随着经济增长和医疗保障水平提高，国家医疗体制改革深化与各项行业政策、标准的密集出台，行业监管更加严格。消费方式的重构导致医药冷链业务场景的多元化、对参与感与体验感要求增加。产业模式的升级呈现了少货量，多批次、敏捷供应、协同运营等特征。行业趋势的变化推动医药冷链物流企业全景数字化管理变革，加速物流行业全面进入“数字云时代”。

立足当下，洞悉新发展

医药冷链消费方式的升级与产业模式的重构，呈现物流计划不确定性、需求规模小，频次多、时效快，区域覆盖广等特征。医药冷链企业通过规范化作业流程来保障作业质量，上线OMS、WMS、TMS车辆GPS、温湿度等物流系统已成为标准配置。系统的实施在仓储、运输、配送作业应用层面、在可视追溯、全程温控、运营统计等管理应用层面大大提高企业物流管理水平与工作效率。但涉及到物流供应链多个参与主体、多种元素信息互联互通与无缝对接、涉及到多参与主体的计划级联控制、多物流元素如运输、中转、仓储、配送的任务一体调度与深度协同、物流资源规划及构造弹性的物流服务能力、利用分布的资源面向客户快速响应需求、短链化供应等方面仍存在诸多问题。顺应行业发展的趋势，技术型、平台型、生态型的物流供应链全景数字化管理应运而生,行业赋予“数字云时代“的标签。

数字化赋能行业新向标

数字化物流不是一种新技术，而是一套物流管理方法理论。依托于互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链技术基础。数字化的自感知是通过运营过程的实时采集、运算，实现运营质量实时监管。数字化的自察觉利用数据挖掘分析技术，探索数据规律，发现运营新模式。数字化的自诊断通过数据规律并综合业务需求、资源约束与业务目标建立优化模型提供优化解决方案。数字化的自验证通过建立仿真模型、通过数据模拟真实场景、验证解决方案有效性。数字化自决策通过机器学习、深度学习技术优化来辅助决策，调优管理方法与优化作业流程。

数字化物流作用于物流供应链的各参与主体、各元素、各系统的信息互联互通与无缝连接、构造全局的数据视角来进行全局的垂直集约管控、运营主体和运作流程的一体协同、物流全生命周期过程链式监管、费用精准核算、精准运营评价及精益决策分析七大方面。用既定规则来组织资源并运作协同、 用标准化的作业流程生产并实时监管，有精益的决策分析体系并指导持续改进是数字化的核心思想。为医药物流企业合理规划物流资源、短链化供应、敏捷响应需求、充分发挥规模效益来降低物流成本，进行防范规避物流运作风险，指导物流服务经营与运营改进是重要目标。也是企业高效高质量发展驱动力。

数字化打造企业核心竞争力

数字化平台构建供应链生态，打造网格化的物流能

数字化平台无缝连接上游委托方，下游客户。将物流中心为、运输车辆和外部运力资源集中统一规划，以物流中心为节点、以运力为线、编织覆盖全国的物流供应链网络。物流供应链主体间信息互联互通，协同联动。平台化、生态化的经营，最大发挥资源规模化应用能力来降低成本。全国垂直化的管控，作业标准与流程统一，保障服务质量。运输按干线、支线、终端配送运输分级作业管理，仓储按枢纽物流中心、普通物流中心、前置仓分级作业管理。仓运配协同作业。构造了多仓协同、多段联运的运作模式。构造了前置的库存布局，一点通达全国的弹性物流能力。仓储服务、运输、配送服务、院内物流等全国性一体化物流供应链解决方案。

一体化的运作组织协同，标准化的运营过程管控

数字化平台以全局的数据视角将端到端的供应链流通需求转化为以物流中心为路由支点的多仓、多运段的协同任务，动态考虑订单时效，库存资源，地理位置信息，物流中心流量，运力资源，运营成本等因素。经过运算组织最合适的物流中心、运输单位参与运营，以及制定与控制从委托方到消费者的供应链全链路级联任务计划。

数字化平台管控计划调度、仓储任务、运输任务执行、客户交付标准流程。实时监管仓储、运输、配送运营状态，监控车辆运营状态、车辆运行轨迹，到达配送点时效，配送任务执行进度。实时监控物流中心的流量、资源、作业效率情况。利用这些数据进行一体化计划协同调度决策。

数字化的智能集成应用，提质降本增效

应用大数据与AI人工智能技术，全面参与计划任务集合与拆分、物流运输路由、运营资源推荐、配送装载调度、自动路径规划来最大化利用资源，扩大单次作业的规模来降低成本。全国集中的运营管理数据、运作过程数据经数据治理而形成数据资产，为决策提供依据。为供应链管理与流程工艺提供指导。

供应链过程全景透明可视、全程链式追踪

医药的质量监管是物流供应链运营的生命线，医药的质量全程监管涉及到生产，仓储、流通多个环节。利用数据平台并应用区块链技术，将业务数据、作业过程数据、物联数据融合计算，形成基于订单全生命周期，可多层穿透的链路数据。实时与服务质量与标准比对，实时预警与风险干预、实时全景透明可视化监管运营状态，也为供应链各角色主体提供其于时间、空间、对象属性的全链追溯数据。

精益运营分析决策，持续管理改进

由物流业务数据、过程数据、财务数据、资源数据经大数据计算的融合模型为仓储利用率、作业效率、运输线路规划及作业自动化手段等方面提供优化的解决思路。指导运营在安全质量、在时效质量方面精确控制。指导经营在仓储费用、运输费用及管理成本分析等精益分析，真实反应物流经营状况。筛选价值客户、价值承运商资源，指导产品策略，经营策略的调整。指导物流资源网络布局、运营过程改进、运营资源配置。提高经营效益、管理的敏捷性、规避经营风险。保持企业的竞争优势。