Startus Insights創新分析師對901個解決方案進行了詳盡的分析，并提出了2020年及以后的十大物流與供應鏈行業趨勢與創新。

物流行業的趨勢取決于在業務流程中實施技術驅動型創新所產生的重大變化。下一代物流管理解決方案正在朝著使全球供應鏈更加以客戶為中心和可持續發展的方向發展。物流流程的自動化極大地提高了工作流程的生產率和效率。供應鏈的透明度和可追溯性的提高對于維持各個利益相關者之間的靈活動態關系至關重要。

樹狀圖：十大物流行業趨勢

我們涵蓋了大規模的初創公司和新興公司，我們使用我們專有的StartUsInsights平臺來識別將在2020年及以后影響物流行業的創新應用和解決方案。我們的創新分析師進行了詳盡的數據驅動研究，以確定物流行業中出現的各種創新趨勢和技術。我們分析了901家初創企業和新興公司，并針對物流行業的10大趨勢提出了20種高度相關的解決方案。

下面的圖說明了將對2020年及以后的公司產生影響的十大物流行業趨勢。從建立自動倉庫到跟蹤快遞和包裹，物聯網（IoT）在該行業中扮演著重要角色。支持人工智能（AI）的平臺和解決方案不斷學習一些繁瑣的物流流程，以開始實現傳統上手動任務的自動化。放寬關于無人機的法規及其用法，不僅可以促進最后一英里的交付，而且可以促進整個行業的機器人應用。

創新圖：新興的物流解決方案

物流行業正加速采用創新方式采用技術，以解決現有和新穎的挑戰并提出新的用例。

隨著客戶期望的不斷提高以及隨著人們對產品種類和個性化服務的興趣轉移，物流和供應鏈部門面臨越來越大的壓力。物聯網，先進的移動機器人以及支持人工智能和區塊鏈的解決方案等新興技術的飛速發展，導致公司在選擇最合適的技術進行投資時面臨兩難選擇。隨著技術的不斷發展，對于新興公司要積極主動，盡早發現潛在的破壞性變化。

1. 物聯網

物聯網是物理設備的連接，可通過互聯網監視和傳輸數據，而無需人工干預。物流中的物聯網可提高供應鏈各個環節的可見性，并提高庫存管理效率。將IoT技術集成到物流和供應鏈行業中，可以提高效率，透明度，貨物實時可見性，狀態監控和車隊管理。

Fleetroot – 車隊管理

總部位于阿拉伯聯合酋長國的初創公司Fleetroot  為公司提供了物聯網平臺，以控制和管理其車隊。Fleetroot通過提供油耗和浪費報告為車隊經理提供燃油管理解決方案。該平臺有助于監視車輛的性能，并使用車輛中嵌入的傳感器和設備向系統發送嚴重警報。然后將數據與歷史數據一起進行分析，以預測和計劃車隊的維護。Fleetroot還為貨物運輸提供路線優化和交付解決方案。

Ambrosus –實時供應鏈可見性

伯利茲創業公司 Ambrosus為食品和藥品供應鏈行業構建了一個基于區塊鏈的端到端物聯網網絡。該網絡提供了用于分析傳感器，分布式分類帳和數據庫之間傳輸的數據的工具，以優化供應鏈。該平臺可對整個供應鏈中的貨物進行準確跟蹤，從而通過利用區塊鏈技術確保產品的質量和真實性。

2.人工智能

結合機器學習的AI算法可幫助公司積極應對需求波動。例如，基于AI的預測解決方案使管理人員可以計劃供應鏈流程并找到降低運營成本的方法。自動駕駛AI和智能道路技術正在朝著交付服務自動化的積極方向發展。此外，基于AI的認知自動化技術帶來了智能，可以自動執行管理任務并加速信息密集型操作。

Insite–需求預測

總部位于新西蘭的初創公司Insite提供了基于AI的軟件解決方案，用于價格預測，需求預測以及流程和流程的優化，主要滿足消費品包裝（CPG）和零售行業的需求。該軟件提供了用于風險評估和需求預測的模塊，以自動化過程決策和控制操作條件。機器學習增強平臺提供了實時收集和集成過程數據的工具。結果，經理們有能力在產品補貨方面提供可行的見解。

Adiona –工藝優化

澳大利亞初創公司Adiona開發了基于AI的優化軟件即服務（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通過解決車輛路線和相關挑戰來優化靜態和動態傳遞路線。此外，該軟件還可以通過使用機器學習技術預測需求，天氣和交通狀況等條件來支持車隊隨時間的決策。該解決方案還優化了勞動力需求并自動進行了重新部署。

3. 機器人技術

將機器人技術集成到物流中可以提高供應鏈流程的速度和準確性，并減少人為錯誤。與人工相比，機器人可以延長正常運行時間并提高生產率。但是，機器人并不承擔人類的工作，而是與他們一起協同工作以提高效率。諸如協作機器人（“ co-bots”）和自主移動機器人（AMR）之類的物理機器人用于在倉庫和存儲設施中揀選和運輸貨物。此外，軟件機器人執行重復的，機械化的任務，從而為工人節省了時間。

Canonical Robots–協作機器人

協作機器人與人工合作，提供幫助并提高物流運營效率。這些機器人可以在短時間內拾取，放置和包裝貨物，同時消除了潛在的人為錯誤。西班牙初創公司Canonical Robots創建了各種協作機器人來促進供應鏈流程。這些協作機器人具有6個軸關節，可促進模仿人類手臂的多種靈活性和運動。此外，這些機器人還可以幫助工人進行揀選和放置，碼垛和包裝操作。

Actimai – 機器人過程自動化（RPA）

RPA提供了低級重復性任務的自動化功能，消除了人為錯誤，并降低了管理費用。例如，RPA軟件執行的操作包括發票處理，自動將信息存儲在審計跟蹤中以及自動執行采購訂單的輸入。Philippino初創公司Actimai通過利用AI和大數據來設計，部署，管理和優化RPA解決方案。初創公司的Actimai平臺優化了軟件機器人流程，以提供見解和分析以改進流程。

4. 最后一英里的交付

從倉庫或配送中心到客戶的供應鏈的最后一步通常效率低下，并且還占了貨物運輸總成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因為它直接關系到客戶滿意度。但是，最后一英里的交付面臨各種問題，包括由于交通擁堵，客戶細微差別，政府法規和交付密度而導致的延遲。

Manna– 無人機

無人機交付解決了最后一英里的交通擁堵問題。無人機具有到達偏遠地區的能力，從而減少了交貨時間和成本。愛爾蘭初創公司Manna憑借其航空級交付無人機機隊向餐廳連鎖店提供無人機交付服務。Manna的無人機能夠在80米的高度以80 km / h的速度飛行。

Pakpobo –智能儲物柜

智能儲物柜使客戶可以靈活地接收包裹，并減少了由于客戶不在而導致退貨的最后一英里的挑戰。意大利初創公司Pakpobox提供適用于室內和室外條件的智能儲物柜。Pakpobox具有多種智能儲物柜配置，可針對各種情況進行自定義。這些智能儲物柜還通過保護它們免受惡劣天氣條件的影響，提供包裹安全性。此外，Pakpobox還提供溫度控制的智能儲物柜，用于存儲易腐貨物。

5.倉庫自動化

倉庫自動化通過減少人工干預來提高效率，速度和生產率。諸如自動導引車（AGV），機器人揀選，自動存儲和檢索（ASRS）以及放置墻揀選之類的揀選技術可降低錯誤率并提高倉庫生產率。倉庫需要結合高效的自動化技術來控制其運營物流成本。

Addverb Technologies – 自動導引車

倉庫中的AGV集成有助于搬運貨物的自動化。AGV代替了人工，以應對大規模加工大批量貨物的挑戰。印度初創公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，這是一輛AGV，用于運輸倉庫中的各種貨物。Addverb提供了帶有不同導航系統的定制Dynamo AGV，包括激光，慣性，導線和磁條。而且，Dynamo在倉庫中執行揀選操作時需要的人力最少，甚至沒有人工干預。

Exotec –自動存儲和檢索系統

ASRS協助管理自動化倉庫中的產品和物料存儲，并提高了占地面積利用率，并且不需要人工操作，從而降低了總體運營成本并提高了安全性。法國初創公司Exotec構建了自動機器人Skypod，以優化電子商務倉庫。Skypod系統通過采用垂直存儲方法來優化存儲空間，將倉庫中的高度增加多達10米。

6. 區塊鏈

區塊鏈通過不可辯駁的分散賬本系統提供安全性，并解決了緊迫的可追溯性和相關挑戰。這為整個物流流程帶來了交易透明性。此外，基于區塊鏈技術的智能合約可通過減少檢查點的處理時間來加快批準和審批速度。

Steamchain –智能合約

總部位于美國的初創公司Steamchain提供了一個區塊鏈平臺，該平臺使用其世界貿易物流（WTL）智能合約系統簡化了付款流程。WTL智能合約通過提供所有交易的不變記錄來實現B2B付款并防止欺詐。WTL智能合約除了消除貨幣轉換成本外，還有助于最大程度地降低貨幣波動成本。

ShipChain –貨運跟蹤

總部位于美國的初創公司ShipChain建立了一個物流平臺，該平臺利用區塊鏈技術來支持端到端的運輸流程。該平臺允許所有利益相關者在其流通中的每個步驟中跟蹤裝運位置。該平臺還使用加密的公共分類賬更新有關預計交貨時間的信息。交付完成后，將文件的影印本上傳到平臺中，從而提高了運輸中貨物的可見性和透明度。

7. 大數據與數據分析

數據分析為提高倉庫生產率，績效管理和物流資源的最佳利用提供了可行的見解。從監視位置和天氣以及車隊時間表獲得的數據有助于優化路線和交付計劃。市場數據分析支持進一步優化供應商價格，庫存水平以及生成風險管理報告。此外，高級分析還提供了有助于識別異常的見解，并提供了預測性維護解決方案。

Nautilus–績效管理

美國Nautilus Labs公司提供AI解決方案，以幫助海運公司減少油耗并提高運營效率。Nautilus的軟件分析歷史航行數據并預測最佳速度和油耗。基于云的平臺還生成船只性能數據，此后可幫助優化燃料成本。

FACTIC –規范分析

總部位于美國的初創公司FACTIC提供一個SaaS平臺，可為食品和飲料行業提供預測分析解決方案。FACTIC利用數據挖掘和AI技術來分析內部和外部來源的數據以預測未來的銷售。該平臺可預測需求偏差并做出以數據為依據的決策，以實現自動化采購。該平臺還提供了通過采用自動補貨來優化庫存的工具。

8.云計算

針對物流公司的基于云的SaaS解決方案允許按需付費模式，這些模式所需的資金投入很少。這樣可以最大程度地降低維護IT基礎架構的風險和成本。基于云的物流解決方案還解決了通信障礙，并允許公司以安全的方式進行協作和共享數據。此外，云集成允許從管理系統收集數據以分析整個物流流程。最后，與云集成的物流提供了通用的可訪問性，并且不限于任何物理空間。

Linker–云平臺

波蘭初創公司Linker在B2B云實現平臺上工作，該平臺為電子商務公司和第三方物流（3PL）參與者提供物流服務。該平臺提供了在數字化運輸的同時增強產品標簽和交付服務的工具。鏈接器提供用于在倉庫和交付設施中實現的工具。該平臺解決方案還采用了現收現付模式。

Alpega –云TMS

比利時初創公司 Alpega創建了基于云的SaaS Inet運輸管理系統，以滿足端到端的運輸需求。該軟件解決方案使制造商與廣泛的物流供應商網絡之間可以進行實時通信。在Inet電子TMS自動化物流流程并整合運輸需求成一個單一的系統。該軟件解決方案還通過移動應用程序提供了對貨運的跟蹤。該云平臺允許Alpega每季度向客戶發布升級的軟件，而每年更新周期之后的本地軟件則沒有這樣便利。

9.自動駕駛汽車

通過消除駕駛時的人為錯誤，自動駕駛汽車可提高車輛安全性并安全地運送貨物。它們旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，無人駕駛汽車通過使用長途路線的裝卸計劃技術提高了燃油效率，減少了交通擁堵，并通過利用AI增強技術來優化了行駛路線。

Spring–自動駕駛車隊

德國初創公司Spring提供了SpringX1，這是一種自動駕駛的多用途車隊，用于通過可預測的智能系統運輸貨物。Spring的自動駕駛汽車配備了可用于多種應用的模塊化拖車。這些模塊可根據其應用（例如移動儲物柜，食品和貨物交付）進行定制。

Mars Auto–自動駕駛汽車軟件

韓國初創公司Mars Auto開發了自動駕駛汽車軟件，以提供無人駕駛運輸。基于AI的軟件提供了用于繪制環境圖，控制和引導車輛到正確的貨艙的工具。該軟件可幫助貨運公司以高效，可靠和安全的方式運送貨物，而無需人工干預。

10.柔性物流

柔性物流使公司能夠在需求波動期間更高效地處理供應鏈運作。根據市場需求，它有助于按需擴大或縮小供應鏈運作。彈性物流從而解決了供應鏈公司面臨的挑戰，包括船只利用率不足，倉儲限制和庫存過多。

Shorages–按需倉儲

總部位于阿拉伯聯合酋長國的初創公司Shorages是一個B2B按需倉儲市場，為中小企業（SME）服務。Shorages可幫助公司從廣泛的網絡中查找短期倉儲需求。一方面，該平臺允許所有者出租倉庫中未使用的空間以滿足短期需求。另一方面，他們為客戶提供按使用量付費和按需存儲和配送服務。

GlassWing –按需送貨車

印度初創企業GlassWing提供了各種按需貨運的商用車輛。該GlassWing平臺形成的物流服務網絡與運輸連接貨主。該初創公司還提供諸如實時跟蹤，路線優化，貨運安全定制報告，實時警報等解決方案，并通過利用支持AI的技術幫助降低貨運成本。

這對物流公司意味著什么？

這項針對物流行業10個趨勢的研究概述了創新領域，這是我們在分析中發現的內容的表面。物流即服務，云物流，數字標識符和增材制造都是必將以一種或多種方式對物流公司產生重大影響的領域。盡早發現可以在您的業務中實施的新機會和新興技術，對于獲得競爭優勢并成為行業領導者來說，有很長的路要走。