淺析大數(shù)據(jù)環(huán)境對冷鏈物流配送的影響

吳汶書

摘 要：以大數(shù)據(jù)時代高效的信息接收和反饋方式為背景，分析其對冷鏈物流配送的影響。文章闡述大數(shù)據(jù)在冷鏈物流配送中對車輛的管理與監(jiān)控、優(yōu)化與再優(yōu)化配送路徑、預(yù)判發(fā)貨和預(yù)判到達三個方面的應(yīng)用，為提高冷鏈物流的配送效率提供參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；冷鏈物流；配送

中圖分類號：F252.14 文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： Based on the efficient information receiving and feedback in the big data environment， the impact of big data on cold chain logistics delivery is analyzed. This paper states three aspects of the impact， that are management of trucks in the delivery， distribution route optimization and re-optimization， advance shipping.

Key words： big data； cold chain logistics； delivery

0 引 言

隨著人們物質(zhì)生活水平的提高，冷鏈物流作為提供安全新鮮食品的重要手段越來越受到重視。早在2010年，我國發(fā)改委頒布的《農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展規(guī)劃》提出，到2015年，建成一批運轉(zhuǎn)高速、規(guī)?；?、現(xiàn)代化的跨區(qū)域冷鏈物流配送中心。而配送作為冷鏈物流中最重要的環(huán)節(jié)之一，是冷鏈物流實施成敗的關(guān)鍵。因此，各大電商爭相進入冷鏈物流配送領(lǐng)域，2015年11月6日，京東物流正式對外推出了生鮮冷鏈物流解決方案，其生鮮冷鏈配送覆蓋城市已達35個，其中7個城市實現(xiàn)了當(dāng)日達服務(wù)[1]，表明冷鏈物流配送已受到社會各界的高度重視。

與此同時，網(wǎng)絡(luò)和信息化的發(fā)展為冷鏈物流配送帶來機遇和挑戰(zhàn)，其中影響最為明顯的莫過于大數(shù)據(jù)。所謂“大數(shù)據(jù)”，是指大小超出典型數(shù)據(jù)庫軟件采集、儲存、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集合[2]。最先提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫認(rèn)為：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！盵3]在我國，大數(shù)據(jù)在冷鏈物流領(lǐng)域已經(jīng)有所應(yīng)用，據(jù)報道，澳柯瑪公司積極運用大數(shù)據(jù)、智能化、云計算等互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，推出了“ICM智慧全冷鏈管理系統(tǒng)”[4]。但是，由于我國冷鏈物流還處于初級發(fā)展階段，大多數(shù)企業(yè)還沒有建立大數(shù)據(jù)思維，如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)改進冷鏈物流配送仍沒有得到良好的解決方案。

本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，從冷鏈物流在大數(shù)據(jù)環(huán)境下面臨的挑戰(zhàn)（缺乏相關(guān)設(shè)備、信息處理效率低下、缺乏相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)沒有形成信息鏈）和大數(shù)據(jù)在冷鏈物流配送環(huán)節(jié)中的應(yīng)用（管理和監(jiān)控運輸車輛、優(yōu)化和再優(yōu)化配送路徑、預(yù)判發(fā)貨和預(yù)判到達）來進行分析。

1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下冷鏈物流面臨的挑戰(zhàn)

由于冷鏈物流在我國處于起步階段，企業(yè)思維比較傳統(tǒng)，缺乏各種設(shè)施設(shè)備，在還沒有完全搞清楚互聯(lián)網(wǎng)的情況下，又要面臨大數(shù)據(jù)的沖擊，對他們而言無疑是一種挑戰(zhàn)。

1.1 缺乏相關(guān)設(shè)備，信息處理效率低下

一方面，由于很多企業(yè)并沒有意識到信息化的重要性，為了降低運作成本，對計算機、終端設(shè)備、RFID、數(shù)據(jù)庫、傳感器等設(shè)備采購不到位，缺乏相應(yīng)的信息技術(shù)，無法對在庫產(chǎn)品進行實時監(jiān)控，更無法收集來自在途車輛和貨物的信息。另一方面，硬件設(shè)施不到位導(dǎo)致企業(yè)間信息無法互換，缺乏信息交換平臺，形成“信息孤島”，跟不上各類產(chǎn)品數(shù)據(jù)增長的步伐。如果企業(yè)不加以改善，必將在大數(shù)據(jù)時代難以生存。

1.2 缺乏標(biāo)準(zhǔn)

由于法律法規(guī)的不健全，冷鏈物流過程中缺乏相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)，包括一般物流標(biāo)準(zhǔn)的缺失和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的缺失。前者包括如冷藏柜和冷藏車的尺寸、裝載量、托盤大小、冷凍產(chǎn)品所需的溫濕度、光照、冷凍和冷藏時間、細(xì)菌超標(biāo)范圍等，沒有得到很好的規(guī)范。后者主要是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)收集、轉(zhuǎn)化和處理標(biāo)準(zhǔn)，由于大數(shù)據(jù)分析平臺是一個很復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備技術(shù)、數(shù)據(jù)儲存技術(shù)、數(shù)據(jù)平臺技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)等，需要制定大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要求、過程模型、可視化工具要求等標(biāo)準(zhǔn)，以提高大數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品的質(zhì)量。而這些無疑對我國冷鏈物流行業(yè)是一項巨大的挑戰(zhàn)。

1.3 信息鏈尚未形成

所謂信息鏈，包括從產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、庫存、配送一直到消費者手中的整個信息鏈條，這是建立冷凍產(chǎn)品安全可追溯的基礎(chǔ)條件。由于基礎(chǔ)設(shè)施的缺乏，我國冷鏈物流行業(yè)只有少部分企業(yè)能做到產(chǎn)品從產(chǎn)地到消費地的信息可追溯，如通過掃描二維碼，可查詢產(chǎn)品的產(chǎn)地、生產(chǎn)配料、生產(chǎn)者、生產(chǎn)日期和保質(zhì)期等，向消費者公布產(chǎn)品的原材料信息，不僅能讓其參與產(chǎn)品生產(chǎn)的整個過程，也能對有問題的產(chǎn)品及時控制和召回。而大部分企業(yè)的產(chǎn)品信息都是黑匣子，讓人難以放心消費。總之，由于冷凍產(chǎn)品對溫濕度較敏感，容易變質(zhì)損壞，建立這樣一條信息鏈對保障產(chǎn)品安全和消費者權(quán)益來說都至關(guān)重要的。

2 大數(shù)據(jù)在冷鏈物流配送環(huán)節(jié)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)環(huán)境下冷鏈物流配送流程圖如圖1所示。圖1中包含配送方、冷藏車、客戶、大數(shù)據(jù)分析平臺、公共數(shù)據(jù)云等要素。配送方（可以是制造商、零售商、第三方物流企業(yè)等）派送冷藏車將產(chǎn)品運送至客戶，在途中，配送方可通過大數(shù)據(jù)分析平臺監(jiān)管在途車輛，同時客戶也可通過此平臺對車輛和貨物進行查詢并反饋信息，而通過大數(shù)據(jù)平臺提供的一些數(shù)據(jù)和信息，冷藏車也可接受來自配送方的指令，對自身情況進行調(diào)整，為提供高品質(zhì)的產(chǎn)品提供保障。

2.1 管理和監(jiān)控冷藏配送車輛

配送前，通過將企業(yè)內(nèi)部信息與行業(yè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，與其他企業(yè)合作，建立冷藏車輛信息庫（載重、容量、存儲條件等），通過對車輛信息庫的管理，可對冷藏車進行合理安排和及時調(diào)度，避免冷藏車的無效運輸，提高運輸效率。在此基礎(chǔ)上為每輛車及對應(yīng)的司機建立“身份證”，通過“一車一證”可準(zhǔn)確核查冷藏車和司機身份的真?zhèn)?，有效制止騙車騙貨現(xiàn)象的發(fā)生，保證貨物安全。配送中，對車輛運行狀況進行實時監(jiān)控，包括冷藏車箱的溫度、濕度、光照、煙霧，車輛行駛路徑，停車或者行駛時間，裝卸貨信息等，也可以計算駕駛員急加速，急剎車的次數(shù)，經(jīng)濟轉(zhuǎn)速區(qū)行駛時間等信息[5]，并通過車載終端將實時數(shù)據(jù)傳送至大數(shù)據(jù)分析平臺供配送方和客戶對貨物和冷藏車進行追蹤，以免在出現(xiàn)意外時第一時間做出反應(yīng)，降低損失。配送完成后，可通過大數(shù)據(jù)分析平臺共享的信息收集目的地附近的貨物，捎帶返回順路的貨物，避免車輛返空，提高配送車輛利用率。

2.2 優(yōu)化和再優(yōu)化配送路徑

無論從成本的角度還是從保障產(chǎn)品質(zhì)量的角度講，都要盡可能快地將冷藏產(chǎn)品運送至客戶手中。這就要求對配送車輛的路徑進行合理規(guī)劃。目前我國冷鏈配送路徑安排比較粗放，基本靠配送人員的個人感知來確定行駛路線。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)可借助來自公共數(shù)據(jù)云提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如天氣、交通、路況等為配送車輛規(guī)劃合理路徑。這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)涉及城市配送中每段路徑在一天中各細(xì)分時段的通過時間、各路段交通事故的發(fā)生概率等基礎(chǔ)交通信息，基于動態(tài)與隨機車輛路徑規(guī)劃模型（off line dynamic vehicle routing problem），在考慮各配送任務(wù)時間窗的情形下，快速生成各配送批次的初始優(yōu)化路徑。在車輛配送過程中，根據(jù)途中車輛實時反饋的運行狀態(tài)信息、公共交通云反饋的公共交通信息，依賴在線的動態(tài)車輛路徑優(yōu)化模型（online dynamic vehicle routing problem），做出在途實時的路徑調(diào)整安排，保證獲取實時狀態(tài)下較優(yōu)的配送路徑安排[6]。

2.3 預(yù)判發(fā)貨和預(yù)判到達

2013年亞馬遜申請了一項名為“預(yù)判發(fā)貨”的專利，即通過對用戶行為數(shù)據(jù)（顧客此前的訂單、商品搜索記錄、心愿單、購物車，甚至包括用戶鼠標(biāo)在某商品頁面的停留時間等）的分析，預(yù)測顧客的購買行為，在顧客下單之前提前發(fā)出包裹，最大程度地縮短物流時間。這為其他企業(yè)提供了模仿的典范。企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)分析平臺，收集分析有關(guān)客戶消費行為（購買時間和次數(shù)，冷凍產(chǎn)品數(shù)量、品類等）的數(shù)據(jù)，建立消費行為與時間段的聯(lián)系，在消費旺季或高峰時間段來臨前，提前按一定的比率將產(chǎn)品運送至消費地附近，待消費高峰期到來時，可用最短的時間來滿足消費者的需求，避免短缺貨現(xiàn)象發(fā)生，同時也保障了產(chǎn)品質(zhì)量。這對于具有固定消費時間段和需要冷藏保鮮的產(chǎn)品尤為有效，如月餅、粽子、生鮮果蔬、肉類等。

而“預(yù)判到達”則是指通過大數(shù)據(jù)平臺對冷鏈配送相關(guān)歷史數(shù)據(jù)（如冷藏配送車輛到達后對客戶的平均等待時間、在目的地的裝卸貨時間、與客戶的交接時間等）的分析，在車輛到達前的一定時間提前通知客戶收貨，保障冷凍產(chǎn)品從“冷藏車”轉(zhuǎn)移到“冷柜”的過程中沒有斷鏈，避免車輛等待客戶或客戶等車的現(xiàn)象，節(jié)省雙方的時間成本。如果客戶經(jīng)常要求延遲收貨，配送方甚至可將這類產(chǎn)品放至下一批配送貨物中，減少目的地倉庫的庫存。同時，若配送車輛在途中出現(xiàn)天氣惡劣、交通事故等意外情況，及時通過大數(shù)據(jù)分析平臺傳送信息到配送方和客戶，更新到貨收貨時間。

3 結(jié) 論

大數(shù)據(jù)時代的變革，不是技術(shù)變革，而是思維變革與商業(yè)模式變革。配送企業(yè)應(yīng)及早做好準(zhǔn)備，改變傳統(tǒng)思想，建立大數(shù)據(jù)思維，積極應(yīng)對大數(shù)據(jù)和云計算帶來的機遇和挑戰(zhàn)。本文首先分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下冷鏈物流面臨的挑戰(zhàn)，然后著眼于冷鏈物流的配送環(huán)節(jié)，分析大數(shù)據(jù)在冷鏈物流配送環(huán)節(jié)可能的應(yīng)用場景（車輛的管理和調(diào)度、路徑優(yōu)化和再優(yōu)化、預(yù)判信息），為提高冷鏈物流配送效率、提高冷凍產(chǎn)品質(zhì)量提供參考。

參考文獻：

[1] 佚名. 京東物流全面進入國內(nèi)生鮮物流配送領(lǐng)域[EB/OL]. （2015-11-07）[2016-07-05]. http：//www.logclub.com/forum.php？mod=viewthread&tid;=206853&highlight;=%BE%A9%B6%AB%CE%EF%C1%F7.

[2] 張琳. RFID在物流供應(yīng)鏈中的應(yīng)用[J]. 電子商務(wù)，2014（3）：50-51.

[3] 丁俊發(fā). 大數(shù)據(jù)時代的機遇與挑戰(zhàn)[J]. 中國儲運，2013（7）：32.

[4] 佚名. 澳柯瑪打造ICM智慧全冷鏈管理系統(tǒng)[EB/OL]. （2015-09-30）[2016-07-05]. http：//service.twwtn.com/news_detail.php？id=6108.

[5] 郭雙盈，陳明晶，沈狄昊. 大數(shù)據(jù)在冷鏈物流中的應(yīng)用[J]. 商場現(xiàn)代化，2014（9）：40-42.

[6] 邱晗光，徐志花，陳久梅. 大數(shù)據(jù)支撐下基于公共配送中心的城市配送流程改進研究[J]. 物流技術(shù)，2014，3（7）：408-410.