基于商務智能的第三方物流管理研究

孫鴻飛　武慧娟

摘要:隨著我國經濟發展及對外交流加強,現代物流作為現代經濟的重要組成部分得到迅猛發展。我國物流企業已從傳統的以存儲為主逐漸向配送一體化的現代物流企業發展,出現了第三方物流企業,商務智能作為一項新興技術已成為物流管理中最有力的工具之一。

關鍵詞:商務智能;第三方物流;數據挖掘;決策支持

中圖分類號:F250 文獻標識碼:B

一、商務智能概述

商業智能(Business Intelligence)是利用計算機、通信等現代科學技術,針對的是企業如何收集、整理、分析和分享商業信息的流程,目的是為企業提供信息,擴大信息受眾范圍,增加信息價值,使企業的各級決策者獲得知識或洞察力,為他們及時、準確進行決策提供服務,并促使他們做出對企業更有利的決策。 商業智能的基本功能包括個性化的信息分析、預測發展趨勢和輔助決策,一般由數據倉庫(或數據場)、數據分析、數據挖掘、在線分析、數據備份和恢復等部分組成。

信息時代另一個突出的特點是數據爆炸。企業資源計劃(ERP)、銷售POS終端、市場調查、供應商、客戶、Web、政府等都在不斷地往我們的桌面添加信息,實際上,平均18個月信息量就翻一翻,但是我們能分析的數據究竟有多少呢?有些項目專家估計只有7%,并且我們能分析的數據來源僅限于數據庫。各個企業面臨這樣龐大的數據,如何提高信息的利用率,快速準確地找出需要的信息,做出高明的決策,是商業智能發展的驅動力。

此外,更多成熟技術的出現,比如硬件上的大容量存儲技術、并行處理器技術,軟件上的挖掘工具、數據倉庫環境的管理工具等,使企業能以更低的成本投資商業智能,進而得到更高投資回報率。再加上Internet 技術使得分銷商、供應商、商業伙伴、零售商和生產主之間的數據訪問和共享成為可能,因此商業智能成為研究和應用的熱點也就不足為怪了。

商業智能的實現涉及到軟件、硬件、咨詢服務及應用,其基本體系結構包括數據倉庫、多維分析和數據挖掘三個部分。其中數據倉庫用于抽取、整合、分布、存儲有用的信息,多維分析可全方位了解現狀,數據挖掘則是發現問題、找出規律、預測將來,達到真正的智能效果。因此,可以說商業智能的核心就是數據倉庫系統。從系統的觀點來看,商業智能的過程是這樣的:從不同的數據源收集的數據中提取有用的數據,對數據進行清理以保證數據的正確性,將數據經轉換、重構后存入數據倉庫或數據場(這時數據變為信息),然后尋找合適的查詢和分析工具,數據挖掘工具,OLAP 工具對信息進行處理(這時信息變為輔助決策的知識),最后將知識呈現于用戶面前,轉變為決策。

二、第三方物流的概念

所謂物流是指物品從供應地向接收地的實體流動過程,是根據實際需要,將運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等基本功能實施有機結合(見國標物流術語)。現代物流是以滿足顧客的需求為目標,把制造、運輸、銷售等市場情況統一起來考慮的一種戰略措施,追求的是降低成本、提高效率與服務水平進而增強企業競爭力。隨著社會大生產的擴大和專業化分工的深化,專業化的第三方物流應運而生。

第三方物流(Third Party Logistics,簡稱3PL或TPL)是80年代中期由歐美提出的。其概念源自于管理學中的(Out-souring),意指企業動態地配置自身和其他企業的功能和服務,利用外部的資源為企業內部的生產經營服務。將(Out-souring)引人物流管理領域產生了第三方物流的概念,所謂第三方物流是指生產經營企業為集中精力搞好主業,把原來屬于自己處理的物流活動,以合同方式委托給專業物流服務企業,同時通過信息系統與物流服務企業保持密切聯系,以達到對物流全程的管理和控制的一種物流運作與管理方式。因此,第三方物流又叫合同制物流(Contract Logistics),提供第三方物流服務的企業,其前身一般是運輸業、倉儲業等從事物流活動及相關的行業。從事第三方物流的企業在委托方物流需求的推動下,從簡單的存儲、運輸等單項活動轉為提供全面的物流服務,其中包括物流活動的組織、協調和管理、設計建議最優物流方案、物流全程的信息搜集、管理等。目前第三方物流的概念已廣泛地被西方流通行業所接受。

三、第三方物流企業對商務智能的需求

經過十多年的發展,現階段我國物流企業有著更為廣闊的發展空間,極大的發展機遇,同時也面臨著更多、更復雜的挑戰,在很多方面需要不斷改進和提高。在當今瞬息萬變的社會中,只有智能驅動型的企業才能在激烈的競爭中取勝。物流企業也是如此,它對商務智能的需求主要表現在以下幾個方面:

1.長期以來,我國物流企業運作效率低、成本高,決策緩慢。由于缺乏科學的物流管理方法和技術,導致庫存過高,運輸成本高,資金周轉率緩慢等嚴重問題。最近一次中國物流市場供需狀況調查報告顯示85%左右企業商品庫存期在1 周至3 個月。現實表明我國物流企業需要象商務智能這樣的技術支持。

2.消費者需求逐漸向多樣化、個性化發展。隨著國民收入水平的提高,人們對物質產品的需求表現多樣化和個性化的特點,對商品品種、質量以及售后服務的要求越來越高。這對進貨方式、配送產生深刻影響,訂貨周期越來越短,頻率越來越高,配送要求也不斷提高。科學的管理和快速決策變得更加重要。

3.物流的過程同時也是商流、資金流和信息流的過程。現代物流要求將這些過程有機的統一起來,減少重復、非效率、不能增值的活動,提高物流效率和物流服務的可靠性。

4.物流企業聯系著生產和銷售環節。物流企業不僅要做好內部管理工作,為企業內部從管理層到一般員工提供適時準確信息,促進企業內部效率提高。同時還肩負為企業外部用戶如合作伙伴、供應商和客戶提供及時、有效的信息資源,通過信息共享提升他們的價值。

5.現代物流企業打破傳統束縛,具有勃勃生機,同時面臨的競爭對手也日趨增多,國家也在醞釀把國外先進的物流企業引入國內物流競爭機制。我國物流企業如何才能利用后發優勢,抓住機遇,領先對手而不是被對手甩下?從日常交易數據中獲得更有價值信息,快速決策成為成功的關鍵因素之一。

四、 商務智能在物流企業中的決策支持作用

對物流的將來,信息技術和計算機系統將會成為最重要,最有影響的因素。對企業而言,速度就是生命。企業決策者如何在第一時間里就能獲取所需要的信息,并及時做出決策,是企業制勝的關鍵。企業擁有的信息越多,分析能力越強,速度越快,則投資回報將會更高。商務智能在物流企業管理和決策支持中的作用體現在以下幾個方面:

1.快速查詢信息。物流企業的各種數據分散于不同部門的各個數據管理子系統中,甚至用戶界面,支持系統也不一樣,而且很多原始數據是未經加工和整理的,這給企業充分利用數據資源帶來一定困難。只有經過提煉和挖掘,分析和處理的數據才形成智能。通過商務智能,用戶可以接入聯網的關系型數據,也能接入其他數據庫,并且對數據進行整合、分析、挖掘,這樣各層次用戶才能快速查詢利用各種信息,而且操作簡單、方便。尤其是管理決策層可以擺脫計算機技術的束縛,經過簡單操作,自動生成所需的報表、報告等。

2.突破認知極限。個人的能力是有限度的,對問題的看法及洞察也有片面性,同時個人所擁有的信息也不全面。有一半以上的管理人員承認,為彌補信息不足,會用個人直覺代替事實做出決策。商務智能通過整合、挖掘、分析存儲在不同部門、不同應用系統中的數據,為決策提供了更多的事實和信息。

3.多角度、全面分析。隨著企業信息化的不斷深化,企業日常業務生成了大量的數據,如訂單數據、進出庫數量、作業準確率、倉庫面積利用率、運輸配送數據等。但是,大部分用戶對現有數據除了做一些簡單的、局部的和淺層次的查詢外,還缺少對企業財務、業務進行全面、歷史和多角度的分析,數據被有效利用的還不足7%。商務智能通過對數據淬取、加工、挖掘、切片分析,從多維度對問題進行全面分析,找出關鍵因素,為決策提供更為準確、信度高的信息。

4.信息增值。信息價值如知識一樣隨著使用頻率的上升而上升,有的學者甚至認為信息價值計算方法類似于邁凱特定律中的計算機網絡價值的計算方法,價值呈幾何級增長。商務智能提倡信息民主化,倡導組織內外成員共享信息。著名管理學家德魯克認為“決策應該在組織的最下層做出,并盡可能接近決策的執行人”,物流企業的運作需要從上到下的協調一致,既要搬運、裝卸、保管等基層人員作業,也需要中高層管理人員的計劃、管理、協調工作。商務智能最大限度的擴大了信息受眾對象,使得信息不斷增值,為決策制定和執行提供了更為堅實的基礎。

總之,商務智能通過獲得高質量,有意義的信息,幫助企業分析問題,及時、準確做出決策,提高內部運作效率,提升了物流服務水平。

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(責任編輯:席曉虹)