基于個性化需求的物流服務供應鏈研究綜述

文/潘峰

近年來，隨著全球經濟和互聯網技術的飛速發展，網絡交易的快速普及使人們對服務水平的要求也越來越高，導致服務業逐漸上升到國民經濟發展的核心地位，成為推動世界經濟快速發展的新引擎。隨著服務業的不斷發展，針對服務供應鏈的研究日益增加，作為其重要組成部分的物流服務供應鏈，亦日益受到各界的廣泛關注。與此同時，隨著大數據概念的涌進，客戶的個性化需求和私人訂制服務遞增。為了提高物流服務企業在大數據時代的競爭力，基于個性化需求的物流服務供應鏈的研究具有重要的理論意義和實際意義。

1.物流服務供應鏈

1.1 物流服務供應鏈的概念、特征及結構

物流服務供應鏈來源于2004年Ellram提出的服務供應鏈，是服務供應鏈的一個重要分支。隨著現代物流服務需求的不斷增加，物流產業協同化不斷發展，針對物流服務供應鏈的研究日益受到重視。物流服務供應鏈被認為是由不同屬性的物流服務企業通過互相合作來共同完成物流服務活動同時滿足客戶需求的供應鏈形式。物流服務供應鏈主要由物流服務供應商、物流服務集成商和物流需求方三部分組成，可以應用集成化物流信息管理系統來減少物流信息和服務在傳遞過程中的不穩定性[1]。物流服務供應鏈模型的建立主要基于具有不同能力的物流服務企業間的相互合作，具有易逝性、不可分割性、不可觸摸性、客戶影響四個基本特征。物流服務供應鏈有著兩級結構、多級結構和網絡結構等不同的結構方式。兩級結構是最基礎結構，隨著客戶對需求種類和服務水平的需要逐漸增多，多級結構和網絡結構得到擴展和延伸，使得更多的客戶服務和供應商均可參與其中。

1.2 物流服務供應鏈的產生機制

物流服務供應鏈的產生是社會發展的產物，更是物流服務企業為應對所處的內外部環境變化逐漸適應的結果。劉偉華[2]提出

中國儲運網 Http://www.chinachuyun.com 103了物流服務供應鏈的形成動因機制模型。他認為物流服務供應鏈的產生是外在拉動力、內在推動力和催化作用力三方共同作用的結果。物流外包規模的擴大、物流服務需求種類的增加和物流服務標準的提高是其外在拉動力，它使得客戶對物流服務的需求轉向低成本和高效率。傳統物流企業服務模式存在的不足是其內在推動力，它促使傳統物流企業發生變革。而信息技術的發展和政府政策的支持更是其催化劑。以上三種力量相互影響，共同促進物流服務企業向物流服務供應鏈模式轉變。

1.3 物流服務供應鏈的研究綜述

物流服務供應鏈是服務供應鏈的一種典型形式，均采用了整合與協調共同發展的管理模式。“互聯網+”模式下產品供應鏈與物流服務供應鏈互動發展的六種演化機制，分別是“弱”聯動、“點”聯動、“線”聯動、“面”聯動、“網”聯動和“生態”聯動[3]。物流服務供應鏈按照結構的不同，可以分為二級服務供應鏈和三級服務供應鏈。李劍鋒等對二級物流服務供應鏈定價以及供應鏈效率進行了研究，認為集成商的最優定價和最優訂購量同時受到集成商和供應商所處市場環境的影響[4]；劉偉華等針對隨機環境下三級物流服務供應鏈的任務分配問題進行研究，表明其對物流服務供應鏈中集成商和提供商的整體影響較大，卻對其各自的分包商沒有絕對的影響[5]。

在物流服務供應鏈協同方面，基于流程優化視角，同時兼顧技術和管理兩個維度的協同運作方式，可以提升物流服務供應鏈運作協同績效[6]；白世貞和于麗指出，客戶、物流服務集成商和物流服務供應商是物流服務供應鏈的協同主體，而整體供應鏈與外部環境的協同、不同物流服務供應鏈間的協同和一個物流服務供應鏈內部各節點企業間的協同是物流服務供應鏈協同的三個層面[7]。鄢飛[8]研究了橫向公平偏好對物流服務供應鏈協同運作模式的影響，表明橫向公平偏好能影響功能上的積極性，從而有利于集成商獲利，并提高物流服務鏈的總產出。Zhang[9]等將熵模型運用于大規模定制物流服務鏈并提出了相應算法和關鍵技術。Liu[10]等認為由物流服務分包商、物流服務提供商、物流服務集成商和物流服務需求方組成的四層決策網絡模型能實現物流服務供應鏈的最大利潤。段華微[11]等研究了企業社會責任對物流服務供應鏈的影響，表明當物流服務供應鏈考慮企業社會責任和集中決策時，能獲得最大的總利潤且成雙方利潤均與效用因子正相關。

2.大數據時代與需求及行為分析

隨著互聯網等信息技術的飛速發展，全球各行各業產生的數據量都呈現出爆炸式的增長，世界進入網絡化的大數據時代。大數據時代的到來，使得人們對服務業的要求越來越高，客戶的個性化需求與私人訂制成為當下研究的熱點。通過建立顧客滿意度模型，構建產品規劃質量模型，來獲得個性化產品屬性指標重要度的確定方法[12]；基于網絡在線交談的數據分析口碑傳播效應的因素與影響力度[13]；通過結合用戶情景興趣與云計算技術，為移動商務用戶推薦與當前情景相關的即時服務[14]；通過對用戶行為數據進行分段、聚類和時序分析，從而獲知用戶的行為規律[15]；利用將蟻群與聚類算法相結合的方法來挖掘和處理用戶的各種數據，從而使得協同過濾算法技術中的評分稀疏性得到改善[16]。Suziedelyte[17]根據對醫療健康方面大數據的分析研究了互聯網上獲取的健康信息對個性化醫療保健服務需求的影響。大數據時代的到來，為物流服務供應鏈提供了準確的定位和服務，在操作上可以實現精準對接。

3.大數據背景下基于個性化需求的物流服務供應鏈

3.1 大數據背景下基于個性化需求的物流服務供應鏈的概念

大數據時代，世界各國均在積極探討供應鏈管理服務熱點問題，將互聯網、供應鏈與服務融于一體的創新思維模式受到各方的廣泛關注。大數據如同新鮮的血液，為供應鏈物流服務注入全新動力。目前，關于同時涉及個性化需求和物流服務供應鏈的文獻較少。陶茂華和張仲義于2010年首次將個性化需求和服務供應鏈相結合，提出基于個性化需求的服務供應鏈概念，并對其框架及運作模式進行研究[18]，為更有效地滿足客戶的個性化需求建立了基于個性化需求的服務供應鏈模型。隨后，劉另和彭巖基于前人研究成果，提出了大數據背景下基于個性化需求的物流服務供應鏈（Individual Demand-Oriented Logistics Service Supply Chain，IDOLSSC）的相關概念并對其能力合作的協調問題進行研究[19]。IDOLSSC是從客戶的個性化物流服務需求角度出發，將物流服務提供商和物流服務集成商集為一體，充分利用并整合物流服務供應鏈上的資源和各節點企業之間的協同運作，并注重客戶的個性化體驗，來獲得最大化的客戶滿意度。

3.2 大數據背景下基于個性化需求的物流服務供應鏈的研究

研究得出通過對物流服務供應鏈理論架構的分析，運用服務主導邏輯，提出應當將物流服務供應鏈的研究視角從保障能力供應轉為滿足客戶需求[20]。客戶評價對物流服務供應鏈激勵效果的影響，表明加入客戶對服務質量評價會對物流服務供應鏈中的集成商和服務提供商帶來一定影響[21]。為實現物流服務供應鏈中公鐵聯運參與者的共贏，研究了兩種不同收益共享機制對分散決策下物流服務供應鏈的協調影響，表明基于系統貢獻度的收益共享機制時，公鐵運輸企業成本優勢越大，獲得利潤越大。張廣勝[22]和劉偉[23]研究了應急情況下兩級物流服務供應鏈中的任務分配問題，表明考慮服務時效的任務分配模型是有效的解決方案，在探討大數據背景下，不同參數對供應鏈系統利潤的影響，驗證其模型的有效性和可信性[24]。總之，在大數據背景下物流服務供應鏈為實現大數據時代供應鏈更好地運營發展，充分分析并肯定了信息聚合的價值。

4.未來研究展望

在大數據分析、處理和挖掘等相關計算機技術快速發展的時代，客戶的個性化需求越來越多，而關于客戶需求的研究較少，為滿足客戶多樣化的需求，還應繼續利用大數據技術針對不同需求的物流服務供應鏈進行研究，提高物流服務供應鏈在滿足具體需求時的適用性，為社會實踐應用提供理論指導。

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