費德埃克斯與資料科學：以資料洞察提升供應鏈的強韌性
引言
資料分析、人工智慧和機器學習等技術正越來越受到企業的重視，對於供應鏈的強韌性提供了新的解決方案。在這方面，費德埃克斯（FedEx）是一家具有前瞻性的公司，以資料驅動的洞察為顧客應對供應鏈和市場震盪提供協助。費德埃克斯相信資料是其業務的核心，也是在高度競爭的全球物流、供應鏈和航運服務行業中保持競爭力的基礎。這家公司透過資料分析推動創新，並致力於建立強大的資料分析平臺，以改進供應鏈可見性，提高預測能力，為客戶提供即時價值。
資料驅動的創新
費德埃克斯每天在 220 個國家收集 1800 萬筆快遞資料，並利用這些資料推動各種基於分析、預測建模、人工智慧和機器學習的專案。該公司之所以與眾不同的地方在於，它們將快件的每個運輸過程的各個方面納入考量，包括運輸環境、天氣和其他外部因素，利用這些資料創造出能夠立即為客戶提供價值的新解決方案。
費德埃克斯的資料科學總監 Clayton Clouse 在 VB Transform 的《現代供應鏈中的分析：基於資料的成功》主題演講中表示：“費德埃克斯創始人佛雷德·史密斯（Fred Smith）在 45 年前曾說過，關於包裹的訊息和包裹本身一樣重要。雖然行業花了一些時間才能實現這一願景並反映在其工具和技術中，但這一理念一直是費德埃克斯文化的一部分。”
費德埃克斯的 Dataworks 平臺和數位化轉型
在 COVID-19 對全球供應鏈產生壓力之際，費德埃克斯的 Dataworks 專案逐步成形。Clouse 解釋道，最初在 2020 年初聚集在一起的少數成員已經發展成為擁有數百名成員的組織。費德埃克斯的 Dataworks 專案將公司的數位和實體網路結合起來，建立了一個可擴充套件的、相互存取的資料、洞察和訊息平臺。它旨在透過即時資料捕獲每個包裹、貨運、運輸路線、環境條件、客戶接收位置和交付日期的資料，提高供應鏈的可見性和預測能力。
Clouse 解釋道，Dataworks 團隊需要建立一個集中的資料平臺，將費德埃克斯全球網路中的所有可用資料源整合在一起。他說：“數位平臺（Dataworks）是一個集中的樞紐，它將我們全球網路中的資料和訊息從各種操作中捕獲出來。將這些資料整合在一起，實現無縫資料交換，促進跨職能合作，確保我們能夠向客戶提供這些解決方案。”
用資料建立價值
Dataworks 平臺為費德埃克斯的客戶提供了價值的多個例子之一是“包裹指紋”（Package Fingerprint）。包裹指紋是 Surround（費德埃克斯的客戶解決方案）的核心功能之一，旨在透過提供關於網路、包裹和環境的預測分析和實時訊息，減輕包裹生命周期中的風險。Clouse 解釋了 Package Fingerprint 的重要性：它提供了包裹在網路中的長時間運輸軌跡，有助於識別準時送達和延誤送達的包裹之間的差異。這種可見性可以準確地顯示出包裹偏離預期或計劃路線的時間和位置。這一功能在運送救生 COVID-19 疫苗時起到了至關重要的作用。
Clouse 解釋道：“來自費德埃克斯網路的疫苗使我們的服務人員需要對更多有風險的包裹進行優先監測，這意味著我們的服務人員團隊規模需要增加五倍是不可行的，我們無法做到。這就是費德埃克斯 Dataworks 需要行動的原因。” Dataworks 在一周內使用 Package Fingerprinting 建立了疫苗監測和幹預工具。服務人員可以使用這個工具專注於少數有風險的包裹。這就是費德埃克斯透過將新的用例轉化為核心功能來擴充套件其 Dataworks 平臺。隨著 Dataworks 在轉化用例轉化為功能方面的經驗增加，流程會更加流暢，上市時間也會更快。Clouse 表示重點是“在費德埃克斯這樣的規模建立一個工具，我們知道這會實現準確的決策，提高生產力，使得服務人員能夠確保所有的包裹準時抵達目的地，我自豪地表示我們在疫苗運輸方面的服務水平幾乎完美，超過 99%。”
Clouse 還提供了第二個例子。一位客戶對碳足跡管理感興趣。費德埃克斯使用其識別不同運輸模式的能力，為從一個地點傳送到另一個地點的包裹建立一個工具，使客戶能夠在收到包裹的同時管理其碳足跡。今年早些時候，費德埃克斯推出了“FedEx® Sustainability Insights for Customer Emissions Tracking”這個基於機器學習的新解決方案，使用預測性 API，使客戶能夠更有效地管理供應鏈，提高運營合規性，並將排放估計值整合到其顧客的購物車中。
費德埃克斯的數位化轉型成功
根據 Clouse 在 Fireside Chat 中分享的意見，從 Dataworks 的持續增長和費德埃克斯成功推出數位化服務來看，該公司的數位化轉型取得了成果。他提到以下六個關鍵領域是實現任何數位化轉型的必要條件：
- 接受變革：創造實驗和失敗的文化至關重要。鼓勵員工跳出框框，質疑現狀，冒著一定風險，從錯誤中學習，從完美主義向不斷改進轉變。
- 以客戶為中心：理解客戶需求，建立工具和技術，提供高度個性化的解決方案。隨著客戶需求的變化，保持靈活適應。
- 打破層級結構約束：使跨職能團隊能夠做出基於資料的決策。確保資料驅動的決策在組織的各個層面發生。
- 創造持續學習的環境：為員工提供最新工具和技術的培訓，並授予他們使用這些工具的許可權。
- 強有力的領導：領導者需要願意承擔風險，接受變革，鼓勵團隊犯錯並從中成長，並致力於不斷改進。
- 持續改進可持續性：將報告和合規要求視為創新的催化劑，並發掘顧客如何從捕獲的資料中獲得更大價值。
結論
費德埃克斯的數位化轉型展示了資料科學對於提高供應鏈強韌性和創造客戶價值的重要性。費德埃克斯透過 Dataworks 平臺的建立，結合數位和實體網路，推動了數位轉型，提高了供應鏈的可見性和預測能力。該公司透過應用資料分析、人工智慧和機器學習等創新技術，打造了一個具有強大功能的資料平臺，不斷推出能為客戶帶來即時價值的解決方案。同時費德埃克斯在數位化轉型過程中積累了寶貴的經驗，並分享了六個關鍵步驟，幫助企業在數位化轉型中取得成功。
