基于大數據技術的物流供應鏈管理創新策略分析

徐梅馨

摘 要：如今全球已經進入大數據時代，大數據技術在很多領域應用廣泛，提升了經濟發展質量，也為現代企業帶來了全新的機遇。在現代物流企業中，大數據技術能提升供應鏈管理質量，進而能解決物流需求與供給不平衡問題，而且能通過優化資源提升資源的配置效率，并加強管理創新使供應鏈運轉完善。文章對大數據背景下物流供應鏈管理創新進行闡述，并提出一些創新策略，希望能夠為未來的相關研究提供幫助。

關鍵詞：大數據技術；物流供應鏈管理；創新

中圖分類號：F259.23；F274文獻標志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.12.031

Abstract： Nowadays， the world has entered the era of big data; big data technology is widely used in many fields， which not only improves the quality of economic development， but also brings new opportunities for modern enterprises. In modern logistics enterprises， big data technology can improve the quality of supply chain management， solve the imbalance between logistics demand and supply， improve the allocation efficiency of resources by optimizing resources， and strengthen management innovation， so as to improve the operation of supply chain. The paper expounds the logistics supply chain management innovation under the background of big data， and puts forward some innovative strategies， hoping to provide help for future relevant research.

Key words： big data technology; logistics supply chain management; innovation

0 ? ?引 ? ?言

如今我國經濟高速發展，在此背景下，物流企業迅速發展，為居民的生活帶來了便利，并與其他產業結合帶動了整體經濟的發展。但是傳統的物流企業在發展進程中面臨著較多的難題，如物流風險較高、物流效率較低等，因此亟需作出改革。在大數據背景下，可以將大數據技術融入供應鏈管理中，大數據技術能精準處理數據并提升數據的時效性和價值性，能為物流供應鏈管理提供豐富的信息，提高企業運營的靈活性，讓物流企業與互聯網高度融合。在物流供應鏈管理中使用大數據技術，一方面能整合供應鏈中各個企業的信息，提升企業的效益；另一方面能提升企業的競爭力，讓企業在市場中占據一席之地[1]。

1 ? ?大數據技術概述

從本質上看，大數據就是采集海量的數據，這些數據比較復雜，一般情況下，大數據具有數據交叉和集成的特點，能共享信息、服務；大數據技術價值較高、比較準確，而且內涵豐富，能高效處理各種信息。大數據具有以下三種架構，一是融合式大數據架構。這種架構能管理系統，整合信息，能處理各種程序；二是分散式大數據架構。在這種架構下，不同的客戶端控制模塊不同，能在一定程度上調節并控制系統，分散式結構效果比較好，比較安全、靈活；三是混合式大數據架構。這種架構綜合了融合式和分散式大數據架構的特征，能實現快速傳播大數據的職能，用戶間能實現數據交互。

2 ? ?大數據技術在物流供應鏈管理中的重要性

第一，大數據技術能為現代物流供應鏈管理提供必要的信息支持，從實際上看，大數據技術能提供大量時效性強的信息，能有效挖掘信息的價值，能從多個視角和多個層面分析數據，能精準獲得更多市場情況，能靈敏捕捉市場的動向，更能整合物流供應鏈相關信息，從而滿足供應商、生產商和消費者的需求。最后，大數據技術還具有可視化特征，可以降低供應鏈管理的難度，提升供應鏈管理質量。

第二，在物流供應鏈管理中，大數據技術還能為企業的決策管理提供幫助。企業要及時分析市場行情，根據市場變化趨勢和自身實際情況作出合適的決策，這個過程需要大數據技術提供正確的信息，利用正確的信息企業能作出合適的決策，為長久發展帶來積極的影響。在物流鏈管理中，供應鏈的上下游很多的環節能夠緊密合作，因此應當借助大數據技術分析企業供應鏈中的任務，并挖掘充足的信息，使企業每一個過程的決策都能科學且合理。

第三，大數據技術能降低企業的物流成本，隨著科學技術的發展，包括大數據技術在內的很多先進科技在物流管理中應用廣泛。大數據技術在物流供應鏈中能實現全過程管理，使各個主體加強交流，實現整體化和集成化、標準化和系統化；大數據技術能解決物流中存在的信息堵塞等問題，打通每一個環節，實現每一個環節的互聯互通，從而避免大量不合理的支出，能有效降低成本。此外，大數據技術還能拓展服務渠道，能將線下和線上的服務相結合，進而建立完善的服務體系[2]。

第四，大數據技術能使企業從價格競爭轉向價值競爭。隨著電子商務的發展，我國的供應鏈體系將會越來越完善，能提升交易的質量，進而促進企業實現良好的發展。當前在大數據背景下，企業要想獲得較高的經濟利益，并在市場中占據一席之地，應使用大數據技術加強服務，將服務效果轉化為經濟價值，不斷提升自身的競爭力，在此過程中，價格競爭轉變為價值競爭，以價值為導向將會成為企業的經營理念，用企業價值引領企業發展。

3 ? ?基于大數據技術的物流供應鏈管理存在的問題

3.1 ? ?數據管理不完善

在大數據管理過程中，經常出現數據不完善的問題，在新時代，提升數據管理質量成為頭等大事。因此企業應探索先進的數據管理策略，加強數據的創新。當前，不少物流企業的數據管理依然不夠精細化，而且忽略了很多的問題，如產品運輸信息、物流信息的追蹤處理和出入庫的管理等，如果不重視這些細節，將會增加數據管理的難度。

3.2 ? ?數據采集出現困難

在供應鏈管理進程中，由于上下游企業各個環節中的信息數據比較多，而且信息種類多樣，但是企業的數據采集依然以傳統的方式為主，欠缺高效、快捷的工具，在采集信息中極易出現失誤，一旦失誤就會對現實工作造成影響，如降低效率、加大成本等；此外，在采集過程中，分析處理和存儲數據工作也面臨著較大的困難，如果信息傳遞效率不高，將會丟失大量數據，增加采集難度[3]。

3.3 ? ?產品質量參差不齊

現代企業要想從本質上提升產品的質量，就應從供應商著手，加強對每一個流程的管理。當前企業典型的物流業務包含運輸、倉儲和配送，但是大數據技術還沒有完全貫穿在物流業務的每一個流程，還有待完善。在分檢入庫、包裝運輸等流程中，舊的作業模式依然存在，大數據應用能力比較低下，這時就極易產生產品質量問題。

3.4 ? ?產業模式有待優化

隨著我國信息技術的發展，大數據技術在不同的產業發揮著重要的作用。在供應鏈管理的進程中，應當使用大數據技術優化管理模式，提升管理質量。從另一個角度講，在大數據背景下，信息增長速度加快，但是當前的產業模式依舊比較落后，阻滯了企業的發展，因此為了應對時代的發展，物流企業應拓展產業鏈，不斷升級產業模式，以不斷滿足市場需求，選擇優秀的供應商，并建立一種全新的產業模式。

4 ? ?基于大數據技術的物流供應鏈管理創新策略

4.1 ? ?加強政策引導

政府部門應當為大數據技術在物流供應鏈中的應用提供先進的政策，發揮出政策的導向性作用，為實際應用提供支持。在相關政策的指導下，物聯網和大數據技術將會深入融合，對現代物流體系進行拓展和完善。制定的政策應具有較強的實用性，能解決物流供應鏈管理中存在的諸多問題，為各個環節和各個流程的實際運轉提供幫助；政策應具有連續性和協同性，不應輕易改變，一旦生效，就應長期堅持。例如政府部門根據實際情況，制定大數據技術在物流行業運用的標準，使其能按照標準運行。此外應給予大力的資金支持和技術幫助，政府部門應投入較多資金，支持大數據技術在物流供應鏈中的運用[4]。

4.2 ? ?加強數據管理

在現代企業物流供應鏈管理中，應做好數據管理工作。數據是大數據技術的核心和基礎，應當不斷優化數據，提升數據的準確性和規范性，讓物流供應鏈管理更加便捷，使企業能充分適應市場的變化，提升企業的應變力和競爭力。首先，企業應當搭建先進的數據管理平臺，實現數據的收集與匯總，數據管理平臺應加強每一個信息板塊的銜接、加強每一個系統的融合，高效分析物流信息，提升物流決策的質量；其次，企業應當制定先進的物流管理制度。在大數據技術融入的過程中，應當對原有物流管理制度進行完善，使其更加全面，新的物流供應鏈管理制度中應加入大數據內容，對舊有的條例進行補充并增添新的條例，總之，應讓制度與時俱進，以便能適應各種情況。再次，企業還應當建立專門的大數據管理部門，明確這個新部門的權責范圍和工作內容，還應設置各個崗位，明確崗位的權責，讓崗位與崗位之間實現互補和相互協作；還應明確數據管理部門的考核制度，客觀公正地衡量數據管理人員的工作，提升他們的工作積極性，在此期間，還應加強對工作人員的培訓，使其能掌握先進的技術；同時，還應當加強對數據的監管與運用，幫助企業實現高質量管理。最后，應當升級信息系統，提升信息系統的更新功能和糾錯功能，降低物流數據出錯的概率，從源頭上提升數據管理的質量[5]。

4.3 ? ?提升信息收集能力

對于現代物流企業來說，信息是一項重要的要素，所以應當提升信息的收集能力，實現信息數據的交互與收集。第一，應提升綜合采集能力，及時掌握供應鏈上下游的各種動態信息，加強追蹤調研，深入挖掘價值高的信息，將其融入企業中。第二，應保證信息采集平臺的安全。在大數據時代，信息更新的速度比較快，不良信息出現的概率也會增加，為了避免受到不良信息的攻擊所帶來的安全風險，企業應建立強大的安全防護屏障，構筑覆蓋較廣的安全系統。第三，還應當加強員工的安全防護意識，引導員工正確操作，將安全風險扼殺在源頭，避免信息丟失和泄露。第四，企業還應根據實際建立完善的風險防控體系，并建立風險預警模型，一旦出現不良信息，就應立即識別，并利用風險模型加以處理，提升全方位防護能力。最后，應加強數據信息的可視化監控，運用可視化數據矯正工具，降低信息出現的安全風險，提升信息的精準性[6]。

4.4 ? ?將供應鏈管理與物流管理相融合

在當前大數據背景下，物流企業供應鏈管理發生了深刻的變化，隨著時代的發展，物流企業應加快發展步伐，合理使用大數據技術為企業的發展做出貢獻。工作人員應了解終端用戶的需求，并以此為基礎完善業務流程，加強和相關單位的聯系，使供應鏈管理工作更加便捷。例如在整體的運作中，運用大數據技術能夠提升企業的效率，能結合實際需求制定長遠規劃和目標，還能創新服務體系，將客戶作為中心建立完備的物流管理體系，實現企業的長久、高質量發展。

4.5 ? ?優化產業結構

大數據時代下，物流企業供應鏈管理不但應當引進先進的經驗和模式，還應優化產業結構，加強創新， 緊跟時代步伐。否則，一旦企業的升級轉型與時代相違背，那么再先進的管理模式也無濟于事。 在大數據下，應當加快產業結構的調整，產業升級更能使大數據職能發揮出來。因此， 物流企業應當遵循客觀規律、遵從各種新型的原理，提升信息流通的速度，實現物流信息的共享，避免信息堵塞，從整體上提高企業的供應鏈管理質量。比如，應縮短周期、提升物流運輸質量，制定標準的價格，拓展經營范圍，優化供應商與用戶之間的關系等[7]。

4.6 ? ?拓展物流管理的職能

進入大數據時代后，企業的供應鏈系統逐漸發揮出了優勢，能運用這些優勢整合對應的資源，進而避免浪費。例如企業工作人員應當改革供應鏈技術，使企業從傳統的被動狀態進入主動狀態，充分讓企業掌握發展的主動性。物流企業管理人員應改變管理理念，不斷提升信息化管理質量和工作效率，使企業的發展與市場的發展相適應，不斷滿足發展的需求。此外，還應提升物流企業人員的素養，高效發揮出他們的價值；管理人員應引進先進的管理模式、先進的高端設備為物流的供應鏈管理打下基礎，使企業向著可持續發展的方向邁進。 當前我國的物流企業與其他企業資源集成體現在功能方面，如配送采購原材料、存儲產品、進行流通中的配送等，這些功能都是物流管理的基本職能，構成了整個物流供應鏈的形態。但是這種方式比較傳統，易被取代，在長久的發展中，很容易導致同質競爭。對于物流企業來說，建立良好的合作伙伴關系能夠促進雙方的共同進步，實現雙方的有效互動，不斷創造全新的價值。因此我國物流企業應與其他企業建立良好的伙伴關系，不斷發揮出范圍經濟的效果，并降低內部成本，降低風險，提升行業的準入門檻。隨著雙方企業的深入合作，雙方能夠建立穩固的組織結構，建立相互聯系、相互補充的基礎設施結構，構建集成化、集約化、新型的集成關系，進而能夠提升企業的競爭力[8]。

4.7 ? ?提升產品質量

產品質量是決定企業能否高效率運營的基礎，不管當今還是未來，提高產品質量都是未來供應鏈管理的主要法寶。首先，企業應運用大數據技術、相關數據資源，篩選出高質量的產品，并結合企業的標準和行業標準制定統一的質量管理標準，不斷提高質量管理水平。其次，應當加強對數據質量的監控。企業團隊應加強市場監管，將真實的數據反映給相關部門，使其能根據數據的結果對產品質量作出改進，提升顧客的滿意度，贏得合作伙伴的信任，不斷打造出名的企業品牌。

5 ? ?總 ? ?結

隨著對大數據技術的深度應用，大數據技術在各個企業的管理中都將占據重要地位，當前大數據已經成為物流企業供應鏈管理的主要技術，在未來必將具有光明的發展前景?，F代企業應提升科技運用能力，學會運用大數據技術提升自身的實力，挖掘好大數據的價值，能夠運用大數據技術避風險、抓機遇，并做好長久的規劃，制定長期的戰略目標，發揮出大數據技術的優勢，不斷提升物流供應鏈管理能力。本文第一部分對大數據技術進行概述，第二部分指出了大數據技術在物流供應鏈管理中的重要性，第三部分指出了大數據技術存在的問題，最后一部分提出了幾條完善的策略。

參考文獻：

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[7] 范晶晶．煤炭企業物流供應鏈可視化管理平臺[J]．物流工程與管理，2022，44（10）：52-54.

[8] 孫楚綠．大數據背景下企業物流技術創新與模式決策研究[J]．中國市場，2021（15）：177-178.