大数据背景下智慧物流业务体系设计构想

胡进

摘 要：本文基于大数据背景下物流创新模式的目标设计了包含核心业务、辅助业务及增值业务在内的智慧物流业务体系，形成了基于大数据背景的智慧物流的理论体系框架，并对其实施所需要的内部支撑环境和外部支撑环境进行了分析。

关键词：大数据；智慧物流；业务体系设计

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）20-0019-02

1 引论

信息技术的飞速发展促使物流组织结构发生变化，其中一个显著的变化趋势就是物流运营管理由内部一体化向着过程一体化转变，物流组织将从重视功能提升的垂直层次组织转向一个以过程为导向的水平组织。在过程信息一体化的进程中，大数据技术的应用为物流运作管理提供了海量的物流信息及智能处理技术，加强了物流运作管理过程中对物流信息的控制和保持，避免在分散阶段所产生的信息扭曲和延迟，以信息技术代替组织层次，通过管理过程优化取代物流功能提升进而提高生产率。物流组织结构由功能集中转变成过程集中，形成过程信息一体化的水平结构，物流组织模式由纵向一体化向横向一体化转变。

2 大数据背景下智慧物流业务创新

2.1 核心业务层

基于大数据的物流业务体系中核心业务包括智慧物流商物管控、智慧物流供应链管理、智慧物流业务管理、信息全域控制四项业务。

（1）智慧物流商物管控：通过对物流过程中物品的流量、流向进行量化处理，形成不同品类商物在不同经济区域的生产消费动态结构，以实现社会资源的高效合理配置。（2）智慧物流供应链管理：通过大数据背景下智慧物流联合云制造、云销售等技术对采购物流数据、生产物流数据、销售物流数据及客户数据进行采集与分析，实现供应链物流一体化运营管理。（3）智慧物流业务管理：利用大数据及其相关处理技术为物流企业感知、采集并加工处理物流信息，辅助企业管理物流运营过程，实现对物流核心业务、增值业务及辅助业务流程的进一步优化。（4）信息全域控制：利用大数据及其智能处理技术对物流信息进行全面感知、安全传输和智能控制，通过信息集成实现物对物的控制，从而实现物流信息管理到物流信息控制的飞跃，提高整个物流的反应速度和准确度。

2.2 辅助业务层

大数据背景下的智慧物流业务体系中，辅助业务包括供应链协同管理、物流系统设计与优化、物流过程智能控制三项业务。

（1）供应链协同管理：通过大数据背景下的物流管控，从企业的采购数据到生产数据，再到销售数据进行实时、精确、全面的跟踪，挖掘出有效数据，实现对供应链的协同管理。（2）物流系统设计与优化：基于大数据背景的信息平台可有效解决物流系统优化中数据采集、数据集成、大型计算平台和过程支持优化四大问题，降低物流系统总体成本。（3）物流过程智能控制：通过对物流状态的实时查询和物流过程的可视化管理，在对物流过程进行实时跟踪与监控的基础上，可通过基于大数据的物流信息平台操纵物流设备、设施，以实现对物流过程的动态控制。

2.3 增值业务层

在物流领域中利用大数据相关技术可获得准确、全面、及时的物流信息，这些信息使物流辅助业务与核心业务更加智能化和自动化。对这些信息进行深层挖掘与分析，可拓展物流增值业务的范围并提升增值业务的服务水平。

（1）智能包装：大数据背景下的智慧物流根据货物的相关属性及客户要求等自动选择包装容器等，提高操作效率及操作准确率。（2）智能装卸搬运：智能装卸搬运是基于输送机、智能穿梭车等设备，结合智能装卸搬运信息系统、控制系统等，实现装卸搬运过程的智能化。（3）物流状态实时查询：大数据相关技术可提供准确、及时、详细的供需信息，实现供应链横向、纵向数据的可视化处理，实现物流供需状态的实时查询，促进供应链管理的智能化和敏捷化。（4）智能加工：智能加工是通过智能物流设备和物联网相关技术，对物品进行加工处理，完成智能贴签、智能配货、智能挑选混装等作业过程，实现物流操作效率化。（5）智能结算：大数据背景下的货物标签中存储着丰富的货物信息，通过在计价系统中识别和处理这些信息，可实现智能结算，并提高结算速度和结算准确性。（6）自动支付：自动支付是在智能结算的基础上进行的，物流企业内部及供应链各参与方在智能结算后，相关费用可自动在与计价系统绑定的银行账户上直接扣除，简化了资金交易的过程，同时提高了资金交易的准确性。

3 大数据背景下智慧物流业务体系设计构想

大数据及其智能处理技术联合物联网、云计算、传感网等，共同作用于物流运营管理过程，使得各项物流业务的智能化水平显著提高，增值业务的服务范围进一步得以拓展。经过大数据对物流业务体系的影响分析，在传统物流业务体系的基础上进行创新设计，笔者提出大数据背景下的智慧物流业务体系框架的基本构想，如图1所示。

大数据及其智能处理技术的应用是物流业务体系再造的动力，大数据环境下的物流数据感知、物流数据传输和物流应用为提高物流的整体服务水平创造了基础条件。保障各层物流业务顺利进行的支撑环境包括内部支撑条件和外部支撑条件，这些支撑条件对物流业务进行支持，为大数据及其相关技术在物流中的应用提供了实施条件与基础，从而提高了各项物流业务的智能化水平。

3.1 内部支撑环境分析

内部支撑包括设施、装备、技术、管理和标准。在基于大数据背景的物流业务体系中，内部支撑因素有如下改善：①物流基础设施，通過应用大数据相关技术，使仓库、公路、铁路、港口等可以实时与物品进行信息交互，为物流感知提供基础性服务；②物流装备中传感设备，尤其是现有物流信息采集与传输设备及接收设备的衔接，具体包括物品标签、读写器、传感器、服务器、网络设备和终端设备等；③大数据及其相关技术的应用将促进物流系统规划技术、现代物流管理技术、物流系统评价技术和物流信息化技术等物流技术进一步发展；④依靠大数据背景下智慧物流的网络特性和个性化的配套软件系统，可实现对物品流通过程中各个市场要素的全方位监控，提供满足整个供应链资源优化配置的信息服务，优化供应链管理；⑤标准包括基于大数据背景的智慧物流自身标准体系构建和与物流标准的融合，以便在企业级、行业级、区域级和国际级数据支撑下实现不同物流系统的对接服务。

3.2 外部支撑环境分析

外部支撑包括法规、金融、电子商务、信用和安全。在大数据背景下的物流业务体系中，外部支撑因素有如下改善：①除完善物流法规之外，还应建立相应的智慧物流法规，为大数据及其相关技术在物流领域的应用提供良好的法律制度环境；②电子商务和现代金融都将借助大数据相关技术对物的感知与控制提升物流业务的服务水平、拓展增值服务范围；③大数据环境对信用和安全提出了更高的要求，因此，在深化安全技术研究的同时，必须加强人的安全意识和信用教育，创造安全、可信的大数据环境，保证物流业务体系再造的顺利进行。

参考文献

[1]任永贵.电子商务时代云物流技术探讨[J].商业时代，2012，（08）：45-46.

[2]刘勤，刘刚.构建智慧云物流[J].企业管理，2013，（10）：116-118.endprint