大数据分析在饲料企业供应链管理中的应用

温何雨， 夏 凡， 孙斯亮

（1.驻马店幼儿师范高等专科学校，河南 驻马店 463000；2.河北建材职业技术学院，河北 秦皇岛 066000；3.石家庄铁道大学四方学院，河北 石家庄 051132）

随着大数据分析技术在社会各领域的广泛应用，各行业的经营模式、商业活动都在发生翻天覆地的变化。同时，近年来，我国饲料行业发展较快，饲料企业也积极运用大数据等现代信息技术来升级、优化自身的经营活动。供应链管理是饲料企业重要的经营管理活动，不仅直接关系到饲料企业的经营绩效，而且对饲料企业市场竞争力也具有重要影响（雷晨光，2020）。但当前饲料企业供应链管理方面信息化程度依然不高，供应链运营效率低、风险较大，亟待通过一定的技术手段来改进与优化。大数据分析可以使饲料企业供应链管理更加高效，提升供应链的敏捷性，降低供应链风险。因此，饲料企业需要在供应链管理中积极运用大数据技术对供应链进行优化和升级。

1 当前饲料企业供应链管理的现状与问题

自2012年以来，我国饲料产量赶超美国，成为世界第一（张勇翔等，2021）。同时，我国各类饲料企业也意识到供应链的重要性，积极构建自身供应链，开展供应链管理。但从供应链管理效果看依然存在以下问题。

1.1供应链物流的运输规划不够科学 虽然不少饲料企业已建立了一套产供销一体化的供应链，但在供应链物流管理方面由于缺乏有效的信息技术和科学的数据分析预测，对物流运输路径、物流运输成本缺乏科学规划，导致一些饲料企业的供应链物流成本较高，且物流运输效率较低。

1.2对饲料产业供应链数据的分析挖掘不足部分饲料企业尽管已引入供应链管理信息平台，在日常运营中积累了大量关于供应链管理与运营方面的数据，如饲料原料的采购周期数据、饲料产品的物流成本数据、养殖类客户企业对饲料产品反馈、线下门店资源分配比例等，但由于缺乏有效分析、挖掘与预测，导致供应链运营效率较低。

1.3供应链运营成本较高，风险较大 随着国内电商和跨境电商平台的发展，我国不少饲料企业不仅有线下供应链体系，也建立了相应的线上供应链，但没有通过一定的技术手段将两者融合，线上线下供应链孤立运行，导致供应链运营成本较高。

2 大数据分析在饲料企业供应链管理中的作用

大数据分析可以提升饲料企业供应链的物流效率，降低供应链风险，提高供应链管理水平，并构建敏捷的供应链管理。

2.1提升饲料企业供应链的物流效率 饲料企业供应链物流管理效率直接影响饲料产品送达客户的及时性，进而影响客户满意度。在饲料企业供应链管理中应用大数据可以科学规划物流路线，降低物流成本，从而提升供应链物流的运营效率。如饲料企业可以通过大数据技术分析平台上饲料用户的地址、对饲料商品的急需程度以及饲料企业所掌握的物流资源，科学评价哪些用户订购饲料商品需要通过外包第三方物流运输，哪些用户可以通过自身物流运输，哪些用户需要加急运输，从而提高物流与饲料产品物流运输的匹配程度（刘晓南，2021）。

2.2降低供应链风险，提高供应链管理水平 一些大型饲料生产厂商构建的供应链参与因素众多，不仅有上游饲料原料、饲料生产研发设备厂商的参与，还有下游饲料产品物流外包商、饲料产品分销商等参与。因此，饲料厂家供应链管理中存在较多潜在风险，主要包括供应链成本风险、供应链运作风险、供应链资源布局风险。当一条供应链参与者众多，且物流运输能力弱，物流运输成本高，各供应链节点之间信息透明度不高，就会导致这些风险的出现。在供应链管理中应用大数据技术可以有效降低这些风险，提高供应链管理水平。如对于供应链成本风险，饲料厂家企业可以利用大数据技术分析供应链数据，从而掌握饲料原料的采购周期，找到降低饲料产品物流成本的方法，筛选优质的饲料原料、饲料设备厂商，从而更好地服务客户，合理分配线下门店资源，降低供应链风险，提升供应链管理水平。对于供应链资源布局风险，饲料厂商可以借助大数据分析工具，分析线上线下不同客户的类别比例，合理分配饲料企业的物流、营销等资源，降低供应链运营成本，将一些线下客户向线上平台引流，提升其管理效率（李淑兰，2021）。

2.3构建敏捷供应链管理 敏捷供应链管理是以终端用户需求来驱动构造供应链，使供应链可以对用户需求做出最快速地响应，使企业在竞争中建立时间优势和成本优势。供应链的敏捷性源于供应链参与者建立战略伙伴关系，实现信息共享，通过产品标准化和业务流程重组降低供应链管理体系的复杂性等。从饲料企业供应链看，虽然也有供应链节点企业之间的协作，但相互之间数据不够透明，无法实现数据与信息共享。各节点企业独自完成饲料订单的相关任务，这就导致供应链运营效率较低，敏捷性不足（陈品汐，2021）。近年来，随着大数据、人工智能、移动互联网和云计算平台等信息技术的应用，饲料企业可以利用云管理平台，实现各节点企业对数据的共享。整条供应链可以在大数据技术的支撑下由各供应链节点相互配合完成生产、研发、物流运输和销售活动。此外，由于大数据技术往往配合人工智能算法的应用，可以找到最优的生产时间节点、物流运输路径和销售定价，可以进一步提升供应链的敏捷性。通过建立敏捷供应链，饲料企业实现由客户需求驱动的小批量、多批次的定制化饲料产品销售，符合未来饲料产业电子商务发展趋势（孙新波等，2019）。

3 大数据分析在饲料企业供应链管理中的应用策略

大数据技术作为21世纪最先进的智能信息技术之一，饲料产业需要大数据技术来实现升级，提升供应链管理的水平。

3.1构建供应链战略联盟，打造全供应链大数据平台 正如前文所述，应用大数据技术可以提升饲料企业供应链的敏捷性。而要实现敏捷供应链管理，饲料企业首先要与供应链上下游节点企业构建供应链战略联盟。从饲料产业看，大部分饲料企业属于饲料研发、生产企业，这就需要饲料企业加强与上下游企业的合作，包括上游饲料原料生成销售企业、设备机械制造销售企业、饲料添加剂企业等，以及下游饲料产品中间商、物流供应商、饲料分销商、客户企业等，饲料企业可以通过签订战略合作协议的方式将这些上下游供应链节点企业纳入供应链战略联盟中。在选择供应链联盟的合作对象时，饲料企业必须充分考虑合作伙伴企业的品牌业绩、资源能力及其对供应链的影响等因素，选择最优质的合作伙伴作为供应链节点企业。在签订供应链战略联盟协议后，饲料企业可以将自己作为供应链联盟的核心企业，以大数据、物联网、云平台、人工智能、区块链、移动互联网等技术为基础，来打造全供应链大数据平台（刘宁，2018）。在具体建构前，饲料企业可以委托专业的软件公司，通过前期需求调研和供应链架构分析来搭建整个供应链大数据平台。同时，在合作协议中可以明确各节点企业使用大数据平台的权限，当下游客户企业有饲料需求时，可以在供应链大数据平台中发布订单信息，通过大数据分析，平台可以把饲料原料采购、饲料设备采购、饲料配方生产研发、饲料商品物流运输、饲料产品营销和分销等任务分解给各节点企业，并通过算法形成最优的订单完成计划，实现敏捷供应链管理（张丽英和俞寅天，2020）。

3.2以大数据为支撑制定相应的饲料产业供应链战略决策 饲料产业供应链运行效率受到各类因素的影响，如饲料行业国内外市场环境、畜牧业发展速度、农产品进出口情况、饲料原料供给需求趋势、饲料消费者消费习惯与偏好等。在大数据技术应用背景下，这些因素均可通过对相关数据的分析来进行趋势预测，饲料企业可以以预测结果为基础制定供应链产供销方面的战略决策。如饲料企业可以通过对电商平台饲料销售大数据的分析，在各类电商平台购物节之前对热销饲料商品备货，提前购买这些饲料原料，从而在电商平台购物节开展前准备充足的货源。此外，饲料企业也可以利用人工智能技术和大数据技术，对竞争对手的各类竞品的价格进行比较、分析，找到饲料商品最优的定价和促销策略，并以此为基础，要求供应链各节点企业给出相应的价格调整，从而在竞争中取得价格优势。另外，饲料企业也可以利用大数据技术对物流运输路径、仓库选址等方面的数据进行分析，制定最优的供应链物流决策，从而驱动饲料企业构建敏捷供应链，提升供应链运营效率（白历如和巩家婧，2019）。

3.3综合应用大数据与其他现代信息技术 大数据技术在各行业实际应用中往往并非单一使用，需要企业结合自身需求综合应用多种现代信息技术。饲料企业也要结合需求和应用场景综合选择信息技术。如在饲料产业供应链大数据平台构建时，不仅需要搭建大数据信息分析系统，还需要利用人工智能技术，通过各类算法自动采集饲料行业各类基础数据。又如在供应链各节点企业中构建智慧物流体系，不仅需要运用大数据技术来计算最优的物流运输路径，还可以应用区块链技术明确物流体系各环节的责任主体，明确饲料产品运输过程中各环节的责任，监督各环节责任主体的行为，当饲料产品在运输中发生质量问题时，可以找到责任主体，从而追究相应责任（焦楠，2022）。因此，饲料企业在应用大数据技术时需要结合供应链管理的具体场景，综合应用大数据分析和其他现代信息技术。

3.4加强饲料产业大数据人才引进与培养 不管是大数据技术还是其他现代智能信息技术在饲料行业的应用，饲料企业都要积极引入具有行业背景的大数据分析与应用人才，同时加强对企业内部供应链管理人才的信息技术培训。一方面，建立人才激励机制，引进大数据人才。饲料企业在引进大数据人才前先要优化企业自身人力资源管理制度，尤其是薪酬制度和晋升机制。饲料企业人力资源专员要对当前大数据人才市场的薪酬做好调研，提供具有竞争力和吸引力的薪酬来吸引大数据技术人才（冯永等，2021）。此外，引入人才前也要注重对人才的行业经验的考察，由于饲料行业不同于传统制造业，大数据应用也有其特殊性，大数据人才是否具有饲料及相关行业从业经验可以作为选拔人才的重要标准。另一方面，饲料企业也要加强对供应链管理岗位的员工开展信息技术培训。在建立供应链联盟后，饲料企业可以协同供应链节点企业，以饲料产业供应链大数据应用为培训目标，委托相关行业专家、咨询公司等对员工进行培训，在培训中还可以加强各节点企业员工之间的沟通与交流，从而使供应链具有更加牢固的协作基础。