快递业备战“双11”：将有268万人投入一线

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快递业备战“双11”：将有268万人投入一线

2018-9-3

来源:未知

点击数: 768 作者:未知

快递业备战“双11”：将有268万人投入一线

　　912亿元成交额，4.67亿个物流订单这是去年双11阿里巴巴旗下平台创造的纪录。据中国快递协会、菜鸟网络预测，今年双11的全民买买买或将给快递业带来超10亿个包裹，短短一周产生并处理如此庞大的物流订单，对中国整个快递行业来说仍是巨大的挑战。

　　快递网点会爆仓吗?送包裹的效率今年能提高多少?快递业是否已经备战到位?带着这些问题，新华社中国网事记者走访了多家快递企业和电商企业。

　　自动化、智能化缓解高峰压力

　　在韵达快递的一处分拣中心，一条长达170米的传送带以2米/秒的速度运转，传送带上的包裹自动掉入两边的编织袋中。该快递企业运营副总监赖世强说：这是我们引入的一台全自动分拣系统，一小时最快能处理2万件。

　　随后，赖世强给记者做了一道计算题：一位普通分拣师一天的工作量约1000单，一台机器不间断运转可以节省近480个师傅的劳动力，处理同样数量快件节省的分拣人力会非常可观。并且分拣准确率达到99%，极大避免了人工分拣差错率高带来的二次处理成本和车线资源的浪费。

　　而实现机器自动分拣的秘密正是快递包裹上贴有条形码的电子面单。电子面单中藏着的数据可以自动串联发货商家、送货快递公司、收货消费者以及干支线路的数据信息，一个包裹才能在上亿件包裹中被识别、处理、配送。而这一技术将在今年双11大范围应用，一定程度上缓解高峰压力。

　　今年以来，各大快递公司纷纷借助大数据和信息化改造，软硬兼施打造中国物流升级版。圆通速递运营中心高级总监王勇说，今年他们仍将依靠物流平台的多维度数据支持，实时监控各个快递网点的包裹情况，降低网点爆仓的可能性。

　　业内专家表示，往年双11当天的运力压力并不大，12、13日才是揽收高峰，随着电子面单、智能分单等技术普及，各快递公司自动化程度提升，预计今年双11当天将成为揽收高峰期，这也将推动消费者签收时效提前。

　　时效将提前10小时

　　除了智能的电子面单技术带来了包裹运送效率的提升，今年各大快递企业还借力数据做减法，即减少运送的中间环节。

　　金喜路是一家家纺类的电商企业，过去两年的双11当天，包裹都达到30万个以上，物流压力很大。其负责人黄炤华表示：我们今年接入了电子面单和智慧物流平台，很容易就能了解到每一家合作快递公司的发货进度，这些对我们在实际经营中及时调整和改善运力起到了很大的作用，可以有针对性地提升消费者的满意度。

　　据初步估算，今年双11可实现大量订单前置发货，物流平台菜鸟网络首席技术官王文彬说：时效将提升10小时以上。而这一加速度是如何实现的?据菜鸟网络方面介绍，过去是按照订单产生的时间顺序出订单，现在基于大数据预测和云计算，可以按照目的地进行订单分配，这一分配环节在商家端订单产生后即可实现。

　　天天快递副总裁陈向阳说，今年快递公司已经基于大数据对不少运力做了调整，届时双11期间实行的运转图与往年有所不同，有些货运量的区域直接开通点对点的运力，减少运转中心的压力。

　　在跨境电商方面，各家电商平台也是各显神通。据网易考拉海购公关经理王峥表示，今年网易跨境电商进行了仓配扩容，并且提前1个月备足货物，今年运送速度将大幅提升。记者了解到，国内多个电商平台联合网商都加大力度提升仓配能力，初步探索物流先行、订单随后，在没有下订单的时候，货物已经布到客户家门口了。

　　智慧作战还较初级仍靠传统运力支撑

　　记者走访发现，目前整体快递业的智慧作战仍处于初级阶段，多家快递公司虽寻求升级转型，并开足马力，但仍主要靠传统运力支撑。菜鸟网络联合各大快递企业公布了今年双11的备战情况，据统计，今年全行业将有268万名一线人员投入到双11快递服务当中，较去年增长超过50%，干线车辆增长59%，航空运力增长40%左右。

　　王勇表示，圆通速递双11的包裹量预计达到1.5亿件，在高峰期全网包括末端派件、中间处理人员等增加20余万人，干线车辆及末端配送预计超过8000台次。韵达速递常务副总裁周柏根则表示，今年双11预计将增加临时人员11万人左右，同时，10多个分拨中心已完成改造和仓配扩容，增加车辆16000辆左右。

　　在包裹量剧烈增长情况下，双11快递业确实压力不小。压力还集中在末端配送部分。王文彬说，除了人、车、场地的增设，今年计划利用通过社区驿站、校园驿站、自提柜等方式分流压力，并且首次采用众包服务，几十万众包服务的快递员也将加入末端派送。

　　不过，怎样使每一个包裹完成最后一公里，完好无损地送达用户手中，仍有很大的创新空间。王文彬说。

　　仅仅10年间，中国跃升为全球第一的网购大国和快递大国，有专家认为，快递行业的发展速度十分惊人，但还未摆脱粗放、笨重的形象，离真正实现智慧物流尚有时日。

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