DHL近來發布《2018/19物流趨勢雷達》陳說，其間收錄了未來5至10年或許對物流工作發生影響的28個要害趨勢。該陳說歸納了趨勢分析，也概括收拾了研討機構、技術人員、草創公司和客戶的反響信息，展現了DHL關于技術的高度重視。

在我國，DHL快遞一向緊跟時代腳步，活躍重視工作與技術展開的趨勢，推進新科技在物流工作的運用。咱們不只對其效力進行了數字化晉級，更在作業流程中采用了多種高新技術。

萬聯網記者對本次陳說內容進行了收拾，并從中節選出在五年內對物流業助力較大、影響力較高的四大趨勢，與我們分享DHL趨勢研討部分的研討成果。

綠色動力物流  （Green Energy Logistics）

全途徑物      （Omni-channel Logistics）

云物流   （Cloud Logistics）

機器人與自動化 （Robotics & Automation）

綠色動力物流（Green Energy Logistics）

全球貿易與電子商務的繼續展開，導致快遞包裹業務量快速增加。各個城市和物流企業急需環保的處理計劃來搞定社區終究一公里的派送問題。這種向可再生和“綠色”動力（太陽能、風能等）展開的趨勢推進了物流工作電動交通和設備處理計劃的研發，也幫助工作變得更加綠色。

首要展開和影響

消費者需求以及法則法規對公司環保辦法的嚴厲規則，促進企業越發重視可繼續展開，各國政府紛亂擬定相關的方針。比如德國就推出一項計劃，將在2020年把上路的電動轎車數量增加到100萬輛。物流工作也意識到這一點，初步運用再生動力技術進一步結束供應鏈“電氣化”和動力自主。而相關運用的遍及，也將活絡為新的智能動力物流效力路程。

跟著大型貨車初步運用環保型燃料來下降排放和噪音水平，綠色高速公路正逐漸成為實踐。更大的電池容量和更快的充電速度，讓電動貨車變得更有吸引力。老牌轎車制造商（如沃爾沃、Navistar）和新秀（例如特斯拉、Thor）都將在未來5到10年傍邊開發混合動力和全電動型貨車。未來，通過架空線路將電能傳輸至貨車的電子路程，也將成為公路貨代范疇電氣化的一個選擇。

電氣化轎車不只能處理終究一公里配送問題，還可以減少排放，可謂一個處理計劃。從手推車、三輪車再到中型和大型貨車。在我國，DHL快遞也將電動車用于派送中，真實餞別集團戰略Go Green。

電氣化車隊可以有多種構思辦法。假如車隊能結束自發電，或許通過可再生動力來搞定過夜充電問題，其生態效應將抵達。此外，因為城市通行稅和車輛限行，環保型交通工具變得越來越受歡迎。在一些歐洲國家，高達60%的市內派送道路由載貨自行車來結束（如DHL Cubicycle）。

通過新的手法和辦法，比如改用水力發電或許是帶有高頻電池充電器的太陽能電池板等環保設備，可以有用改進生態環境。綠色倉庫裝備了裝有智能運動傳感器的智能電氣系統，可以只為有人作業的區域供應照明，而且還能在非時段給叉車充電。

首要機遇

通過減少排放和更加環保的車隊，讓展開更具可繼續性

節省燃料和動力以及其他經濟要素（如維護、磨損費用）

部分噪音較少的電氣化車隊可以結束夜間派送

首要應戰

電子基礎設備散布零星，電動車制造商數量有限

本錢出資本錢高，微型倉庫讓供應鏈凌亂性增加

需求界說國際電子高速公路標志（例如電壓等級、線路高度/距離）

需求政府和監管支撐貨代電動轎車和充電站出資

全途徑物流

（Omni-channel Logistics）

下一代零售——“新零售”（一般包括“網絡領會消費方式”、買前驗貨消費方式和O2O等概念）需求為每個單一途徑量身定制的物流網絡。新零售業態要求物流供應商對不同客戶途徑、庫存以及動態派送、配貨選項和無縫客戶效力交互等有歸納了解。

首要展開和影響

線上與線下業務的融合，讓顧客等待隨時隨地都能通過任何設備，來獲得無縫的全途徑領會。客戶對物流效力活絡性和可追尋性的等待，要求物流供應商供應更加快速、活絡的物流效力，尤其是終究一公里派送選擇和無縫退貨流程等。

全途徑倉儲和配貨中心需求在規劃、效力和地址上有更大的活絡性，然后快速對需求做出反響。物流供貨商或許需求供應更多延期效力，把商鋪當成終究一公里配貨（如Jack & Jones），租賃同享倉庫空間來滿足需求（如Hollaspace），甚至將倉庫改為展現廳（如宜家）。

公司需求“隨時隨地”的配送效力，來結束其對消費者的承諾（如當天甚至一小時內送到）。為了滿足客戶希望，公司不只需結束終究一公里的派送，還要供應更好的退貨效力。現在不少企業正在探求一些新的概念，比如先試后買（如Taykit）、轎車后備箱交貨以及可在收貨人不在家時進行配送的智能快遞柜等。

要結束的客戶互動以及全局庫存可查詢，跨途徑的全途徑途徑在制造商、零售商和物流供應商之間的同享至關重要，而這一點對物流工作來說更重要。跟著線上線下途徑的融合，倉庫和各個途徑之間的數據和庫存有必要結束同享，才干滿足的需求。先進的大數據分析和人工智能將在此類途徑中發揮要害效果，讓物流供應商堅持活絡，依照預期需求改動供應鏈要求。

首要機遇

通過無縫全途徑供應鏈獲得競賽優勢

全途徑倉儲、配貨和運送效力立異的商業機遇

跨途徑庫存可視性通過庫存優化來下降本錢，并結束活絡的物流網絡

首要應戰

為了整合線上線下商務而衍生出來的各式各樣的概念

要許多出資晉級倉庫的IT基礎設備，以實實踐時銜接和可視性

方便退貨或許給供應鏈帶來更大的時刻和本錢壓力

云物流

（Cloud Logistics）

云核算非常適宜凌亂多變的環境，有助于結束各種以“物流即效力”（LaaS）為基礎的新業務方式。物流供應商可以運用按次付費的辦法，依據需求運用可定制的模塊化云效力。企業無需出資開發自己的傳統IT基礎架構，也沒有設置和維護的本錢，就能獲得擴展性極強的效力和處理功用。

首要展開和影響

近年來，物流供應商現已初步運用云物流，來為立異供應鏈處理計劃供應快速、活絡的IT效力。現在，逾越50%的物流供應商運用云效力，還有20%計劃將在近期這樣做。展望未來，依據網絡的開放式API將成為模塊化按需云物流效力的基礎，代替過期的傳統通訊系統（如EDI）。此外，邊沿核算將運用離數據更近的核算優勢來不斷強化云物流。

模塊化的云物流途徑可以讓企業獲得活絡、可裝備的按需物流IT效力，而且這些效力可以輕松集成到供應鏈流程中。云端運送處理系統可以把訂單、計費和貨況追尋效力整合到統一途徑中。按次付費方式使中小型物流供應商以及大型公司可以更加活絡地應對動搖，僅為其實踐需求和運用的效力付費，而不是出資于固定容量的IT基礎架構。

由云驅動的全球供應鏈把全部供應鏈都搬家到云上，讓信息和材料流結束虛擬化。因為全球供應鏈凌亂而且松散，物流供應商一般不得不處理多方之間發作的各種買賣，運用不同的倉庫和運送處理系統。而云核算可以將這些信息和諧編列為一個整體視圖，供應360度視角的處理儀表板。此外，云讓各公司可以更加控制其全球庫存水平以及貨代和財物的方位，終究建立起網格物流網絡（supergrid logistics networks）。

首要機遇

由IT效力的高度按需可擴展性結束活絡、活絡、有彈性的業務方式

通過數字化流程和輕松同享的實時數據，改進控制供應鏈流程的才干

通過按此付費或租賃方式，增加LaaS軟件用戶的價格透明度

運用開放式API，將效力集成到中心途徑內

首要應戰

需求驗證數據搬家問題（如堅持控制敏感數據）

模塊化云效力到供應鏈處理系統的兼容性和集成仍然是一個應戰

功用方面的問題，例如由數據量增加和實時需求觸發的推遲

機器人與自動化

（Robotics & Automation）

通過協作機器人結束自動化的第一波浪潮現已抵達物流工作。在快速的技術行進和更高的承受才干的推進下，機器人處理計劃正參加物流勞動大軍，為零缺點流程和行進生產力貢獻力量。機器人將在供應鏈中發揮協同效果，幫助作業人員進行倉儲、運送、甚至派送活動。

首要展開和影響

電子商務的鼓起要求物流供應商更加快速地運作，以快速處理單個小的訂單。此外，該工作還面臨著勞動力缺少的問題。在這種新的形勢下，機器人對運營顯得至關重要。現在有80%的倉庫都是人工運作，這意味著自動化有著巨大的潛力。未來，跟著抓握和傳感器技術的快速行進，機器人處理計劃將繼續展開，變得更加快速、活絡和實惠。跟著性價比的行進，未來3年機器人處理計劃的運用速度將會加快。

活絡的倉儲和配貨自動化可以依據需求，運用一隊智能機器人來擴大和縮小運作規劃。靜態單品揀貨機器人（stationary piece-picking robots）（如來自Rethink Robotics的機器人）和自動引導車（AGV）可以智能地感應周圍的環境，幫助工人結束揀貨、包裝、分揀等任務，這些都是物流范疇的首要運用。它們還可以從一個倉庫被搬到另一個倉庫以應對旺季改動，并用于進行過夜補貨、周期盤點和清潔活動。展望未來，各種技術打破將保證移動式單品揀貨機器人（mobile piece-picking robots）在未來的倉庫運作中發揮首要效果。

拖車和集裝箱卸載機器人的技術仍未老到，但自動結束這些費勁且重復的任務，將對物流發生嚴重影響。低本錢圖像識別技術和核算才干行進正幫助履行該處理計劃，即運用裝備強壯傳感器和抓手的機器人來定位單個包裹，分析包裹巨細和形狀，并判定卸載次序。

針對本地派送的機器人幫手可跟隨派送人員，幫助運送重物（如Deutsche Post PostBot），進行配送車輛內預分揀發貨和自動派送貨品到專有收集點（如Robby Technologies）。

首要機遇

行進物流基礎設備的活絡度和彈性，以本錢低、收益大的辦法應對動搖

行進財物運用率和整體生產力

改進健康度

自動結束重復且費勁的任務，使稀有的勞動力被分配到更凌亂的任務中

首要應戰

有關在人類作業者附近運用機器人和運行速度的法則約束

引發新的監管、問責、道德和法則問題，例如恰當的自動化水平緩人類作業