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博客

供应链领导者认为尽管成本上升与不确定性,局势趋于稳定

供应链领导者认为尽管成本上升与不确定性,局势趋于稳定

CSCMP EDGE 会议环节(National Harbor)

在马里兰州 National Harbor 举行的供应链管理专业人士协会(CSCMP)EDGE 年会上,一个跨学科的供应链专家小组在一次讨论中回顾了当前市场动态。讨论重新审视了 CSCMP 第36届年度《物流状况报告》的发现,并提供了截至今年的行业现状视角。

《物流状况报告》的主要发现

小组审查了由 Penske Logistics 提出的报告,该报告发现今年美国商业物流成本达到 2.6 万亿美元,比上一年增长 5.4%。这些成本占美国国内生产总值的 8.7%。上一年该报告记录的物流成本为 2.3 万亿美元,同样相当于 GDP 的 8.7%。

宏观经济展望与通胀轨迹

Paul Bingham,S&P Global Market Intelligence 运输咨询总监,表示美国经济运行低于潜在水平,并预计 2025 年增长将弱于 2024 年,但他并不预测会出现衰退。他强调,强韧的消费者支出和积极的信心是使经济在逆风中避免衰退的因素。

Bingham 指出近期失业率有所上升,并表示美联储在暂停后已重启降息——如果持续,这一举措将有利于明年经济。他还指出,今年夏天通过的联邦预算和解法案中内含的财政刺激,包括税收激励和为经济提供额外支持的新项目。

关于通胀,Bingham 将持续的上行压力部分归因于关税,通胀水平仍高于美联储 2% 的目标。S&P Global Market Intelligence 预计通胀将在 2026 年初达到顶峰——约为 3.4%——随后回落,前提是假设关税不会继续上升。他补充说,如果关税保持稳定,则由关税驱动的大部分价格调整将是一次性的,整体通胀率应在 2026 年底前下降。

增长与货运预期

Bingham 给出了约 2.3% 的美国增长预测,并将基线描述为需求疲软但无衰退。他表示,2024 到 2025 年的全球增长预计将略微放缓,随后在 2026 年小幅回升。在运输方式层面,他认为货运需求将保持低迷:卡车和铁路没有出现需求激增,而集装箱海运面临产能过剩,将进一步压低海运运价。

他建议,资本成本的缓解和运输成本的适度回落,可能使该行业在未来一年摆脱当前停滞局面。

近岸外包与有利于墨西哥的贸易转移

Javier Zarazua,CSCMP 墨西哥国家经理,概述了近岸外包趋势如何改变美墨中三国之间的贸易格局。截至 6 月的年初至今数据显示,面向美国的来自墨西哥的进口增长了 6%,而来自中国的进口下降了 16%。在 7 月,墨西哥对美出口又增长了 1%,而中国当月下降了 19%。

Zarazua 将部分变化追溯到 2018 年首次实施的关税,并表示这些趋势转化为在墨西哥不断扩大的机会。他指出,美墨之间的贸易去年增长了约 35%,拉雷多(Laredo)已成为主要的边境门户。这一转变推动了跨境活动和墨西哥的制造业增长,Zarazua 表示,不同行业在将制造业回流美国或落脚墨西哥方面出现了明确分工。

货主、3PL 与承运市场压力

Andy Moses,Penske Logistics 解决方案与销售策略高级副总裁,描述了以商品为导向的货运业发生的洗牌,并表示承运商面临巨大压力,因为其成本上升而运价大体保持平稳。他称这种组合使承运商处于艰难环境。

与此同时,Moses 称赞第三方物流服务商(3PL)的能力与承诺,表示 3PL 继续搬运大量货物并改善其对相关数据的处理方式。他强调,前线运营与分析角色正在演进,既要求在实体执行上做到卓越,也要求具备数字能力。

AI 加速及其对物流的影响

Michael Zimmerman,Kearney 合伙人兼物流负责人,说供应链中人工智能的采用正在加速,并将成为未来绩效的重要贡献者。他认为物流团队在疫情引发的中断中因引导资源而获得认可,但在危机最严重阶段过后,许多公司又回归重组并收紧资源。

Zimmerman 表示,组织越来越要求流程要么实现自动化,要么相对于 AI 能力有明确理由。他指出,数字经纪人正利用 AI 削减浪费、自动化任务并提高利润率,而不一定增加人手。他举出多项 AI 已经产生价值的实际应用:

  • 增强跨网络的可视性
  • 支持采购决策
  • 改进费率、审计与支付流程

他指出,AI 可以产出强有力的初稿——例如用于 RFP 或短期问题预测——从而将人们从例行工作中解放出来,让他们专注于更高价值的活动。Zimmerman 补充说,尽管花费更大的大型组织可能最先受益,但小型企业也不太可能等待很久就采用这些工具;这场采用竞赛将在长期具有竞争性。

AI 的实际用例与治理

Moses 表示,AI 的影响遍及运营、财务、安全与工程,在公司各处创造机会。他描述了一个实际用例:将正在装载的挂车照片转换为数据流,以帮助管理可用空间。他认为轨迹跟踪(track-and-trace)是低垂的果实,并指出机器学习、生成式 AI 与自然语言处理方面的积极工作。

他还强调,AI 已成为董事会层面的议题,随着这些技术融入日常物流与供应链决策,领导层必须应对相应的治理问题。

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