基于大數據的城市物流運輸網絡優化研究

秦浩 劉興娟

摘 要：大數據技術作為新型的信息技術，在智慧物流行業領域的發展中得到運用。智慧物流是利用高集成化和智能技術實現物流系統具備簡單的思維學習與感知，能夠解決物流領域的一些問題。在當前智慧物流領域主要設計智能運輸、智能存儲和智能配送等基本物流活動，智慧物流的發展能夠為物流行業提供更大的經濟利益，并且具備提高服務管理的作用。在全新的時代背景下，企業在物流方面的管理體系，也呈現出全新的發展面貌。以大數據為依托的物流發展體系，更具有智能性和現代化特征，能夠促進企業的深化改革。基于此，文章主要圍繞大數據背景下的企業物流管理體系展開有效分析。

關鍵詞：大數據;企業物流;管理體系;優化

1 在企業物流管理中應用大數據的優勢

1.1 促進信息對接

在新時期社會背景下，將大數據應用于企業物流管理領域，在信息對接方面呈現的優勢和作用十分顯著。以往，因為技術手段比較落后，單純依靠人工操作進行物流管理，導致物流體系正常運轉過程中存在一定功能障礙。而依托于大數據技術，構建現代化物流體系，能夠有效解決這一問題，實現重要物流信息的合理對接。通過數據分析，挖掘企業物流運輸與管理過程中可能存在的風險隱患。并根據企業物流具體管理要求，推出有效的解決對策，從而實現企業各項業務順利開展與落實。

1.2 保障客戶粘性

客戶粘性也是考查企業物流水平的指標，以往傳統管理模式下的企業物流工作體系，所呈現的客戶粘性較低，給企業的深入發展造成十分不利的影響。而依托于大數據所開展的物流管理，能夠有效解決這一問題。首先，企業可以利用大數據，分析客戶對產品類型、數量以及功能等各個方面的具體要求，并以此為依據做好物流調控與管理。其次，企業利用大數據構建現代化物流服務平臺。通過在線溝通和交流，為客戶提供精準并且高效的物流服務，從而增強企業與客戶之間的粘性，豐富企業客戶資源儲備。

1.3 物流數據增值

企業在圍繞物流體系開展具體的管理工作時，物流數據所發揮的作用十分顯著。但是，以往在組織物流管理工作中，工作人員對物流數據統計與分析不夠全面，導致物流數據的應用價值和參考價值受到明顯的局限。但是，在新時期背景下，企業以大數據為載體，就企業物流數據信息進行智能化統計與分析，能夠保證企業物流增值更加合理化、規范化。充分利用大數據信息包含廣的特點，搜集有效的數據信息，從而實現物流數據的有效增值，為企業合理開展各項業務，促進企業深入發展，提供良好的數據信息支撐。

2 大數據下企業物流管理體系中存在的問題

2.1 數據安全問題

在大數據背景下，安全問題是企業物流管理過程中，需要面臨和關注的重點問題。雖然，大數據的到來，給企業的物流管理工作，帶來了顯著的發展機遇，促進了管理工作的高效化發展與建設。但是，隨之而來的安全問題，也在很大程度上威脅著企業物流管理安全。要知道，大數據運行體系對環境安全要求較高，同時也很容易受到環境安全因素影響，造成物流信息損壞或者丟失等不良現象。再者就是，在大數據物流系統操作過程中，可能會因為工作人員疏忽，導致重要的物流信息遭到泄漏、丟失，這對于企業的安全運營與管理，所呈現的影響十分不利，因此，企業在利用大數據平臺，進行物流管理時，需要對這一問題加強思想重視。

2.2 庫存管理模式滯后

企業在執行物流管理工作過程中，關于庫存的管理模式建設，仍然存在一定的問題。也就是說，大數據在庫存管理中的應用不夠理想，導致企業庫存管理存在一定的安全隱患，在“效”和“質”方面所呈現綜合效果缺乏理想化。當前企業在利用大數據，對庫存信息進行管理時，并未清楚意識到大數據的本質特征與功能，關于庫存信息的統計與管理，存在很多片面之處。再加上，在庫存信息管理的過程中，未能夠將物流信息及時的傳遞與反饋給客戶，導致客戶的滿意度大大降低，這對于企業客戶群的穩定與積累十分不利。因此，企業需要高度重視庫存管理模式優化與創新，構建高效庫存管理體系。

2.3 配送管理缺陷

據了解，當前企業在物流管理工作領域，在物流配送方面的管理體系建設，仍然存在很多局限之處，也就是說，在配送管理方面仍然存在一定技術局限，導致配送效果并不理想。企業的配送體系不完善，導致物流配送效率十分低下，無法切實滿足客戶具體要求，造成客戶物流等待時間較長，給客戶造成十分不利的影響，最終導致客戶群流失現象嚴重。同時，企業在物流配送方面，對于配送信息和狀態的管理，也存在著很多問題。 配送數量、配送路線安排不合理，導致物流配送效率和質量無法得到有效保障。

3 優化建立大數據下企業的物流管理體系

3.1 建立數據安全管理體系

為實現大數據背景下物流管理環境安全，企業需要根據物流安全標準，建立完善性的安全管理體系。企業首先需要對安全風險進行分析，制定完善性的風險防范措施，從而實現企業物流管理風險的有效規避。其次，企業需要做好物流信息安全保護與備份處理，避免物流信息在管理過程中出現數據信息丟失等意外風險。最后，企業需要重點加強大數據管理平臺安全軟件與風險防范措施建設。引進先進的風險識別軟件，完善大數據管理體系功能，從而保障企業物流管理信息安全，促進企業各項業務順利開展。

3.2 優化庫存管理體系

企業在具體實施物流管理工作時，需要重點加強庫存管理。依托于大數據技術，建立完善性的庫存管理體系，就企業物流管理范圍的庫存信息進行綜合性、系統化管理，從而保證庫存管理環境更加安全，也能夠實現企業庫存資源優化利用。首先，企業需要借助于大數據平臺，構建信息化庫存管理體系，細化庫存管理目錄。其次，工作人員需要借助大數據平臺，對各項庫存目錄信息進行綜合性、系統化管理，并根據客戶具體需求，就庫存信息進行搜集和檢索，從而保證庫存物資有效滿足客戶實際需求，全面提高企業物流管理工作質量。

3.3 優化配送管理體系

企業為實現內部物流信息有效管理，必須依托于大數據技術，進一步健全物流配送體系。依托于大數據，對配送信息進行數據化、智能化處理與優化，從而進一步優化企業物流配送功能，保障物流配送環境安全，維護客戶基礎利益。首先，企業需要對物流配送信息進行及時更新，方便客戶可以及時了解物流配送動態。其次，企業需要重點加強物流配送遠程調控，對配送路線進行在線調整與監控，從而保證物流配送操作合理。

4 結論

綜上，在企業物流發展領域，大數據所呈現的功能和作用十分顯著。以大數據為依托，進行物流管理，能夠在客戶粘度、信息對接以及數據增值方面發揮重要的促進作用。因此，企業必須針對當前物流管理存在的具體問題，進行深入分析，并從安全、庫存、配送以及隊伍等方面加強管理體系有效建立，使大數據得到有效應用從而保證物流體系服務功能更加全面。

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