工业4.0是由价值链在垂直及水平两个方向的数字化整合、数字化产品和服务，以及新兴数字业务模式和客户准入平台的发展推动的。
工业4．0框架和数字技术的贡献
在全球顶尖企业的表象之下，一场意义深远的数字化转型正在酝酿。运输和物流业也不例外。从经营活动采购到客户服务，企业正对自身内部垂直价值链以及供应链沿线水平合作方的基础职能进行数字化改造。
在全球顶尖企业的表象之下，一场意义深远的数字化转型正在酝酿。运输和物流业也不例外。从经营活动采购到客户服务，企业正对自身内部垂直价值链以及供应链沿线水平合作方的基础职能进行数字化改造。此外，企业还通过数字功效强化产品组合，并引进基于数据的创新型服务。
?我们预计，本次调研中已达先进数字化整合水平的运输与物流公司的比例将在未来五年显著提升—从当前的28％涨至71％（2020年）。
?企业不断增加对数字化运营方案的投资，期冀着有效降低成本、提高收益。在客运领域，客户界面早已开启了数字化转型。同时，物流和货运部门也在经历着类似进程，然而囿于自身过于零散的行业特点，该领域发展良莠不齐。放眼行业全局，数字化具有在诸多领域提升内部运营的巨大潜力，包括船队维修与保养、针对基础设施运营方的资本项目管理以及优化复杂的名册、调度规划。
?移动技术、大数据分析、云服务和传感技术都正在迅速发展，并渐渐趋于成熟。机器学习算法的运用正对可预见的维护及船队管理产生巨大冲击。同时，新的创意昭示着未来的整合与生产力机遇。自动提货及自动车辆提供了现场和异地自动化运作与运输的潜力。无人机技术的逐步发展，使得一些行业领先企业积极探究这一领域。
其中，某些技术的发展已小有成就，其他的将在未来紧随而上。运输及物流业的数字化之旅早已启程，并且将在不远的将来得到加速发展。b2c（商对客模式）和b2b（企业间模式）两个领域所采取的方式将有所不同，譬如客运对于仓储、货运来讲。但对两者而言，数字化、一体化及自动化的机遇使公司得以实现内部和跨价值链两个方向的协同，从而给生产力、设计与建设质量方面带来剧变。同时，随着数字连接智能基础设施时代的发展，公司愈发寻求与时俱进，因而这样的机遇显得尤为重要。
1工业4.0已由构想付诸实践
先前围绕工业4．0进行的讨论已由某些人士眼里的炒作转变为投资和真实的成果了。据报道，在接下来的五年，整个运输和物流行业拟将年收入的5％投入到数字化运营方案中。对于一个利润微薄的行业而言，该项投入数额重大。
该种投资不断转化为越发先进的数字化整合成果。部分（1／4至1／3之间）运输和物流企业宣称自身的数字化整合早已达到先进水平，而大约3／4的公司表示五年内就能达到这一水平（图2）。同其他行业一样，就运输和物流行业而言，数字化在不同领域的进展速度不一，其对公司经营活动不同方面的影响亦是如此。然而，鉴于该行业自身的多元性，即便是在移动服务应用大行其道的今日，某些规模较小的运输及物流业务仍未同数字化产生交集。因此，我们的调研重点立足于这一行业中更具代表性、更倾向于运用数字化技术的企业主体。
就目前而言，运输与物流企业认为数字化客户界面是自身最为先进的领域之一。37％的企业认定自身具备先进数字化水准，同时，73％的企业预测五年内能实现水平的进一步提升。对移动技术的运用是加速这一进程的关键因素。譬如，企业为提供个性化的旅客体验而增加方案，并充分激发物流追踪的潜能。
同时，我们也重点关注了公司价值链在垂直及水平两个方向面对供应商、客户及其他合作方的数字化整合，这意味着依靠数字化来提高透明度、整合规划与流程。譬如，通过数据分析自动对接运行与保养时间表，如今一架飞机自带数据的大体量、丰富性使人们得以更好预期相关的维修与保养，确保相关工作有条不紊地进行，同时还能节省不少运营开支。物流领域的领先企业正将大数据分析用于需求前瞻，借此改善库存规划、仓储积存及调配。图1所示为工业4.0科技可能实现的物流业务概览。
数字化对业务模式具有潜在的最重大影响。涉及发展数字化业务模式、产品和服务时，仅有1／5的运输与物流行业受访者表示他们公司已然达到了先进的数字化整合水平。然而绝大多数企业都希望接下来五年里能在上述方面有所进步。许多公司还会对数字化带给业务模式的潜在改变予以关注。城市出租车司机早已接受类似uber和grab这样的打车软件。物流行业的诸多方面都已发展成熟，准备迎接类似的业务模式变革了。诸如位于洛杉矶的cargomatics和位于纽约的transfix等新进公司已成功在相关行业立足，并正通过数字化业务模式即时对接运输、发货两方。
2数字化带来绩效上的巨大突破
我们的受访者预计，在实行工业4．0相关计划后，未来五年的收益将大为增长。总的来说，参与调研的企业预期每年能减少3．6％的运营开支。相对其他受访企业而言，运输和物流公司总体行情稍显低迷，尽管如此，他们还是认为能有效减少开支（图3）。
受访者还认为数字化整合能为他们带来显著的附加收入增长。值得注意的是，运输和物流业公司的此种预期相对调研涵盖的其他行业企业而言稍显保守。该行业估计每年能实现2．7％的收入增长，而本次调研的平均数是2．9％。
这样的增长值得注意，对于不同公司而言，具体情况会有所不同。但在依据调研结果展开的研讨会中、通过具有代表性的客户验证上述情况时，我们得到的反馈表明这些预期反映了许多公司的经验与目标。在这样一个利润微薄的行业，此项调研所揭示的收入空间极有可能在很短时间内改变竞争格局。倘若公司不经工业4.0也能在凭借不断改进获得增收中拔得头筹的话，那就更是如此了。在数字化具备转型潜能的运输和物流领域，疏于应对的公司将在竞争中处于下风。对于伺机追赶的公司而言，接下来的两到三年至关重要。
3与更具创意客户深化数字化关系
随着工业4．0的推进，它将极大地增加维持、增进客户关系的机遇，同时也会加剧对客户的争夺。客户本身将处在价值链、产品及服务变革的中心。产品和服务会更加满足客户的定制需求，许多受访者表示将用数据分析来理解、满足这类需要。
绝大多数我们接触的公司都预期会通过数字化对现有产品或开发新的数字产品来强化面向客户的数字化服务。机遇不仅在于大力提高灵活性、更快应对客户需求的能力，还在于对其需求的预测，通过一系列具有预见性的方法助力客户率先了解自身需要。
许多运输与物流公司计划以各种形式扩展自身数字化组合（图4）。其他公司在涉及具体计划（诸如新型数字化产品或运用大数据改善客户服务）时则稍显滞后。客户关系数字化业已允许运输和物流企业让客户更好地掌控和定制自身获得的服务、用新型服务提升客户体验及为客户提供高度个性化的服务流程。
4专注人才与文化，推动转型
工业4．0对于公司如何选择自我组织及配送模式颇具昭示意义。企业需要确保自身员工理解公司变革，并且清楚如何参与这一进程。根据我们对运输和物流企业的采访，企业最大的挑战在于内部问题（文化、组织、领导和技能）。尽管外部问题（诸如新的标准、基础设施及知识产权是否就绪）也很重要，受访企业并未将之视作重要挑战。
受访运输与物流企业认定数字化文化及正确培训的缺失是最大挑战之一。半数企业将之列入三大挑战之一（图5）。就此而言，在调研中显示，将文化变革列为全行业首要议题的都是那些较为优秀的企业。
对许多公司来说，文化是与高管对数字业务发展方向有清晰的视角和领导力这些必要性紧密关联的。调查表明，全部行业在总体上将此列为第二大挑战。然而这是因为运输和物流业受访者对数字业务和数据安全涉及的较高财务投资要求更为担忧所致。
显而易见，此中某些因素存在紧密关联，而创建文化变革契机的重要方法莫过于高管清楚的说明投资事项和他们预见的收益，并确保在实现之后予以确认和庆祝。
5数据分析和数字化信托是工业4.0的基础
数据是第四次工业革命的中心，然而急速膨胀的信息流不经正确分析手段过滤便毫无价值。传感器、嵌入式系统以及连接设备的剧增，以及价值链在垂直和水平方向联网范围的延展持续产生海量的数据流。
数据源头多样、格式不同，这就要求我们将内部数据同外部数据进行整合。在利用数据创造价值的过程中，专家和有效的数据分析至关重要。在切入点如此众多的前提下，公司应对数据安全及相关议题采取严格、积极的措施，并致力于构建数字诚信。
调研数据表明，诸多运输和物流公司早已领悟了数据分析的至关重要。事实上，多年以来，数据应用（比如用于旅客和货运路线）一直是对该行业内众多领域规划时不可或缺的一环。然而数据的性质及其应用方式正在迅速改变。数据来源多样化、格式不一，并且实时传输。这就要求我们将内部数据同外部数据进行整合。就获取数据价值而言，专家和有效的数据分析至关重要。
半数受访运输和物流行业高管认为目前数据分析对他们公司重要或相当重要，而就未来五年言之，则有90％的高管持以上观点，（参见图6）。这一比例在此次调研涉及的所有行业中是最高的。运输和物流企业采集的数据体量极为巨大，涵盖诸如机场航站楼的乘客动向、网购包裹发放，直到更广泛的贸易和货物流向等方面。这些数据具有显著的商业价值。事实上，大约1／3的受访者正打算为客户引入大数据分析服务（参见前文图4）。
运输和物流公司收集的数据也具有广泛的战略价值。像uber这样的公司拥有丰富记录客户订车行为的数据库，可用于诸如规划更广层面的公共交通服务。数据分析还与该行业所有公司关心的安全问题高度关联。对不少公司来说，将多个源头（监控摄像机、乘客数据和生物特征识别技术）的数据整合进系统，从而识别并预防威胁是一大关键。
然而水平成熟到足以驱动工业4．0应用之前，这些公司还有很长的路要走。只有10％的运输和物流公司认为自身具备先进数据分析能力—这一比例低于其他行业，总体来看，全部受访行业的平均水平是19％。并且，值得一提的是，不久前普华永道对德国货运公司及其他六家欧洲企业的调研表明大约1／3的受访者还未就大数据制定任何战略，其中不少公司甚至今后也没有这方面的打算。
技能是一项重大挑战。运输和物流行业3／5（61％）调研样本将增进内部数据分析科技和技能水平视作促进自身数据分析能力最大的改进方式（全部行业平均69％）。旧版信息技术系统也是一大阻力，很多机构都需要将之升级。现有系统无法处理日趋复杂的数据，也不具备工业4．0所必需的分析方式和算法，故而难以提供更高水平的商业情报和预测。
6稳健的企业层面数据分析能力呼唤重大变革
企业在构建强大的数据分析能力过程中面临的另一项挑战在于配套稳健的组织和治理框架。我们发现许多公司仍以‘临时’方式对待数据分析。3／5的公司在数据分析的组织和治理上缺乏固定架构。许多企业（37％的运输和物流公司）借助员工个人选择性的自有数据分析能力，另外23％则毫无实质性数据分析能力。在调查涵盖的所有行业中，该项不具备实质性数据分析能力企业的占比是最高的。
相较而言，1／4（28％）的企业将数据分析嵌入具体功能中，使自身得以灵活、近距处理商业讯息，从而充分发挥数据分析的潜能。另外9％的企业设立了公司层面服务于诸多方面的专业数据分析部门。
针对全体受访行业而言，调查发现认为自身拥有先进数据分析能力的企业很可能从事过以下两项—43％的企业将数据分析嵌入具体功能中，24％特地为此设立了一个部门。
7重大投资带来重大影响与快速收益
工业4.0计划正在进行重大投资。企业将获得特殊回报—可能在实现重大收入增长的同时降低成本（尽管额外收入并不意味着额外收益）。然而诸多新进企业正虎视眈眈地想要蚕食现有企业的份额。
工业4．0带来的先进连通性和自动化允许公司从更大范围的活动、合作方、供应商、写作者、终端用户和终端客户采集并分析数据，从而使低成本的高质量产出（有时是高度定制的）流程更为迅捷、灵活。高度的连通性和自动化赋予了公司为产品增值、开发新服务满足市场的机遇。
大多数（65％）运输和物流企业预计至多两年就能从工业4．0中获得投资收益（图8）。1／4（25％）的公司认为这需要两到五年，然而仅有11％的企业认为这得等到五年以上。要实现这些雄心壮志需要攻克许多艰难险阻。数字文化、数据安全和过时的信息技术都是强大的阻力。
追赶愈发艰难
展望未来，许多前两年未进行重大投资的企业计划在未来五年追加投资。然而仍有1／3强的公司打算保持低水平的未来投资。对于运输和物流行业中远离数字化冲击的公司（譬如小型承运商）而言，采取这种方式也很合理。
其他公司可能会坐等科技发展，并在将来对成本较低、更为可靠的解决方案进行投资。但是，一如我们早已揭示的那样，最大的挑战不在于购入适用的科技，而是人才和文化的转型。这就需要长期变革项目。而有迹象表明，运输和物流企业正在丧失数字化投资早期阶段的机遇。如图9所示，私人股权公司对数字化物流初创企业的投资超过物流公司15倍。
企业需要留心那些可能经由早期投资实现先进数字化而拉开的差距。当涉及到在生态系统内部将他们的业务定位为“选择平台”时，行动迅速的企业将具备显著优势。或许最重要的是，较晚加入的公司将会发现自身内部文化早已严重滞后，同时，后期获得的科技很难让他们跟上进度。
