大數據背景下智慧物流業務體系設計構想

胡進

摘 要：本文基于大數據背景下物流創新模式的目標設計了包含核心業務、輔助業務及增值業務在內的智慧物流業務體系，形成了基于大數據背景的智慧物流的理論體系框架，并對其實施所需要的內部支撐環境和外部支撐環境進行了分析。

關鍵詞：大數據；智慧物流；業務體系設計

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）20-0019-02

1 引論

信息技術的飛速發展促使物流組織結構發生變化，其中一個顯著的變化趨勢就是物流運營管理由內部一體化向著過程一體化轉變，物流組織將從重視功能提升的垂直層次組織轉向一個以過程為導向的水平組織。在過程信息一體化的進程中，大數據技術的應用為物流運作管理提供了海量的物流信息及智能處理技術，加強了物流運作管理過程中對物流信息的控制和保持，避免在分散階段所產生的信息扭曲和延遲，以信息技術代替組織層次，通過管理過程優化取代物流功能提升進而提高生產率。物流組織結構由功能集中轉變成過程集中，形成過程信息一體化的水平結構，物流組織模式由縱向一體化向橫向一體化轉變。

2 大數據背景下智慧物流業務創新

2.1 核心業務層

基于大數據的物流業務體系中核心業務包括智慧物流商物管控、智慧物流供應鏈管理、智慧物流業務管理、信息全域控制四項業務。

（1）智慧物流商物管控：通過對物流過程中物品的流量、流向進行量化處理，形成不同品類商物在不同經濟區域的生產消費動態結構，以實現社會資源的高效合理配置。（2）智慧物流供應鏈管理：通過大數據背景下智慧物流聯合云制造、云銷售等技術對采購物流數據、生產物流數據、銷售物流數據及客戶數據進行采集與分析，實現供應鏈物流一體化運營管理。（3）智慧物流業務管理：利用大數據及其相關處理技術為物流企業感知、采集并加工處理物流信息，輔助企業管理物流運營過程，實現對物流核心業務、增值業務及輔助業務流程的進一步優化。（4）信息全域控制：利用大數據及其智能處理技術對物流信息進行全面感知、安全傳輸和智能控制，通過信息集成實現物對物的控制，從而實現物流信息管理到物流信息控制的飛躍，提高整個物流的反應速度和準確度。

2.2 輔助業務層

大數據背景下的智慧物流業務體系中，輔助業務包括供應鏈協同管理、物流系統設計與優化、物流過程智能控制三項業務。

（1）供應鏈協同管理：通過大數據背景下的物流管控，從企業的采購數據到生產數據，再到銷售數據進行實時、精確、全面的跟蹤，挖掘出有效數據，實現對供應鏈的協同管理。（2）物流系統設計與優化：基于大數據背景的信息平臺可有效解決物流系統優化中數據采集、數據集成、大型計算平臺和過程支持優化四大問題，降低物流系統總體成本。（3）物流過程智能控制：通過對物流狀態的實時查詢和物流過程的可視化管理，在對物流過程進行實時跟蹤與監控的基礎上，可通過基于大數據的物流信息平臺操縱物流設備、設施，以實現對物流過程的動態控制。

2.3 增值業務層

在物流領域中利用大數據相關技術可獲得準確、全面、及時的物流信息，這些信息使物流輔助業務與核心業務更加智能化和自動化。對這些信息進行深層挖掘與分析，可拓展物流增值業務的范圍并提升增值業務的服務水平。

（1）智能包裝：大數據背景下的智慧物流根據貨物的相關屬性及客戶要求等自動選擇包裝容器等，提高操作效率及操作準確率。（2）智能裝卸搬運：智能裝卸搬運是基于輸送機、智能穿梭車等設備，結合智能裝卸搬運信息系統、控制系統等，實現裝卸搬運過程的智能化。（3）物流狀態實時查詢：大數據相關技術可提供準確、及時、詳細的供需信息，實現供應鏈橫向、縱向數據的可視化處理，實現物流供需狀態的實時查詢，促進供應鏈管理的智能化和敏捷化。（4）智能加工：智能加工是通過智能物流設備和物聯網相關技術，對物品進行加工處理，完成智能貼簽、智能配貨、智能挑選混裝等作業過程，實現物流操作效率化。（5）智能結算：大數據背景下的貨物標簽中存儲著豐富的貨物信息，通過在計價系統中識別和處理這些信息，可實現智能結算，并提高結算速度和結算準確性。（6）自動支付：自動支付是在智能結算的基礎上進行的，物流企業內部及供應鏈各參與方在智能結算后，相關費用可自動在與計價系統綁定的銀行賬戶上直接扣除，簡化了資金交易的過程，同時提高了資金交易的準確性。

3 大數據背景下智慧物流業務體系設計構想

大數據及其智能處理技術聯合物聯網、云計算、傳感網等，共同作用于物流運營管理過程，使得各項物流業務的智能化水平顯著提高，增值業務的服務范圍進一步得以拓展。經過大數據對物流業務體系的影響分析，在傳統物流業務體系的基礎上進行創新設計，筆者提出大數據背景下的智慧物流業務體系框架的基本構想，如圖1所示。

大數據及其智能處理技術的應用是物流業務體系再造的動力，大數據環境下的物流數據感知、物流數據傳輸和物流應用為提高物流的整體服務水平創造了基礎條件。保障各層物流業務順利進行的支撐環境包括內部支撐條件和外部支撐條件，這些支撐條件對物流業務進行支持，為大數據及其相關技術在物流中的應用提供了實施條件與基礎，從而提高了各項物流業務的智能化水平。

3.1 內部支撐環境分析

內部支撐包括設施、裝備、技術、管理和標準。在基于大數據背景的物流業務體系中，內部支撐因素有如下改善：①物流基礎設施，通過應用大數據相關技術，使倉庫、公路、鐵路、港口等可以實時與物品進行信息交互，為物流感知提供基礎性服務；②物流裝備中傳感設備，尤其是現有物流信息采集與傳輸設備及接收設備的銜接，具體包括物品標簽、讀寫器、傳感器、服務器、網絡設備和終端設備等；③大數據及其相關技術的應用將促進物流系統規劃技術、現代物流管理技術、物流系統評價技術和物流信息化技術等物流技術進一步發展；④依靠大數據背景下智慧物流的網絡特性和個性化的配套軟件系統，可實現對物品流通過程中各個市場要素的全方位監控，提供滿足整個供應鏈資源優化配置的信息服務，優化供應鏈管理；⑤標準包括基于大數據背景的智慧物流自身標準體系構建和與物流標準的融合，以便在企業級、行業級、區域級和國際級數據支撐下實現不同物流系統的對接服務。

3.2 外部支撐環境分析

外部支撐包括法規、金融、電子商務、信用和安全。在大數據背景下的物流業務體系中，外部支撐因素有如下改善：①除完善物流法規之外，還應建立相應的智慧物流法規，為大數據及其相關技術在物流領域的應用提供良好的法律制度環境；②電子商務和現代金融都將借助大數據相關技術對物的感知與控制提升物流業務的服務水平、拓展增值服務范圍；③大數據環境對信用和安全提出了更高的要求，因此，在深化安全技術研究的同時，必須加強人的安全意識和信用教育，創造安全、可信的大數據環境，保證物流業務體系再造的順利進行。

參考文獻

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