由于互联网的介入，尤其是移动互联的蓬勃发展，物流渠道开始分化为线上线下，并以极速的信息化影响着行业进行全面融合。对于传统零售行业来说，物流链条本就枝节丛生，纷繁负复杂，再加上线上物流的“搅局”，传统零售行业实现高效、绿色物流的任务任重而道远。oTMS近日在其一站式运输服务平台升级战略中，提出了全渠道物流的解决方案，或将为传统零售行业梳理运输线路，解决运输痛点提供助力。

我们知道，零售行业对于物流的终极要求就是为客户随时随地的提供目标商品，不管是线下传统物流渠道，还是线上渠道，都面临着时效和精准问题的严峻考验。而线上线下两条物流线路，还未能达到良好的融合，对于一个零售企业来说，同时面临多条物流渠道，而无信息化的处理手段，很容易造成配送混乱、配送时间长、配送货物失误，而物流往往是直接与用户接触的终端环节，很容易影响到用户的购物体验。

因此，全渠道物流的融合势在必行。在诸多探索中，oTMS的物流云平台，将物流全渠道进行互通与融合，通过信息化技术将传统物流渠道、电商渠道、o2o渠道等联合起来，纳入到oTMS的物流云平台上，成为一个互通与互信的互联网+运输管理系统这种基于oTMS物流云平台的全渠道物流体系，可以将货主、三方物流公司、承运商、司机和收货人连接在一起。通过 oTMS云平台做到信息共享，把所有运输过程中的管理诉求，通过信息化手段有效管理起来。

oTMS 商务拓展 &市场副总裁潘永刚博士介绍道：oTMS的物流云平台通过 Open API开放平台将快递和 O2O平台等外部系统相连接，将订单数据导入、同步与信息反馈的链条打通 。同时，oTMS的物流云平台上会形成涵盖货主到不同承运商之间的账户体系，货主可将不同来源的订单归集起来，在分配给承运商。一站式运输服务平台在渠道多元化的服装、快消等行业的应用价值日益显现。

其实在当前互联网化逐步推进，智慧物流成行业集体目标的大环境下，互联网+运输方面的实践并非oTMS一家，但是oTMS从顶端切入通过SaaS技术来构建全渠道物流等智慧物流管理系统的出发点让其在群雄逐鹿中获得了方向性的优势。

物流SaaS系统以互联网平台+移动平台为载体，将货主、第三方物流公司、承运商、车队、司机和收货人连接在一起，通过从订单的导入、调度、追踪、异常管理、对账等来提升物流管理效率与物流产业的信息化水平，最终完成对物流行业的改造升级。oTMS是基于国内创新的“SaaS+移动APP”模式的社区型运输管理平台，它在成立以后就把整个物流链条搬到线上，并把物流的体验、时效、安全和货损等诸多方面作为必须解决的重点问题，持续优化物流行业的运行模式。

在物流SaaS化之前，oTMS感受到了传统物流过程无法控制、沟通环节和角色多、分散化、信息滞后、成本高等问题。据观察，目前依然有很多企业的运输信息还是通过纸质单据、Excel、邮件等方式来传递交流，尤其体现在单据、运费核算等问题上，由于信息不对称、不及时，很多的问题要等到出了事儿，才能被发现、解决，同时因为缺乏全程可视的技术手段，很多真相被隐藏了，实际业务运作并不像报表表面上看来的那么好。

SaaS化是物流信息服务发展的必然趋势，也是解决传统物流模式存在的问题的方法。通过云端化、系统化以及网络的布局之后，SaaS更是诸多平台型物流企业的标配，是其连接上下游，增强竞争力的重要手段与必备武器。

oTMS是社区型运输管理平台，从传统的线性串行数据传输转换成网状并行的数据广播，这样在物流运输社区里的货主、物流公司、分包商（专线公司）、司机及收货人等社区成员可以单点更新数据并实时共享给社区里的所有成员，实现数据和信息的透明化和实时化。通过数据的标准化、透明化、实时更新及实时共享，oTMS打通了物流运输链条里的各个环节。

oTMS的产品有三大部分组成：1. PC端网页版软件：B2B部分的公司用户，使用PC端的网页版oTMS软件，彼此连接后，按照约定的工作流程、合同、服务协议，传递订单和数据；2. 司机App：司机App叫“卡卡”，是2C的部分，卡车司机通过使用“卡卡”，和上游的运输公司连接，接收订单、反馈信息、上传照片等；3. 收货人App：收货人App叫“到哪了”，收货人往往是企业，当然也可以是个人，收货人可以通过“到哪了”来查看自己订单的运输状态、反馈异常、给司机服务打分等。

对于oTMS及其所专注的SaaS开放平台来说，以开放的姿态，将物流产业链条包括平台建设各方合作伙伴，纳入到这个大的开放式平台上来，惠及的不仅仅是物流行业的供求各方，还有平台自身，和整个物流行业大环境。

《中国制造2025》技术路线图指出，到2020年，聚焦生产效率提升与服务型制造，自主“云端”+“终端”工业大数据平台在重点行业的应用普及率超过40%。记者了解到，目前国内工业大数据平台市场几乎被国外企业垄断，比如油气行业就被GE公司垄断。中国的大数据企业如何突围打破国外企业构筑的平台围墙，是目前需要解决的现实问题，贴近应用场景的数据分析服务成为了本土企业的突破口。

数据分析服务打破平台瓶颈

工业实时数据库等平台技术被国外公司垄断，因此，前端数据分析服务自然成为本土企业的着力点。

“汽轮机叶片何时升温？为何升温？如何诊断并维护？这些都是基于大数据平台上的数据分析。然而，目前国内一些工业行业大数据平台基本由国外公司搭建，话语权掌握在国外企业手中，国内工业企业非常被动。”南京遒涯信息技术有限公司总经理刘鑫在接受《中国电子报》记者采访时坦言。据介绍，国外平台搭建方的专家咨询费非常高，毫不夸张地说，收费标准按小时算，从专家下飞机后开始计时。然而有时候国外专家哪怕到了项目现场也无法诊断，因为系统水土不服，中国的工业环境有自身的特殊性。于是，国内的一些工业企业迫切需要懂得中国应用市场的本土大数据企业提供的服务。

“面向工业领域的大型设备远程健康管理、动态经济性能分析、预测性维修维护、三维全景仿真等各种应用分析服务，成为中国工业大数据企业的发展机遇。”刘鑫表示。

目前，“工业大数据管理与分析技术”已成为《中国制造2025》技术路线图中关键技术。但在平台层，无论是信息基础设施技术还是工业实时数据库一直被国外公司垄断，国内公司从平台底层出发很难促成行业洗牌，因此，贴近应用场景的前端数据分析服务自然而然地成为了本土企业的着力点。

同样，除了生产层面，工业企业的管理层也存在中国大数据企业的机遇，物流管理就是其一。“中国的物流市场太特殊了，单工业企业B2B物流领域，就有业务层层外包、涉及方太多等特点，数据分割严重，信息非常不透明。因此，基于‘互联网+物流’这种产业协同的模式市场空间很大，可以横向集成供应链数据，这些数据可以为企业带来价值。不过，尽管市场空间存在，但一些大型跨国软件公司做不来。一是服务费用太高，中国企业尤其是中小企业承受不起；二是国外软件公司可以做货主公司的ERP平台，可以做内部的仓储数据分析，但由于中国市场的特殊性复杂性，国外软件公司的产品不易下沉到物流末端，无法涵盖整个供应链，因此无法做整个供应链的数据分析，而这恰恰是中国企业的机遇所在。”上海先烁信息科技有限公司副总裁张志琦向《中国电子报》记者坦言。

据介绍，作为第三方物流信息服务提供商，上海先烁信息科技有限公司的智慧物流云平台oTMS已经部署在了安踏、上海医药等消费品工业以及汽车零部件领域的龙头企业以及大量的中小企业IT系统里，可以帮助工业领域的货主连接并打通涵盖第三方物流公司、专线运输公司、司机和收货方等整个物流的数据，增强物流的透明度。更重要的是，在货主的大数据基础上，通过数据分析，可以帮助货主改善物流方案、优化运输线路，也可以基于数据模型得出供应链下游企业信用等级，为供应链金融业务提供决策支持。更重要的是，不仅帮助货主实时了解物流情况，还能提前预测货物配送情况，有助于货主及时更改物流决策，节约成本扩大盈利面。

“互联网+教育”补齐人才短板

中国工业大数据企业发展依然遇到瓶颈，其中之一就是复合型人才缺乏。

基于“中国企业更懂中国本土应用市场”这一理念，尽管数据分析服务能帮助中国的大数据企业突破国外企业构筑的平台围墙，但目前中国工业大数据企业发展依然遇到瓶颈，其中之一就是复合型人才。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏让中国企业想发力却使不上劲。

中国科学院院士徐宗本告诉《中国电子报》记者，数据获取与管理涉及管理、物理、电子与信息等学科；数据存储与处理涉及计算机科学；数据分析与理解数据数学与统计学；大数据应用则与各行各业相关学科关联。针对工业大数据，例如，做汽车工业的数据分析，不仅需要计算机、统计学、数学等知识，还要拥有丰富的汽车行业知识和经验，通过这些知识经验进行建模，才能开发出合适的分析方法，从而找到数据的价值。因此，工业大数据复合型人才培养难度非常大。

对此，慧科教育集团高级副总裁、慧科教育研究院院长陈滢向《中国电子报》记者表示，“互联网+”的模式能够有效促进教育产业结构调整，创新教育模式，对工业大数据人才培养也会有积极的推动作用。“‘互联网+教育’让产业和教育融合发展成为可能，可以让优质教学资源能够共享，可以最大限度地促进教育教学的公平，更重要的是，可以让产业链上的用人单位、院校老师、学生等协同发展，将供需对接，优化课程设置和课外实践，让复合型人才更容易培养。”陈滢告诉记者，目前慧科教育集团除了和复旦大学、西安交通大学等全国800余所高校及BAT等企业开展合作，还与汽车制造企业合作，共同搭建“互联网+教育”的共享经济平台，对接供需双方，帮助院校培养复合型的工业大数据人才，也帮助企业获得这些人才。

陈滢认为，“互联网+教育”的模式也是落实国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》的重要手段之一。纲要指出，要创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。

 中国电子报记者 徐恒