15分钟绿色生活:提供高质量出口食材的生鲜电商服务

15分绿色生活通过丰富物流经验与优质食材供应链,解决生鲜电商物流难题,提供高质量出口食材服务。采用2B业务布局与自建物流终端网点确保食材品质,通过高端食材销售提高利润率。

       关于生鲜电商,36氪已经报道过许多项目,比如“订菜网”、“卡卡鲜”。这两个项目不约而同地选择了半成品食材的点切入生鲜电商,通过提升生鲜的附加值来获得相应的收入,算是为了解决生鲜电商成本过高的折衷之举。而总的来说,由于食材对于配送较高的要求,生鲜电商最大的难点还是出在了物流上,因而解决了物流问题,就相当于突破了生鲜电商瓶颈。

       “15分绿色生活”是这样一个提供高质量出口食材的生鲜电商服务。目前,“15 分绿色生活”还仅仅覆盖到了广州市。和之前了解到的生鲜电商相比,“15 分”最突出的优点体现在两个方面,包括相对完善的物流解决方案以及高档食材的供应能力。

     

         首先重点来说说“15 分”的物流。

        在创办“15 分绿色生活”之前,创始人贺鸿鸣在物流行业工作了 13 年,曾于中国最大的第三方物流公司宝供物流集团任职运营总监,并曾担任亚太区域连续五年最佳第三方物流企业新加坡 YCH 集团中国区域总经理,拥有丰富的供应链管理和冷链物流管理经验。同时,他也深谙物流对于生鲜电商的重要性,因而为了提供高质量的 2C 生鲜服务,贺鸿鸣尝试从体量较大,并且对于交易尾端服务要求相对较低的 2B 业务开始布局。

        目前,15 分的 2B 业务是公司的主要业务方向,每天都有 2 到 3 个货柜(50 吨左右)的蔬菜被销往国外。借助大体量的 2B 业务,“15 分绿色生活”一直在打磨自己的物流体系。“经过多年的布局,我们目前在一年四季都能够从不同的产地,向某个销售地保证某一种农作物的持续供应。”创始人贺鸿鸣告诉我。在这个过程中,从大量食材的快速配送到特殊食材的冷链运输等等,“15 分绿色生活”在多个方面的细节问题上都积累了相当的经验。这些经验和累积下来的物流资源,能够被轻易地转化为 2C 业务所用,因为单对物流来讲,2B 也好 2C 也好,区别只是送货地点而已。

       而在 2C 业务的“最后一公里”上,贺鸿鸣选择了最普通,但却相对靠谱的方式来进行——自建物流终端网点。用户在线上购买食材后,需要自行前往网点提货并付款。关于这一点,贺鸿鸣认为只有自建网点,才能确实保证好食材的品质,同时实现对交易流程的全程把控。

 

       “15 分绿色生活”的物流终端会配置到小区等一些人口聚居区,目前广州市已经有 20 个左右的物流网点,并且在持续增多中,到今年年底会增加到 300 个左右。

       在解决了物流难题之后,生鲜电商利润率低的问题又暴露出来,为了保证持续有效的高质量物流,这部分的投入是相当可观的,因此“15 分绿色生活”通过走高端食材销售的方式,来提高利润率。

        “15 分绿色生活”现有的 2B 业务中,80% 的销量都是为了出口,由于出口食品的检验程序比较严苛,对于食材的种植地点、种植环境等等都有相当苛刻的要求,因而“15 分绿色生活”已经拥有了众多能够提供高质量食材的农场资源。在提供 2C 服务时,食品的生产地则是直接来源于此前出口国外的农场,这为 15 分绿色生活的高质量食材提供了保证。

        “我们的蔬菜价格是普通菜市场同类产品的 1 倍,”贺鸿鸣这样告诉我:”我们只走高品质蔬菜销售,我们的蔬菜都选自云南、宁夏等高原出口蔬菜基地,通过全程冷链运输到广州的冷链加工中心,再分送到各个配送服务站,在品质、新鲜度以及营养和口感方面和本地的蔬菜有很大的差别,我们每一批蔬菜均会送由瑞士 SGS 进行检验,农残指标以及重金属残留指标都达到欧盟绿色食品标准。而且顾客吃过之后,都会感受到实质性的不同。”

        目前,“15 分绿色生活”已经成功验证了其商业模型,正在逐步将其生鲜电商服务向外推广,广州市是他们的第一个目标,后续会有越来越多的城市被“15 分绿色生活”覆盖。

        事实上,我们会越来越发现,电商走到最后,拼的就是物流能力。如果没有靠谱的物流系统,再好的电商也跑不起来。而靠谱的物流公司,往往又会开始做一些电商的事,比如正在布局线下门店的顺丰,而最终不论孰成孰败,消费者总是最大的赢家:想想那种在家里点点鼠标就有新鲜蔬菜送货上门的生活,还真有点小激动。

本文转载自中国硅谷在线-慧谷城信息港

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值