最近，瑞士邮政、瑞典丹麦联合邮政等企业负责人针对包裹物流企业如何提高投递效率，打造数字化“动态包裹网络”的话题在媒体上展开了讨论。
在业务量随时间段波动较大的包裹快递行业，如果产能无法得到充分利用，就会给企业带来巨大的成本压力。那些着眼于全球或全国视野的大型包裹快递公司通过优化配送网络生态，能够很好地应对市场需求波动，从而减少不匹配的流程环节，节省资金。
瑞士邮政创新与风险部总监Thierry Golliard认为，寄递业虽在数据领域取得了显著进步，但要满足客户追求的无缝体验要求，仍有很长的路要走。企业需要投资新的信息系统，构建数据驱动的“动态包裹网络”，将海量数据充分整合并构建预测模型，才能改变包裹运营模式、提升包裹投递效率。
动态包裹网络在寄递企业日常运营中发挥着重要作用。
一是可以灵活应对动态环境。动态包裹网络通过整合自动化、技术软件和人工智能，对整个寄递流程进行优化，实现数字化投递。Golliard认为，虽然系统数据的连通任务艰巨，但随着软件智能的快速发展，数据连通很快就会实现。邮政企业和其他机构运营的运输、物流平台将会越来越多地进行整合，由此产生的超级网络将会最大限度地发挥和共享物流产能，而且技术成本也会越来越低。
二是可以科学预测旺季峰值。目前，电信和能源等行业已经开始利用智能网络预测终端消费者的需求，并根据需求变化灵活扩大或缩小经营规模。包裹投递旅程的数字化不像家庭供电那么容易，但数字智能可以连接包裹网络和内部运行系统，帮助包裹快递公司预测旺季和一些品牌新品发布等的业务峰值。
瑞典丹麦联合邮政人工智能专家Christian Østergaard认为，应对旺季需求的敏捷性对包裹快递企业来说至关重要。企业必须充分运用数据和人工智能，将运营数据与人口统计数据（如不同地区的客户行为）相结合，实现整体优化。
三是可以打造数字孪生应用场景。与终端消费者相关的数据，以及来自网络其他渠道的数据，都可以被挖掘出来形成数字孪生，生成未来的虚拟模型。包裹快递企业可以通过数字孪生技术，打造可视化的3D场景，用来预测淡旺季产能、投递能力和包裹类型，优化分拣系统和运输线路，还能辅助体积测量、安全分析和生产力跟踪。
相比于依靠数据孤岛和电子表格预测产生的大量数据录入错误，自动输入的系统数据将显著提高数据准确性。数字化程度的提高也会对末端投递产生积极影响，预测工具可以检测客户是否在家，并预测包裹业务量和预计运输时间。
四是挖掘数据预测潜力。在动态包裹网络中，整个运营流程的要素和数据将由一个中心节点进行管控。通过挖掘数据的预测潜力，对整个运营流程进行全局式管控，对包裹运输路线做出合理决策。现有的包裹运营网络仍以人力操控为主，但未来的动态包裹网络将实现完全自动化。
五是可以节约时间、成本和劳力。如果寄递企业周三才能收到足够的包裹装满卡车，企业把周二投递的包裹延迟到周三一起投递，可以大幅节约运营成本，也更容易应对旺季高峰。Østergaard指出，利用实时数据优化的路线可以帮助司机避开拥堵路段和恶劣天气，最重要的是系统还可以从经验中实时学习，比如科学判断停车的最佳地点，最大限度地缩短投递时间。系统生成的数据越多，投递模型就会越精确，下一次投递就会更轻松。与此同时，终端消费者也可以通过数据判断投递时间和地点，数据可以使整个包裹投递旅程更加透明。