrans供應鏈開發

195、平臺，以“元數據+模型驅動+應用集成”，構筑企業級應用技術底座。181181LOGResearch通天曉：CyberTrans支持的云平臺產品體系aPaaS技術應用182182通天曉 loghub 云平臺產品體系CyberTrans供應鏈開發平臺決策和支持業務執行系統關系模型服務權限服務緩存服務報表和看板服務EAI接口服務數據和日志服務消息隊列服務TMS BMS OFS WMS SCV供應鏈可視化LOGResearch阿帕Sarpa開放平臺：企業級PaaS平臺資料參考：供應鏈產品筆記深度拆解了這款物流與供應鏈aPaaS產品，收獲滿滿！aPaaS技術應用阿帕數字科技有限公司成立于2013年，全球

196、領先的數字化供應鏈解決方案服務商，。Sarpa開放平臺是阿帕數字應用云原生2.0技術和中臺架構搭建的企業級PaaS平臺。通過業務中臺、數字中臺和數據中臺，為企業提供多場景、多層次的數字化支撐，幫助企業打造數字物流底座，并實現開發成本低于行業20%，交付周期縮短50%，基于新一代技術架構形成產品核心競爭優勢。183183SarpaSarpa開放平臺的整體架構開放平臺的整體架構LOGResearch阿帕企業級PaaS平臺資料參考：供應鏈產品筆記深度拆解了這款物流與供應鏈aPaaS產品，收獲滿滿！aPaaS技術應用184184SarpaSarpa開放平臺的應用市場開放平臺的應用市場32款Saas化軟

197、件應用華為&阿帕智慧物流云為客戶提供OMS、TMS、WMS等共32款SaaS化云應用16款解決方案同時為客戶輸出網絡貨運、多式聯運、工業物流、數字冷鏈等16款解決方案其中AI萬法智能裝箱、智能配載、路徑優化、智能金融，物聯網終端快托數碼托盤、彩虹糖智慧屏、阿帕圖無人值守系統等產品已經達到國際領先水平。LOGResearch中交興路：基于aPaaS的智慧物流平臺aPaaS技術應用中交興路基于AI、物聯網和大數據等前沿科技，構建了商用車車聯網平臺，以科技賦能物流生態，打造行業數字化、智慧化解決方案。185185北斗一體化智慧物流平臺北斗一體化智慧物流平臺CONTENTS04動化I.智慧倉儲II.新

198、能源III.動駕駛羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告19952010201320152017201920212023LOGResearch19952010201320152017201920212023自動化+物聯網無人駕駛5G高級自動駕駛柔性自動化中國供應鏈物流科技應用迭代：自動化自動化圍繞倉儲、運輸兩條線，以機器人、無人駕駛為核心技術，推動物流運營場景的無人化，并逐步向柔性、高階智能化方向發展，以更靈活的解決方案、更低的成本，從電商倉、碼頭等有限/封閉場景，逐步走向更加多元化的業務場景。187187踏歌智行：礦區24h常態化無人作業（L4）倉儲自

199、動化小高峰：2005-20102014-20162018-2020自動駕駛小高峰2015-20172020-2023國產類國產類KIVAKIVA機器人公司成立機器人公司成立（極智嘉、?？?、快倉等）工業機器人發展外資企業集體進入中國外資企業集體進入中國（德馬泰克、大福等）今天國際成立亞馬遜收購KIVA海柔發布箱式機器人青島港全自動全自動化碼頭化碼頭投營京東首個亞一投營出海出海：極智嘉產品出海日本日日順首個大件智能倉AMR快速發展京東、順豐相繼啟動無人機項目京東、菜鳥相繼推出無人配送小車美團啟動無人配送研究順豐大型無人機首測試飛美團發布無人機配送開放平臺美團無人機在深圳常態化運營國內無人駕駛企業成

200、立（馭勢科技、智加等）快遞TC自動化順豐&智加試運營中國首款量產自動駕駛重卡東風&嬴徹科技交付百輛級智能駕駛重卡外資企業主導物流機器人探索類KIVA（AGV）發展AMR/柔性自動化自動化多行業滲透自動駕駛落地無人駕駛技術研究L3級無人駕駛+應用探索L4/L5級無人駕駛+應用落地華為&天津港L4級自動化人靈動科技發布首個5G云化AMR解決方案LOGResearch倉儲機器人市場細分資料來源：STIQ Research&AnalysisGoods to person solution,2023,AGV AMR robotics report，2023倉儲自動化發展STIQ將服務倉庫內部物流的機器人

201、劃分為G2P和AGV&AMR兩大類，G2P和AGV&AMR在部署的技術方面較為類似，但AMR更多偏重活動在兩點之間的移動/運輸，P2G則更多專注于區域揀選策略，相應在軟件和編排技術上有較大區別。同時，G2P和和AGV&AMR市場之間，存在交錯和滲透關系，各市場內部的產品之間也存在功能、應用重合。188188AGV/AMRG2PAGV&AMRAGV&AMR和和G2PG2P主要是端到端工業、倉庫主要應用于電商LOGResearch全球倉儲機器人市場概況資料來源：STIQ Research&AnalysisGoods to person solution,2023,AGV AMR robotics

202、report，2023倉儲自動化發展受益于全球電商行業的發展，G2P市場規模還在持續擴大，同時，倉儲機器人在全球范圍多行業的滲透，也驅動AGV&AMR市場的發展。2022年，中國移動機器人(AGV/AMR)市場銷售額達185億元，同比增長46.82%，市場保持較高增長的同時，競爭仍然非常激烈。189189全球G2P規模持續擴大全球AGV&AMR增長指標全球AGV&AMR競爭強度指標全球頭部系統集成商增長情況AGV&AMR細分行業發展中國AGV&AMR廠商全球擴展版圖美國、亞太是全球AGV&AMR主要增量市場，但自動化緊迫度相對沒有中國高汽車等行業的周期性自動化需求仍是AGV&AMR市場的主要增

203、量供應商超過100家，產品同質程度高，價格和服務競爭都非常激烈，這一定程度也驅動了國內供應商的出海。頭部企業在近3年仍保持著較高的復合增長LOGResearch倉儲自動化解決方案發展資料來源：STIQ Research&AnalysisGoods to person solution,2023倉儲自動化發展基于機器人產品分類，G2P在倉庫內有不同的解決方案，適應的場景、相應的作業效率、成本也有所差異，同時，混合自動化解決方案正在成為趨勢，越來越多的廠商向軟硬一體的綜合解決方案服務商轉型。190190穿梭ASRS解決方案 將貨物從存儲區帶到分揀站 最高的吞吐量、最高的成本魔方ASRS解決方案 包

204、括任何非固定穿梭廠商 中等的吞吐量和成本 AMR穿梭車 G2P AGV將貨架帶到指定的分揀位置 P2G機器人取代長距離行走的區域分揀 人工混合（無機器人）使用按燈揀選、聲音揀選等方式 純人工揀選電商倉庫電商倉庫G2PG2P解決方案作業吞吐量和成本對比模型解決方案作業吞吐量和成本對比模型性能成本和時效效率提升倉庫自動化解決方案對比倉庫自動化解決方案對比揀選區域工作站揀選區域揀選揀選策略波次揀選區域揀選等機器人即服務新的倉儲自動化服務商持續涌現，并推動混合自動化解決方案的發展，同時，RAAS（機器人即服務）模式出現，服務商也越來越多投入倉儲自動化相關軟件的研發、推出WES、WCS等產品。LOGRe

205、search海柔創新：勾取式箱式倉儲機器人ACR智慧倉儲2023年8月，海柔創新發布標準化系統產品解決方案HaiPick System 3。HaiPick System 3 由勾取式ACR（Automated Case-handling Mobile Robot）、極速潛伏式頂升機器人K50、配套的工作站和貨架料箱、HaiQ智慧倉儲管理平臺等軟硬件組成，具備高密度、多設備高效協同、高柔性的優勢。其中勾取式ACR，應用了海柔獨家首創的勾取式貨叉取放貨技術，有效實現存儲密度、取放貨效率的大幅提升。191191最多存儲50個標準料箱/25%存 儲 密 度 提 升30%伸縮行程變短 識別速度更快取 放

206、 貨 效 率 提 升20mm+左右箱間距縮短至兼容單深、雙深，最高至五深位部署0mm 背間距為勾取式取放貨技術，可實現料箱的背間距為0、箱間距達20mm+、取放貨速度提升約30%；與市面上存儲密度最佳的箱式自動化設備對比，勾取式ACR每平米最多存儲50個標準料箱，倉庫存儲密度可提升25%。目前，勾取式取放貨技術應用于HaiPick A42（0-6m主要作業高度）、HaiPick A42T（6-10m主要作業高度）兩款機型上。LOGResearch海柔創新：HaiPick System 3超高密度智能揀選新模式智慧倉儲HaiPick System 3是具備超高柔性、超高存儲密度、超高系統效率的訂

207、單履約貨到人倉儲自動化系統。通過箱式倉儲機器人（ACR）+極速潛伏式頂升機器人（AMR）K50兩種機器人協同作業，配合HaiStation工作站、貨架、料箱、HaiQ智慧倉儲管理平臺，高效完成倉內出、入、盤、理業務。為有高流量、高存儲密度、高柔性需求的拆零揀選業務場景提供標準化的解決方案。192192LOGResearch海柔創新：HaiQ智慧倉儲管理平臺智慧倉儲HaiQ智慧倉儲管理平臺是海柔創新基于倉儲自動化和機器人研發的倉儲管理系統，該系統引入了“工作站”的概念，實現了“貨到人”的揀選技術，基于智能 AI 算法對多種設備進行實時調度和最優資源分配，完成出入庫、理庫、盤點等業務。193193

208、WES：智能倉儲執行系統負責對接客戶的管理系統，通過可視化交互界面，智能編排作業流程、動態調整單據、任務優先級，管理訂單與設備，滿足流通與制造等多行業需求，實現倉庫吞吐量和設備利用率的最大化。入庫、出庫 盤點、理貨、搬運ESS:智能設備調度系統接受上游系統任務指令后，管理倉庫/工廠中的機器人、輸送線、電梯等各類資源，通過算法實時調度和資源分配，高效智能地執行任務，提升倉庫運轉效率。任務管理 資源管理 地圖管理仿真平臺通過數字模擬將現實倉庫中的各類環境和設備等資源進行仿真，通過導入地圖、訂單、庫存、以及算法與策略配置等，完成倉儲方案的驗證，確保設計方案的合理性及作業效率。機器人及工作站效率模擬D

209、P:數據平臺通過實時采集倉庫、機器人、設備、人員、商品數據，并進行BI統計分析和可視化展示，幫助管理者全面直觀了解倉庫業務整體狀況，為業務賦能和快速決策提供數據支持。出入庫分析 員工及工作站分析 機器人分析LOGResearch智庫智能：U-bot全向堆高機器人智慧倉儲江蘇智庫智能科技有限公司創立于2017年，專注于“托盤到人”機器人研發設計和生產交付，擁有機器人本體、業務系統、核心算法、交付系統等全價值鏈研發能力。公司已推出多款托盤倉儲機器人及智能倉儲軟件，機器人產品包含U-bot全向堆高機器人、R-bot托盤四向穿梭車、H-bot高速提升機等，軟件系統包括PTP智能倉儲軟件(IWMS/IW

210、CS/RMS)。194194U-bot全向堆高機器人是智庫智能針對“托盤到人”存儲揀選系統而自主研發的智能倉儲機器人，具有窄 巷道靈活行駛、精準定位、柔性部署、靈活適配等優勢。LOGResearch智庫智能：U-bot產品優勢對比智慧倉儲195195支持全向行駛、形式更穩定采用全新的“雙舵輪”底盤相對單SLAM導航，定位更精準、覆蓋更廣雙激光SLAM導航+避障雷達可智能識別托盤位姿、自動糾偏，尤其在高位取貨和多次移庫場景，可極程度地保證叉取的精準性3D深度相機相對傳統的液壓式前移裝置，速度控制更加平滑齒輪齒條式前移裝置智能充電U型包裹式車身技術創新技術創新產品創新產品創新高底盤采用標準底盤，配

211、合進口槽鋼安全門架，舉升高度可達0-8m窄最窄行駛巷道寬度為2.1米，最小回轉半徑1370mm快巷道行駛速度相比于傳統堆高AGV提升50-100%優勢對比優勢對比LOGResearch智庫智能：U-bot密集存儲揀選系統方案與應用場景智慧倉儲U-bot可配合AMR、R-bot、H-bot等機器人，實現不同場景的超高效密集存儲揀選系統方案。196196超高效超密集存儲揀選系統(U-bot+R-bot)U-bot+R-bot 超高效超密集存儲揀選系統，采用U-bot全向堆高機器人和R-bot四向穿梭車“前緩后存”組合作業，U-bot同時取代了提升 機、輸送線、AGV/AMR多設備功能，一車實現“播

212、種、摘果”式密集存儲+托盤到人高效揀選。同時，結合PTP智能倉儲軟件，讓效率 和密度“雙管齊下”，揀選準確率也大幅提高，是一種超高效、超密集的新型存儲揀選方案。應用場景:SKU數少、揀選效率要求高、存儲量大適用行業:電商、零售、醫藥、鞋服、3PL、冷鏈、能源等LOGResearch智庫智能：U-bot密集存儲揀選系統方案與應用場景智慧倉儲U-bot可配合AMR、R-bot、H-bot等機器人，實現不同場景的超高效密集存儲揀選系統方案。197197超高位超高效超密集存儲揀選系統(U-Bot+R-bot+H-bot)U-Bot+R-bot+H-bot超高位超高效超密集存儲揀選系統，超高位采用R-b

213、ot四向穿梭車和H-bot高速提升機橫向、縱向組合作業，非超高位 采用R-bot四向穿梭車和U-bot全向堆高機器人“前緩后存”組合作業，實現“播種、摘果”式高位密集存儲揀選，既實現了“空間極致利用”要求 下的超高位密集存儲。同時也兼顧了“超高出入庫流量”要求下的高效揀選。同時，可搭配多功能工作站和PTP智能倉儲軟件，是一種超高 位、超高效、超密集的全能型存儲揀選方案。應用場景:SKU數少、揀選效率要求高、存儲量大、高位密集存儲適用行業:食品、電商、零售、醫藥、鞋服、3PL、冷鏈、能源等LOGResearch凱樂士：新一代兩向穿梭車（LASER-V)和側叉式移動機器人(PTR)智慧倉儲凱樂士科

214、技集團，成立于2014年，專業從事智能物流機器人產品研發生產并深耕智慧物流場景應用的國家級“專精特新”高新技術企業。凱樂士自主研發的智能機器人已全面覆蓋存取、搬運、分揀三大物流場景，打造了涵蓋倉儲物流與產線物流的多類型AMR產品，成為行業領航者，并深入布局新能源及半導體等新興行業，在醫藥、新能源、半導體、汽車、鞋服、圖書、3C電子等三十多個行業得到了海內外客戶的高度認可。198198側叉式移動機器人側叉式移動機器人(PTR)1.5s精準定位精準定位。提升作業效率80%巷道僅需巷道僅需1.65m。提升23%-25%存儲能力安全安全，機動機動，靈活靈活。國際安全標準設計。集群調度集群調度，AI算法

215、算法。柔性匹配業務波動。凱樂士PTR能夠快速為不同行業和場景生成解決方案，縮短客戶需求的響應時間，實現安全可靠、高效精準的作業。新 一 代 兩 向新 一 代 兩 向 穿 梭穿 梭 車車（LASER-V)獨家取貨結構獨家取貨結構，適配全種類料箱適配全種類料箱。滿足市場90%以上客戶需求。設計標準化設計標準化，供應鏈一體化供應鏈一體化?？s短交付時間，降低產品成本投入。高效作業高效作業。實現海量訂單揀選，大幅度減少人工失誤的錯誤。安全可靠安全可靠，穩定輸出穩定輸出。24小時不停歇作業。智慧調度智慧調度，實時監控實時監控。展現可視化報表及數據預測，幫助用戶完成流程分析和優化。LOGResearch凱樂

216、士：新一代穿梭車箱式庫解決方案和托盤庫智慧物流解決方案智慧倉儲凱樂士首創樓層倉創新解決方案，針對 1000KG 以下的托盤類及大尺寸貨品的搬運，適用于生產以及流通行業?？蔁o縫對接客戶WMS、WCS、ERP等上位系統，配合自主研發的AI算法，實現任務路徑的最優規劃及沖突避障,保障PTR系統的作業效率完美匹配客戶各類業務需求。199199大件樓庫密集存儲解決方案大件樓庫密集存儲解決方案凱樂士側叉式移動機器人側叉式移動機器人PTRPTR結合四向托盤穿梭車四向托盤穿梭車FLASHFLASH-TPTP存取存取+搬運一體化解決方案搬運一體化解決方案，通過托盤穿梭車庫高效、高密度、低成本的存儲方式與PTR窄

217、巷道/通道、快速對接、柔性部署等特點，可實現大件樓庫密集存儲，樹立了托盤庫空間利用率和存取效率的新標桿。存儲能力超傳統叉車庫存儲能力超傳統叉車庫3030%LOGResearch中力數智：智能搬運新模式智慧倉儲中力專業從事電動倉儲叉車、智能搬運機器人的開發、制造及服務，摩弗智能是其智能搬運子公司。工業4.0時代，中力&摩弗智能正從三個層次，產品級、模式級、系統級進行智能搬運，并成功打造物流業高效搬運模式等多個行業樣板工程。200200產品級解決用工難痛點，自動搬運車解決點對點長距離無效搬運。模式級解決效率低難點，一個模式+一款機器人解決一個行業（場景）的一類問題。五大模式：推動、拉動、環流、轉運

218、、分布式倉儲系統級解決周轉慢難題，通過DAS數智大腦解決物料供應鏈運行。推動：由物料搬運的起點發起需求，推動物料運輸到各個終點 拉動：由物料搬運的終點發起需求，拉動物料從存儲地運輸到終點 環流：解決場內同車間、跨車間、跨樓層的平面搬運問題 轉運：可以實現物料跨廠區、室內外的轉運 分布式倉儲：以標準料架為載體，機器人實現自動堆垛，通過空中相機進行倉儲空位管理實現車間在倉庫倉庫在車間的分布式倉儲，徹底改變原始的倉庫貨架模式。RPG201l自動搬運車l噸位：2 噸l速度：可達2.5米/秒XPG151l自動搬運車l噸位：1.5 噸l速度：可達1.5米/秒中力自動搬運車中力自動搬運車Cobot車車1、自

219、動搬運車是電動搬運車的升級，既是電動搬運車，、自動搬運車是電動搬運車的升級，既是電動搬運車，又有自動搬運功能。又有自動搬運功能。2、適合搬運量大、節拍快，搬運工人和搬運設備多的、適合搬運量大、節拍快，搬運工人和搬運設備多的應用場景。應用場景。3、特別適合于長距離搬運，跨車間，跨樓層搬運。、特別適合于長距離搬運，跨車間，跨樓層搬運。LOGResearch中力數智：汽車行業智能搬運案例智慧倉儲201201客戶介紹客戶介紹該企業是一家成立于2014年的中外合資企業，主要從事汽車零部件的沖壓、焊接及相應的模具、夾具設計、制造，融合了信息化、自動化生產及運輸的自動化生產的一流汽車零部件制造工廠。該廠總占

220、地面積97853平方米，設置主要產線3條，年產量20萬臺配套，其高質量部件受到諸多高端車企品牌的信賴?？蛻敉袋c客戶痛點生產節拍快，轉運頻率高；場地空間有限，線邊緩存數量少；傳統人工配送，效率低，強度大，準確性低；用工成本高，人員招聘培養周期長，管理難；工廠智能化轉型，需柔性高效的智慧物流解決方案。解決方案解決方案在倉庫內投入一批XPL201搬運機器人，速度高達2.5m/s，載重2噸，24小時不間斷執行自動化產線送料和成品轉運，實現從“人找貨”、“人送貨”到“貨到倉”的智能化管理，打造工業4.0時代汽車部件生產制造智能工廠。雙車協同搬運，最大效率實現產線工位物料空滿替換。產線工位完成品下線即刻有

221、機器人自動搬運入庫，同時另一臺機器人快速搬運空料框至產線，承接新的完成品下線，實現生產制造過程中物流搬運的無人化作業?？蛻粜б妫嚎蛻粜б妫涸谄囆袠I首次批量導入高速版無人叉車，實現焊接線快速上下線的需求，效率方面創行業新高。雙車協同，助力客戶產線大幅提升自動化水平；某產線原有146個物流點位，中力搬馬機器人助力實現133個點位的無人化作業，占比91%。部署面積超5500平方米，每日總運行距離超1000公里，極大提升場內貨物搬運效率；助力客戶現場削減叉車駕駛人員11人，叉車6臺，年平均節省成本百萬元。獨立呼叫和調度系統，無需對接客戶生產系統，落地快，運行穩定，操作簡單。LOGResearch靈動

222、科技：智能無人叉車Apex C1500-L智慧倉儲靈動科技是亞洲最大的人對貨自主移動機器人（AMR）解決方案提供商，它的 AMR 解決方案廣泛應用于倉庫訂單揀選、店內訂單揀選和制造工廠的物料處理。靈動科技推出的Apex C1500-L智能無人叉車，通過領先的多傳感器融合技術和計算機視覺，能夠精確、智能地處理各種倉儲物流及制造場景中的托盤搬運，可全面覆蓋倉儲物流、汽車制造等行業在收貨、補貨、揀選、生產制造等全業務環境下的搬運需求。202202從容不迫從容不迫，更智能更智能Apex C1500-L 通過領先的多傳感器融合技術和計算機視覺，能夠精確、智能地處理各種倉儲物流及制造場景中的托盤搬運。穩定

223、可靠穩定可靠，更安全更安全基于SLAM導航+視覺識別，Apex C1500-L 可實現高精度操作；360障礙物檢測，規避降低事故風險，確保工人、貨物和車輛安全。突破極限，更效Apex C1500-L 能以更的效率連續作；強的導航和定位能，確保托盤放置精度；可識別托盤放置的角度，并實時進行自主調整。超凡體驗超凡體驗，更適用更適用Apex C1500-L 支持更多工廠和倉庫場景，適于各種材質九腳托盤、川字托盤、田字平底托盤、底部田字結構、倉儲籠/倉儲架及類川字載具對接；支持完整的存儲過程，并有效地支持點對點運輸。以科技、融合之力，智造全新智能無人叉車解決方案倉儲場景和復雜工業場景全覆蓋LOGRes

224、earch?？禉C器人：3D視覺引導機械臂拆碼垛系統智慧倉儲?？禉C器人是面向全球的機器視覺和移動機器人產品及解決方案提供商，融合AI深度學習、3D視覺、光纖傳輸、高光譜成像等前沿技術，持續打磨軟件、硬件產品，應用于更復雜的工業場景。針對拆碼垛應用痛點，?？禉C器人基于機器視覺引導技術推出3D視覺引導機械臂拆碼垛解決方案，系統內置了基于大數據庫預訓練的超級模型，能輕松識別多品規的貨物，同時可獲取貨物的深度信息，靈活應對來料偏差等情況，引導機械臂準確抓取貨物，支持混合拆垛、一拍多抓、偏置抓取等多種抓取策略，幫助用戶提高生產效率，實現智能自動化。203203LOGResearch?？禉C器人：高效一體化機

225、器視覺物流解決方案智慧倉儲目前，?？禉C器人3D視覺引導拆碼垛解決方案已經廣泛用于麻包袋拆垛、紙箱拆垛/碼垛、料筐拆垛機器人供包等應用場景中，覆蓋物流、汽車、化工、食品飲料、3C電子、醫藥等眾多行業，為各行各業的用戶提供穩定可靠、靈活部署的智能自動化生產解決方案。204204技術優勢：技術優勢：1.智能核心：使用3D相機(RGB-D)，結合3D和2D圖像，對箱體等物料完成精準分割2.穩定可靠：基于深度學習智能識別算法，無懼軟包、硬包及信封等復雜多樣的應用場景，搭配自研路徑規劃算法，確保最優包裹抓取順序和路徑軌跡3.部署簡單：工具化部署實施簡單方便，向導式配置，一鍵完成手眼標定LOGResearc

226、h中國外運：智能盤點機器人智慧倉儲智能盤點機器人是中國外運以AI視覺技術為核心，AGV為載體，升降機構與視覺相機組為執行機構，自主研發的智能盤點設備，有效降低盤點安全風險，節省盤點人員配置，提高盤點準確性、實時性、數字化和智能化，形成適用于合同物流倉儲業務場景的智能盤點創新解決方案。205205LOGResearch中國外運：智能盤點機器人四要素智慧倉儲206206精準定位批次位置精準定位批次位置準確識別批次信息準確識別批次信息克服纏膜干擾克服纏膜干擾批次識別 位置隨機不固定，在一面上上下左右都有可能；同一品牌也存在格式不統一；傾斜變形、打印斷點等情況；貨物碼放過程中纏繞膜會帶來遮擋和反光的干

227、擾品規識別通過多技術融合識別，兼容條碼、二維碼、文字、外表觀信息精準識別條碼識別條碼識別二維碼識別二維碼識別文字識別文字識別外表觀識別外表觀識別數量識別通過2D+3D相機，識別貨品層數和頂層箱數，匹配系統維護的物料堆碼主數據，計算貨品數量整托計數整托計數散托計數散托計數多種垛型識別多種垛型識別小箱型計數小箱型計數貨位識別 通過激光+視覺SLAM技術，精確地實現環境的地圖構建、定位以及多點導航；支持橫梁式（單進深、多進深）、駛入式與穿梭式貨架盤點，包括密集型貨架板位計算橫梁式貨架（單進深）橫梁式貨架（多進深）駛入式貨架穿梭式貨架LOGResearch中國外運：智能盤點機器人亮點智慧倉儲20720

228、701盤點結果準盤點結果準識讀率99.9%識別準確率100%03盤點效率高盤點效率高盤點效率在500-2000托/小時，較人工盤點效率提升2-3倍04續航時間長續航時間長8小時以上續航，一萬平倉庫可在兩個夜間作業或一個白天作業完成02盤點視野高盤點視野高盤點設備舉升高度可達11米，滿足絕大部分倉庫盤點需求05盤點模式多盤點模式多支持定時預約盤點、指定庫位盤點、指定 SKU 盤點多種盤點模式06黑燈盤點黑燈盤點配置補光裝置，無需外界光源，可實現黑燈壞境下的全天24小時作業07靈活盤點靈活盤點盤點機器人支持原地轉向，支持窄巷道、單邊出口通道作業08高通過性高通過性越障高度3cm，離地間隙5cm，適

229、用多種復雜場地，場地無需改造智能盤點機器人亮點復雜信息獲取一站式解決l貨物纏膜、魔術帶：神經網絡自動提取特征減少干擾l標簽破損、褶皺、污染：數據增強、圖像的動態模糊識別、圖像智能補全、視覺幾何圖像校正托盤帶纏膜托盤綁魔術帶標簽破損標簽褶皺標簽污染智能盤點機器人-特殊情況識別LOGResearch飛力達：汽車零部件華東DC倉智慧物流解決方案智慧倉儲針對汽車零部件客戶的供應鏈管理痛點：行業競爭和客戶交期拉高對供應鏈效率的要求物流體系數字化程度偏低，供應鏈韌性彈性不足倉儲空間利用率低，上下架搬運效率低，倉儲成本壓力大飛利達通過智慧倉庫+WMS整體解決解決方案，助力客戶提升人員作業效率、空間使用率。2

230、08208 倉庫地址 昆山市高新區 倉庫設計 A：自動化料箱立體庫+AGV收貨區+貨架存儲區 B：貨架存儲區+AGV發貨區 C：貨架存儲區+AGV發貨區+自動纏繞機 D：貨架存儲區+AGV收貨區+QA房 倉庫概況 面積：16000+消防等級：丙二類 凈高：9米業務范圍收貨理貨卸貨揀貨盤點上架交接SAP 操作包裝國內客戶國內工廠海外工廠海外工廠3PL 服務內容裝車廠內物流合作產品VMICKD備品備件DCKittingLOGResearch飛力達：汽車零部件華東DC倉智慧物流解決方案智慧倉儲209209p電看板p輛預約系統pQA managementp上下架策略pAGV搬運亮點p嚴格按箱進行復核，

231、不能重復掃描進行復核p自動解析多家客戶標簽020103p打通道閘與碼頭的聯動協調管理p降低園區車隊安全風險p量化車輛管理p通過Batch Job實現雙方系統數據對接p為外掛作業，及后續看板、報表、統計分析提供了基礎園區預約管理標簽復核數據對接LOGResearch新能源物流車：滲透率持續提升，卡系保持較高增長資料來源：乘聯會、車界先鋒、說說汽車微信公眾號綠色新能源我國新能源車近年來在宏觀政策的指導下，發展迅速，從2023年至10月的整體銷量數據來看，新能源車的總體銷量仍然保持較高的增長，并在輕卡、重卡、微卡等卡系領域有較高的銷售占比。210210新能源重卡新能源重卡 中國一直主導電動（和燃料電

232、池）卡車、電動客車的生產和銷售。2022年，中國新增約5.2萬輛電動中型及重型貨車，占中國汽車商用車總銷售額的4%，占全球（商用車）銷售額的約80%和85%。此外，在拉美、北美和歐洲銷售的電動客車和卡車中，中國品牌占有的比例是最高的。國內新能源重卡領域，氫能發展相對較快。新能源城配車新能源城配車 2023年上半年，城配市場新能源物流車滲透率已經達到28.3%。隨著購置稅補貼退出，新能源商用車已經進入政策換擋、供給迭代、動力轉化的新階段，新能源商用車正在進入全面運營時代，越來越多車企、汽車經銷商入場。2023年至年至10月商用車月商用車/新能源卡車銷量結構新能源卡車銷量結構LOGResearch

233、新能源城配、重卡銷售車型分布概況綠色新能源據電車資源統計2023年1-11月，我國新能源物流車銷量共計23.2萬輛，同比增31.6%，其中新能源重卡共銷售28282輛，同比增長46.45%。其中11月同比增長126.12%，創今年月銷量新高。11月卡系車型維持高增長態勢，合計份額已達37.1%，新能源小卡、微卡和輕卡銷量分別增長255.3%、134.9%、39.6%；新能源重卡11月同比增長126.12%，創今年月銷量新高。211211牽引車（含半掛）,15018,53.1%自卸車（含垃圾車）,5396,19.1%攪拌車,4554,16.1%其他專用車,2804,9.9%載貨車,510,1.8

234、%2023年年1-11月我國新能源重卡銷量安車型分布月我國新能源重卡銷量安車型分布2023年年1-10月新能源其他車型銷量占比月新能源其他車型銷量占比LOGResearch海珀特H49：全球首款正向開發的氫燃料電池干線物流重卡新能源車-重卡海珀特是國內首家專注于氫燃料電池商用車運力解決方案的科技型公司，為物流行業提供清潔、高效的運力解決方案。2023年12月，海珀特發布了全球首款正向開發的氫燃料電池干線物流重卡海珀特H49，該車是氫能重卡領域標桿產品，改變“油改電”模式，全新正向開發，通過顛覆性技術創新，實現全球領跑，整車百公里氫耗將在滿載49噸高速行駛的工況下低至8kg，實現全球首款氣態氫續

235、航大于1000km，被譽為氫能重卡屆的“特斯拉”?！癏49”預計2024年下半年進行小批量的交付，2025年正式量產上市。212212LOGResearch遠程星瀚H：多元動力重卡新能源車-重卡遠程新能源商用車是吉利控股集團的全資子公司，2016年推出國內首個專注于新能源領域的商用車品牌遠程，以科技(Technology）為引領，以用戶（User-based）為核心，聚焦創領零碳（Zero）陸運和可持續未來。圍繞“創造智慧互聯，引領綠色商用”的品牌愿景，致力于成為“智慧綠色運力科技綜合服務商”。2023年12月，遠程星瀚H正式發布星瀚H搭載了遠程動力，多元動力模式智能匹配，滿足重卡全場景需求，

236、并帶來超長續航，純電充電續航可達500km（800V），醇氫電動/甲醇直驅續航可達1500km。213213LOGResearch金龍東盛：底置換電重卡新能源車-重卡2023年12月，金龍發布了綠色重卡運輸新品牌，金龍.東盛，并推出基于其行業首款正向研發換電重卡KH01平臺的全新車型底置換電重卡XMQ4252，帶來干線物流綠色智慧解決方案。同時此車型搭載了金龍與高階輔助駕駛全棧方案提供商北京智行者聯合研發的干線物流高階輔助駕駛系統。214214電驅系統的能量轉化效率超過94%電池可實現5分鐘之內快速換電滿載49噸情況下可續航近400公里相比燃油重卡每公里可以節省成本20%以上配備有L2級智能駕

237、駛功能（自主變道、主動避讓等）可靠性支撐技術 頂尖供應商+核心自主技術 電池全生命周期控制優化技術 通過嚴苛可靠性試驗 百萬物料嚴格把關經濟性支撐技術 底盤一體化技術 多樣電池補能技術 輕量化技術 低風阻設計安全性支撐技術 電池云端診斷預警技術 整車一體協同控制技術 三電安全抗干擾 金剛籠式架構舒適性支撐技術 智能座艙 輔助控制策略優化 智能尋優換擋技術 整車質心高度優化LOGResearch壁虎汽車：新能源商用車公司新能源車壁虎汽車，成立于2021年，是家以先進數字底盤為核心的新能源商用車公司，基于模塊化、數字化、生態化的戰略平臺技術，攜新能源整車制造與交付能力面向全球汽車行業OEM和汽車運

238、營商，提供正向開發的底盤與商用車產品。215215基于先進數字底盤的車型覆蓋基于先進數字底盤的車型覆蓋LOGResearch壁虎汽車技術解決方案：一體化先進數字地盤-架構亮點新能源車通過體化先進數字底盤，壁虎汽車將原本碎片化的整車應用場景進行最大程度的收斂。同一架構下不同功能模塊的合理化解耦及再集成，幅縮減了整車研發周期及成本，幫助戶快速實造車現規模效應，助力場景擁有者打破造車邊界，制造新物種。216216LOGResearch壁虎汽車技術解決方案：一體化先進數字地盤-技術優勢新能源車通過體化先進數字底盤，壁虎汽車將原本碎片化的整車應用場景進行最大程度的收斂。同一架構下不同功能模塊的合理化解耦

239、及再集成，幅縮減了整車研發周期及成本，幫助戶快速實造車現規模效應，助力場景擁有者打破造車邊界，制造新物種。217217LOGResearch壁虎汽車：平臺化車身新能源車218218藝與制造優化結構與組件優化結構與組件優化LOGResearch地上鐵：新能源重卡運營解決方案新能源重卡運營企業用戶的業務環境往往復雜多變，地上鐵創新性的提出“3+n”車服體系與“TCU成本測算模型”，通過“3+n”車服體系，打通綠色物流供應鏈各環節，提供從租售車到維修保養、從車輛供給到運力支持、從聚合充電到車輛數智化管理等全生命周期的服務，逐步實現綠色物流的數智化、定制化與服務化。219219地上鐵與吉利漢馬科技、陜

240、汽、中國重汽三家主流車企深度合作，共同研發多款換電重卡產品，實現了車輛電池包與不同車型底盤之間的互換模式。并可根據企業用戶的業務需要求提供多種服務方式，包括整車租賃、整車租賃（車、電分離）、資產托管代運營等，大幅降低用戶的管理成本與前期的建設成本，如若用戶選擇車電分離租賃模式還可進一步減少電池的維護費用。1.整體租賃解決方案DST通過持有整車資產和投建補能基礎設施，全生命周期運營極大的降低了客戶的管理成本。LOGResearch地上鐵：新能源重卡運營解決方案新能源重卡運營220220專業運營，提高資產保值率。專業運營，提高資產保值率。代運營模式將車輛和補能資產，包括運營、維護和客戶服務，客戶可

241、以全面專注于核心業務。減少運營成本。減少運營成本。DST利用規模效應降低全生命周期運營成本。輕資產運營，安全可靠。輕資產運營，安全可靠。通過運力外包方式幫助客戶進行輕資產運營，減少了內部資源和成本的需求，并制定符合客戶標準的安全運營標準，使運營過程更加安全可靠。2.整車租賃（車、電分離）3.資產托管代運營LOGResearch地上鐵：新能源重卡運營解決方案案例新能源重卡運營基于雀巢的雙碳目標和輕資產運營戰略，地上鐵通過新能源重卡整體解決方案(補能+新能源重卡+數字化車隊管理)，協助雀巢中國逐步完成新能源重卡的替換工作。該方案涉及車隊數字化管理、補能、運力等服務，涉及新能源物流車全生命周期管理流

242、程。據了解，初次合作已有9臺13.5m規格的純電動牽引車落地工作，賦能雀巢中國物流運輸實現綠色化、數字化。221221業務背景業務背景:雀巢 ESG 減碳減塑轉型要求：到 2025 年，實現減排 20%；到 2030年，實現減排50%；最遲到2050 年，實現排放量凈零。輕資產戰略：通過運力外包，降低運營過程中的管理成本，聚焦主營業務。價值亮點價值亮點:地上鐵通過提供新能源重卡運力整體解決方案（車隊+補能+新能源重卡+數字化調度），賦能客戶綠色化數字化。1.一期合作 13.5m 純電動牽引車 7+2 臺；2.二期預計合作 10 臺。LOGResearch遠程新能源輕型商用車新能源城配車運營遠程

243、新能源商用車是吉利控股集團的全資子公司，2016年推出國內首個專注于新能源領域的商用車品牌遠程，以科技(Technology）為引領，以用戶（User-based）為核心，聚焦創領零碳（Zero）陸運和可持續未來。圍繞“創造智慧互聯，引領綠色商用”的品牌愿景，致力于成為“智慧綠色運力科技綜合服務商”。222222典型車型典型車型-星智星智H H典型車型典型車型-鋒銳鋒銳F3EF3ELOGResearch綠色城運：數智化城配運力解決方案新能源城配車運營綠色城運是遠程新能源商用車集團旗下全新數智化運力服務平臺，依托遠程新能源商用車集團強大的車輛研發和完善的生態體系，為行業客戶提供綜合運力服務解決方

244、案。致力于打造數智化運力服務平臺，助力車輛資產運行效率提升，持續推動綠色智慧物流發展。綠色城運城配運力解決方案：包括運力服務商、貨主直采、鏈主共建運力等合作模式，并提供整車定制服務。2232231.1.運力服務商合作模式運力服務商合作模式2.2.貨主直采運力合作模式貨主直采運力合作模式LOGResearch綠色城運：數智化城配運力解決方案新能源城配車運營2242243.3.鏈主共建運力合作模式鏈主共建運力合作模式LOGResearch綠色城運：“遠程觀星”運力服務系統新能源城配車運營“遠程觀星”是遠程旗下數智化運 力服務系統，專注遠程新能源商用車 在物流運營、資產運營的精細化協同 運作?！斑h程

245、觀星”通過運力科技賦能，讓企業客戶的遠程車輛物流運營、資產運營 更高效。225225物流運營模塊物流運營模塊資產運營模塊資產運營模塊LOGResearch大模型重置智能駕駛競爭格局，法規出臺循序漸進，中國規模量產電動車加速智能化資料參考：未盡研究-看DAO2024、天風證券智能汽車，大模型應用下自動駕駛賽道將有哪些變化?自動駕駛2023年11月17日，工業和信息化部、公安部、住房和城鄉建設部、交通運輸部發布關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知。探索新型試點機制，引導高階自動駕駛功能規范應用，是首部國家級智能網聯汽車準入和上路通行試點工作結合的管理指導文件。12月5日，交通運輸部辦公

246、廳印發關于自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）的通知，標志著我國自動駕駛領域進入新階段。LLM改變了自動駕駛技術路線的競爭格局。特斯拉率先引入大模型2020年以BEV+Transformer取 代傳統的2D+CNN算法；2022年引入時序網絡，將BEV升級為占用網絡（Occupancy Network）；2023年發布端到端AI自動駕駛系統FSD Beta V12，開啟自動駕駛3.0時代。中國汽車行業正在從電動化轉向智能化，來自外來者的競爭，正加速中國量產車型擁抱大模型，造車新勢力均嘗試融入Transformer架構。226226大模型在自動駕駛中的應用大模型在自動駕駛中的應用典型企業自動駕駛

247、車隊累計測路里程對比典型企業自動駕駛車隊累計測路里程對比LOGResearch馭勢科技：U-Drive智能駕駛平臺自動駕駛馭勢科技（UISEE）是一家專注于自動駕駛的科技型企業，致力于為全行業、全場景提供AI駕駛服務。馭勢科技成立于 2016 年，依托自主研發的 U-Drive()智能駕駛平臺，在業務上形成可規?；渴鸬?L3-L4 級智能駕駛系統，可以滿足多場景、高級別的自動駕駛需求。2019 年，馭勢科技在機場和廠區領域實現了“去安全員”無人駕駛常態化運營的重大突破。227227乘用車可量產無人化柔性化面向乘用車、共享出行提供L3自動駕駛/自動代客泊車、記憶泊車/RoboTaxi解決方案自

248、動代客泊車記憶泊車高速L3城市L4無人物流機場、廠區、港口無人物流解決方案廠區無人物流機場無人物流無人公交面向商用車、公共交通的無人公交解決方案無人小巴無人中巴智慧城市服務面向城市服務的L4自動駕駛解決方案無人配送無人零售無人清掃LOGResearch馭勢科技：U-Drive核心技術、服務與車型自動駕駛228228U-Drive為全行業、全場景提供AI駕駛服務業界前沿的自動駕駛算法功能強大的云端運營管理平臺感知識別決策規劃融合定位執行控制數據驅動車輛運營管理智能駕駛仿真數據管理服務高精地圖服務車路云協同全功能車規級智能駕駛控制器全場景真無人全天候7x24小時服務遠程技術支持現場部署系統維護與升

249、級駐場服務備品備件服務培訓服務無人物流車T30無人物流車T05_1.0無人物流車T05_2.0無人物流車T10無人輕卡K10無人巡邏車乘用車無人小巴B08無人小巴B13無人中巴B22精靈車無人配送車無人零售車無人清掃車LOGResearch馭勢科技：物流解決方案架構-無人駕駛車隊、系統內部架構自動駕駛229229生產園區物流體系對外接口維護升級車輛調度遠程駕駛管理統計應用開發多車協同智能訓練仿真測試自動駕駛云服務平臺AI算法定位算法決策算法黑匣子V2X接入遠程控制控制算法感知算法車端：自動駕駛域控制器端邊云智慧協同馭勢云策略優化周邊：智能交通基礎設施LOGResearch馭勢科技：物流解決方案

250、架構-單車運營流程自動駕駛230230LOGResearch馭勢科技：高可用、高可伸縮性、開放異構云控平臺自動駕駛231231LOGResearch馭勢科技：全流程無人物流方案自動駕駛232232庫房：無人叉車&無人物流車裝卸協作線邊&雨棚：無人叉車&無人物流車裝卸協作倉到倉轉運車間內自動裝卸貨：與自動化設備協作車間外自動裝卸貨：與自動化設備協作車間內：無人駕駛物流線邊到產線123456LOGResearch馭勢科技：廠區無人駕駛物流解決方案自動駕駛解決傳統廠區物流存在的運輸效率低、人工成本高、生產安全風險不可控等難題，以無人駕駛物流車實現廠區生產資料、產品貨物7x24小時全天候運輸，并通過云

251、端運營管理系統實現高效管理，幫助企業實現降本增效。233233 載人級無人駕駛核心技術，滿足工業場景需求 快速、靈活、規?；渴?，無需場地改造 適合多種行業、各種工業場景應用 全天候、長距離完成物流作業 系統化集成方案，支持定制化開發 全生命周期運維保障方案優勢方案優勢應用場景應用場景 汽車制造 工業制造 石油化工 能源電力 生物制藥 畜牧養殖 食品制造 煙草酒業 物流園區馭勢廠區無人駕駛物流業務整體運行模式馭勢廠區無人駕駛物流業務整體運行模式中間件中間件/API停車運維運行上下貨馭勢自駕車隊云腦停駛運維運行AGV/自動叉車云腦庫房車間AGV/自動叉車馭勢自動駕駛車隊MESERPWMS生產調度

252、任務任務反饋數據運力調度結果反饋裝卸調度結果反饋物流車隊、AGV/叉車間數據交換LOGResearch千掛：智能重卡駕駛系統自動駕駛千掛，創立于 2021 年 7 月，是一家面向長途干線物流市場的人工智能科技企業。千掛科技通過全棧自研“脫眼脫手”級自動駕駛技術解決方案，致力于實現干線物流運力的降本增效，并為卡車駕駛者提供更安全、舒適和高回報的工作。234234實現千掛解決方案的關鍵：脫眼脫手（eyes-off&hands-off）脫手不脫眼（普通L2+輔助駕駛）降 低 肌 肉 疲 勞 隨 時 準 備 接 管，無 法 降低 精 神 疲 勞 脫眼脫手（千掛解決方案）降 低 肌 肉 疲 勞 降 低

253、精 神 疲 勞 增 加 司 機 單 人 駕 駛 里 程，實 現 減 少 雙 駕 變 單 駕，提 升 整 體 運 輸 效 率 車 內 保 留 人 類 駕 駛 員，符 合 當 前 法 規 要 求 LOGResearch應 急除 轉 向 油 門 剎 車 外，一 鍵 物 理 接 管。充 分 利 用 車 架，減 少 線 束 長 度。散 熱風 冷+水 冷 雙 循 環 主動 散 熱 套 件，溫 度 實時 監 控。系 統三 層 冗 余 災 備，確 保 萬 無 一 失。主系統降級兜底算力可靠性線 束千掛：智能重卡駕駛系統-技術方案自動駕駛235235X激光雷達相機毫米波雷達全棧自研域控制器（軟件+硬件）散熱電子

254、電氣系統HMI線束軟硬件一體解決方案千掛科技全棧自研自動駕駛技術，并與主機廠深度合作，加速前裝量產智能卡車落地域控制器：為卡車度身定制，安全、穩定的自動駕駛大腦多重算力引擎：Xeon+RTX+Orin+MCU集成式外部電源管理單元（PDU），千瓦級功率保障車規級 4G 網關，冗余 5G 網關多節點硬件狀態監控：溫度、電壓、電流自研自動駕駛軟件系統感 知預 測規 劃控 制優秀自動駕駛系統的核心標準：穩定性，穩定性，還是穩定性LOGResearch千掛：智能重卡駕駛系統-智能升級自動駕駛236236端到端感知建模 基于 BEV 視角，多傳感器融合，結合時序特征建模 聚焦應用落地，針對五大經濟區之間

255、干線高速公路下，盲區大、距離遠的運輸場景AD測試和運營數據挖掘數據標注模型訓練和評估recordframeexample模型導出與加速modelAD系統構建image一體化 AI Infrastructure 解決方案Agent 行為預測基于 Transformer 的 Scene-centric 建模場景內多 agent 行為整體行為預測frameframeframeLMRule/LLM/Drive LMPost-processLabelValidationPass?NoYes全方位多角度數據挖掘，高效半自動標注LOGResearch千掛：智能重卡駕駛系統-智能升級自動駕駛237237高效分

256、布式訓練更 強 的 車 端 算 力 拉 高 了 模 型規 模 上 限，也 提 高 了 對 分 布式 訓 練 的 要 求。推理加速蒸 餾量 化剪 枝稀 疏 化疲勞度監測千掛科技與清華大學合作，對實際物流運營中所產生DMS數據進行采集與分析，研究自動駕駛系統對長途運輸駕駛者的疲勞度相關性。結論一：使用自動駕駛后，司機疲勞程度降低，主要是在駕駛兩小時后出現結論二：使用自動駕駛后，司機EDA皮電指標（神經活躍性）降低30%LOGResearch千掛：智能重卡駕駛系統-平臺助力自動駕駛238238文本描述單張圖片少樣本圖片文心大模型自研大模型開源模型Model-basedRule-based數據挖掘數據

257、標注Tuning標注開集標注閉集標注文心大模型自研大模型任務冷啟動任務調優Bad-case 優化自動標注手動標注百度智能云：助力數據挖掘，和自動標注調度吞吐指標擴展百度智能云：助力分布式訓練、推理加速LOGResearch無人機在物流領域的推廣應用加快資料參考：物流科技與應用雜志，美團、大疆、順豐、智航等官微無人機中國無人機市場規模預計至2024年可達1600億美元，近20%的市場需求來自快遞物流業。2023年，各家企業相繼推出新的物流無人機，載重從2.5kg至100kg不等。239239美團第四代無人機2023年7月，美團發布第四代用于城市低空配送網絡的小型多旋翼無人機。六軸飛行器（降低折疊

258、后尺寸）配有智能降落傘無人機設計最大載重 2.5kg，最大起飛重量 9.5kg滿載最大配送半徑達5km、配送距離達10km支持-20至50C運行，最高工作海拔為2000m，抗中雨/中雪，抗風能力達7級無人機性能大疆首款民用運載無人機2023年8月，大疆發布DJI FlyCart 30，集大載重、長航程、強信號、高智能于一身4軸8槳多旋翼構型、雙電模式、IP55防護等級具備貨箱及空吊兩種負載模式無人機設計最大載重：雙電模式30kg、單電池模式40kg滿載最大航程16公里、航程最遠覆蓋28公里最大飛行海拔高度6000米，最大飛行速度 20 米/秒，可適應-20至 45C的工作環境溫度無人機性能LO

259、GResearch無人機在物流領域的推廣應用加快資料參考：物流科技與應用雜志，美團、大疆、順豐、智航等官微無人機中國無人機市場規模預計至2024年可達1600億美元，近20%的市場需求來自快遞物流業。2023年，各家企業相繼推出新的物流無人機，載重從2.5kg至100kg不等。240240順豐全新大載重多旋翼無人機2023年7月，順豐集團豐翼科技發布全新大載重多旋翼無人機方舟1506軸，具備多傳感器冗余、航電雙電源供電、斷槳保護、單電池失效保護、降落傘等多項安全機制模塊化、可折疊設計無人機設計最大載重50kg，最大起飛重量150kg續航里程最高可達20km數十萬小時安全運行無人機性能智航大載重

260、物流無人機2023年6月，智航發布大載重物流運輸無人機鐵牛Q280，可實現跨城“分鐘達”6軸12槳GPS+慣性慣導無人機設計最大載重100kg、最大起飛重量280kg滿載最大航程20公里續航時間30min、飛行速度40km/h，起降最大抗風5級，平飛最大抗風6級無人機性能CONTENTS05趨勢總結羅戈研究 LOGResearch2024 LOG中國供應鏈物流科技創新發展報告LOGResearch供應鏈物流創新趨勢總結242242無人技術照進現實國內倉儲自動化圍繞場景持續創新柔性、智能解決方案，并向海外市場輸出能力政策試點為無人駕駛技術落地創造了發展窗口期智能技術加速落地AI、數字孿生等智能技

261、術加速落地，推動供應鏈物流行業新一輪降本增效探索與模式創新低代碼、aPaaS技術賦能科技服務商以平臺模式，提升客戶服務、沉淀通用能力平臺模式持續深化供應鏈的復雜、變動性，凸顯協同平臺的價值，支持端到端可視化供應鏈數字化轉型強調圍繞商業目標的供應鏈整體協同，從經營至運營、從計劃到執行平臺模式沖擊傳統貨運市場，變革資源組織方式與效率碳管理平臺興起，并與業務場景融合LOGResearch243243歡迎下載羅戈研究供應鏈物流科技相關報告（點擊鏈接或直接在羅戈網搜索）2023中國供應鏈物流創新科技報告2022中國供應鏈物流創新科技報告2021中國物流科技發展報告2023中國快消供應鏈數字化白皮書數字孿

262、生白皮書2023中國低碳供應鏈&物流創新發展報告LOGResearch244244羅戈研究：產品與服務體系羅研究，致于為供應鏈與物流領域企業提供有深度的研究與咨詢服務，總部上海，現已在深圳、成都設了辦事機構。依托物流沙&羅近年的持續業追蹤、市場洞察、企業交接，形成了獨有的供應鏈物流市場洞察和咨詢服務能，并在持續的企業咨詢項中轉化成為助企業商業發展的動。研究Research咨詢Consulting培訓Training依托業最佳專家庫，為企業提供外部市場洞察、內部經營運營優化等培訓：基于國內商業環境，持續追蹤影響供應鏈及物流領域發展的最新動態，研究業及細分市場格局、主要商業模式、發展趨勢。主要研究

263、向包括：商業與供應鏈創新模式研究供應鏈物流發展追蹤數字化/智慧供應鏈綠低碳供應鏈物流供應鏈物流細分市場研究針對企業在發展中由于外部環境變化、內部戰略調整等原因帶來的管理決策及發展問題，提供咨詢服務持：供應鏈物流戰略規劃絡與運營規劃/優化數字化/綠低碳轉型規劃通型培訓研討/定制型培訓LOGResearch1.咨詢服務產品與服務基于深厚的行業研究能力，為企業提供覆蓋目標市場研究、企業經營、運營相關的咨詢、研究服務。245245供應鏈物流數字化、智慧化轉型規劃提供供應鏈物流數字化、智慧化轉型模式研究、設計與路徑規劃供應鏈與物流戰略規劃基于對商業、供應鏈整體動向、物流細分行業競爭格局、典型企業商業模式

264、的持續關注與研究，為企業提供面向未來商業發展訴求的供應鏈與物流體系規劃供應鏈與物流運營體系規劃與優化為客戶提供業務發展、運營相關的供應鏈物流目標市場研究、網絡規劃、運營管理體系建設與優化等咨詢綠色低碳供應鏈物流體系建設追蹤供應鏈物流碳排放管理政策、標準、技術與創新實踐，提供企業供應鏈物流低碳轉型體系規劃、落地等咨詢數智化轉型雙碳咨詢戰略規劃運營優化市場研究網絡規劃LOGResearch低碳供應鏈咨詢：羅戈碳管理咨詢服務框架產品與服務246246碳盤查核算采用國內外主流、權威、通用的溫室氣體核算標準和智能管理盤查，協助企業進行溫室氣體排放的盤查，編制碳盤查報告雙碳風險評估結合企業現有的業務板塊、

265、上下游產業分布、利益相關方溝通以及未來的業務發展規劃等，評估雙碳趨勢對企業造成的實體風險和轉型風險科學碳目標協助企業制定符合科學碳目標要求的碳減排目標，指導企業完成目標設定的整個過程碳中和戰略基于企業碳排放現狀和對未來的預測，協助企業編制“碳中和”整體規劃，包括設定基準年、制定減碳目標及實施計劃、制定與減排相關的分解目標和管理體系碳減排實施幫助企業通過自身優化進行范圍1&2減排，構建低碳供應鏈物流戰略，降低范圍3碳排放，制定相關行動舉措和執行策略信息披露為企業提供各類報告，如碳目標白皮書、綠色/低碳報告、碳排放報告、社會責任報告的執行方案碳抵消策略為幫助企業在可控成本下實現碳減排目標，幫助企業

266、制定碳匯舉措、幫助企業參與碳交易市場，降低碳排放成本碳管理體系幫助企業構建完善的碳減排、碳交易、碳資產、碳中和的管理，形成系統的碳管理體系碳核算產品碳和活動碳數據摸底碳排放因子庫確定碳戰略政策法規研究行業標桿研究企業排放評估碳目標設定羅戈碳核算工具-LOGC供應鏈和物流領域碳管理管理目標評估管理組織搭建雙碳報告綠色/低碳報告碳目標白皮書碳排放核算產品和活動碳強度減排措施評估排放數據管理運營保障機制碳排放報告碳中和承諾聲明碳中和實現聲明等雙碳相關報告雙碳行動規劃全流程低碳轉型服務方案數字化工具服務重點專注行業聚焦碳戰略碳核算碳管理雙碳報告咨詢合作溝通聯系：楊波（17749555582）LOGRe

267、search報告訂購請掃描下維碼，或登陸羅： 業報告 供應鏈及物流各細分領域（供應鏈&合同物流、即時配送、低碳等），及數字化、資本相關報告、書籍；供應鏈物流業年報、度業動態追蹤報告等。前瞻洞察/市場研究產品與服務247247主要內容：（1）業動態追蹤（業發展數據、政策、投融資、活動歷、企業重點事件等）（2）業運解讀（關鍵數據、重政策、重要事件等）（3）專題研究報訂購：（1）訂購費：1年12期共計24,000元（2）訂購聯系：程 曼：138 1166 4224（北京）|Rachel：158 1477 0622（深圳）（3）報發送：每10前發送電版報告客戶指定郵箱企業定制報羅企業報告服務，包括企業

268、版業報、企業定制報告，幫助企業、從業員全位、實時了解供應鏈物流領域每最新動態。出版書籍LOGResearch定制培訓產品與服務目前羅戈研究已形成行業洞察培訓系列課程，包括商業與供應鏈變革洞察、供應鏈物流發展洞察（深入細分行業）、供應鏈物流數智化、綠色低碳供應鏈物流等主題。同時，針對企業的服務，將結合企業實際需求而提供定制化課件制作、培訓議程準備。248248市場洞察業追蹤通型培訓定制主題定制型培訓業研討發展研討運營研討研討型培訓綠低碳供應鏈物流數智/履約低碳物流倉儲規劃/運營供應鏈&合同物流快遞/快運/絡貨運企業運營管理模式商業與供應鏈發展細分業/市場動態物流業發展/態格局宏觀熱點/事件追蹤企業定制培訓服務咨詢：程 曼：13811664224（北京）|Rachel：15814770622（深圳）LOGResearch249249典型客戶/合作伙伴協會/機構云服務商生產制造/商貿流通供應鏈與物流中移物流資本/證券250