一种原材料，从采购到生产再到销售环节，有上万个城市节点与客户，上百万个运输记录。而对于一个物流公司而言，挑战巨大。
“我们现在打算做‘第一个吃螃蟹的人’。”黄大雷是中远网络物流信息科技有限公司的总工程师，他和他的团队正在开展为整个中远集团的物流运作 -
设计IT系统和运用信息化的工作。
重建供应链网络
目前中国的物流企业运用信息化的能力存在“中间大、两头小”的问题，黄大雷介绍。
“中间大”是指中间的信息处理能力已经达到了非常强的程度，比如中远物流来讲，已经拥有非常完善的综合物流信息系统，包括订单、仓库、配送管理系统，还有货运、传单系统等，但与国外的物流企业相比，依靠这些数据进行高端智能化的处理来改变业务流程设计和应用还无法实现，另外，运用RFID扫描等现场处理能力也很弱。
而对于中远而言，经过多年的发展，目前中远的物流网络已经非常复杂，从制造商到大区的仓库，再到大区的配送中心，最后到终端客户，层级非常多，而且运输产品多元化，运输模式也是多样化，这也就意味着中远的物流运作会非常复杂，当然，要涉及到决策的因素也就非常多。
2007年，中远用发改委的赞助基金成立了自己的物流新技术实验室。随后，与IBM中国研究院合作，展开一个名为 “绿色供应链优化Green SNOW”的项目。“这一研究项目主要是依靠物流企业在仓储、配送等各个流程的数据进行分析，从而发现数据如何可以更好地优化，进而调整物流运输的路线甚至是交通方式。”IBM中国研究院资深经理董进说。
因此，定性考虑企业的战略，包括整个市场趋势如何，物流运营策略如何，竞争对手处在什么样的情况后，再根据物流企业的各个物流节点、地理位置、设备运输的成本、运输能力相关技术参数，定量地帮助企业作出分析，最后形成方案就显得尤为重要了。
这实际上就是国内物流企业与国外传统物流企业的差距所在――依靠信息化的智能手段来改变业务流程，而不是单纯依靠人的所谓的经验。
黄大雷举例说，比如一种原材料从采购到生产，之后进行配送再到终端客户，这一过程可能会产生超过1万多个城市节点与客户，产生将近100多万条运输记录，在这样的网络中决策什么样的物流网络是最优的物流网络，每个城市的仓库都设在哪里可以距离最近、库存最少，依靠人是非常难决定的，如果再是需要多式联运，还要考虑选择哪个路线，运用什么方式运输，才能把一单货从A到B以最低成本运送，流程更加繁琐。而这也正是“供应链网络优化解决方案”所需要解决的，而以前，这么多决策点往往都是由员工依据经验来人为决定。
减少碳排放
之所以要花费大量的人力财力与IBM一起研发这一创新项目，中远的“野心”也并不仅仅聚焦在降低成本上，中远已经看得更远。
IBM中国研究院资深研究员丁宏伟说，Green SNOW还可以提供一种系统仿真技术，帮助公司在进行实际投资和商业运作前，对企业的未来投资行为和商业运作进行模拟，以评估潜在的风险，并测算未来的成本和投资回报率。此外，系统还将通过分析优化技术，帮助公司大幅降低整个物流网络的碳排放。
“目前‘碳排放’在中国还不是非常普及的一个名词，但根据测试，碳排放密度比较高的正是集中在物流和制造业。”丁宏伟指出，目前在欧美，碳排放指标已经成为企业环保的重要标准，比如英国的一些领先零售商，会把自己的产品附带一个标签，说明碳排放量是多少，从而让顾客自己来选择，人们往往也会选择碳排放量比较低的产品。“因此也许在不久的将来，欧美就会在碳排放标准上设置门槛，限制全球的贸易活动和来自外国的产品。”
中远显然已经预见到了未来全球化发展可能会遇到瓶颈。“目前中远最大的成本就是燃油消耗，依靠技术改变流程来减少碳排放，不仅可以不用担心未来欧美的准入限制，还可以减少我们的燃油消耗。”黄大雷说。
因此，Green SNOW项目还要开发出可以提供优化解决方案的系统，对各个供应链的选址、数量、能量、运输、设计、燃油、路线进行平衡的安排，甚至还包括燃油种类的选择和用量确定，系统还可以记录在运输、仓储等每一段物流活动所产生的碳排放数据，以提高服务、降低成本，减少碳排放。据了解，如果降低整个中远物流网络的碳排放，由此带来的减排效果相当于每年新种植217万平方米的阔叶林。
Green SNOW项目已经在今年年中进入推广阶段，但要改变供应链的一些过程和设置，还需要中远的客户来配合。由于中远最大的物流业务就是为海尔、海信等家电行业进行运输配送，Green SNOW项目也将最先在中远的家电客户层面推广。“毕竟要涉及到客户的配送中心、仓库的位置变化，并改变原有的配送方案，因此，从推广到客户接受后的真正投入应用预计还需要一段时间。”而从长远看，如果Green SNOW项目得以实现和推广，也意味着中远集团将从一个单纯的第三方物流企业向第四方物流企业转型，原因在于，中远将会主导客户企业供应链方案的制定，而不是仅仅被动的做一个运输提供商。
