龙岗物流最新资讯，了解铁路货运怎样弯道超车？铁路货运虽然拥有具备规模和竞争优势的全国路网，也从收件、装卸到配送建立了齐全的物流末梢，然而在货运的清算和分配方面，还不能对基层员工产生真正激励，更难以像顺丰、“三通一达”等快递企业那样，以单票计费制的方式获取“快递小哥”的劳动力红利，因而极易出现末梢权力寻租、基层以岗谋私的行为，从而导致客户流失。

数据的可控制、可量化和可变现是数据资源变为数据资产的必要条件;而在大数据基础上，以核心业务流程为纽带，与外部进行数据跨界合作，就可以实现数据增值;再通过企业内或企业间的授权数据共享，实现“场景变现”。

具有大数据优势的铁路货运，完全有能力通过集装箱多式联运的推进，构建数据资产，进而再基于多式联运的运营模式构建铁路供应链，以实现对上下游企业的数据整合和跨界融合，完成大数据“场景变现”。

目前，我国多式联运占全社会货运量的比例仅有2.9%，远低于美国的40%和欧洲的35%;海铁多式联运仅有1.5%，也远低于美国的49.5%。由此可见，多式联运将给物流业的“降本增效”带来极大的提升空间。

提高多式联运的比例是全社会物流行业的责任。然而，公路货运对集装箱运输和多式联运并没有表示出更多的意愿，因为集装箱多式联运不仅打破了传统货车因超载和非纳税“黑经济”带来的高利润，还需要配备专用装备和提高专业人员的装载率;海/水运则早以市场为导引实现了公海/水联运，对具有垄断意识的铁海多式联运并不报以太多期待。因此，只有铁路货运最有意愿也最有可能推进集装箱多式联运。

期待基于多式联运的铁路供应链成为新经济下物流业降本增效最靓丽的风景线。

铁路货运一直在从传统运输生产型企业向现代运输物流型企业转型，并通过运输、仓储、装卸、配送、包装、加工、信息和金融等业务的集成融合，开展全品类物流、全流程服务、全方位经营和全过程管理。目前，这一转型取得了阶段性成果。

与此同时，在工业革命转向信息革命、工业文明转向网络文明的全球化经济大变革时代，传统物流型企业也面临新经济所带来的考验。

如今，亚马逊集团的市值已超过5400亿美元，其物流板块(Amazonlogistics)让UPS、FedEx和DHL等传统货运巨头面临前所未有的挑战;京东物流拥有七大物流中心335个大型仓库，累计仓储面积达到710万平方米，覆盖2691个县区，规模在仓储企业中遥遥领先;菜鸟网络更是不走寻常路，用汇集消费者、商家、物流公司和第三方数据资源形成智慧物流/商流供应链的方法占领利润制高点。

互联网、大数据、云计算和人工智能等科技的应用，一方面让需求方的消费市场开始向个性化、即时化、便利化和主动化升级转变;另一方面则让供给方从突出核心优势而形成上下游分工合作的传统供应链模式，开始向智慧供应链模式跨界融合发展。

由于直接连通需求和供给两端，随着多样化、强时效、小批量、多频次、一站式的“门到门”货运需求开始快速增长，向供应链转化并实现供应链创新和发展的能力，成为物流行业竞争的核心优势之一。

一方面，中国已经快速步入以消费为第一拉动力的新经济阶段;另一方面，全球发达国家相继将供应链作为国家战略，我国也适时将供应链创新与应用提升为国家战略，以加速产业融合、深化社会分工、提高集成创新能力，推进供给侧结构性改革。

作为国民经济的大动脉和国家重要的基础设施，铁路具有网络化、标准化、规模化、全天候和绿色安全等优势，营业里程超过12.4万公里，客货共线达到10万公里，是网络覆盖最全且最具规模优势的运输企业。然而，铁路也在物流市场的激烈竞争中体现出各种体制机制上的不适应，特别是在与公路货运的竞争中，长时间居于劣势。

如此看来，在绝对保证生产安全的市场环境下，如无大的动作，铁路难有重振雄风的机会，但互联网、大数据和云计算等新科技却有可能支撑铁路货运凭借自身资源优势，联合上下游企业形成新商业模式，实现弯道超车，打造适合经济新阶段的铁路供应链。

供应链强调“全面以顾客为中心”。许多非铁企业习惯于利用铁路货运资源实现全供应链服务，铁路货运在这条供应链上长期扮演着承运人的角色，只能靠低廉的运费吸引客户，与真实顾客距离较远;95306货运网络平台建成之后，也只是简单增加了交易中间人角色，试图推进“门到门”全供应链服务，但其利用其他物流渠道的能力却严重不足，既无法顺畅地共享公路、水运和航空运输资源，也难以破解与公路、水运和航空等运输接口界面衔接低质低效的问题，导致市场竞争力提升缓慢。

铁路货运虽然获得了由高铁成网运行而释放的大量运能，但当需求高企之际，运力依然严重不足。同时，铁路也缺乏协调公路运输资源或者直接调用公路运输资源的意识和能力，因此无法全时满足客户需要而丢失原本可以维护的优质客户和优质市场。

铁路货运虽然凝聚了海量的运输数据，95306网站的开通运行，更是加快了数据的积聚。然而，各类货代的介入让铁路对从原始货主到最终消费的整条供应链数据掌握的不够，也就很难让海量数据变成支撑供应链收益的数据资产，更难以实现大数据支持下的供应链“场景变现”。