好的自建物流究竟有哪些优势？

应该怎样与三方物流进行配合？

可以为企业带来什么样的效果？

Ai通过哪些方式提升物流水平？

本篇文章主要讲的是医药企业自建物流相关内容，目的是明确自建物流的重要性，同时也会浅谈三方物流与自建物流以哪种方式配合才是对企业较好的，并且可以为企业带来哪些效果，最后会举例说明Ai通过哪些方式提升物流水平。

1、好的自建物究竟有哪些优势

（1）高灵活程度：自建物流最重要的保障就是其灵活程度，可以在异常情况或加急情况下的第一时间反应和处理，减少与第三方物流中间的沟通成本，并防止实施效果打折扣，甚至是可以避免可能出现的无法解决的情况。分析其最主要的原因就是医药企业自建物流可以完全掌控物流中各环节的情况，做出最快、最有效的实施和解决。

（2）提供更好的服务：企业自建物流运输自己的产品给到自己的客户，给自己的客户提供的是产品销售和物流双重服务。自己的物流团队肯定对自己的产品有更深的认知，清楚知道自己产品的风险点，并加以规避。同时自建物流服务自己的客户也会更专注，重视程度上肯定要优于第三方物流。

（3）保护企业的商业机密：大大小小的物流运输都会有相关单据的随行，甚至是有发票随行，所有单据都可能是商业机密，并且每家三方物流会为多家同类型的医药企业提供物流服务，其中必然会存在竞争关系，是否可能存在由于物流环节的疏忽导致商业的泄密，这些都是企业需要考虑的经营风险。

2、应该怎样与三方物流进行配合

企业自建物流固然有自己的劣势，选择三方物流也固然会有风险，怎样将两者进行有机的结合，取长补短达到最优的效果呢，笔者认为应该从以下几个方面进行阐述

（1）选择合适的三方物流：所谓合适的三方物流，就是选择有保障的三方物流企业来补齐自身物流能力的短板。举个例子，例如A医药经营企业有市内物流车队，其更多的运输常温产品，后续在某个阶段，A企业在经营范围中增加了跨省市的产品销售业务和冷链产品的销售业务，那么，A企业最好的方式就是马上选择一家具备跨省市运输能力的三方物流来给自己进行跨省市的配送，同时可以找专业的冷链物流企业进行冷链产品的单独配送，不管怎样最终选择的三方物流企业，目的都是补齐自身的短板，保障自身的经营需要。

（2）三方物流为主、自建物流为辅：日常业务还是以三方物流为主，这样即可以不做过多的自建物流成本投入，也转嫁了相当的风险，而自建物流更多的像是一个补充、应急、甚至是支持的存在，作用就是弥补了三方物流可能会出现的短板，这样在相互配合下，双方达到最好的合作状态，为了一个目的做充足准备，最终受益的一定是企业下游的客户。

（3）相互依存、相互制约：自建物流向三方物流学习专业的物流能力，包括整体物流能力的建设、运作模式的实施、优质设备的选择等，去逐渐提升自己的物流水平，体量虽小，但服务并不打折扣。三方物流在双方日常的合作中，会熟悉医药企业的各个环节，甚至是可以和医药企业的下游客户建立良好的履约方式，形成彼此的规则和习惯。最终自建物流有规模化自建物流的能力来满足全部或部分物流的承接作为制约条件，三方物流则是掌控着实际运作的经验和下游客户的规则和习惯作为制约条件，从而达到双方制约的平衡。

3、可以为企业带来什么样的效果

1、风险的转嫁：都知道医药冷链行业属于高风险行业，由于运输产品的特殊，其存在运输温度、产品形态、操作方式等不同程度的要求，例如我们的产品可能是2℃-8℃的、可能是不能剧烈颠簸的、可能是禁止倒置的等等，每一项要求对应一项风险，要求多了，风险自然也就大了，同时伴随着大部分产品的高货值，货损风险也会非常大，所以在不影响正常业务的情况下，适当的转移大部分风险可有效降低企业的经营风险。

2、减低物流成本：企业独立的自建物流，要有充足的人力、优质的设备、必要的运力，甚至是规模化基础建设。充足的人力才能保障全链条的可控，满足日常操作的需要。优质的设备保障在途产品的运输安全，必要的运力是运输能力的基础，一些大体量、高流转频次的产品还需要有规模化的基础建设来满足日常操作所需，例如场地、环境等，这些都是成本居高不下的原因，所以选择与更好的与三方物流承运商进行配合合作，以最优的成本模型完成日常货物的流转方可有效的降低整体物流成本。

3、专业的人来做专业的事：更多的医药生产经营企业认为自己本身的精力应该更多的放在产品的研发、生产、经营等方面上，而不是在其所不擅长的物流上投入过多的精力，而其内部物流相关部门更准确的应该被定义为是支持部门或者后勤部门，来保障前线的需求，所以自建物流仍然建议为辅助，三方物流主导，专业的人来做更专业的事，才是最好的有机结合。

4、Ai将如何为自建物流提供助力

人工智能本身有很多落地方式，下面就来说2种实际应用方式。

（1）多因素批量订单的运输路线自动规划

算法的强大在于你可以将你所知的约束条件进行输入，即可形成对应的结果。例如医药冷链运输中经常出现预约配送的情况，预约配送本身理解起来难度并不大，但是对于预约配送中的各种前置条件的结合，就需要算法的介入了，比如A医院需要在8-9点之间送货，地点在市二环内，并且企业需要物流人员在A医院送货后进行同一家医院的提货操作，并且每日批量订单均存在以上情况。这样的特殊场景展示了不同的前置因素，其中送货时间约束了8-9点，地点是较为拥堵的市二环内，可以结合后台大数据拥堵情况进行考虑，并且添加了提货环节，变成了派+提的组合，每日还有很多类似的批量订单，这样就需要一个详细算法来支撑，来满足日常的业务需要，这类眼前来看算是比较超前，而且需要企业进行物流信息化建设方可实现。

（2）应用人脸识别技术降低安全风险

驾驶员在途行驶过程中，通过高速图像传感器等硬件设备，实时采集驾驶员面部信息，通过智能识别系统，判定和抓取驾驶员不良驾驶行为及状态，例如驾驶员行驶过程中的闭眼、打呵欠、分神、频繁低头、玩手机等7个典型风险事件下的人脸信息，通过AI框架展开云端检测和实时识别判断，及时输出该运行车辆的运行风险状态，并进行干预。在分析出运行车辆的风险等级之后，触发相应的风险预警和报警，提示驾驶员及后台管理人员，平台安全管理人员便可及时下发语音警告或电话通知驾驶员，多重干预，保障安全。

时代在不断地前进，商业上的往来也从不间断，唯有跟的住趋势，抓得住人心才能顺应时代的变化。

文终：写文章为了梳理思路、曝光缺点并且留念想儿。——摸爬滚打的云

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