林峰把截屏的地图收进项目文件夹,手指在触控板上滑了一下,页面跳转到财务后台。屏幕左侧弹出三小时前的提醒:中东新增七个服务点后,系统预估下季度运输成本将上涨百分之十八。
他没说话,只是把数据拉出来,分成了几块——运输、仓储、人力、设备维护、能源消耗。每一项都标了颜色,最高的那根柱子是运输,深红色,占总支出的百分之四十三。
他靠在椅背上,盯着看了两分钟,然后拨通内线电话。物流主管十分钟后出现在指挥中心门口,手里拿着平板,身后跟着财务和IT的负责人。
“先说结论。”林峰开口,“我们现在服务能跟上,但成本压不住。客户多了,利润没多。你们看这张图。”他把屏幕转向三人,“如果每个新点都按现在模式铺开,三个月后现金流就会吃紧。”
物流主管低头翻了下数据,“目前跨境线路有六成存在绕行情况,尤其是东南亚转迪拜这条线,货轮经常等舱位,陆运车队也常空跑回程。”
“那就从这里切。”林峰打断,“路线优化是第一优先级。我要技术组三天内拿出动态调度算法的更新方案,能自动识别最低成本路径,避开高关税区和拥堵节点。”
财务主管犹豫了一下,“人力这块……占比也高,接近三成。客服轮班制刚上线,人员已经满了编,后续扩张怎么办?”
“裁员不行。”林峰直接否了,“前两天才让客户看到响应速度,现在砍人,口碑就崩了。换思路——AI能不能接更多工单?”
IT负责人点头,“AI应答模块测试准确率八十七,简单问题可以全接管。复杂问题比如清关异常,还能自动推给对应区域专员。”
“那就扩场景。”林峰说,“把常见运输故障、报关材料清单、温控要求这些全塞进去,做成智能导航式问答。目标是让人工只处理百分之三十的关键工单。”
会议结束前,他定了三条行动线:运输路线由技术牵头优化,人力压力靠AI分流,仓储能耗另开专项评估。
散会后,他调出过去半年的电力账单。深圳和迪拜两个核心仓的制冷用电占了总能耗的六成以上。设备老化严重,冷效能逐年下降。
他打开浏览器,搜索了几款新型节能制冷机组的参数,又查了政府对绿色仓储的补贴政策。最新款的磁悬浮压缩机省电三成,噪音低,寿命长,就是单价贵。
他算了一笔账:一台机组三百八十万,两个仓各换三台,前期投入两千三百多万。按当前电价和使用时长,纯电费回收要四年半。但如果算上故障率降低带来的运维节省,还有碳排放指标未来的交易可能,周期能缩到三年左右。
他把测算表发给采购和技术组,留言只有一句:下周提交试点方案,重点写清楚怎么监控节电效果。
下午三点,技术组先交了初稿。新的路径算法模型已经搭好框架,能接入实时港口拥堵数据、天气预警、油价波动等变量,自动计算最优组合。
林峰看了一遍,在“空载率控制”那一栏加了个强制规则:所有跨区域调度任务,返程必须匹配至少百分之六十的货物需求,否则不予派车。
“这个规则会卡住一部分订单。”工程师提醒,“有些线路本来就不平衡,强行配货可能延迟发货。”
“那就提前配。”林峰说,“建立中转仓之间的虚拟共享池,A仓的货暂时存B仓也没问题,只要整体利用率提上去。我们不靠拼时效打价格战,但也不能白白烧油跑空路。”
他又让团队把最近三个月的运输记录导入模型做回测。结果显示,按新算法执行,平均单公里成本能降九毛二,整体运输支出可压缩百分之十二。
他批了测试权限,定下明天凌晨启动第一轮实测,覆盖华南到中东的三条主干线路。
傍晚,采购把节能设备的试点方案送了过来。除了机组更换,还建议同步升级保温层和门封系统,避免冷气外泄。
财务部附了意见:投入太大,回报周期长,建议暂缓。
林峰看完,直接批复:深圳仓一号冷库、迪拜仓B区制冷系统,本月内完成改造。预算走专项列支,不影响其他项目拨款。
他在审批栏写了一句:“省下的电不是钱,是未来五年的竞争力。”
消息发出去不到十分钟,行政总监打电话来确认施工时间安排。林峰说:“避开高峰作业时段,不能影响正常发货。另外找第三方机构全程监测能耗数据,每七天出一次对比报告。”
挂了电话,他打开员工培训系统的后台,新建了一个课程模块,标题是“成本意识与效率执行”。内容很简单:一张表格,列出公司目前五大成本项,每项下面标注三个可改进动作。
比如运输部分写着:1. 出车前检查配货率;2. 优先选择低价燃油站点;3. 避开高峰路段。仓储部分则强调关灯、关门、关设备。
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