大数据时代物流企业供应链管理的优化措施

李晓贝

摘 要：大数据时代背景下，信息实现了高度共享，使得传统供应链存在的信息共享难题得到了顺利的解决。物流企业供应链管理在大数据的作用下，能够形成多方推动作用，并于需求预测、服务定制、风险评估、资信评价等方面发挥出良好应用效果。这些运用有利于供应链物流实现精准化、精细化、共享化发展，进而促进物流企业供应链管理效益的提高。

关键词：大数据； 物流企业； 供应链管理

中图分类号：F253;F274  文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2024）01-0163-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.01.040

随着互联网技术发展速度的逐渐加快，社会进入了大数据时代。此背景下，各类数字信息除了和产品生产、销售活动之间存在着紧密的联系之外，还与经营管理相关。同时，大数据时代背景下，数据量掌握得越多，可获取的信息也就越丰富，企业通过对这些信息的筛选和挖掘能够得到利益。IDC报告表示，全球网络数据总量在2013年为4.4ZB，随后此数据实现了迅速的增长，截至2020年已经来到了40ZB。基于全球化的发展，除了社会物资的碰撞以及信息技术的发展会促使数据增多之外，还和信息之间的碰撞结合有关。所以，将大数据运用于物流企业供应链管理，对其发展而言意义重大，大数据收集与分析的信息，属于物流企业开展内部管理与发展规划的主要依据。

1 大数据的特征

大数据涉及大数据捕捉、存储、管理、分析、应用等各个方面。在物流企业供应链管理中运用大数据，有利于促进其决策、发现、优化能力的提高。大数据涉及的特征体现在以下几点：第一，数据量庞大。大数据中包含海量的数据信息，是数字信息和应用的总和，数据量越大则准确性越高，其中拥有的信息也就越多，并能够提高信息价值。第二，存在应用广泛性。大数据在应用范围方面十分广泛，不会被行业抑或企业规模大小影响，立足于现阶段大数据实际运用状况，其除了能够在社会生活领域中应用之外，还可以与金融行业、教育行业等进行融合。第三，效率高。大数据运算和信息技术发展联系紧密，现阶段互联网不只是能够拓宽信息传播和收集途径，还生成了诸多信息。大数据利用互联网采集、存储、管理、分析所需信息，并由计算机运算实现这些操作，所以在处理时间、速度等方面拥有效率高的特点［1］。第四，实时性。大数据属于时代发展形成的产物，在数据内容、形式、数量等变化和时代发展节奏、特点之间存在着紧密的联系。比如，社交平台中的热点新闻排名是通过点击数据生成的榜单，内容主要为反映当前社会时事，进而拥有显著的实时性特点。

2 物流企业大数据供应链管理的重要性

2.1 掌握丰富的数据信息

对于大数据供应链管理的作用而言，体现为向物流企业提供全面的数据信息，此类数据涉及多个层次、等级，诸如市场行情数据、货物质量数据、货主信息数据、企业发展前景数据等，能够指明企业发展的方向［2］。同时，在这些数据的作用下，物流通过供应链管理能够科学判断市场环境、自身因素，进而设计科学、合理的管理方案，确保后续发展中管理模式和执行力能够维持在较高水准。例如，凭借长期配送任务数据，物流企业能够掌握货主详细信息，然后进行多角度分析，以便于在后续工作中向消费者提供更加高效和精准的服务，促进企业工作效率与外在形象的提高。

2.2 提供决策依据

物流企业利用大数据供应链管理，除了能够获取各类信息之外，还有利于自身做出正确的决策。通常情况下，供应链管理中运用的大数据主要来源于日常物流管理工作，涉及极强的实践性与可靠性。监管、运送、供应等均属于物流企业的主要环节，要想顺利完成最终任务，就需要确保各个环节的准确性。对此，物流企业可通过大数据处理分析物流包含的各个环节，找出其中忽略的关键信息，指明企业决策的正确方向。另外，随着大数据在各个领域中的广泛运用，物流企业在供应链管理方面需认识到大数据所具备的重要作用，将其运用到具体的工作中，优化物流企业供应链管理模式。

2.3 指明优化管理的方向

在市场不断变化和企业状态迁移的情况下，管理模式可能会出现部分瑕疵，基于大数据的供应链管理，能够第一时间发现不足，然后制订科学、合理的改进方案。结合图1中的内容可知，针对供应链管理过程中包含的诸多颠覆性技术，人们更偏向于大数据分析，总数人占比为64%［3］。并且，现阶段较为热门的物联网、数字供应链等和大数据分析的差距超过了10%，所以大数据实际上演变成了一种有效的颠覆性新技术，在今后的物流供应链管理过程中，通过大数据中包含的信息，能够指明优化管理的方向。

图1 颠覆性技术在供应链高级管理人员心中所占比例

3 大數据时代物流企业供应链管理的运作模式分析

对于技术革命而言，属于推动市场进步的重点。通过分析我国资本市场的技术革命可知，每次都会让市场、企业等出现巨大改变。并且，资本市场从稚嫩到成熟，核心点为掌控时代“新技术”。以亿级样本数据为单位属于大数据时代的特点，根据数据海节点，可能总结和计算物流链中涉及的有关数据，进而找到物流企业管理发展的最佳方向，并探究管理效率的有效性［4］。如此，不仅可以吸取传统企业供应链管理运转的教训和经验，还能够凭借对各类数据样本的分析，制定符合新时代发展的物流企业供应链管理运转模式。每个企业的管理者均需要思考经验、教训和展望等宏观答题。

另外，推动物流企业供应链实现“慢优化”，走向拥有渐进式特点的改革路径。立足于大数据提供的数据支撑，对上游供货商、货主信息、企业管理模式运作方式等进行设计，其中包含促进物流企业供应链优化改革的相关管理体系。借助大数据对相关经验进行分析总结，能够预测未来物流企业供应链各个环节的动向，让物流企业在供应链管理方面有据可循，进而更好地优化供应链管理模式，促进物流企业良好发展。

4 大数据时代物流企业供应链管理存在的问题

虽然大数据时代下物流企业供应链运转模式拥有高效、便捷等特点，但在具体运营中依然涉及部分问题，表现在以下三个方面。

4.1 运输质量欠佳

物流运输速度与货主、消费者需求是否相符，属于消费者关心的重点。物流企业是否能够协调负责货物配送的中介机构和货主、供应商等，并促进货物配送效率与质量的提高，则属于物流企业供应链管理的关键点［5］。同时，物流企业供应链中包含的几个重点，也是优化运营模式的关键。比如，物流企业要想提高商品交接高效性，应提高物流方与卖方的信息交流效率。在对物流企业供应链管理进行优化时，需要将以上内容作为立足点，凭借大数据分析，加快货物运输和配送速度，让物流企业演变成缩短货主和供应商距离的重要桥梁，使优化传输、配送供应链的目标顺利实现。

4.2 数据管理不健全

现阶段，供应链模式在物流企业中得到了广泛的运用，但基于大數据的供应链模式还处在初始发展阶段，未全面展现出信息化管理涉及的优点。大数据时代下，数据信息在物流企业发展中发挥出了关键作用，除了与管理水平之间存在着紧密的联系之外，还会对物流企业决策与发展方向形成一定的影响。当前，部分物流企业在数据管理中存在管理体系不健全的情况，问题集中于货品出入库数据以及货主数据管理等相关方面，配送追踪和时间预测等系统开发不够深入，使得数据信息难以发挥出业务预测、需求预测、优化工具、货主分类等供应链所需功能。

4.3 产业模式有待优化

随着信息时代的到来，产业化调整和升级，逐渐演变成物流企业生存、发展的必经之路。通过分析现阶段物流企业在供应链管理运行方面的具体情况可知，受供应商筛选不严格、产业链拓展有效性不强、市场需求分析不全面等问题影响，导致物流企业供应链管理质量难以得到有效提高，不利于物流企业的持续发展。对此，为了确保物流能够适应市场环境，结合总体发展优化产业结构意义重大。同时，这也是科技进步以及时代发展的需求。

5 大数据时代物流企业供应链管理的优化策略

5.1 利用大数据分析提高物流运输质量

为了对卖家、客户、上游供应商利益关系进行协调，物流企业应利用大数据优化供应链，掌控供应商提供的相关数据，并立足于市场条件，进行分析预测，明确数据指向性与规律性，进而从市场的重重阻碍中挣脱出来［6］。比如，据2020年京东双十一物流数据可知，物流订单一共涉及了13532个品牌，送达速度在一天之内，原因在于京东凭借大数据分析，构建了货主信息数据库，之后将其规模扩大。在物流企业内部，实现大数据管理的重点就是确保供应链数据收集的科学性和合理性，其决定了物流供应链运转是否有序且高效。

5.2 增强供应链管理优化企业数据库

对供应链数据收集进行改革属于物流企业的重点，比如长时间以来，京东物流均在倡导物流智能盈利，其仓库共有750个，运营商品在500万个以上，而这也是其物流供应链现货率能够达到95%以上的原因。京东物流的供应链运营，表现为利用大数据开展品牌销售分析，以此形成智能化的供应链。借助大数据促使智能预测的方式顺利实现，确保京东物流可以更好地收集相关数据。所以，现代物流企业需要给予数据收集更多的关注，立足于数据的具体情况（商品出入库等），采取一系列完善、创新措施，建立健全数据库体系，同时密切关注大数据在数据分析机制方面的运用，积极解决和优化物流企业供应链管理机制方面的问题，借助对供应链数据模式进行完善，全面优化物流企业供应链管理。其主要是为了借助现代化和信息化手段，促进供应链管理模式提高，以客户需求服务体验为基础，让客户高度重视企业服务质量，通过对供应链管理模式进行优化，同时展开信息收集工作，促进客户的满足率进一步提高。

5.3 推动产业升级引进大数据人才

物流企业供应链与大数据管理之间的融合，属于信息时代发展的一种必然趋势，但在将供应链运作协同大数据管理模式正式引入之前，需要物流企业升级产品结构运营模式，维持整体协调性［7］。同时，物流企业要想实现此种优化产业升级，需要改善管理结构，调整经营模式，确保决策、保障和管理体系可以与大数据的发展规律相符，同时保证可以更好地结合大数据管理和供应链。这样，物流企业便可以促使销售、经营、生产环节保持协调和同步。比如，企业把大数据运营链当作管理模式，订单履行周期得到了显著的缩短，同时整个供应链效率也得到了保障。现阶段，供应链效率越来越高，企业产业链空间日益广阔，企业可以借助提供优质服务、降低价格等方法，增多配送需求，进而拓宽产品研发或选品空间，最终推动物流行业良好的发展。

另外，大数据形势下，信息爆炸与数据多元化属于最为显著的特征，就物流企业数据管理而言，处在此种外部环境中，海量数据对其处理能力提出了更高的要求。尤其是物流工作囊括了诸多复杂的数据，要想确保获得的数据信息具有价值，应严格把控和核对各种环境。立足于企业内部管理方式层面间分析，要想满足大数据发展提出的要求，应重视加强内部创新能力，除了需要积极引进高素质、技术型人才之外，还应加强工作人员对先进概念的正确认知，以及对各类先进技术的合理运用，并不断加强海量数据资源的整合能力。与此同时，在管理层中，还需要积极共享内部信息，为员工之间的高效沟通与交流提供保证，对此可以运用专业培训的方式，提高数据管理人员的综合素质，并提供有效数据与分析，确保企业风险评估有据可循，夯实稳定、持续发展的基础。

5.4 建立物流数据信息采集平台

受大数据影响，物流企业供应链涉及的系统化优势逐渐显露了出来。立足于此，借助其供应链相关系统，可以统一管理物流企业的整合性以及综合性资源，如此便能促进物流企业内外部管理的共同发展，同时为其交流合作提供了重要帮助，进而夯实物流企业综合一体化运作系统持续发展的基础。例如，根据实际情况，对物流企业的供应链技术与体系进行优化，推动物流企业良好发展，逐渐向着符合时代要求的方向转变。同时，通过大数据先进技术提高物流管理智能化、自动化水平，有利于物流企业供应链在运行和管理方面顺利适应新环境。

另外，物流信息的整合、归纳以及优化，需要由物流数据信息采集平台实现，所以建立现代数据信息采集平台，可以顺利达到数据信息收集与交互的目的。第一，加强大数据收集整合能力，及时掌握供应链上下游实际动态，做好物流信息跟踪与采集等相关工作，并对有益信息进行深入挖掘，整合各类信息；第二，确保物流数据信息采集平台的安全性，构建安全防护系统，不断提高员工安全防护意识，备份重要数据，防止出现信息泄露与丢失的状况；第三，增强数据采集系统可视化监控与分析，通过可视化数据矫正工具，确保物流业务数据在采集方面的精确性。

5.5 凭借大数据物流平台创新经营模式与优化业务流程

5.5.1 创新经营模式

由于传统物流企业在开展经营管理活动的过程中，并未引入移動互联网以及现代信息技术，且物流系统中的信息沟通也存在不到位的情况，所以就导致各个业务部门无法充分配合，各自为政，诸多问题均未得到有效解决，包括不合理的运输线路与货物批次、未第一时间对外部环境变化进行优化、企业未将商品中途运输以及库存切实把握好等，最终引发各种问题，如资源配置不合理、物流反应慢等，在成本控制方面未取得理想效果，同时因为某个部位或是环节的影响，业务流程也常常被中断，不仅降低了物流企业的运作效率，也阻碍了其进一步发展壮大。所以，为促进物流企业经营管理水平的显著提升，确保物流行业发展的健康、稳定，就需要物流企业从过去的经营管理理念中走出来，在优化企业内部业务流程时充分运用大数据供应链协同管理思想。同时借助大数据对遍布全国的分公司实施有效管理，把本来分离的各环节密切衔接起来，包括仓储、采购、代理、运输、配送、商流、物流、信息流等，形成一个完整的供应链，以便于充分掌握供应链整体运营情况。以用户提出的需求为基础，由物流企业的数据管理部门第一时间向仿真部门反馈，再由其借助大数据信息平台展开模拟，将预测的优化结果告知管理部门，经管部门负责协调在各地分布的运输、配送、仓储等业务部门，进而让一个以大数据为基础的良性循环就此形成［8］。

5.5.2 优化业务流程

当前，我国物流企业不论是规模还是实力均有很大上升空间，服务主要依靠供应链的某个环节，还不能将原料—销售服务的全链式经营管理目标顺利实现，且对于大管理与大物流的全链条管理服务的提供也存在非常大的难度。随着物联网和互联网的不断发展，受地域产品运输、多样产品销售等因素的影响，加大了物流管理某些环节的压力，如物流操作、库存周期等。与此同时，物流效率还受到政府管制、跨区域物流配送等因素的影响。因此，物流企业应以发展战略为基础，发挥出大数据管理工具的作用。建立配送和运输中心，在调度道路运力资源时，以大数据分析为参考，确保运输管理更加高效；利用大数据分析使业务流程更加可视化，在配送中心有序调拨货物；通过大数据实时掌握外包承运商和自由车队实际运作情况，进而在外包承运商方面做出正确选择，对自有车队进行科学管理；通过大数据对物流业务进展情况有一个实时掌握，以便更好地管控业务风险，并优化物流企业运作与服务质量。

6 结语

总而言之，大数据时代背景下，物流企业供应链管理的优化作为一项数据收集活动，不仅非常复杂，且需要供应链中的每个环节都参与进来。对此，就需要将研究的重点放在借助大数据深入分析供应链管理相关的普遍性规模、运作中的数据发展问题以及市场表现方面，企业也对大数据算法需求提高了重视度。如果持续保持良好的大数据管理分析，可以完善物流企业管理运营，进而形成一种企业特有的供应链管理模式，而这也是大数据全面影响物流企业的体现。除了帮助物流企业优化供应链管理外，大数据也有助于公司将相应的供应链管理体系建立起来，并具有层次分明、功能互补的作用。

参考文献：

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［4］许慧.大数据时代物流企业供应链管理运作模式与优化路径分析［J］.农村经济与科技，2021，32（24）：124-126.

［5］周文涛，白亚莉，杜林虎，等.新技术条件下的运输企业物流供应链管理刍议［J］.中国集体经济，2021（25）：110-111.

［6］鲍盛.关于传统物流向现代供应链管理转变的路径探析［J］.科技经济市场，2021（8）：61-62.

［7］宋洁.大数据时代物流企业供应链管理运作模式优化［J］.发展，2020（合刊1）：138-139.

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