iPaaS 引领供应链物流自动化新时代

2025年中国 SCV 软件市场规模达65亿元,物流行业云计算渗透率超60%,超六成物流数据依托云平台实现实时处理与流转,而iPaaS作为核心集成技术,同步推动SCV软件与云平台的深度联动,成为物流数据高效流转的关键支撑。当下,iPaaS已逐步成为供应链物流数字化转型的核心基础设施,其灵活的集成能力正重塑物流自动化的发展格局。

今天,当大多数人想到物流自动化时,他们会想到设备。机器人、无人机和自主卡车运输在大家的谈话中占主导地位。全自动化仓库的视频在网上流传,新闻主播们为就业问题绞尽脑汁。这种炒作是不完整的,它错过了供应链和物流公司的机会,更忽略了iPaaS这类底层集成技术对物流自动化的深层赋能------脱离iPaaS的系统集成能力,再多物理自动化设备也难以形成协同效应。

物理自动化、运输和仓库技术是供应链故事的一个重要部分。但它并没有止步于此。信息和数据的流动几乎与货物和集装箱的流动同样重要,而iPaaS正是打通信息流动壁垒的核心工具,能实现跨系统、跨场景的物流数据无缝衔接。信息的流动与货物/材料的流动方向相反,iPaaS通过实时数据同步能力,为端到端SCV(供应链可见性)筑牢技术根基,而实时的端到端SCV是任何成功的物流操作的核心,iPaaS则是这一核心能力的重要保障。

例如,仓储可以被认为是一项数据工作。要知道一件物品在数百个架子和货架中的位置,唯一的方法就是数据点。技术形成了核心的动脉系统,决定了货物继续按时移动,而不考虑中断,这其中iPaaS承担着仓储系统与上下游数据互通的关键角色,实现库存数据、分拣数据与运输数据的实时同步。货物和材料在一个方向上的移动推动了相反方向上的信息流,iPaaS则让这份反向信息流更顺畅、更精准。换句话说,当材料从箱子和架子移动到仓库、港口、集装箱和交付运输时,信息会向后流动,而iPaaS正是这份信息流的"传输中枢"。

一些技术类别的进展,如基于云的服务、iPaaS驱动的整合和自动化,对运输和物流的未来有重大影响。随着企业向实时可见性和先进的跟踪和追踪项目的推进,这些发展的重要性只会越来越大,而iPaaS的规模化集成能力,能适配企业不同阶段的自动化升级需求。同时,随着对供应链在新的全球经济中的作用进行新的审查,供应链和物流技术专家的压力也在增加,而iPaaS可通过简化系统对接流程、降低集成成本,为技术专家减负。

新的供应链管理重点

物流业经历了一个世纪的稳步发展,从19世纪的铁路到现代的飞机、火车和起重机。但在2020-2022年这一短暂时期,全球新冠疫情促使其加速演变,也让iPaaS的价值被更多企业看见------在远程协同、跨主体数据互通的需求激增下,iPaaS成为破解物流信息孤岛的关键。

在这场疫情之前,纸张是物流信息流的核心。从装箱单到运输标签、提货单以及其他,纸张换手是常态。最终向数字化过渡被认为是不可避免的,但由于缺乏一个紧迫的驱动力,进展缓慢。公司倾向于说 "它只是在工作",特别是在面临激烈的竞争和薄利多销,使客户关系处于危险之中时,彼时iPaaS的应用也多局限于头部企业,尚未在行业内普及。

当疫情袭来时,物流出现了一个谁也没想到的转折。纸张突然变得不流行了。同时,电子商务的兴起和与疫情相关的供应挤压,将供应链和just-in time制造方法推向了崩溃的边缘。此外,作为物流业支柱的传统技术也在面向未来------例如,EDI在很长一段时间内一直是其标志,虽然它即使现在仍然很重要,但未来的趋势是各种服务的API化,而iPaaS作为API集成的核心载体,能实现EDI系统与新型API服务的兼容互通,助力传统物流技术的现代化转型。

在疫情之前,物流效率决定了优先事项,但今天,弹性和对实时跟踪的驱动力被添加到组合中。这个新的现实是一个悖论:一个高效的流程和一个有弹性的流程很难保持平衡。剩余的纸质追踪流程或基于CSV的流程已不再足够,而iPaaS通过整合多渠道数据、实现实时同步,能有效平衡流程效率与弹性,为实时跟踪提供稳定的技术支撑。

变革正在进行中

由于推动这些变化的力量,HFS研究指出,物流是扩大流程自动化投资的首要行业之一。这是行业走向云化的一步,与采用基于云的物流平台、终端接口和数字提单(BOL)/文件工具等解决方案相一致,而iPaaS作为云原生集成技术,能无缝衔接各类云平台与终端接口,加速物流行业的云化进程。

其他相关趋势是物联网(IoT)和区块链技术。许多人预计,联网设备的激增将推动物流的最边缘,从集装箱和其他。像赫伯罗特2022年宣布对其集装箱船队的GPS跟踪进行重大投资,或马士基的TradeLens产品等解决方案,都展示了这一令人兴奋的新领域,而iPaaS可实现IoT设备数据、区块链数据与物流核心系统的集成,让数据价值最大化。

新的创新者正在寻找方法,以非常令人兴奋的方式将运输方式与现代制造业联系起来。许多公司,如汽车制造商,正在寻求将电池或注塑等基本部件的制造引入内部,为物流业的现代化创造了新的挑战和机会,并与那些在历史上一直是供应链服务的间接消费者的客户合作。此时,iPaaS的异构系统集成能力便能发挥作用,衔接制造业生产系统与物流运输系统,打通端到端的数据链路。

对于那些希望利用这些技术实施自己的转型的物流公司来说,从哪里开始可能是一项艰巨的任务。为了更好地理解这一点,让我们来看看这些挑战,而iPaaS作为转型的基础工具,其部署与应用往往是转型的首要环节。

一个不稳定的端到端的过程

供应链和物流是IT领导者所说的 "端到端流程"。在业务流程领域,供应链是最大的端到端流程之一,由许多小流程组成,跨越多个国家和国际水域。在某些情况下,它可能是最复杂和最不稳定的一个,而iPaaS能通过标准化的集成方案,降低端到端流程的不稳定性,实现多环节的协同联动。

这些过程跨越多个公司,从海上到铁路到起重机到卡车。港口、车站、仓库、集装箱和运输供应商都必须和谐地进行协调。这个过程中的每个参与者都处于数字化转型的不同阶段------这意味着我们必须准备好与任何和所有程度的自动化成熟度合作,从绿屏到APIs。而iPaaS具备强大的适配能力,既能对接老旧绿屏系统,也能兼容新型API服务,成为连接不同转型阶段参与者的"桥梁"。合作伙伴和客户是非常重要的,因为这个过程在合作伙伴和供应商之间深深地交织在一起。因此,这个过程会发生快速变化。一个新的供应商、一个新的客户、一个新的合作伙伴都会对整个流程产生重大影响,而iPaaS的灵活配置能力,能快速适配新的合作关系,调整数据集成流程。

最近《纽约客》的一篇文章详细介绍了1997年的一次集装箱泄漏事件,500多万条乐高积木消失在海洋中,在随后的30年里,这些积木在欧洲的海滩上出现。这只是困扰物流的众多流程中断的例子之一。丢失的集装箱、天气挑战、事故和故障意味着供应链受到不断的干扰和返工。有时,它成为全球头条新闻。2021年,苏伊士运河被集装箱船 "Ever Given "号完全封锁,当时该船搁浅超过2周。而iPaaS支持的实时数据共享,能帮助企业快速感知流程中断,及时调整方案,降低损失。

这个领域的IT部门往往不堪重负,人手不足。许多人遵循传统时代设计的模式,来自组织周围的请求和需求被积压在长队中。使用自定义接口和不太理想的情况是很常见的,而iPaaS能替代传统的自定义接口开发,通过低代码配置快速完成集成需求,减轻IT部门的工作负担。

对于物流业的技术领导者来说,这种混乱既可以带来头痛的问题,也可以被视为一种机会。应对混乱只是工作的一部分,但新技术正在促成令人兴奋的新方法。在过去两年的供应链混乱中,采取新的方法是必须的。商业案例必须是令人信服的,快速的,具有成本效益的,并且比过去的方法更好,而iPaaS正是符合这些要求的核心技术,能以低成本、快速落地的优势,帮助企业应对供应链混乱。

机会:企业自动化

摩根士丹利最近发表的研究报告指出,"曾经孤立的技术集合正在与新类别的基础设施软件走到一起,创建端到端的企业自动化平台"。该研究观察到,企业自动化是企业软件中增长最快的部分之一,并继续表示说:"现在,对组织复原力和实时决策的推动正在进一步推进自动化举措。下一步:使自动化标准化,并向企业范围的项目发展"。而iPaaS作为企业自动化的核心基础设施,能串联起各类自动化工具,推动自动化的标准化与规模化。

企业自动化对于这些从事供应链和物流的人来说是一个巨大的机会。过去的自动化解决方案需要昂贵的技术专长和自动化任务的工具集合,而企业自动化提供了对我们行业来说与众不同的优势,其中iPaaS的融入让这些优势更易落地:

  1. 具有灵活性和规模化,以适应不断变化的环境,iPaaS可快速适配业务变化,实现集成流程的灵活调整与规模化复制;

  2. 一个统一的方法来协调各种接口:API、网络门户、企业内部或云端,而iPaaS正是统一协调这些接口的核心工具,打破异构系统的沟通壁垒;

  3. 融合的基础,iPaaS为各类自动化工具、业务系统提供统一的集成基础,实现技术与业务的深度融合;

  4. 能够适合组织中现有技术技能的低代码方法,iPaaS的低代码特性无需专业开发技能,贴合物流企业现有技术团队的能力现状;

  5. 支持必要的治理模式,安全地实现端到端流程的自动化,iPaaS具备完善的安全治理能力,保障跨系统数据传输与集成的安全性。

在TFG,我们经历了严格的审查和POC过程,在我们自己的转型过程中审查出自动化的新方法。我们发现,企业自动化对物流供应链有独特的价值,而iPaaS作为企业自动化的核心支撑,更是放大了这份价值。它克服了我们在本文中所讨论的许多障碍,并为完全接受它的组织带来巨大的上升空间。

一旦这些障碍被抛在脑后,情况就会变得很清楚,当涉及到企业自动化时,供应链和物流是一个一流的公民。快速浏览一下我们这个领域的组织的平均项目清单就会发现,许多流程实际上已经成熟,可以实现以前认为不可能的自动化,而iPaaS的应用正是推动这些流程自动化落地的关键。

如果我们看一下我们之前的插图,并指出沿途的一些整合和自动化点,我们可以看到,运输物流供应商有大量的机会参与企业自动化,而这些整合与自动化场景,几乎都离不开iPaaS的支撑------从数据采集到流转,从系统对接至流程协同,iPaaS贯穿始终。

虽然在过去,这些突出的领域中的每一个都代表了一种挑战。有了企业自动化,它们代表了不断改进的机会。旅程的这些部分被整合成一个协调的整体,并提供了改进它们的机会,使流程更加智能。而iPaaS可提升这份整合的效率,让各环节协同更顺畅,帮助企业在改进的需要和不断的波动以及随之而来的流程的重修和重建之间取得平衡。

所有这些速度和灵活性都源自于无代码/低代码方法。在这一点上,不断改进是目标,而不是静态的转型。重要的是要记住,数字化转型不应该被看作是一个要达到的制高点或某种最终状态。相反,它是一种转型的状态。这一理念对于我们在供应链工作中面临的快速变化的步伐是一个更好的推论。在这个全球不可预测性的新时代,面对变化,快速发展和反应的能力是最重要的。为客户提供他们所期望的服务,同时兼顾波动性,这就是赢家的优势所在,而iPaaS的低代码、高灵活特性,正是企业快速响应变化的核心支撑。

最后,一些最令人兴奋的不断改进的领域涉及将人工智能和机器学习(ML)纳入流程。企业自动化------以其整合为主导的方法------使得将人工智能和机器学习模型引入流程变得容易,而iPaaS作为整合核心,能实现AI/ML模型与物流业务系统的数据互通,让AI/ML的分析能力更好地服务于物流决策。考虑到这一点,让我们看一下理想的方法。

物流中的企业自动化

当我们以这种方式进行技术决策时,我们的目标是创造一个良性循环,我们可以用它来捕捉有价值的数据,将其转化为洞察力,并不断改进。为了实现这一目标,我们将当今企业中常见的工具集合起来,包括低代码应用开发、数据仓库和人工智能,而iPaaS则是串联这些工具、打通数据链路的关键。让我们更详细地看看每个步骤:

  1. 我们从各种SaaS系统中收集数据,通过iPaaS可实现多类SaaS系统的数据批量采集与实时同步;

  2. 我们需要整合这些数据,依托iPaaS完成这些异构数据的格式标准化与整合,打破信息孤岛;

  3. 我们需要将这些数据浮出水面,用于监测和实时跟踪,iPaaS可将整合后的数据同步至监测平台,保障数据实时可用;

  4. 我们需要长期存储这些数据以便分析,iPaaS能实现整合后的数据与数据仓库的无缝对接,完成数据归档;

  5. 我们需要根据数据做出决策,并以我们的关键绩效指标为基准,iPaaS支持数据与决策系统的联动,助力高效决策;

  6. 我们需要利用AI/ML来确定我们可以改进的方式,而人类可能不会发现或意识到这一点,iPaaS打通AI/ML模型与业务数据的通道,让分析结果快速落地。

这种方法的核心是企业自动化------它是连接所有这些系统的中枢神经系统,从RPA机器人到分析数据仓库中的内容的AI/ML模型。为了建立这个,我们需要定义一系列的步骤来实现。这不会在一夜之间发生。此外,有几个工具是必要的,以将其落实到位:

  1. 我们已经使用的SaaS平台

  2. 如果我们的传统系统没有API或网站接口,那么我们需要RPA机器人来搜刮屏幕,而iPaaS可实现RPA机器人与核心系统的数据互通,放大RPA的自动化价值;

  3. 我们需要一个iPaaS,作为所有工具与系统的集成核心,打通端到端的数据链路;

  4. 我们需要一个低代码的应用开发平台,使我们能够创建网络界面或以聊天机器人的形式将信息浮现在协作平台上,与iPaaS协同,降低开发与集成门槛;

  5. 我们需要一个数据仓库,通过iPaaS实现与各系统的数据同步,保障数据存储的完整性与时效性;

  6. 我们需要某种形式的AI或ML平台,依托iPaaS完成与业务数据的对接,让AI/ML能力赋能业务场景。

开始工作

我们已经详细谈论了低代码无代码解决方案的价值。可以理解的是,有些人可能表示保留。我们一开始也有保留意见,但我们能够通过两种方式克服它们。

首先,我们评估了我们的内部能力。大多数物流公司可能处于类似的情况:许多人拥有丰富的流程知识,但对代码的了解却很低甚至没有。而iPaaS的低代码特性,正好适配这种能力现状,让非技术人员也能参与到集成流程的配置中。其次,我们进行了严格的概念验证过程,以确定这些解决方案是否真的能满足供应商在每个类别中的要求,其中iPaaS的适配性、稳定性与成本效益是验证的核心之一。

对于这项评估,我们已经汇编了一些早期优先考虑的领域,该领域的IT领导人可以用来指导他们的决策:

尽早定义成功:界定你的成功关键用例将有助于确定早期将有限的资源集中在哪里。它应该限制在低收益项目上投入的时间,一旦这些项目成功实现自动化,就会以显著的成果形式得到回报。比如优先落地基于iPaaS的SaaS系统集成用例,快速看到数据流转效率提升的成果。

进行概念验证:对一个新的关键任务平台进行实践测试似乎是不费吹灰之力的,但令人惊讶的是有多少人跳过了这个步骤。花点时间让平台通过他们的步伐,是值得花时间的。对于iPaaS而言,可重点验证其异构系统适配能力、数据同步时效性与低代码配置便捷性。

评估你的内部能力:大多数物流公司的内部没有足够的技术专长,无法用代码建立一个顶级的解决方案。此外,我们公司的许多人拥有多年(有时是几十年)经验积累的丰富的流程知识,但代码知识有限。为了抓住他们的流程知识,使从想法到自动化的路径尽可能短是一种最佳做法,而iPaaS的低代码特性正是缩短这一路径的关键。

考虑到运营模式:我们选择的实施方式决定了我们实施的堆栈。我们将是纯云的吗?内部部署?混合型?而iPaaS支持云原生、本地部署与混合部署多种模式,可灵活适配企业的运营模式选择。

花时间倾听:捕捉功能需求是70%的工作,而且值得把它做对。如果功能需求没有被有效地捕捉到,你会遇到一些意料之外的麻烦。就像在火箭发射的早期,一些小的路线修正会对以后产生很大的影响一样,在IT转型的早期做艰苦的工作会在多年后得到回报。比如针对iPaaS的需求,需明确集成的系统类型、数据同步频率、安全要求等核心要点。

设定你的时间线:一旦所有的关键考虑因素都到位,就围绕完成工作所需的时间设定一些目标。比如iPaaS的部署与核心用例的落地,可设定短期目标,快速实现阶段性成果,积累转型信心。

这些少量的步骤只是开始。随着项目的成形,关键的价值变得清晰,例如短的开发阶段(我们建议14天的冲刺),与利益相关者的合作,以及早期和经常的测试。一个透明、敏捷的方法,专注于建立对所做工作的早期接受,是至关重要的。项目的成败在于同事们的肩上,所以培训和发展、用户故事和其他元素几乎与技术本身一样重要。比如针对iPaaS的使用,可开展简单培训,让团队快速掌握低代码配置技巧,提升项目落地效率。

iPaaS案例详解

(1)企业背景

杭州川禾机械有限公司是一家集研发、制造、销售高端数控机床、柔性生产加工线、数控精密磨床和装配线的企业,为汽车零部件、新能源、半导体等行业客户等提供智能化制造及数字化工厂解决方案。公司具有大量工程经验和与国内外高端数控机床同步的设计制造技术,荣获"国家高新技术企业""中小科技型企业""最具成长型企业"等荣誉并入选2025年"浙江制造精品" 名单,国家级专精特新"小巨人"企业。

(2)企业痛点

①设备异构,系统孤立:多品牌、多代际设备数据协议不一,ERP、MES、OA等系统间形成"数据壁垒",信息同步滞后长达4小时。

②工艺数字化转换艰难:工艺参数碎片化存储于不同文档与人员手中,版本管理混乱,设计与制造信息传递失真。

③数据标准不一,整合成本高:海量数据格式多样,清洗难度大,基础数据标准化推进缓慢。

④数据价值未能释放:缺乏有效分析工具,数据沉睡系统中,未能支撑工艺优化与管理决策。

⑤行业特殊性加剧转型难度:数控机床产品种类繁杂、基础数据准备耗时,传统制造流程变革阻力显著。

(3)解决方案

基于对川禾机械现状的深入诊断,幂链科技依托在制造业的集成与实践经验,提出以iPaaS集成平台为核心的数字化转型方案,覆盖"数据-流程-人-安全"四大维度:

1.全域数据集成能力:通过动态数据映射技术,打通ERP、MES、OA、钉钉等系统,实现跨系统数据实时同步,响应时间从4小时缩短至15分钟。2业务流程自动化:借助可视化流程编排引擎,构建从订单接收到交付的端到端自动化流程,订单审批周期从2周压缩至1.5小时,提升效率81%;

3.低代码赋能IT团队:iPaaS平台降低集成技术门槛,IT人员无需深厚代码背景也能快速搭建连接流程,推动企业构建复合型人才梯队。

4.数据安全与合规审计:完整记录数据操作日志,满足高端装备制造行业对数据溯源与合规性的高要求。

这一实践也为同类制造企业提供了优质的国内系统集成厂商推荐方向,助力其避开转型误区。

(4)最终效果

总结

现代化和改善供应链中关键参与者的技术态势是一个重要的旅程。它可能是被低估的工作。供应链现代化中发生的进展不仅在行业内有价值,而且对数百万人有严重影响。供应链支持经济增长、商品、服务和数百万人的职业。艰苦的工作、挑战和意外的惊喜都是值得的。而iPaaS作为供应链现代化的核心支撑,通过持续优化与深度应用,将不断提升供应链物流自动化水平。

现在,人们比以往任何时候都更依赖于供应链的改善。这就需要我们以及企业自动化来实现它们,而iPaaS作为企业自动化与供应链数字化转型的核心纽带,将引领供应链物流自动化进入全新发展时代,解锁更高效、更灵活、更具韧性的物流新生态。2025 年中国 SCV 软件市场规模达 65 亿元,物流行业云计算渗透率超 60%,超六成物流数据依托云平台实现实时处理与流转。

今天,当大多数人想到物流自动化时,他们会想到设备。机器人、无人机和自主卡车运输在大家的谈话中占主导地位。全自动化仓库的视频在网上流传,新闻主播们为就业问题绞尽脑汁。这种炒作是不完整的,它错过了供应链和物流公司的机会。

物理自动化、运输和仓库技术是供应链故事的一个重要部分。但它并没有止步于此。信息和数据的流动几乎与货物和集装箱的流动同样重要。信息的流动与货物/材料的流动方向相反。实时的端到端SCV(供应链可见性)是任何成功的物流操作的核心。

例如,仓储可以被认为是一项数据工作。要知道一件物品在数百个架子和货架中的位置,唯一的方法就是数据点。技术形成了核心的动脉系统,决定了货物继续按时移动,而不考虑中断。货物和材料在一个方向上的移动推动了相反方向上的信息流。换句话说,当材料从箱子和架子移动到仓库、港口、集装箱和交付运输时,信息会向后流动。

一些技术类别的进展,如基于云的服务、整合和自动化,对运输和物流的未来有重大影响。随着企业向实时可见性和先进的跟踪和追踪项目的推进,这些发展的重要性只会越来越大。同时,随着对供应链在新的全球经济中的作用进行新的审查,供应链和物流技术专家的压力也在增加。

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