大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用研究

劉鵬程

摘要： 隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的信息化，大數(shù)據(jù)已滲透到企業(yè)供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)中，成了企業(yè)重要的生產(chǎn)要素。因此，企業(yè)供應(yīng)鏈部門如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)，成為企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)力和長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略的重要因素。鑒于此，文章綜述了目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況，分析了應(yīng)用大數(shù)據(jù)存在的挑戰(zhàn)，并給出了相應(yīng)的建議。

Abstract： With the rapid development of IoT and the informatization of enterprise supply chain operation， big data has penetrated into the operation of enterprise supply chain， which has become an important production factor of enterprises. Therefore， how to use big data in the supply Chain department becomes an important factor for the enterprise to obtain the competitiveness and long-term development strategy. In view of this， the paper summarizes the application of big data， analyzes the challenges of applying big data and gives some suggestions.

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)；供應(yīng)鏈；應(yīng)用研究

Key words： big data；supply chain；applied research

中圖分類號(hào)：F274；TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）05-0075-02

0 引言

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，全球的數(shù)據(jù)量在迅速增長(zhǎng)。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2020年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB（1ZB=1萬(wàn)億GB）[1]。這表明大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的機(jī)遇已經(jīng)形成，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可以改變企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式和盈利方式[2]，而即將到來(lái)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略將成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展給物流供應(yīng)鏈管理帶來(lái)了一場(chǎng)革命，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)模式已經(jīng)改變。如果說(shuō)現(xiàn)在的物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)是供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)，那么大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得物流企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)變成了一種 “數(shù)字博弈”。面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)資源環(huán)境，誰(shuí)能從海量的數(shù)據(jù)中挖掘到有價(jià)值的信息并運(yùn)用到供應(yīng)鏈管理中，誰(shuí)就能獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的主動(dòng)性，否則就會(huì)淹沒(méi)在數(shù)據(jù)的海洋中。

1 綜述

隨著大數(shù)據(jù)的興起，大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈的應(yīng)用研究也更為普遍，國(guó)內(nèi)的研究人員從不同角度研究了大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中的運(yùn)用。成棟[3]分析了影響大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈中應(yīng)用的因素并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)評(píng)價(jià)了大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈績(jī)效，證實(shí)了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)有效的供應(yīng)鏈決策。閆振榮[4]在某鋼鐵集團(tuán)業(yè)務(wù)鋼鐵分銷系統(tǒng)供應(yīng)鏈管理中運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法，從貨物配送、揀貨水平、供應(yīng)商管理、自動(dòng)補(bǔ)貨、個(gè)性化供應(yīng)鏈5個(gè)方面分析，證明運(yùn)用大數(shù)據(jù)提高了貨物運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)信息的追蹤水平，加強(qiáng)了對(duì)供應(yīng)商狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，同時(shí)進(jìn)一步挖掘了客戶的需求。張東翔[5]等利用結(jié)構(gòu)方程模型提出了“基于大數(shù)據(jù)的信息協(xié)同對(duì)供應(yīng)鏈優(yōu)化結(jié)果產(chǎn)生顯著正向影響”的假設(shè)，通過(guò) AMOS 軟件對(duì)概念模型進(jìn)行分析證實(shí)了這一結(jié)論。他認(rèn)為基于大數(shù)據(jù)的信息協(xié)同促進(jìn)了供應(yīng)鏈的優(yōu)化，在未來(lái)的研究中要更加細(xì)致的將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到供應(yīng)鏈管理中，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的搜集來(lái)掌控市場(chǎng)，提升服務(wù)質(zhì)量。王春紅等[6]在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理的預(yù)測(cè)、采購(gòu)、運(yùn)營(yíng)、庫(kù)存、物流、營(yíng)銷等六種職能基礎(chǔ)上，定義了大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的新職能，對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下供應(yīng)鏈的運(yùn)行機(jī)制、信息流的傳遞機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)的研究，結(jié)果表明大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的新職能更迎合當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。李雷[7]運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析工具預(yù)測(cè)電子商務(wù)顧客需求分析，幫助供應(yīng)商和商家更清楚的掌握顧客需求，提高了響應(yīng)顧客個(gè)性化需求的效率。甚至國(guó)內(nèi)一些企業(yè)已率先將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到了企業(yè)物流運(yùn)作中。阿里巴巴集團(tuán)通過(guò)其著力打造的菜鳥網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通眾多的物流企業(yè)，匯集海量的信息資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的掌控，實(shí)時(shí)追蹤物流信息，提高了物流配送的效率。電商京東公司也專門創(chuàng)建了大數(shù)據(jù)平臺(tái)體系，使得京東的大數(shù)據(jù)應(yīng)用覆蓋了電商的全部流程，實(shí)現(xiàn)物流全鏈條、全流程數(shù)據(jù)掌控，促進(jìn)大數(shù)據(jù)的深度價(jià)值挖掘。

綜上所述，大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈中已經(jīng)得到了普遍應(yīng)用，但是目前企業(yè)在大數(shù)據(jù)運(yùn)用機(jī)制及職能方面尚不成熟，依舊面臨著諸多因素的挑戰(zhàn)。

2 企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)用大數(shù)據(jù)面對(duì)的挑戰(zhàn)

2.1 大數(shù)據(jù)質(zhì)量及時(shí)效性難以把握

企業(yè)物流中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的渠道很多，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也千差萬(wàn)別，主要包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[8]。對(duì)企業(yè)而言，收集并集合多個(gè)數(shù)據(jù)源、統(tǒng)一多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從中獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)，挖掘出企業(yè)所需的數(shù)據(jù)價(jià)值，是物流行業(yè)目前面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。首先，企業(yè)物流數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，包括訂單數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、采購(gòu)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等大量的原始數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，時(shí)效性長(zhǎng)短不一，經(jīng)過(guò)清洗才能為其所用，這是一個(gè)難題。其次，數(shù)據(jù)管理人員能否根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)設(shè)計(jì)出靈活方便提取和存入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)保存經(jīng)過(guò)清洗的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)隨時(shí)可調(diào)用也是一個(gè)難題。

2.2 大數(shù)據(jù)安全性與隱私性

企業(yè)供應(yīng)鏈所涉及的運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)不可避免地要和客戶打交道，和客戶的業(yè)務(wù)往來(lái)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)就涉及到商家、用戶的隱私信息。對(duì)于這些信息，企業(yè)首先要做的就是保證其安全性，否則一旦信息泄露就會(huì)給企業(yè)造成無(wú)法挽回的損失。其次企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)應(yīng)對(duì)客戶的隱私信息要妥善處理，在推動(dòng)數(shù)據(jù)全面開(kāi)放、共享和應(yīng)用的同時(shí)，不能侵犯客戶的秘密信息。endprint

2.3 大數(shù)據(jù)分析處理能力

數(shù)據(jù)分析是處理大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，大數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有意義，但是通過(guò)特定的需求進(jìn)行分析之后，才能顯示出其蘊(yùn)藏的價(jià)值，海量的數(shù)據(jù)才能有意義。數(shù)據(jù)是廣泛可用的，但是真正缺乏的是從大數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的人才。國(guó)外學(xué)者曾指出，大數(shù)據(jù)不僅會(huì)改變企業(yè)供應(yīng)鏈的經(jīng)營(yíng)模式和管理方式，同時(shí)也會(huì)給物流企業(yè)和供應(yīng)鏈管理帶來(lái)重大的挑戰(zhàn)——就是缺乏擁有大數(shù)據(jù)分析能力和供應(yīng)鏈管理相關(guān)專業(yè)知識(shí)的復(fù)合型人才，這正是企業(yè)面臨的亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

3 大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)用中的建議

3.1 建立大數(shù)據(jù)信息共享平臺(tái)

大數(shù)據(jù)信息共享平臺(tái)的建立可實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈戰(zhàn)略伙伴之間信息溝通零障礙，需要供應(yīng)鏈上的成員企業(yè)全部參與，要求成員企業(yè)必須加快物流基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)化、信息化以及智能化的硬件和軟件建設(shè)，共同搭建性能良好的信息共享平臺(tái)。在信息共享平臺(tái)的支持下和物流信息化管理模式下，企業(yè)高效完成物流任務(wù)，使各個(gè)環(huán)節(jié)達(dá)到最優(yōu)，并提高整個(gè)物流鏈條的效率。

3.2 加強(qiáng)信息安全防護(hù)管理

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息安全的重要性毋庸置疑。對(duì)于企業(yè)供應(yīng)鏈而言，客戶的數(shù)據(jù)信息就是企業(yè)的核心機(jī)密。在保護(hù)客戶信息方面務(wù)必做到以下幾點(diǎn)：第一，管理層要提高對(duì)數(shù)據(jù)安全保護(hù)認(rèn)識(shí)；第二，聘請(qǐng)有大數(shù)據(jù)安全管理經(jīng)驗(yàn)員工或?qū)ΜF(xiàn)有員工加強(qiáng)培訓(xùn)，提高專業(yè)技能；第三，對(duì)大數(shù)據(jù)可采取分散存儲(chǔ)方式，尤其要加強(qiáng)對(duì)核心數(shù)據(jù)的保護(hù)。

3.3 引進(jìn)或培養(yǎng)復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才

大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，加大了其在處理和分析上的難度，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不具有的特點(diǎn)。因此，數(shù)據(jù)挖掘人才是企業(yè)供應(yīng)鏈面臨的迫切需求。面對(duì)上述需求，企業(yè)可參考以下建議：首先，引進(jìn)擁有物流相關(guān)知識(shí)和熟悉大數(shù)據(jù)分析處理的復(fù)合型人才；其次，聘請(qǐng)數(shù)據(jù)分析方面的專家培訓(xùn)企業(yè)的數(shù)據(jù)信息管理人才，培養(yǎng)自己的專業(yè)管理團(tuán)隊(duì)和分析團(tuán)隊(duì)，形成自己的人才智囊儲(chǔ)備庫(kù)。

4 結(jié)論與展望

文章從三個(gè)方面提出了當(dāng)前大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈面臨的挑戰(zhàn)，并逐一給出了建議。目前針對(duì)大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈的應(yīng)用研究大都是描述性研究，對(duì)于大數(shù)據(jù)對(duì)于供應(yīng)鏈管理影響的具體機(jī)制以及大數(shù)據(jù)于供應(yīng)鏈能力之間的交互作用缺乏深入理解，這使得研究落后于實(shí)踐。后續(xù)的研究可以從大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈的應(yīng)用技術(shù)手段方面入手。

參考文獻(xiàn)：

[1]Gantz， J. R. D. （2011）. Extracting Value from Chaos. Idcemc2 Report.

[2]Barton， D. C. D. （2012）. Making advanced analytics work for you. Harvard Business Review， 90（10）：78-83.

[3]成棟，程思潔.供應(yīng)鏈管理中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用[J].現(xiàn)代科學(xué)管理，2017（8）：9-11.

[4]閆振榮.大數(shù)據(jù)在企業(yè)供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用[J].河南科技，2017，605（2）：41-41.

[5]張東翔，成斌.基于供應(yīng)鏈管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析[J].物流技術(shù)，2015，34（8）：53-65.

[6]王春紅，劉帥，趙亞星.大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈與傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的對(duì)比分析[J].價(jià)值工程，2017（26）：112-113.

[7]Li Lei.（2016）. Customer demand analysis of the electronic commerce supply chain using Big Data.BOM in Social Network，（16）：2342-2358.

[8]劉巧.大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶給物流業(yè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[J].物流技術(shù)，2015，34（5）：193-195.endprint