大数据对现代企业物流供应链管理的影响研究

文/郭美轩（盐城师范学院）

一、引言

现今时代，经济的发展离不开企业的蓬勃发展，在互联网云数据爆火的现在，信息传播速度增快，大数据应用不断增加，对现代企业的物流供应链管理也产生了影响。在这样一个全球化的经济时代背景下，大数据必然会影响到企业经营，渗透到供应链的方方面面，因此，企业合理应用大数据，促进企业供应链结构转型升级是当前时代所需。当然，大数据的应用对企业物流供给链的影响也并不完全是有利的，对其进行分析，找出其优势劣势并解决其存在的相关劣势成为本文研究的重点。

二、相关概念

（一）大数据

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据具有以下四个特征： 海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低[1]。

（二）供应链

在企业生产运作环节中，原料供应-生产产品-产品购买整个产品的增值链中，原料供应必不可少，现在制造业转型升级，现代制造企业利用现代化信息技术已经不算少见了。企业供应链管理是指企业管理者利用供应商与客户之间的商业流程，查明、分析、评估企业内部经济活动开展情况及货币资金运行状况，设置匹配的管理风险程序，以保障企业活动的正常运作。企业的物流供应链管理环节需要关注企业的资金、产品、销售、信息流转等各个生产单元的数据信息，是一个很复杂很重要的管理过程，已经逐渐成为现代企业管理的核心。供应链管理关系着企业的成本、生产、销售，因此企业高级管理层会考察多方面的因素，设立相应的企业供应链管理的方向目标、管理原则、成本范围，并且会应用一些现代信息技术加快物流供应链管理的过程，促进它正常迅速地开展，整合企业的生产资源。

（三）大数据在物流供应链中的应用

传统意义上的物流供应链管理活动主要是针对不同的原料供给和原料运输选择适合的供应商，然后对供货到货采购等进行管理，在管理的过程中，对于合作的供应商的综合情况进行考量，考虑是否进行长期合作或者进行相关的横向并购。大数据的普及使得传统的物流供应链管理活动发生了很大改变，具体应用如下：

（1）大数据主要是对数据进行汇总、整理分析、挖掘，在物流供应链管理的应用是通过数据处理对于相关原料信息、市场需求情况、产品材质、供应商业务水平等诸多数据信息进行分析，准确完整地预测相关信息。及时根据现有信息进行调整，管理数据，得到一个不断更新的数据体系，相关管理层可能会应用其作为决策依据。大数据会建立相关算法，编译程序，使得整体信息实施共享，及时更新，更加准确完整地调节数据，避免企业因为原料价格或者生产损耗等因素造成的供应链断裂给企业带来严重影响和后果。同时，相关数据挖掘技术也会对产品市场价格和市场需求等信息进行预测，在预测的过程中不断优化算法，为企业物流供应链管理环节的顺利执行保驾护航。

（2）在传统供应商管理上，企业一般会选择自身利润最大化，但是现如今，经济全球化，任何一个企业都可能会影响到其他企业的发展，因此企业在这种情况下，纷纷开始寻求一种互惠共赢、共同发展、可持续发展的方式，大数据为这种方式成为可能提供了一种媒介，大数据技术可以让企业和供应商进行合作，供应商及时更新一些数据，对供应商的历史数据进行分析，就可以了解到该供应商以前的订单情况，供应商的信用状况，以此来作为对供应商实际情况考核和评判的标准。同时，应用大数据技术对供应链管理过程进行分析和考量，会对相关风险数据及时进行监控，减低企业供应端的风险、甚至降低全局风险。国外著名学者指出，运用大数据技术对企业供应商的信息数据以及有关投资回报的相关情况进行大数据分析，可以对物流供应链管理流程环节进行控制，为组织战略决策提供有效的支持。

（3）大数据的应用还体现在可以对数据进行可视化处理，可以提取出相关的数据资料，能看到数据变动情况，甚至可以通过数据处理，以GIF或者video 的形式展现。大数据技术的应用淘汰了一些传统的经营管理方式，不断更新出适合企业应用的优良技术，数据分析、数据处理、数据挖掘技术手段能够帮助企业对管理活动有更清晰的认知了解，减少企业决策成本，简化决策流程。张宪等指出，将企业与供应商紧密联系起来，建立共同需求的数据库，实现数据共享交流，有利于成本的控制和优化物流供应链管理决策[2]。

（4）大数据技术可以对订单信息进行追踪，实时跟进订单运行情况，当制造商下单之后，供应商的原料准备，再到原料交付检验以后后期质量问题的售后等全过程中，都可以应用大数据技术进行信息共享，了解到订单的流程，及时对有误的订单信息进行修改，可以迅速通知供应商，缩小订单周转的流程，节省相关成本资源，对于现代化企业而言，成本节约就意味着利润的增加。

三、大数据对于现代物流供应链的影响

（一）促进作用

大数据对于现代物流供应链的促进可以从四个方面出发：精准、个性、可视化、控制风险，具体分析如下：

（1）精准：大数据技术的精准体现在当今信息高速传播的情况下，很多信息是滞后甚至是错误的，大数据技术通过数据分析，将一些不准确、不及时的信息进行删减或调整，从而得到一个准确的信息，实现信息的准确共享。与此同时，在企业运作过程中存在顺序性，如在产品的制造过程中，首先进行原料采购，然后进行加工制造，最后通过业务部门进行产品销售，而在实际运作过程中，这三个环节又分成无数个小环节，各个小环节之间联系构成了一个统一的产品生产流程，这个过程中，信息传播一定会存在滞后性，又是因为传播过程出现错误，大数据系统良好地解决了这个问题，通过数据库系统进行实时共享，各个环节可以完整准确地获得数据和信息，减少了环节之间沟通不畅或者信息无效所造成的损失，节约企业的生产运作成本。

（2）个性：由于数据库的分析，大数据的整合，企业能够更清楚地了解到客户的信息数据，能够通过分析了解客户的个性化需求，从而生产出个性化的商品，增加企业的利润，强化企业的客户信赖度和忠诚度。企业也因此更加重视供应链管理相关的个性化选择，增加了企业创新的可能。

（3）可视化：在大数据的背景之下，运用云计算、物联网等技术可实现对供应链资源的整合，在供应商、制造商及零售商等各方之间建立相应的联系，使物流管理更加全面[3]。可以提取出相关的数据资料，能看到数据变动情况，甚至可以通过数据处理，以GIF 或者video 的形式展现。大数据技术的应用淘汰了一些传统的经营管理方式，不断更新出适合企业应用的优良技术，数据分析、数据处理、数据挖掘技术手段能够帮助企业对管理活动有更清晰的认知了解，减少企业决策成本，简化决策流程。

（4）风险：大数据技术的应用能够一直监控数据，对于任何可能出现的风险都会进行提示，加以预警，对于一些特殊的商品货物，可以通过大数据对其进行监控监管，防止其出现问题，大数据也可以对一些货物进行地理监控，避免因为运输遗失了重要货物或者运输风险等。

（二）存在的问题

（1）金融问题：金融问题不仅是物流管理中存在的重大问题，同样也是企业运营所需要关注的重要问题。目前数据技术在物流供应链应用中，金融方面存在的问题主要是金融创新不足。大众创新、万众创业，各行各业各个领域都需要创新支持，由于金融方面创新不足，现代企业物流供应链存在很多障碍问题，供应链金融服务体系必须要进行金融创新，这样才能建立相关数据库，实现真正的资源共享，提高企业的利润，使企业创新处于主动地位。由于我国经济体制，前些年一直大力发展国有企业经济，长期以来忽视了民营企业的发展，民营企业在资金借贷方面存在着严重的问题，经常会出现民间融资不足的情况，现代中小企业进行贷款融资十分困难，而且在起步阶段基本上完全依靠外部资金，因此中小企业很难发展壮大，经常在发展中被淘汰。

（2）成本：现代企业物流供应链管理中最重要的内容是成本。大型国有企业内部缺乏创新，没有创新动力，成本体系不健全，成本较大，而中小企业创新资金缺乏，成本控制不善。在大数据背景之下，要实现大数据技术与企业物流供应管理的完美契合，减少成本损耗，必须要建立起完善的成本控制体系，降本增效。

（3）数据：大数据技术在实际应用中存在两方面的问题：数据管理和数据采集，具体分析如下：

现代企业已经形成必要的意识即在物流供应管理方面应用大数据技术。但是由于缺乏相关的应用经验以及理论基础，大多数企业在应用时都是生搬硬套，并没有一个系统的数据库应用逻辑，数据库管理也混乱不堪。在这种情况下，即使有很多数据也得不到施展，即使应用最先进的大数据系统也无法发挥出其作用。因此数据管理的完善成为数据技术应用的必由之路，是数据技术应用的第一步。

目前企业在应用数据技术时还存在一个重要的问题数据采集，在完善数据信息时有各种各样的数据需要采集，这一过程需要人工完成，还要进行数据录入。存在人工因素就必然会存在一些失误，因为人不是机器，人会存在操作失误、查看失误、询问失误、理解失误等因素，导致数据采集的效率准确度低下[4]。

数据应用中存在的问题使得相应的大数据技术也难以施展，数据分析、数据计算、数据挖掘等等手段都是在数据管理系统完善、数据准确的基础上进行的，因此大数据技术应用的困难程度是很大的。

（4）与企业实际的融合：大多数企业的生搬硬套，使得大数据技术并未完全融合于企业的应用中。目前的供应管理中仍然以传统的管理方式、传统的数据处理为主，缺乏对于大数据更深层次的应用，大数据本身也存在着水平不一的情况，结合企业，一些企业应用较好，一些企业反而由于大数据技术导致产品控制不过关，导致一些成本损失。

四、现代企业物流供应链应用大数据技术发展建议

对于现代企业物流供应链应用大数据技术发展建议，本文主要从以下四个方面出发：

（1）金融：当前中小企业金融融资存在着很大的问题，政府应该增加资金投入，促进民间投融资活力。企业应当加大供应链金融服务体系的开发创新工作。重视金融资源的开发利用与整合，发挥金融机构的作用。

（2）成本：构建大数据供应链成本控制体系在企业发展过程中需重视供应链的优化创新，成本控制居于关键地位，需要企业长期坚持，这就需要企业就供应链成本进行综合分析，制定发展规划，运用大数据评估未来发展动态，从各环节入手实施有效的成本控制。

（3）数据：数据管理和数据采集的优化是大数据技术得以应用的重要前提，对现代企业物流供应链管理至关重要，首先，数据管理的完善意味着对于数据应用的整个流程进行完整的把控，对于数据采集、数据分析、数据处理、垃圾数据的清理等以及对于相关数据进行应用来解决企业中的一些供应链问题都十分重要。可以说数据管理是数据处理的核心，是起步工作，是决定后面所有的工作成功与否的关键。从数据收集出发，企业应该建立一个数据平台，收集汇总相关数据，避免由于人工误差造成的一些数据缺失、数据错误，给分析结果带来影响。建立数据采集系统，对于相关数据积极主动地进行整理归纳，实现数据信息的收集和交互。其次，在应用数据技术时，应当提高大数据的收集整合能力，整合资源，及时沟通，运用各种手段了解企业物流供应链上下游的资金动态、原料信息、消费需求、订单详情等，对于相关数据进行深度地采集和挖掘，充分利用对自己有用的所有资源信息；再次，建立一个安全防护系统，安保系统对于企业数据信息安全至关重要，一个企业的核心技术核心竞争力都要靠安全信息平台的维护，在进行大数据技术管理的相关工作中，要更加注重信息的安全性，避免信息被盗用，避免泄露丢失等情况，及时对数据进行备份，保证数据信息的安全完整。最后，加强数据采集系统可视化监控、可视化分析，利用可视化数据矫正工具，保证物流业务数据采集的精确[5]。

（4）企业要从产品出发，利用大数据技术，进行企业和大数据的融合发展。首先，要进行资源的整合，要筛选出所有对企业有利能应用的数据资源；其次，将数据应用于企业供应链管理的数据监控工作，在这个过程中不断监控数据，监控大数据系统，及时反馈存在问题，及时检修处理；最后，从根源上防治，根据企业情况定制相关数据技术服务，争取通过技术服务提升顾客满意度，打造企业品牌的知名度。

五、总结

本文通过研究大数据对于现代企业物流管理的影响分析，得出大数据对于现代企业物流管理存在着很多优势，促进因素：大数据技术能够精准地共享数据、根据用户个性化需求定制产品、将数据变动可视化利于分析把控、从数据层面监控数据控制风险。同时，经过分析，发现大数据实际上存在很多应用的问题，金融方面创新不足，资金缺乏，成本控制体系不完善，数据管理、数据采集困难以及与企业实际融合的问题。通过对相关文献的分析总结，从其问题的四个方面提出解决措施，政府增加对中小企业基金支持，完善数据库系统，控制企业产品质量，以此来增加利润投入大数据技术应用中。通过分析我们可以得出，大数据应用已经是当前企业物流供应链管理的大势所趋，因此企业必须利用大数据技术增加企业实力，利用数据挖掘开发更多的用户产品价值，实现企业的长期可持续发展。