谁的效率高、成本低,谁的客单利润就高。所以,快递数字化的逻辑就是找出流程中可以提高效率、降低成本的环节,通过数字化手段加以简化和解决。很多人说我们的直营网点和车辆投入多,但这些都不是绝对的壁垒。只要拥有核心技术,要超越就很难。
德邦快递集团副总裁、德邦科技总裁 钟智龙
数字技术的发展给快递行业的经营和管理带来了前所未有的冲击,在业务与技术的双向驱动下,德邦快递与新华三合作,对IT与网络平台进行优化,让数据在快递全生命周期中发挥新价值。
2018年11月11日,电商平台不断攀升的交易量催生了中国快递行业的新纪录——当天,快递企业共处理4.16亿件邮(快)件,同比增长25.68%,是日常处理量的3.2倍。电商行业的爆发式增长,让快递企业面临着业务峰值压力大、经营利润下降、同质化竞争严重的困局。在这一背景下,只有依托前沿科技和数字化技术, 提高效率、降低成本,才能在变革与重塑的数字化时代脱颖而出。
面对日趋激烈的市场竞争格局,成立于1996年的德邦快递力图依靠数字化技术实现精细化管理,巩固零担市场竞争优势,为用户提供优质、高效的快递服务。为进一步提高生产效率、降低运维成本、实时监控分散在全国的业务网点,德邦快递携手紫光旗下新华三集团(以下简称“新华三”)升级IT与网络支撑平台,以数据价值开启快递行业的数字化转型之旅。
变革时代,德邦快递让数字化成为第一生产力
在德邦快递数字孪生中心,一块能够实时显示全国126家外场、10641个网点全景视频,以及物流、网点、渠道、客户等核心指标实时数据的屏幕,成为德邦快递调配资源、预测风险、优化管理的基础。依托背后的数据分析系统提供的数据洞察能力,德邦快递实现了从订单到仓储,再到配送的各个业务环节的智能化变革,并对风险因素自动预警,确保了高峰期数千万条快递线忙中不乱,高效运转,让一件件货物及时、安全地送达客户手里。
但在过去,这家行业领先的快递企业也曾经受过传统IT扩容困难、缺乏自动优化手段、运维工作量大等技术层面上的挑战和困扰。面对双十一等网络购物节带来的发展机遇和负载压力,德邦快递利用科技和数字化的力量提高生产效率,降低运营成本,发掘面向数字化时代新的增长点。而数字化技术带来的出色运营能力,也让德邦快递实现了可观的业务收益。
从存储到网络,新华三将数字化技术安全“送达”
缓解双十一等高峰期的业务负载压力,是德邦快递IT升级的核心目标之一,这要求新的数据中心架构不仅性能强大,更要实现对于业务峰值的资源动态优化能力。为此,新华三为德邦快递提供了全闪存储,提高了资源动态扩展能力,高IOPS支持数据高速输入和输出,帮助德邦快递节省机房空间超过77%,资源利用率提高近30%,存储综合成本降低约20%。这一高效、稳定的网络中枢能快速处理海量数据,缓解了业务量骤增带来的系统负载压力,为物流全链路数据监测、实时预警、快速定位、秒速反馈提供了坚实可靠的基础。
为了保护核心数据,提高数据中心的抗风险能力,德邦快递启动了双活数据中心建设项目。在德邦快递双活数据中心建设中,新华三网络设备起到了重要作用。同时,德邦快递采用了新华三统一备份系统,构建备份容灾解决方案,大大增强了数据的可靠性。
“科技有很强的竞争壁垒和核心竞争力。很多人说,我们的直营网点和车辆投入多,但这些都不是绝对的壁垒。只要我拥有核心技术,想要超越我就很难。”德邦快递集团副总裁、德邦科技总裁钟智龙表示。如今,德邦快递旗下的德邦科技已经建立起了138个IT系统、57个IT项目、5个开发平台。每年投入超过5亿,同时也在继续加大IT资源投入,让科技加速快递的效率。
新华三与德邦快递的合作是一次数字化技术和快递行业结合的成功实践。着眼未来,德邦快递将继续加大IT资源投入,让快递插上科技的翅膀,新华三也将作为快递行业的重要合作伙伴,发挥其应有的价值,持续为快递行业的数字化转型征程保驾护航!
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。