打通堵点、连接断点 让物流业与制造业强强联合

来源: 科技 日报

图集

为做好“六稳”工作，落实“六保”任务，进一步推动物流业制造业深度融合和创新发展，保持产业链、供应链稳定，推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，国家发改委9月8日公布了《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》（以下简称《实施方案》）。

9月9日召开的中央 财经 委员会第八次会议也强调，党的十八大以来，我国流通体系建设取得明显进展，国家骨干流通网络逐步健全，流通领域新业态新模式不断涌现，全国统一大市场加快建设，商品和要素流通制度环境显著改善。同时，我国流通体系现代化程度仍然不高，还存在不少堵点亟待打通。

物流已成制造业提高竞争力的重要因素

《实施方案》由国家发改委、工信部和公安部等13个部门联合出台。中国物流与采购联合会副会长贺登才说，在我国 社会 物流总额中，工业品物流占90%以上，工业品从原材料采集、生产制造到消费端的整个流程中，90%以上的时间处于物流环节。物流业与制造业的融合程度，决定着物流业、制造业“两业”发展水平和国民经济的综合竞争力。

物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业。2019年，我国 社会 物流总额达到298万亿元， 社会 物流总费用与GDP的比率为14.7%，比上年同期下降0.1个百分点。当前，我国物流业制造业融合发展趋势不断增强，随着市场竞争日趋激烈，物流已从附属服务转变为提高制造企业市场竞争力，降低成本挖掘利润空间的重要因素，物流与制造企业间风险共担、利益共享的联动融合发展格局正在形成。

天津大学管理与经济学部教授刘伟华说，我国制造业具有全球最完整的产业体系，有超大规模的市场优势和内需潜力。然而，在当前深化供给侧结构性改革、推动经济高质量发展的背景下，两业融合发展仍然存在融合层次不够高、范围不够广、程度不够深，与促进形成强大国内市场，构建现代化经济体系的总体要求还不相适应等问题。

国家发改委表示，物流业与制造业融合发展存在的问题，具体表现在物流企业专业化服务能力和水平不高，不能有效适应制造业发展需求；物流枢纽、物流园区与产业园区统筹布局不够，不能实现有机衔接和协同联动；制造业领域存量物流资源整合和开放程度不足，制造企业内部物流成本相对较高。特别是应对新冠肺炎疫情和推动复工复产期间，供应链弹性不足、产业链协同不强、两业联动不够等问题凸显，直接影响到产业平稳运行和正常生产生活秩序。

从关键环节到重点领域深度融合

国家发改委表示，按照“紧扣关键环节、突出重点领域”的总体思路，《实施方案》系统提出了11方面的发展任务。从企业主体、设施设备、业务流程、标准规范、信息资源等5个关键环节，对促进两业全方位融合提出明确要求，推动解决制约两业深度融合的主要障碍；聚焦大宗商品物流、生产物流、消费物流、绿色物流、国际物流、应急物流6大重点领域，明确了推动两业深度融合、创新发展的主攻方向。

刘伟华说，在打通堵点方面，两业在设施设备融合联动、业务流程融合与标准规范协同上存在较大差距，已成为制约其深度融合的堵点。《实施方案》提出，在国土空间规划和产业发展规划中加强物流业制造业有机衔接、推动制造企业与第三方物流、快递企业密切合作，在生产基地规划、厂内设施布局、销售渠道建设等方面引入专业化物流解决方案，建立跨部门工作沟通机制，结合实际研究制定物流业制造业融合发展的团体标准。

在连接断点方面，两业在建立互利共赢的长期战略合作关系、双方信息资源融合互通等方面存在明显的断点。《实施方案》提出，推动将物流业制造业深度融合信息基础设施纳入数字物流基础设施建设，夯实信息资源共享基础等。这些措施将有效链接两业的关键断点，有助于激发市场主体活力，鼓励企业释放创新动能。《实施方案》还明确围绕市场环境、金融支持、政策支撑、示范引领和组织保障等角度，帮助两业融合建立高效循环的外部环境，有利于消除供应链“梗阻”，确保物流畅通。

“《实施方案》提出，促进工业互联网在物流领域融合应用， 探索 和推进区块链、第五代移动通信技术（5G）等新兴技术在物流信息共享和物流信用体系建设中的应用等。这些新提法，将助推新基建与两业融合发展，促进传统行业智能化改造。”贺登才说。

新技术颠覆传统生产物流运作方式

“在新一轮 科技 革命与产业变革的背景下，大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、5G技术等新一代信息技术的出现颠覆了传统生产物流的运作方式。这对我国制造业智能化、高端化、精细化的发展水平提出了更高要求，也需要物流业与上下游制造、商贸企业实现深度融合，加快优化供应链、延伸产业链、进而提升价值链。”刘伟华说，因此，《实施方案》提出，鼓励制造业企业适应智能制造发展需要，开展物流智能化改造，推广应用物流机器人、智能仓储、自动分拣等新型物流技术装备，提高生产物流自动化、数字化、智能化水平。

科技 部公示的2018年度国家重点研发计划“智能机器人”重点专项中，菜鸟牵头联合产学研单位研发未来物流机器人是其中的重点项目。杨开封说，该项目旨在打造新一代物流机器人系统，形成关键技术、设备和工艺流程的突破，实现大批量、多种智能机器人集成作业。

“国家层面正在推动建立现代流通体系，而《实施方案》的出台，将进一步促进研究机构、自动化设备制造企业、智能系统开发企业及应用企业等全产业链的融合与发展，从而建立起成体系的产业标准、行业规范，加速物流数字化与智能化发展进程，实现与制造业的深度融合。”杨开封表示。

网络推广的主要渠道都有哪些： 1、搜索引擎推广

搜索引擎推广是通过搜索引擎优化，搜索引擎排名以及研究关键词的流行程度和相关性在搜索引擎的结果页面取得较高的排名的营销手段。

搜索引擎推广可以分为两种，一种是付费，一种是免费，付费的是指SEM(搜索引擎竞价广告)，免费的则是指SEO(搜索引擎优化)

2、分类信息、B2B平台推广

分类信息网站是根据人们的需求不同，进行分类以便于查找，所以分类信息网站的用户群体往往比较大，是做网络推广的好渠道之一。需要注意的是选择分类信息网站要选一些Pr高，排名靠前，收录效果好的网站。

推荐的一些网站：58同城、赶集网、百姓网、分类168、易登网、久久信息网、列表网、娃酷网、好喇叭、今题网、站台网、志趣网等分类信息平台。

另外，B2B平台是电子商务的一种模式，在直接获得客源方面的作用还是蛮大的，这方面突出的B2B平台例如阿里巴巴、慧聪网等等。

3、软文推广

软文推广顾名思义就是用文章去做推广，比较不同的是这种文章是一种软文，相对硬性的广告，这种文章具有“软”的特点。

通过把推广产品的文章写好，然后到一些门户网站、论坛等发布，坚持下去，效果肯定也是很好的。

4、信息流广告

信息流广告是位于社交媒体用户的好友动态、或者资讯媒体和视听媒体内容流中的广告。信息流广告例如有腾讯广点通、今日头条广告平台、新浪粉丝通以及搜狐等其他的广告平台。

它的投放指标分别为：互动率、千次曝光成本、单次点击成本、下载转化率、单个激活用户的获取成本、用户留存率，投放的技巧，主要是可以策划多个推广点，通过前期策划大量的推广idea，快速测试效果其次，找到目标用户精准投放还有，要注重优化落地页，提高点击率。

5、自媒体平台推广

自媒体例如有百家号、今日头条、大鱼号、企鹅号等平台，这些都是为内容创作者提供的内容发布、内容变现和粉丝管理平台，营销者可以通过持续输出有质量的内容、善于抓住热点新闻事件、迎合头条用户阅读口味撰写相关评论性文章等，一方面提高了品牌推广，另一方面，有的自媒体平台还可留下推广链接或者其他推广方式。

6、百度的产品推广

百度作为全球最大的中文搜索引擎，它的自家产品包括有百度知道，百度经验，百度文库，百度百家，百度口碑，百度贴吧等。百度自家的产品权重高，排名前，可以起到很好的品牌推广宣传作用。

7、微信推广

微信推广是网络经济时代企业或个人营销模式的一种。是伴随着微信的火热而兴起的一种网络推广方式。微信推广主要体现在以安卓系统、苹果系统的手机或者平板电脑中的移动客户端进行的区域定位营销。

数据化运营系统。拆开看

1、数据化。首先你需要一个数据库，也许简单的SQL就够用了。自己看你的规模，和用户群体。

2、运营。 如果你是传统或者商业公司，业务驱动技术，那么运营就负责给业务部门制造武器。

你的吃穿住行，都会产生数据。

企业内部的每一步动作，都会存在数据。有些数据随着时间流逝，淹没在烦躁的社会中去了，有些数据，被我们耸耸肩，甩掉在脑后。然而，从来就没有人意识到，这些被我们忽略的，都是财富，而且是需要长期积累的财富。

选择好的数据指标

好的数据指标通常有两个基本特征，一是数据指标与目标的相关程度，用来衡量目标的期望值；二是数据指标的准确性与稳定性，以长期稳定的准确的反应目标结果。

除此之外，好的数据指标还应该包括以下特征。首先是易获取，易理解。其次是适应性强，适合不同的运营活动，适合横向与纵向的对比，且与业务的相关性比较密切。除此之外，指标的可持续性也非常重要，而且持续性表现在，口径的统一以及长期可用上。虽然说不同的阶段所关注的指标不一样，但这些指标都要满足上述特点。

数据运营指标体系的搭建套路

业界搭建数据指标体系的套路通常包括两种，一种是以精益数据分析为代表的第一指标法，通过寻找关键指标，然后利用杜邦分析法通过拆解第一关键指标的方式，围绕第一关键指标搭建运营数据指标体系；另一种是根据业务衍变过程（逻辑）构成的海盗数据指标框架：AARRR，与AARRR相近的还有类似于PRAPA,AMAT等数据指标框架。

上述两种套路，最终都殊路同归，最终指向业务核心诉求：收益。而最终将收益拆分，对不同影响因素冠以不同的套路的过程，就是数据指标体系搭建的过程。以B2C电商为例，将目标收益拆分为由客流量、转化率、客单价、购买频率和毛利润率以及成本等指标，随后又将这些核心指标根据影响因素拆分为比如SEM、EDM等单位影响模块，最终由核心指标和影响模块指标构成了完整的数据运营体系。

立体化的数据指标体系

核心指标，影响因素和发展阶段将数据指标变的立体化。由核心指标与影响模块构成的数据模块，伴随着业务发展阶段的变化而变化，最终形成立体化的数据指标体系。

数据指标体系的立体化可以从四维空间的角度去理解，首先的立体化是核心数据指标以及对应因素影响因素所构成的二维数据指标系，随着业务的发展以及人员分工的细分，并在此基础上引入了岗位层级关注度，至此二维数据指标系由二维转变为三维，最终形成一个一个的数据指标模块。其次，随着时间的推移的，业务发展阶段不同关注的核心指标不同，最终形成数据指标模块的动态衍变，最终将数据指标模块衍变为立体化的数据指标体系。

---