大數據背景下高職院校物流管理專業人才培養探究

徐龍閃 肖紅波

摘 要：文章首先介紹了順豐數據燈塔、阿里巴巴菜鳥網絡、京東物流等大數據的應用情況;然后對大數據背景下物流管理專業人才需求變化進行分析，并指出當前高職院校物流人才培養存在的問題;最后提出改進措施。

關鍵詞：大數據 物流管理 人才培養 研究分析

中圖分類號：F253.9 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2021）01-154-03

隨著智能硬件、物聯網、大數據等新興信息技術在物流行業的普及和應用，物流行業已進入智能化時代，即智慧物流。其中，大數據是企業提高分析、決策和執行能力的前提，大數據是實現物流智能化的基礎，因此大數據是智慧物流的基石。雖然，我國物流行業總產值在全球排名首位，但是由于我國物流行業在數據采集及應用方面的能力不足，成為我國物流行業邁入智慧物流時代的阻礙。

一、大數據背景下物流行業發展現狀

數據已成為企業新的掘金核心競爭力。物流行業標桿企業，如順豐、菜鳥網絡、京東物流已研發并推出大數據產品，大大提高企業的物流服務水平。

（一）順豐數據燈塔

順豐擁有行業領先的數據應用能力，通過大數據、云計算、智能硬件等智慧化計算與手段，打通數字世界及物理世界。2016年，順豐研發出首款智能物流大數據服務品牌——數據燈塔。數據燈塔基于順豐積累的數億個人用戶數據、百萬級企業客戶數據和在快遞、倉儲、商業多領域的數據經驗和行業經驗，運用大數據計算與分析技術，聚焦快件、消費者、商品，幫助企業進行物流和倉儲分析、決策、優化，為企業提供快遞+倉配+商業+產品服務和深度個性化定制服務，幫助企業全方位提升市場競爭力。

燈塔快遞+專注于客戶快件的監控和分析，從多個角度監控快件各環節的流轉情況，跟蹤沒票快件實時狀態及位置，并及時通知客戶異常件狀況。主流實時計算架構實現數據秒級更新，進而迅速生成多主題的報表分析，幫助企業從多個維度透視數據，挖掘數據價值。

燈塔倉儲+專注服務于倉儲客戶，對內監控商品庫存的實時變化，對外監控客戶從下單到揀貨、包裝、出庫、配送、簽收的全流程，根據缺貨、呆滯、臨期、庫存周轉率、庫存動銷率等指標，可以診斷庫存的健康狀況，并能根據歷史數據和預測數據，給出合理的調撥建議和補貨建議。

燈塔商業+通過對5億C端客戶的精細分析，為企業客戶提供精準的客群畫像（性別、愛好、年齡、籍貫等等消費價值評估）和精細的客戶管理，讓企業距離客戶更近一點。

燈塔移動端，在爭分奪秒的商業環境中，通過數據燈塔移動端，企業主可隨時查看快遞、倉儲、訂單的狀況，及時收到快遞倉儲的異常提醒。隨時隨地，快人一步。

順豐針對客戶特定領域、特定場景，數據燈塔提供更多的個性化服務，大數據分析經驗及技術賦能客戶，快速幫助客戶構建系統級大數據分析核心能力。

（二）阿里巴巴菜鳥網絡

菜鳥網絡是以數據為驅動的社會化協同平臺，自成立以來菜鳥網絡為客戶推出了多項大數據產品和服務。

在大數據的支撐下，“倉配網絡”根據商品的特點、銷售數據，為平臺賣家提供最優的分倉和補貨策略，大大提高了商品的周轉率，降低了商品的調撥成本。截至2020年2月2日，以協同共贏、數據技術賦能為核心的全球配送能力的跨境物流骨干網“國際網絡”，覆蓋范圍達到224個國家（或地區），包括231個跨境倉庫。基于大數據的“快遞平臺”，能夠根據賣家包裹的特點選擇最優的快遞公司。基于大數據的“菜鳥鄉村”，能夠預測鄉村區域的包裹數量，并提供最優的配送路線，大大降低了鄉村配送的成本。基于倉配網絡和大數據的“B2B物流”，可以預測區域未來商品需求種類和數量，為商家提供合理化備貨及庫存建議，商家即可在前置倉提前鋪貨，進而提高物流的時效性，降低商家的庫存成本。基于大數據的“菜鳥園區”，能夠并網社會物流基礎設施資源，為電子商務及傳統商業企業提供安全、高效、兼容的物流服務和金融支持。

（三）京東物流

京東物流為商家提供京東供應鏈、京東快遞、京東快運、京東冷鏈、京東云倉、京東跨境等多項服務、解決方案和智能科技產品。

其中，基于大數據及算法的價值供應鏈系統，能夠為商家提供智能補調、商品布局、經營看板等服務。智能補調是指，為幫助商家提高銷售量，在新產品首鋪及補貨調撥方面為商家制定最優的策略。商品布局是指，為降低商家物流成本和提高訂單時效性，在商品類別、庫存數量及前置倉選擇方便進行仿真預測。經營看板是指，對現有庫存數據進行分析，來診斷供應鏈的運營質量，為優化供應鏈提供數據決策支持。基于物聯網技術、大數據與人工智能的京東冷鏈，加速“人、車、貨、場”要素的數據化升級，實現了智能化供應鏈管理。基于大數據、資源共享和系統的京東云倉，就可以給商家提供更高質量的倉云配產品，CLPS（天樞）云平臺中控系統、VMS（天眼）倉儲視頻監控系統等系統產品，倉儲保險、信用融資等金融產品以及運配保價、運配代收貨款、大件安裝服務、倉庫庫存共享等增值服務。

基于消費大數據的無人售賣柜，在選址、商品種類及數量方面，京東可根據消費大數據進行預測，從而可避免無人售賣柜投放的盲目性，提高商品銷售量。

二、大數據背景下物流管理專業人才需求分析

（一）物流基礎崗位人員需求減少

2016年Forrester公司的一份市場調研報告，預測到2025年，美國將減少約1200萬個就業崗位，歐盟將減少約150萬個就業崗位。施文嫻根據這份市場調研報告指出，隨著智能化技術和設備的推廣和應用，我國的物流基礎性崗位也將減少。

（二）復合型物流人才需求增加

施文嫻指出智慧物流是在智能硬件、物聯網、大數據等基礎上發展起來的倉儲、運輸、包裝等業務活動，涵蓋范圍十分大。因此，智慧物流的普及應用亟需復合型人才。張春霞等研究指出，既具備物流知識技能又具備計算機、大數據知識技能的高素質復合型人才不足，阻礙了我國物流行業的發展。

（三）物流專業就業優勢減弱

廖璐瑤、周輝研究指出，大數據時代背景下，開設大數據類課程的高校很少，也就造成學習過大數據類課程的物流專業學生很少。缺乏大數據相關技能的物流人才，就很難滿足企業的需求。跟具有收集和分析數據技能的計算機專業學生相比，物流專業學生就業優勢相對減弱。

（四）智慧物流數據分析人才匱乏

斯燕研究指出商務數據分析與應用專業在市場上存在很大的需求，但是目前開設此專業的高校很少。因此，我國在向著智慧物流時代邁進時，缺乏智慧物流數據分析人才。

三、問題

（一）人才培養目標與社會需求不匹配

高職院校制定的人才培養方案是人才培養的關鍵。張航程指出，大部分高職院校以將學生培養成倉儲、分揀、包裝等一線操作人員為目標。在大數據背景下，大部分高校培養出來的物流專業學生，未能滿足公司的需求。另一個原因是人才培養方案的制定方法有缺陷。孫學軍、齊俊景、闞曲欣指出，調查問卷和面對面訪談的方法，收集的數據太少，耗時長，人為因素大，可能導致調查結果跟實際需求不一致。

（二）教學模式傳統

在傳統教學模式下，教學效果不盡人意。孫黎宏研究指出，雖然各高校也充分利用多媒體等技術來變革傳統教學模式，但是隨著移動網絡技術的發展，大量的數據通過手機呈現到學生面前，導致多媒體課堂吸引力逐漸降低，高職院校中“低頭族”依然很多。目前很多院校并沒有將手機作為課堂學習的工具，而是制定各種規章制度，明確規定上課期間學生不可以用手機。

（三）缺乏良好的綜合素質

高職院校物流管理專業學生在定崗實習以及畢業工作期間，主要從事倉儲、分揀、包裝、配送等一線操作工作。物流行業一線操作崗位工作比較辛苦，一般工作需要白班和夜班輪班，工作枯燥，工作量大等。現實工作情況與學生的期望有一定的差距，很多學生無法腳踏實地地去適應現在工作環境，而是頻繁跳槽更換工作崗位，缺乏穩定性。

（四）缺乏大數據相關技能

林世昌指出，大數據時代背景下，物流企業在定位市場和制定發展戰略時，需要具備大數據知識和技能的大量人才，進行數據收集和分析。顯然，物流人才需要掌握大數據知識與技能。但是，高職物流專業很少開設大數據類相關課程。

（五）缺乏實踐操作經驗

由于物流實踐實訓場所不足、物流實訓教師缺失、校企合作流于形式等原因，高職物流專業在教學過程中，很多課程都是在教室進行理論講授。所以，培養出來的學生實踐操作經驗不足。在就業時，處于不利地位。

四、措施

（一）基于招聘大數據制定人才培養方案

孫學軍、齊俊景、闞曲欣提出使用精準的數據分析方法來構建物流專業人才培養方案。首先，收集網絡上相關物流崗位的招聘信息;然后使用Python軟件對招聘信息進行數據篩選、數據清洗等分析，繪制出企業人才需求圖譜和物流人才能力需求圖譜;最后確定就業面向、培養目標、課程。

（二）基于大數據改革傳統教學模式

大數據時代背景下，我們可以利用很多媒介、技術方法等，來豐富教學手段，活躍課堂氣氛，激發學生的主動性和積極性。在教學模式方面，楊紅玲、繆興鋒提出搭建“互聯網+教育”平臺。在“互聯網+教育”平臺上，課程建設不止是教師一個人的事情，而是教師和學生共同參與設計和完成。對“互聯網+教育”平臺上學生學情等數據進行分析，有助于進一步改進和完善課程建設，達到一個良性循環的效果。

“互聯網+教育”平臺可以是課程微信，課程微博，學習通，云課堂等。孫黎宏指出，上課期間允許學生使用手機或電腦，在“互聯網+教育”平臺上記錄重點內容、回答問題、互動、完成作業等。

（三）注重培養綜合素質

在高職院校物流管理專業教學過程中，教師主要是傳授物流管理知識和技能，最后通過卷面考試或考查的方式對學生的每門課程進行考核打分。對于大部分高職院校的物流管理專業學生而言，企業更注重的是學生的綜合素質，而不是每門課程的成績。

高職院校物流管理專業學生在定崗實習以及畢業工作期間，主要從事倉儲、分揀、包裝、配送等一線操作工作，這些工作比較辛苦。這就要求，在校期間通過讓學生參加實踐鍛煉，初步體會和認知物流就業崗位，培養物流管理專業學生的責任心和吃苦耐勞的精神。通過布置小組任務，使學生學會團隊合作。物流行業的管理崗位都需要積累大量的一線操作經驗才可以勝任，因此需要注重培養學生腳踏實地的精神，這樣才能慢慢從一線操作崗位轉向管理崗位。隨著信息技術在物流行業的推廣和應用，高職院校教學內容與企業崗位工作內容存在一定的差距，在工作崗位上學生要主動去學習新知識和新技能。因此，學生自學能力的培養非常重要。此外，還要培養學生的語言表達能力、溝通及解決問題能力、情商。

（四）開設大數據相關課程

在采購、倉儲、配送等活動過程中，會產生大量數據。如何收集、分析和處理這些數據，是企業定位和決策的前提，這也將是企業實現物流智慧化的基礎。蔡昭君研究指出，2020年我國大約需求200萬物流大數據人才。可以看出，我國物流大數據人才有很大的市場需求。目前，高職院校應該注重培養物流大數據人才，在物流專業課程體系中，增加大數據等相關課程。

（五）實踐課程外包

校企合作是拓寬學生實踐教學渠道的重要方式。但是，企業追求的是利潤，高職院校追求的是培養人才，二者很難成為利益共同體，所以大部分高職院校與企業的合作流于形式。

實踐課程外包是一種新型校企合作模式。學校將課程外包給企業，由企業來完成教學目標。羅先鋒以廈門華廈職業學院《出納實務速成》課程外包為例，講述了課程外包項目和合作企業如何選擇、課程外包合同的內容、課程外包的實施過程及考核評價指標、如何管控校企合作中的風險。那么，對于物流實訓實踐嘗試不足、物流實訓教師缺失的高職院校，也可以嘗試把物流專業實踐課程外包給優質課程實施供應商來完成。例如，京東云倉通過輸出經驗和技術，可向合作院校物流基地提供倉儲物流的規劃、系統、運營、培訓等整體解決方案，提供真實場景的教學實操訓練。

企業和同行業實力雄厚的高職院校，都可以成為優質課程的實施者。孫黎宏就曾指出，可以將物流管理專業實踐課程外包給同行實力雄厚的院校。

五、結語

我國物流行業在數據采集及應用方面的能力不足，已成為我國物流行業邁入智慧物流時代的阻礙。高職院校應該大力培養具備大數據知識和技能的復合型物流人才。

[基金項目：四川廣播電視大學教改項目“大數據時代背景下高職物流管理專業人才培養模式研究”（XMZXJY2019009Y）]

參考文獻：

[1] 施文嫻.智慧物流背景下物流崗位需求分析及高職物流人才培養建議[J].物流工程與管理，2018（4）：181-182

[2] 張春霞，彭東華.我國智慧物流發展對策[J].中國流通經濟，2013（10）：35-39

[3] 廖璐瑤，周輝.大數據時代高校物流人才供需分析[J].物流工程與管理，2018（10）：156-157

[4] 斯燕.大數據背景下的智慧物流發展策略研究[J].中國市場，2019（33）：161-163

[5] 張航程.基于智慧物流的高職院校物流專業人才培養改革[J].湖北開放職業學院學報，2019（12）：67-68

[6] 孫學軍，齊俊景，闞曲欣.基于招聘數據挖掘的高職人才培養方案構建研究——以物流類專業為例[J].職教論壇，2019（8）：159-164

[7] 孫黎宏.物流管理專業應用型人才培養課程教學改革——大數據時代“互聯網+教育”的實踐性思考[J].湖北第二師范學院學報，2016（6）：116-120

[8] 林世昌.大數據背景下高校物流人才供需分析[J].科技資訊，2019（29）：228+230

[9] 楊紅玲，繆興鋒.大數據背景下“北斗+智慧物流”創新型人才培養體系探討[J].延邊教育學院學報，2019（4）：58-60

[10] 蔡昭君.南充物流人才與崗位需求的調查分析[J].知識經濟，2019（14）：164-165

[11] 羅先鋒.課程“外包”項目的實踐與思考[J].廈門城市職業學院學報，2012（1）：54-57

（作者單位：成都市技師學院（成都工貿職業技術學院） 四川廣播電視大學 四川成都 610107）（責編：玉山）