工業4.0是由價值鏈在垂直及水平兩個方向的數字化整合、數字化產品和服務，以及新興數字業務模式和客戶準入平臺的發展推動的。

工業4．0框架和數字技術的貢獻

在全球頂尖企業的表象之下，一場意義深遠的數字化轉型正在醞釀。運輸和物流業也不例外。從經營活動采購到客戶服務，企業正對自身內部垂直價值鏈以及供應鏈沿線水平合作方的基礎職能進行數字化改造。

在全球頂尖企業的表象之下，一場意義深遠的數字化轉型正在醞釀。運輸和物流業也不例外。從經營活動采購到客戶服務，企業正對自身內部垂直價值鏈以及供應鏈沿線水平合作方的基礎職能進行數字化改造。此外，企業還通過數字功效強化產品組合，并引進基于數據的創新型服務。

?我們預計，本次調研中已達先進數字化整合水平的運輸與物流公司的比例將在未來五年顯著提升—從當前的28％漲至71％（2020年）。

?企業不斷增加對數字化運營方案的投資，期冀著有效降低成本、提高收益。在客運領域，客戶界面早已開啟了數字化轉型。同時，物流和貨運部門也在經歷著類似進程，然而囿于自身過于零散的行業特點，該領域發展良莠不齊。放眼行業全局，數字化具有在諸多領域提升內部運營的巨大潛力，包括船隊維修與保養、針對基礎設施運營方的資本項目管理以及優化復雜的名冊、調度規劃。

?移動技術、大數據分析、云服務和傳感技術都正在迅速發展，并漸漸趨于成熟。機器學習算法的運用正對可預見的維護及船隊管理產生巨大沖擊。同時，新的創意昭示著未來的整合與生產力機遇。自動提貨及自動車輛提供了現場和異地自動化運作與運輸的潛力。無人機技術的逐步發展，使得一些行業領先企業積極探究這一領域。

其中，某些技術的發展已小有成就，其他的將在未來緊隨而上。運輸及物流業的數字化之旅早已啟程，并且將在不遠的將來得到加速發展。B2C（商對客模式）和B2B（企業間模式）兩個領域所采取的方式將有所不同，譬如客運對于倉儲、貨運來講。但對兩者而言，數字化、一體化及自動化的機遇使公司得以實現內部和跨價值鏈兩個方向的協同，從而給生產力、設計與建設質量方面帶來劇變。同時，隨著數字連接智能基礎設施時代的發展，公司愈發尋求與時俱進，因而這樣的機遇顯得尤為重要。

1工業4.0已由構想付諸實踐
先前圍繞工業4．0進行的討論已由某些人士眼里的炒作轉變為投資和真實的成果了。據報道，在接下來的五年，整個運輸和物流行業擬將年收入的5％投入到數字化運營方案中。對于一個利潤微薄的行業而言，該項投入數額重大。

該種投資不斷轉化為越發先進的數字化整合成果。部分（1／4至1／3之間）運輸和物流企業宣稱自身的數字化整合早已達到先進水平，而大約3／4的公司表示五年內就能達到這一水平（圖2）。同其他行業一樣，就運輸和物流行業而言，數字化在不同領域的進展速度不一，其對公司經營活動不同方面的影響亦是如此。然而，鑒于該行業自身的多元性，即便是在移動服務應用大行其道的今日，某些規模較小的運輸及物流業務仍未同數字化產生交集。因此，我們的調研重點立足于這一行業中更具代表性、更傾向于運用數字化技術的企業主體。

就目前而言，運輸與物流企業認為數字化客戶界面是自身最為先進的領域之一。37％的企業認定自身具備先進數字化水準，同時，73％的企業預測五年內能實現水平的進一步提升。對移動技術的運用是加速這一進程的關鍵因素。譬如，企業為提供個性化的旅客體驗而增加方案，并充分激發物流追蹤的潛能。

同時，我們也重點關注了公司價值鏈在垂直及水平兩個方向面對供應商、客戶及其他合作方的數字化整合，這意味著依靠數字化來提高透明度、整合規劃與流程。譬如，通過數據分析自動對接運行與保養時間表，如今一架飛機自帶數據的大體量、豐富性使人們得以更好預期相關的維修與保養，確保相關工作有條不紊地進行，同時還能節省不少運營開支。物流領域的領先企業正將大數據分析用于需求前瞻，借此改善庫存規劃、倉儲積存及調配。圖1所示為工業4.0科技可能實現的物流業務概覽。

數字化對業務模式具有潛在的最重大影響。涉及發展數字化業務模式、產品和服務時，僅有1／5的運輸與物流行業受訪者表示他們公司已然達到了先進的數字化整合水平。然而絕大多數企業都希望接下來五年里能在上述方面有所進步。許多公司還會對數字化帶給業務模式的潛在改變予以關注。城市出租車司機早已接受類似Uber和Grab這樣的打車軟件。物流行業的諸多方面都已發展成熟，準備迎接類似的業務模式變革了。諸如位于洛杉磯的Cargomatics和位于紐約的Transfix等新進公司已成功在相關行業立足，并正通過數字化業務模式即時對接運輸、發貨兩方。

2數字化帶來績效上的巨大突破

我們的受訪者預計，在實行工業4．0相關計劃后，未來五年的收益將大為增長?？偟膩碚f，參與調研的企業預期每年能減少3．6％的運營開支。相對其他受訪企業而言，運輸和物流公司總體行情稍顯低迷，盡管如此，他們還是認為能有效減少開支（圖3）。

受訪者還認為數字化整合能為他們帶來顯著的附加收入增長。值得注意的是，運輸和物流業公司的此種預期相對調研涵蓋的其他行業企業而言稍顯保守。該行業估計每年能實現2．7％的收入增長，而本次調研的平均數是2．9％。

這樣的增長值得注意，對于不同公司而言，具體情況會有所不同。但在依據調研結果展開的研討會中、通過具有代表性的客戶驗證上述情況時，我們得到的反饋表明這些預期反映了許多公司的經驗與目標。在這樣一個利潤微薄的行業，此項調研所揭示的收入空間極有可能在很短時間內改變競爭格局。倘若公司不經工業4.0也能在憑借不斷改進獲得增收中拔得頭籌的話，那就更是如此了。在數字化具備轉型潛能的運輸和物流領域，疏于應對的公司將在競爭中處于下風。對于伺機追趕的公司而言，接下來的兩到三年至關重要。

3與更具創意客戶深化數字化關系
隨著工業4．0的推進，它將極大地增加維持、增進客戶關系的機遇，同時也會加劇對客戶的爭奪?？蛻舯旧韺⑻幵趦r值鏈、產品及服務變革的中心。產品和服務會更加滿足客戶的定制需求，許多受訪者表示將用數據分析來理解、滿足這類需要。

絕大多數我們接觸的公司都預期會通過數字化對現有產品或開發新的數字產品來強化面向客戶的數字化服務。機遇不僅在于大力提高靈活性、更快應對客戶需求的能力，還在于對其需求的預測，通過一系列具有預見性的方法助力客戶率先了解自身需要。

許多運輸與物流公司計劃以各種形式擴展自身數字化組合（圖4）。其他公司在涉及具體計劃（諸如新型數字化產品或運用大數據改善客戶服務）時則稍顯滯后?？蛻絷P系數字化業已允許運輸和物流企業讓客戶更好地掌控和定制自身獲得的服務、用新型服務提升客戶體驗及為客戶提供高度個性化的服務流程。

4專注人才與文化，推動轉型
工業4．0對于公司如何選擇自我組織及配送模式頗具昭示意義。企業需要確保自身員工理解公司變革，并且清楚如何參與這一進程。根據我們對運輸和物流企業的采訪，企業最大的挑戰在于內部問題（文化、組織、領導和技能）。盡管外部問題（諸如新的標準、基礎設施及知識產權是否就緒）也很重要，受訪企業并未將之視作重要挑戰。

受訪運輸與物流企業認定數字化文化及正確培訓的缺失是最大挑戰之一。半數企業將之列入三大挑戰之一（圖5）。就此而言，在調研中顯示，將文化變革列為全行業首要議題的都是那些較為優秀的企業。

對許多公司來說，文化是與高管對數字業務發展方向有清晰的視角和領導力這些必要性緊密關聯的。調查表明，全部行業在總體上將此列為第二大挑戰。然而這是因為運輸和物流業受訪者對數字業務和數據安全涉及的較高財務投資要求更為擔憂所致。

顯而易見，此中某些因素存在緊密關聯，而創建文化變革契機的重要方法莫過于高管清楚的說明投資事項和他們預見的收益，并確保在實現之后予以確認和慶祝。

5數據分析和數字化信托是工業4.0的基礎
數據是第四次工業革命的中心，然而急速膨脹的信息流不經正確分析手段過濾便毫無價值。傳感器、嵌入式系統以及連接設備的劇增，以及價值鏈在垂直和水平方向聯網范圍的延展持續產生海量的數據流。

數據源頭多樣、格式不同，這就要求我們將內部數據同外部數據進行整合。在利用數據創造價值的過程中，專家和有效的數據分析至關重要。在切入點如此眾多的前提下，公司應對數據安全及相關議題采取嚴格、積極的措施，并致力于構建數字誠信。

調研數據表明，諸多運輸和物流公司早已領悟了數據分析的至關重要。事實上，多年以來，數據應用（比如用于旅客和貨運路線）一直是對該行業內眾多領域規劃時不可或缺的一環。然而數據的性質及其應用方式正在迅速改變。數據來源多樣化、格式不一，并且實時傳輸。這就要求我們將內部數據同外部數據進行整合。就獲取數據價值而言，專家和有效的數據分析至關重要。

半數受訪運輸和物流行業高管認為目前數據分析對他們公司重要或相當重要，而就未來五年言之，則有90％的高管持以上觀點，（參見圖6）。這一比例在此次調研涉及的所有行業中是最高的。運輸和物流企業采集的數據體量極為巨大，涵蓋諸如機場航站樓的乘客動向、網購包裹發放，直到更廣泛的貿易和貨物流向等方面。這些數據具有顯著的商業價值。事實上，大約1／3的受訪者正打算為客戶引入大數據分析服務（參見前文圖4）。

運輸和物流公司收集的數據也具有廣泛的戰略價值。像Uber這樣的公司擁有豐富記錄客戶訂車行為的數據庫，可用于諸如規劃更廣層面的公共交通服務。數據分析還與該行業所有公司關心的安全問題高度關聯。對不少公司來說，將多個源頭（監控攝像機、乘客數據和生物特征識別技術）的數據整合進系統，從而識別并預防威脅是一大關鍵。

然而水平成熟到足以驅動工業4．0應用之前，這些公司還有很長的路要走。只有10％的運輸和物流公司認為自身具備先進數據分析能力—這一比例低于其他行業，總體來看，全部受訪行業的平均水平是19％。并且，值得一提的是，不久前普華永道對德國貨運公司及其他六家歐洲企業的調研表明大約1／3的受訪者還未就大數據制定任何戰略，其中不少公司甚至今后也沒有這方面的打算。

技能是一項重大挑戰。運輸和物流行業3／5（61％）調研樣本將增進內部數據分析科技和技能水平視作促進自身數據分析能力最大的改進方式（全部行業平均69％）。舊版信息技術系統也是一大阻力，很多機構都需要將之升級?，F有系統無法處理日趨復雜的數據，也不具備工業4．0所必需的分析方式和算法，故而難以提供更高水平的商業情報和預測。

6穩健的企業層面數據分析能力呼喚重大變革

企業在構建強大的數據分析能力過程中面臨的另一項挑戰在于配套穩健的組織和治理框架。我們發現許多公司仍以‘臨時’方式對待數據分析。3／5的公司在數據分析的組織和治理上缺乏固定架構。許多企業（37％的運輸和物流公司）借助員工個人選擇性的自有數據分析能力，另外23％則毫無實質性數據分析能力。在調查涵蓋的所有行業中，該項不具備實質性數據分析能力企業的占比是最高的。

相較而言，1／4（28％）的企業將數據分析嵌入具體功能中，使自身得以靈活、近距處理商業訊息，從而充分發揮數據分析的潛能。另外9％的企業設立了公司層面服務于諸多方面的專業數據分析部門。

針對全體受訪行業而言，調查發現認為自身擁有先進數據分析能力的企業很可能從事過以下兩項—43％的企業將數據分析嵌入具體功能中，24％特地為此設立了一個部門。

7重大投資帶來重大影響與快速收益
工業4.0計劃正在進行重大投資。企業將獲得特殊回報—可能在實現重大收入增長的同時降低成本（盡管額外收入并不意味著額外收益）。然而諸多新進企業正虎視眈眈地想要蠶食現有企業的份額。

工業4．0帶來的先進連通性和自動化允許公司從更大范圍的活動、合作方、供應商、寫作者、終端用戶和終端客戶采集并分析數據，從而使低成本的高質量產出（有時是高度定制的）流程更為迅捷、靈活。高度的連通性和自動化賦予了公司為產品增值、開發新服務滿足市場的機遇。

大多數（65％）運輸和物流企業預計至多兩年就能從工業4．0中獲得投資收益（圖8）。1／4（25％）的公司認為這需要兩到五年，然而僅有11％的企業認為這得等到五年以上。要實現這些雄心壯志需要攻克許多艱難險阻。數字文化、數據安全和過時的信息技術都是強大的阻力。

追趕愈發艱難
展望未來，許多前兩年未進行重大投資的企業計劃在未來五年追加投資。然而仍有1／3強的公司打算保持低水平的未來投資。對于運輸和物流行業中遠離數字化沖擊的公司（譬如小型承運商）而言，采取這種方式也很合理。

其他公司可能會坐等科技發展，并在將來對成本較低、更為可靠的解決方案進行投資。但是，一如我們早已揭示的那樣，最大的挑戰不在于購入適用的科技，而是人才和文化的轉型。這就需要長期變革項目。而有跡象表明，運輸和物流企業正在喪失數字化投資早期階段的機遇。如圖9所示，私人股權公司對數字化物流初創企業的投資超過物流公司15倍。

企業需要留心那些可能經由早期投資實現先進數字化而拉開的差距。當涉及到在生態系統內部將他們的業務定位為“選擇平臺”時，行動迅速的企業將具備顯著優勢?；蛟S最重要的是，較晚加入的公司將會發現自身內部文化早已嚴重滯后，同時，后期獲得的科技很難讓他們跟上進度。