亚马逊头程、美西港口高额滞留费与“薛定谔的猫”
3165/ “好消息”与“坏消息” /
昨天对于广大亚马逊卖家来说，有一个好消息和有一个坏消息。
好消息是，美西码头高额滞留费暂缓征收。公告称，自从 10 月 25 日宣布这个新收费以后， LA/LB 码头的逾期停留的柜子数量下降了 26%。取得如此不错的成绩足以证明各方在做最大的努力，因此码头决定延迟一周收费。
而坏消息是，这个费用只是暂缓一周，并未取消。结合港口官方和公众号（罗杰把酒看航运）信息，截止昨天 一共有 105 条船在等泊位，其中集装箱船有 82 条，其他散货船，油轮都有可能装集装箱。其中 LA 码头有 52 条船在等，39 条是集装箱船，大约有 23 万 TEU 的货在等卸船。LA 码头的平均等候时间是 17 天左右。LB 码头有 37 条船在等泊位， 平均等候时间是 15 天，很多船已经等待超过 20 天，LA 码头还有 2 万 9 千个柜子超过 9 天。
这个不确定性，就像一个地雷，不知道何时会爆炸。
图 1：LA 码头滞留报告
图 2：LB 码头滞留报告：
“据野史记载，中亚古国花剌子模有一古怪的风俗，凡是给君王带来好消息的信使，就会得到提升，给君王带来坏消息的人则会被送去喂老虎。”
坏消息虽然人所共恶，只有兼听则明，远离"波斯信使综合症", 才能得到真实客观的信息，做出明智的决策。
/ “薛定谔的猫”及其启示 /
据传物理界有四大神兽：芝诺的乌龟时空双修能缩地成寸，拉普拉斯兽明察大道推演万物，麦克斯韦妖操控万物逆转阴阳，薛定谔的猫能制造宇宙超越生死。前面 3 大神兽都已被大神赛先生所收服，只有薛定谔家的小猫从 1935 年出生至今仍然在游荡，生死尚不可知。
图 3：薛定谔的猫
薛定谔的猫是物理学家薛定谔提出的一个思想实验，是指将一只猫关在装有少量镭和氰化物的密闭容器里。镭的衰变存在几率，如果镭发生衰变，会触发机关打碎装有氰化物的瓶子，猫就会死；如果镭不发生衰变，猫就存活。
根据量子力学理论，由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加，猫就理应处于死猫和活猫的叠加状态。这只既死又活的猫就是所谓的“薛定谔猫”。但是是不可能存在即死又活的猫，则必须在打开箱子后才知道结果。该实验试图从宏观尺度阐述微观尺度的量子叠加原理的问题，巧妙地把微观物质在观测后是粒子还是波的存在形式和宏观的猫联系起来，以此求证观测介入时量子的存在形式。
参考来源：知乎 ( https://www.zhihu.com/question/57096040/answer/729036368 )
这个故事对我们的启示是，微观状态尚不可知，宏观终有定论。这个时候与其去预测这个费用会不会征收，我走的柜子是否也在其中，不如去好好把脉一下你的物流供应商网络和配置，怎么样能扎扎实实降低各种黑天鹅事件的概率。
/ 亚马逊头程现状：最坏的时刻已经到来 /
1
时效、成本与体验：没有胜利者
前几天知名行业人士，视频号：“迈克的茶室”的钟总发出感叹，最坏的时刻已经到来。的确，个人从 2000 年开始进入国际物流界，中间海运行业也经历过几个涨伏周期，但是这样的市场情况也是第一次遇见，可谓是整个行业在时效、成本和体验三方面都面临极大的挑战。美线海运头程物流成本基本是疫情前的 2 到 3 倍，而普船从中国到美西仓全程的时效基本都到了一个半到两个月。对卖家最直接的影响是：
物流成本上升，利润率下降
备货不及时，链接卖断货，影响后期业绩
库存预测不准，过量备货，增加库存压力
这种状况还会持续多久，有解吗？
/ 在不确定中寻找确定 /
2
谁的课题？
这是生态链里每一位成员的课题，卖家和服务商都有自己的课题，在数字化供应链时代，有些问题，必须协同才能解决。
图 4：从传统供应链到数字供应网络（来源：《数字化供应链》，唐隆基/潘永刚 著）
3
从愿景层到执行层
如果说上一篇文章：10 年未遇之大变局，出海跨境电商卖家如何调整物流布局，谈到 VUCA 时代的应对办法还是偏宏观，那么这一篇文章，我们来试图把它打碎，从愿景层到执行层逐层分解。
图 5：从愿景层到执行层回答的问题
愿景层：主要解决的问题是认知同频，战略协同
从松散型合作关系到深度协同服务网络
从传统供应链到数字供应链网络
问题：
现在的服务商体系是否能理解和支持我司现在的战略方向吗？
现在的服务商体系可以怎样支持我司未来的发展或者转型？
哪些方面我们可以协同创新？
运营层：主要解决的问题是结构匹配，组织效率
从一刀切到分而治之（供应链差异与细分）
从物流渠道的加法到物流方案的乘法（供应链智库）
问题：
服务商怎么支持我司细分的供应链物流需求？
服务商在服务增效方面有哪些举措？
服务商在服务降本方面有哪些举措？
服务商在服务体验方面有哪些创新？
图 6：制定供应链差异化细分策略（来源：《数字化供应链》，唐隆基/潘永刚 著）
执行层：主要解决的问题是合作顺畅，敏捷响应
从预测到敏捷响应，持续进化
数据到智能化
问题：
服务商提供的服务是否遵守服务承诺？
服务商是否提供足够的沟通？
服务商系统使用难易程度，从 1-5 分，会打几分？
服务商系统功能对卖家的帮助，从 1-5 分，会打几分？
为了获得更好的服务，做为卖家我能提供什么样的帮助？
/ 拒绝内卷，临在当下：求真、向善、追美 /
4
求真：坦诚求真，知行合一
整个全球供应链深陷泥潭，没有一个人可以独善其身，只有回归事物本质，本着坦诚求真的精神，才能回归行业价值。
5
向善：科技向善，协同创新
供应链全链路很长，信息全程透明短时间尚不可及，行业链条各个企业只有更加开放，更加透明，更加担当，才能弱化供应链各个环节的风险。自利让我们活下来，利他才能共同繁荣。
6
追美：追求极致，共赴美好
创新简化，追求极致，永无止境。让跨境贸易更容易，跨境人生活更美好。
/ “好消息”与“坏消息” /
昨天对于广大亚马逊卖家来说，有一个好消息和有一个坏消息。
好消息是，美西码头高额滞留费暂缓征收。公告称，自从 10 月 25 日宣布这个新收费以后， LA/LB 码头的逾期停留的柜子数量下降了 26%。取得如此不错的成绩足以证明各方在做最大的努力，因此码头决定延迟一周收费。
而坏消息是，这个费用只是暂缓一周，并未取消。结合港口官方和公众号（罗杰把酒看航运）信息，截止昨天 一共有 105 条船在等泊位，其中集装箱船有 82 条，其他散货船，油轮都有可能装集装箱。其中 LA 码头有 52 条船在等，39 条是集装箱船，大约有 23 万 TEU 的货在等卸船。LA 码头的平均等候时间是 17 天左右。LB 码头有 37 条船在等泊位， 平均等候时间是 15 天，很多船已经等待超过 20 天，LA 码头还有 2 万 9 千个柜子超过 9 天。
这个不确定性，就像一个地雷，不知道何时会爆炸。
图 1：LA 码头滞留报告
图 2：LB 码头滞留报告：
“据野史记载，中亚古国花剌子模有一古怪的风俗，凡是给君王带来好消息的信使，就会得到提升，给君王带来坏消息的人则会被送去喂老虎。”
坏消息虽然人所共恶，只有兼听则明，远离"波斯信使综合症", 才能得到真实客观的信息，做出明智的决策。
/ “薛定谔的猫”及其启示 /
据传物理界有四大神兽：芝诺的乌龟时空双修能缩地成寸，拉普拉斯兽明察大道推演万物，麦克斯韦妖操控万物逆转阴阳，薛定谔的猫能制造宇宙超越生死。前面 3 大神兽都已被大神赛先生所收服，只有薛定谔家的小猫从 1935 年出生至今仍然在游荡，生死尚不可知。
图 3：薛定谔的猫
薛定谔的猫是物理学家薛定谔提出的一个思想实验，是指将一只猫关在装有少量镭和氰化物的密闭容器里。镭的衰变存在几率，如果镭发生衰变，会触发机关打碎装有氰化物的瓶子，猫就会死；如果镭不发生衰变，猫就存活。
根据量子力学理论，由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加，猫就理应处于死猫和活猫的叠加状态。这只既死又活的猫就是所谓的“薛定谔猫”。但是是不可能存在即死又活的猫，则必须在打开箱子后才知道结果。该实验试图从宏观尺度阐述微观尺度的量子叠加原理的问题，巧妙地把微观物质在观测后是粒子还是波的存在形式和宏观的猫联系起来，以此求证观测介入时量子的存在形式。
参考来源：知乎 ( https://www.zhihu.com/question/57096040/answer/729036368 )
这个故事对我们的启示是，微观状态尚不可知，宏观终有定论。这个时候与其去预测这个费用会不会征收，我走的柜子是否也在其中，不如去好好把脉一下你的物流供应商网络和配置，怎么样能扎扎实实降低各种黑天鹅事件的概率。
/ 亚马逊头程现状：最坏的时刻已经到来 /
1
时效、成本与体验：没有胜利者
前几天知名行业人士，视频号：“迈克的茶室”的钟总发出感叹，最坏的时刻已经到来。的确，个人从 2000 年开始进入国际物流界，中间海运行业也经历过几个涨伏周期，但是这样的市场情况也是第一次遇见，可谓是整个行业在时效、成本和体验三方面都面临极大的挑战。美线海运头程物流成本基本是疫情前的 2 到 3 倍，而普船从中国到美西仓全程的时效基本都到了一个半到两个月。对卖家最直接的影响是：
物流成本上升，利润率下降
备货不及时，链接卖断货，影响后期业绩
库存预测不准，过量备货，增加库存压力
这种状况还会持续多久，有解吗？
/ 在不确定中寻找确定 /
2
谁的课题？
这是生态链里每一位成员的课题，卖家和服务商都有自己的课题，在数字化供应链时代，有些问题，必须协同才能解决。
图 4：从传统供应链到数字供应网络（来源：《数字化供应链》，唐隆基/潘永刚 著）
3
从愿景层到执行层
如果说上一篇文章：10 年未遇之大变局，出海跨境电商卖家如何调整物流布局，谈到 VUCA 时代的应对办法还是偏宏观，那么这一篇文章，我们来试图把它打碎，从愿景层到执行层逐层分解。
图 5：从愿景层到执行层回答的问题
愿景层：主要解决的问题是认知同频，战略协同
从松散型合作关系到深度协同服务网络
从传统供应链到数字供应链网络
问题：
现在的服务商体系是否能理解和支持我司现在的战略方向吗？
现在的服务商体系可以怎样支持我司未来的发展或者转型？
哪些方面我们可以协同创新？
运营层：主要解决的问题是结构匹配，组织效率
从一刀切到分而治之（供应链差异与细分）
从物流渠道的加法到物流方案的乘法（供应链智库）
问题：
服务商怎么支持我司细分的供应链物流需求？
服务商在服务增效方面有哪些举措？
服务商在服务降本方面有哪些举措？
服务商在服务体验方面有哪些创新？
图 6：制定供应链差异化细分策略（来源：《数字化供应链》，唐隆基/潘永刚 著）
执行层：主要解决的问题是合作顺畅，敏捷响应
从预测到敏捷响应，持续进化
数据到智能化
问题：
服务商提供的服务是否遵守服务承诺？
服务商是否提供足够的沟通？
服务商系统使用难易程度，从 1-5 分，会打几分？
服务商系统功能对卖家的帮助，从 1-5 分，会打几分？
为了获得更好的服务，做为卖家我能提供什么样的帮助？
/ 拒绝内卷，临在当下：求真、向善、追美 /
4
求真：坦诚求真，知行合一
整个全球供应链深陷泥潭，没有一个人可以独善其身，只有回归事物本质，本着坦诚求真的精神，才能回归行业价值。
5
向善：科技向善，协同创新
供应链全链路很长，信息全程透明短时间尚不可及，行业链条各个企业只有更加开放，更加透明，更加担当，才能弱化供应链各个环节的风险。自利让我们活下来，利他才能共同繁荣。
6
追美：追求极致，共赴美好
创新简化，追求极致，永无止境。让跨境贸易更容易，跨境人生活更美好。
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