拒绝“摸鱼”
实战证明，货代数据“流水线”提高效率显著
1913年，亨利·福特受芝加哥屠宰场启发，开发出了世界上第一条工业流水线。福特提出，汽车底盘在传送带上以一定速度从一端向另一端前行。前行中，逐步装上发动机，操控系统，车厢，方向盘，仪表，车灯，车窗玻璃、车轮，一辆完整的车就完成了组装。
在手工生产时代，每装配一辆汽车要728个人工小时，而福特流水线设计把这缩短为12.5个小时。两年后，流水线的生产速度已达到1小时，五年后又进一步缩短到10分钟，生产效率提高了4488倍。这一创举使T型车的售价也从最初的850美元，降低至240美元。
引入数据就是建立“流水线”
有一定规模的货代，大多有操作系统来协调工作，员工也因此分为不同的操作、客服、中转等岗位。这是典型的自发式协同分工，就如同手工生产汽车的分工方式，整体的效率表现依赖每一个个体的效率叠加，个体效率不稳定和时间冗余的问题十分明显。
李文玟负责配船操作，她需要先确认每一票货物是否已经到港、是否完成报关，而运抵、报关的情况需要自己查询。很明显，查询频率直接决定了这个岗位的绩效表现，但查询频率又完全依赖于李文玟的个体意愿，随意性很强。
引入物流数据，就像是在货代的办公室建立了一条流水线，把操作、客服、中转、配船等不同岗位全部串联起来，从外部给出一个不断前进的力量，带动员工提高效率。有了物流数据，李文玟会自动得到系统提示，哪些货物已经完成报关和运抵，她再也没有任何理由来掩饰自己的“摸鱼时光”。数据刷新频率最高为每分钟1次，且记录了得到运抵和报关的时间，不断推动李文玟及时配船，不断往前推进。
重复、单调的工作更适合用数据
去年，宋文杰有票货发到mobile，由于釜山中转被甩货一周，导致收货人拒收。这虽是船东原因的不可抗力，但工厂往往处于强势地位，以告知不及时要求货代赔偿。在实际操作中，一旦货物离开国内口岸，就基本处于“真空状态”。海外中转港滞留、ETA临时变更、目的港客户不提货等，基本没有货代投入人力来跟踪这些细节。
另一方面，重箱回场、中转落配、报关运抵不及时……无数个细节又直接影响着货代的服务表现。这些细节若全部由人来跟踪，不但枯燥、重复而且耗时耗力，时间一长员工往往会懈怠。类似的重复、单调的工作更适合引入数据来完成。全程无需人工介入，只需要将箱看看的数据接入货代自己的系统，所有在途信息就能自动刷新，异常情况自动提醒。
数据引入的效果不仅仅在推动员工提升效率上，更在弥补人工操作难免出现的失误和懈怠。在以前，这些失误和懈怠会导致额外成本，重复出现却难以避免。
未来3-5年，中大型货代的竞争就是效率的竞争
从纯人工操作，到引入货代系统，再到现在的人+系统+数据，货代的服务能力和效率日趋提升的背后，正是竞争愈发激烈的大环境。二级货代对价格极其敏感，对服务要求也更专业，中大型货代作为对接船东的平台，内部操作的效率会直接体现在价格上。这是血淋淋的成本之战，没有其它秘密可言。
船东对价格透明化的推动意愿一直很强，依靠关系拿好价格的船代模式开始慢慢松动。未来3-5年，中大型货代的竞争，就是效率的竞争，行业巨头的局面逐步形成，而这正是欧美货代曾经走过的路。
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