基于大數據的物流供應鏈管理創新對策研究

文/黃芳 姜宇

科學技術高速發展的今天，大數據技術已經成為物流企業未來發展的主要方向。本文重點探究大數據技術在物流供應鏈管理領域中的應用價值以及應用現狀，并分別從政策引導、可持續互聯系統、數據化管理水平等多個維度探究管理創新策略。大數據技術具有數據處理速度較快以及數據多樣化的優勢，能夠為物流企業戰略發展提供重要支持。但現階段依舊存在少數物流企業對大數據技術存在認知偏差，沒有深度融合大數據技術。因此需要探究大數據物流供應鏈管理創新策略，構建新發展路徑。

一、大數據在物流供應鏈管理中的技術價值

（一）顯著提高數據預測精準性。傳統物流供應鏈管理體系無法實現數據信息的實時共享，無論是企業負責人、客戶還是分銷商，在獲得數據資訊環節中明顯存在滯后性現象，無法第一時間了解實時的物流信息。由于物流供應鏈之間的聯系相對緊密，倘若一條供應鏈受到影響，將會影響整個物流供應鏈的運轉[1]。大數據技術的出現有效解決了這一現實困境，大數據技術在物流供應鏈管理領域中發揮著重要作用。大數據技術擁有較強的數據處理及數據分析能力，在特定的算法支持下，依托大數據技術能夠將物流信息實時傳遞給各主體，不僅能夠確保客戶可以有效了解物流信息變化情況，還能夠確保各機構能夠提高物流需求的預測準確性，以便能夠根據商品的輸送情況進一步提高服務質量[2]。（二）滿足客戶群體差異化需求。現階段民眾人均收入以及生活方式發生了巨大的改變，目前客戶群體具有多元化和差異化的特點，每位客戶對商品的需求各不相同，會受到個人喜好、地域因素以及商品屬性的影響。傳統物流供應鏈管理體系無法滿足客戶群體差異化的要求，大數據技術下，企業管理者可以從多個維度收集客戶的相關信息，以便構建客戶畫像。根據不同客戶畫像制定針對性的供應鏈物流管理模式，以便匹配客戶群體差異化的需求[3]。（三）全生命周期可視化管理。從工作職能角度來看，物流供應鏈管理主要分為三個階段，首先是物流管理階段，其次是后勤階段，最后是同步一體化供應鏈階段。物流管理對應運輸倉儲環節，后勤對應貨物管理，同步一體化能夠將供應商與客戶共同組建為一體化供應鏈。在大數據技術的支持下，同步一體化供應鏈階段無論是供應商、制造商還是客戶群體，都能夠通過數據分析以及數據整合的方式了解對方的實際需求以及運行現狀。物流管理階段以及后勤階段能夠實現可視化管理，無需消耗大量的人力成本，便可以利用新興技術的優勢對庫存周轉以及運輸情況進行個性化追蹤[4]。（四）進一步提高風險控制能力。影響物流供應鏈管理質量的因素較多，之所以傳統物流供應鏈管理發展受阻，主要原因在于不具備科學有效的風險管控能力。在大數據技術的支持下，當出現貨物疏漏、損毀變質現象時，不僅會為管理者呈遞詳細損失記錄，還能夠從運輸路線、供應策略等多個維度出發探究導致不良事件發生的根本原因，以便為管理者后續優化管理決策提供重要數據支持。

二、大數據在物流供應鏈管理中應用現狀分析

（一）數據管理滯后。要想充分發揮大數據技術在物流供應鏈管理中的重要作用，不僅需要應用大數據技術，還需要構建管理體系。大數據管理體系的作用在于數據管理，在采集收集數據的基礎上，對各類數據進行深入挖掘、剖析數據之間的內在邏輯關系，以便為管理決策提供支持。現階段部分企業并沒有建立針對性的大數據管理體系，在數據管理環節中普遍存在滯后現象。（二）數據采集渠道單一。相比其他企業，物流供應鏈企業在運行過程中需要對接生產廠家，銷售商及客戶群體，每日都會產生龐大的數據信息。但部分企業依舊采用傳統的數據采集手段，例如通過人工+互聯網，利用簡單的數據采集方式對各項經營活動開展期間產生的數據信息進行收集處理。然而人工質量會受到人為因素的影響，倘若數據采集人員自身專業素養較差，那么很有可能會錯過關鍵信息，并且也會增加數據丟失以及數據泄漏等諸多風險。（三）大數據技術融合較差。大數據技術與企業物流供應鏈管理之間的融合力度決定了管理創新質量，現階段部分企業雖然能夠將大數據技術融合在數據處理及數據采集環節當中，但并沒有實現大數據技術的全過程管理。例如部分企業并沒有在產品倉儲、運輸以及配送環節當中應用大數據技術，無法根據不同地域客戶群體的實際需求劃分物流輸送路線，難以利用大數據技術通過數據分析的方式了解企業在各項生產經營環節中存在的風險隱患。

三、基于大數據的物流供應鏈管理創新對策

（一）政府政策引導。為進一步推動大數據技術在物流供應鏈管理領域中的應用，企業需要加強與政府部門之間的溝通協作。政府需要出臺政策，為物流供應鏈管理提供數據支持。如政府需要加大資金投入，設計一系列優惠措施。各大企業加強大數據技術的應用，依托大數據技術對原有物流管理體系進行優化。需注意的是，政府的各項政策引導都必須具有適用性以及可操作性，例如政府首先需要引導各大企業建立以大數據技術為載體的智能物流平臺，在此期間可通過委派技術人員或者給予一定的資金支持。其次需要制定大數據物流供應鏈管理行業標準，引導中小型企業向相關標準發展。（二）構建可持續發展的互聯系統。這些年隨著社會經濟的高速發展，民眾對物流的需求越來越高，物流供應鏈管理工作開展期間，每日需要處理龐大的數據信息。雖然龐大的數據信息可能會對數據管理工作帶來一定阻礙，但也為數據整合以及數據分析工作提供了大量的資源支持。因此企業需要構建可持續發展的互聯系統，在數據收集及數據整合的基礎上，對不同類型的數據信息進行深度分析，加強數據之間的聯系，對企業多元分散的數據信息進行有效整合。企業管理者首先需要各部門將企業內部數據及外部數據進行整合，根據企業內部發展情況以及外部環境因素明確戰略發展方向。其次，需要建立大數據共享體系，大數據共享體系的對象分別為上游產業和下游產業。依托大數據共享體系能夠實現不同產業之間的協作互通，將碎片化的數據信息進行有效整合，為物流企業未來發展提供重要數據支持。（三）加快落實大數據技術。建立以大數據技術為載體的物流供應鏈管理體系的先決條件在于落實應用大數據技術，現階段我國部分物流企業依舊沒有加快大數據技術的應用創新，因此企業需要重視大數據技術的落實。例如在物流供應鏈管理體系中，需要有意識地構建承載大數據技術的平臺，通過云數據中心確保數據資訊通過深度整合分析后能夠安全存儲在內。在物流倉儲環節當中，需要建立智能化管理體系。例如要求倉儲管理員利用大數據技術實施分析物流倉儲調度情況以及企業經營情況之間的內在關聯，了解當前物流倉儲模式是否匹配企業未來發展需求。（四）提高數據化管理水平。企業管理水平能夠一定程度上影響大數據技術的應用價值。現階段我國部分物流企業管理依舊采用傳統管理方式，并沒有重視信息收集、信息處理的重要意義。為進一步提高數據化管理水平，企業首先需要加大宣傳力度，幫助各部門了解到大數據技術對供應鏈管理質量的重要作用。其次需要結合當地政府落實的各項政策法規，對企業物流供應鏈管理工作的部署進行優化調整。再次需要積極邀請大數據行業內的專家以及學者前往公司開展座談會，向廣大員工介紹大數據技術的優勢，并做好技術支持指導工作。（五）建立健全物流信息采集系統。建立健全物流信息采集系統能夠對不同類型的數據信息進行高效采集，以便為大數據技術的應用提供重要數據支持。要想充分發揮物流信息采集系統的重要作用，需要從以下兩點入手：首先需要提高企業整合大數據技術的能力。如企業需要加強與上游企業和下游企業的溝通協作力度，在實時跟蹤物流信息的同時，也需要結合上下游企業的動態分析二者之間的邏輯關系。例如企業需要實施追蹤物流信息，對物流信息進行深入挖掘。根據上下游企業變動情況靈活調整物流管理方式，并實施采集不同管理決策下各類數據信息的變化情況[5]。其次需要重視物流信息的網絡安全管理。雖然大數據技術具有較強的數據分析以及數據整合能力，但大數據技術應用期間容易受到黑客攻擊，導致數據泄露風險。相比于傳統物流供應鏈管理模式，應用大數據技術期間更需要注重網絡安全的管理。因此企業管理者需要加大資金投入建立網絡安全部門，加大對各部門工作人員的網絡安全意識培訓，引導他們既能夠掌握先進的數據處理方法，又能夠及時發現潛在的安全隱患，并在第一時間進行處理。（六）重視集成化決策系統的構建。集成化決策系統能夠充分發揮大數據技術以及人工智能的優勢作用，企業建立集成化決策系統后，通過人工智能技術能夠對物流設備的路線以及設備狀態進行實時監測，再利用大數據技術對設備運行期間產生的數據信息進行收集分析，以便提供決策。最后利用數據仿真的方式協助企業在交通路線規劃、倉儲管理以及終端配送等多個環節中實現智能化管理。

結束語：

綜上所述，科學技術高速發展的時代背景下，大數據技術在物流企業發展領域中作用顯著，能夠有效解決傳統物流供應鏈管理的弊端。因此各大企業都需要加大資金投入充分融入大數據技術，依托大數據技術推動現代化物流企業發展。

引用出處

[1]任娟娟.面向“雙碳”目標的造紙產業綠色物流供應鏈構建研究[J].造紙科學與技術,2022,41(06):70-73.

[2]薄亮.共享經濟背景下區域物流供應鏈體系構建與資源配置[J].商業經濟研究,2021,(23):101-104.

[3]王恒田,楊曉龍.物流供應鏈數據化經營的創新優化路徑研究——基于國內SL物流企業的運作模式[J].江蘇商論,2021,(04):31-34+66.

[4]姜宇,張向輝,黃芳.“雙高計劃”建設背景下高等職業院校科技創新能力提升策略研究——以哈爾濱職業技術學院為例[J].對外經貿,2021(10):130-133.

[5]黃芳,姜宇.“1+X”證書制度下網店運營與管理課程教學改革實踐探索[J].對外經貿,2022(10):116-119.