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关于运输的三个神话

更新:2022-07-29

成都物流公司,成都运输公司,成都仓储,成都配送,成都翔腾物流公司,麻省理工学院的运输和物流中心的执行董事Chris Caplice博士,是深受人们喜爱的一个供应链学者。他的研究内容非常实用,且同一些供应链专家的观点相关。另外,他优秀的表达能力和罕见的品质在学术界对研究都非常重要。

最近他在Transportunties在线会议和展览会上担任主持人,在一个视频采访中,他就“运输管理的三大神话”展开了演讲。下面我们总结一下Caplice的演讲内容。


GILMORE SAYS:

“卡车运输不是通常被认为的简单纯粹的商品,另外,每年在市场背景的改变下,每个都会有不同的需要和需求。”




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市场费率的的神话

这样直白的表达不免让人有些吃惊。当然,甲方会对某一运输线路上的“市场费率”很感兴趣,因为这样他们就很自然地知道在这条运输线路上的花费。Caplice认为甲方这样做往往很浪费他们的时间。

对于问题:市场费率是意味着平均型费率还是最佳费率呢?Caplice认为这个可能取决于公司。在一般情况下,有些公司会倾向于确定最佳费率,但是大部分公司还是乐于确定平均费率。许多公司会尝试使用各种对标公司的服务,或者自己做研究。

Caplice认为,第一个挑战很难找到足够的数据。他和一些研究者搜集了100家公司的完整运输细节,但在所有这些甲方中,结果令人惊讶,在细到5位邮政编码水平下,很多公司只有3%的运输线路有超过两家物流公司的价格数据。而在3位邮政编码水平下,情况有所好转,数据上升为25%,但是总的来说仍然太少,不能得出真正强有力的结论。

另一个障碍是承运人的保密协议,但Caplice觉得,真正的问题其实很简单,就是“市场费率是不存在的”。为了证明他的观点,他分析了大约10个甲方在一条线路上的运输情况,分析显示,他们每年大约有3000次的运输。正如下图看到的,在450英里的运距下,全年的平均费率是2.93美元/英里。这些甲方每年的平均费率有着显著差异,从当年2月份平均费率的最高3.03美元到9月份的最低2.80美元,那么什么是市场费率呢?

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Caplice认为,如果采用个体司机来标注这时期的费率,就会更槽糕。有一些费率保持一致性,而另一些则大相径庭,有些则突然大幅度的下降(比如一个新的投标出现)等等。

“每条线路看起来都像这样,”Caplice 说:“它看起来就像血液飞溅”

卡车运输不是通常被认为的简单纯粹的商品,他补充到,每年在市场背景的改变下,每个甲方都会有不同的需求。

这里有一个原则:不要花费太多的时间、精力或金钱试图去确定一个并不存在的市场费率。对标有时可能会提供一些情报,但仅应作为复杂方程的输入:对于某一甲方应该支付多少。

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捆绑招标的神话

对于Caplice来说,这部分是比较艰难的。事实上,他已经利用这个方法完成了他的博士论文,并在本世纪的前十年里一直宣扬这个方法。

这涉及到什么呢?原理是这样的,当承运人可以在一组路线上同时竞标时,他们可以给出一个较低的总成本,这是因为所涉及的网络和资产效率可以做出贡献。

Caplice同时指出,虽然在理论上是有益的,但是,出于各种原因,这个理论在实际中并不成立。

首先,很少一部分的承运人实行这样的组合路线,事实上只有不到25%的承运人对甲方使用这样的组合方法。即使这些承运人使用了这种方法,也只是在很少的路线上使用,或者仅仅一条组合的线路。其次,大约50%左右的捆绑报价涉及到简单的往返运输,即运往目的地再返回到起运地,这比想象的组合路线方法更基本、简单。虽然有少部分的报价涉及到多条运输路线再回到初始运地和一些其他奇特的运输路线,但实际上是非常少见的。

还有,即使是这些简单的往返运输路线也存在着实用性问题。承运人和甲方都认为这些往返运输要基于足够的及时性,才会存在并可操作,只有在将来某时才会变为一种稳定的方式。有人想赌上一个么?现在使用更加复杂的捆绑报价,不会发生的。

最重要的是,这些捆绑方法的成本很难比线路逐一竞标更少。几乎难以置信的是,根据Caplices使用的这些数据,只有16%的情况,捆绑竞标价才比从同一承运人的单独路线报价便宜。从此处我们可以推断,承运人使用捆绑标价很少赢标的。

逻辑上,在一些实例中,当承运人获得一些组合路线,甲方的货物路线很少会配合承运人的路线。

很显然,在路线方面,承运人会使用各种工具做有价值的优化,但是至于捆绑报价,我们应该清楚,是不可能提供真正的价值的。

我要额外指出,所有这些,也是那些与其他人协同运输的甲方们所面临的最大挑战。另一概念是,在理论方面有很强的意识,但在现实层面却很难实现的。

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优化运输计划的神话

在一系列的问题和观察后,这也不太像个神话。我是想这样总结:在供应链和物流功能中构建“稳定性”,以尽量减少中断的可能性,或者,构建问题发生时能够快速响应的精益模型,会更好吗?未雨绸缪还是随机应变呢?

什么是风险管理的核心?这是一个很好的问题。然而,有多少公司量化风险分析是朝着这个方向来的呢?举一个很简单的例子,你可以建立一个大型专用或者私人的车队,来解决多数运力方面的问题,而其他人使用公共物流公司来解决这些问题。但是,这样可能产生更高的总成本。

麻省理工学院在几年前为沃尔玛做了一个项目,试图去优化稳定性和成本之间的平衡,Caplices暗示很多其他甲方都有相似的机会。蹊跷的是,许多甲方可能认为他们今天已经做得很正确,而并未花费大量的思考。

麻省理工学院正在研究模型,为甲方提供权衡管理的指导,虽然不确定是否能够实现,但看起来是很美且有价值。


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