基于大数据的物流供应链管理创新对策研究

文/黄芳 姜宇

科学技术高速发展的今天，大数据技术已经成为物流企业未来发展的主要方向。本文重点探究大数据技术在物流供应链管理领域中的应用价值以及应用现状，并分别从政策引导、可持续互联系统、数据化管理水平等多个维度探究管理创新策略。大数据技术具有数据处理速度较快以及数据多样化的优势，能够为物流企业战略发展提供重要支持。但现阶段依旧存在少数物流企业对大数据技术存在认知偏差，没有深度融合大数据技术。因此需要探究大数据物流供应链管理创新策略，构建新发展路径。

一、大数据在物流供应链管理中的技术价值

（一）显著提高数据预测精准性。传统物流供应链管理体系无法实现数据信息的实时共享，无论是企业负责人、客户还是分销商，在获得数据资讯环节中明显存在滞后性现象，无法第一时间了解实时的物流信息。由于物流供应链之间的联系相对紧密，倘若一条供应链受到影响，将会影响整个物流供应链的运转[1]。大数据技术的出现有效解决了这一现实困境，大数据技术在物流供应链管理领域中发挥着重要作用。大数据技术拥有较强的数据处理及数据分析能力，在特定的算法支持下，依托大数据技术能够将物流信息实时传递给各主体，不仅能够确保客户可以有效了解物流信息变化情况，还能够确保各机构能够提高物流需求的预测准确性，以便能够根据商品的输送情况进一步提高服务质量[2]。（二）满足客户群体差异化需求。现阶段民众人均收入以及生活方式发生了巨大的改变，目前客户群体具有多元化和差异化的特点，每位客户对商品的需求各不相同，会受到个人喜好、地域因素以及商品属性的影响。传统物流供应链管理体系无法满足客户群体差异化的要求，大数据技术下，企业管理者可以从多个维度收集客户的相关信息，以便构建客户画像。根据不同客户画像制定针对性的供应链物流管理模式，以便匹配客户群体差异化的需求[3]。（三）全生命周期可视化管理。从工作职能角度来看，物流供应链管理主要分为三个阶段，首先是物流管理阶段，其次是后勤阶段，最后是同步一体化供应链阶段。物流管理对应运输仓储环节，后勤对应货物管理，同步一体化能够将供应商与客户共同组建为一体化供应链。在大数据技术的支持下，同步一体化供应链阶段无论是供应商、制造商还是客户群体，都能够通过数据分析以及数据整合的方式了解对方的实际需求以及运行现状。物流管理阶段以及后勤阶段能够实现可视化管理，无需消耗大量的人力成本，便可以利用新兴技术的优势对库存周转以及运输情况进行个性化追踪[4]。（四）进一步提高风险控制能力。影响物流供应链管理质量的因素较多，之所以传统物流供应链管理发展受阻，主要原因在于不具备科学有效的风险管控能力。在大数据技术的支持下，当出现货物疏漏、损毁变质现象时，不仅会为管理者呈递详细损失记录，还能够从运输路线、供应策略等多个维度出发探究导致不良事件发生的根本原因，以便为管理者后续优化管理决策提供重要数据支持。

二、大数据在物流供应链管理中应用现状分析

（一）数据管理滞后。要想充分发挥大数据技术在物流供应链管理中的重要作用，不仅需要应用大数据技术，还需要构建管理体系。大数据管理体系的作用在于数据管理，在采集收集数据的基础上，对各类数据进行深入挖掘、剖析数据之间的内在逻辑关系，以便为管理决策提供支持。现阶段部分企业并没有建立针对性的大数据管理体系，在数据管理环节中普遍存在滞后现象。（二）数据采集渠道单一。相比其他企业，物流供应链企业在运行过程中需要对接生产厂家，销售商及客户群体，每日都会产生庞大的数据信息。但部分企业依旧采用传统的数据采集手段，例如通过人工+互联网，利用简单的数据采集方式对各项经营活动开展期间产生的数据信息进行收集处理。然而人工质量会受到人为因素的影响，倘若数据采集人员自身专业素养较差，那么很有可能会错过关键信息，并且也会增加数据丢失以及数据泄漏等诸多风险。（三）大数据技术融合较差。大数据技术与企业物流供应链管理之间的融合力度决定了管理创新质量，现阶段部分企业虽然能够将大数据技术融合在数据处理及数据采集环节当中，但并没有实现大数据技术的全过程管理。例如部分企业并没有在产品仓储、运输以及配送环节当中应用大数据技术，无法根据不同地域客户群体的实际需求划分物流输送路线，难以利用大数据技术通过数据分析的方式了解企业在各项生产经营环节中存在的风险隐患。

三、基于大数据的物流供应链管理创新对策

（一）政府政策引导。为进一步推动大数据技术在物流供应链管理领域中的应用，企业需要加强与政府部门之间的沟通协作。政府需要出台政策，为物流供应链管理提供数据支持。如政府需要加大资金投入，设计一系列优惠措施。各大企业加强大数据技术的应用，依托大数据技术对原有物流管理体系进行优化。需注意的是，政府的各项政策引导都必须具有适用性以及可操作性，例如政府首先需要引导各大企业建立以大数据技术为载体的智能物流平台，在此期间可通过委派技术人员或者给予一定的资金支持。其次需要制定大数据物流供应链管理行业标准，引导中小型企业向相关标准发展。（二）构建可持续发展的互联系统。这些年随着社会经济的高速发展，民众对物流的需求越来越高，物流供应链管理工作开展期间，每日需要处理庞大的数据信息。虽然庞大的数据信息可能会对数据管理工作带来一定阻碍，但也为数据整合以及数据分析工作提供了大量的资源支持。因此企业需要构建可持续发展的互联系统，在数据收集及数据整合的基础上，对不同类型的数据信息进行深度分析，加强数据之间的联系，对企业多元分散的数据信息进行有效整合。企业管理者首先需要各部门将企业内部数据及外部数据进行整合，根据企业内部发展情况以及外部环境因素明确战略发展方向。其次，需要建立大数据共享体系，大数据共享体系的对象分别为上游产业和下游产业。依托大数据共享体系能够实现不同产业之间的协作互通，将碎片化的数据信息进行有效整合，为物流企业未来发展提供重要数据支持。（三）加快落实大数据技术。建立以大数据技术为载体的物流供应链管理体系的先决条件在于落实应用大数据技术，现阶段我国部分物流企业依旧没有加快大数据技术的应用创新，因此企业需要重视大数据技术的落实。例如在物流供应链管理体系中，需要有意识地构建承载大数据技术的平台，通过云数据中心确保数据资讯通过深度整合分析后能够安全存储在内。在物流仓储环节当中，需要建立智能化管理体系。例如要求仓储管理员利用大数据技术实施分析物流仓储调度情况以及企业经营情况之间的内在关联，了解当前物流仓储模式是否匹配企业未来发展需求。（四）提高数据化管理水平。企业管理水平能够一定程度上影响大数据技术的应用价值。现阶段我国部分物流企业管理依旧采用传统管理方式，并没有重视信息收集、信息处理的重要意义。为进一步提高数据化管理水平，企业首先需要加大宣传力度，帮助各部门了解到大数据技术对供应链管理质量的重要作用。其次需要结合当地政府落实的各项政策法规，对企业物流供应链管理工作的部署进行优化调整。再次需要积极邀请大数据行业内的专家以及学者前往公司开展座谈会，向广大员工介绍大数据技术的优势，并做好技术支持指导工作。（五）建立健全物流信息采集系统。建立健全物流信息采集系统能够对不同类型的数据信息进行高效采集，以便为大数据技术的应用提供重要数据支持。要想充分发挥物流信息采集系统的重要作用，需要从以下两点入手：首先需要提高企业整合大数据技术的能力。如企业需要加强与上游企业和下游企业的沟通协作力度，在实时跟踪物流信息的同时，也需要结合上下游企业的动态分析二者之间的逻辑关系。例如企业需要实施追踪物流信息，对物流信息进行深入挖掘。根据上下游企业变动情况灵活调整物流管理方式，并实施采集不同管理决策下各类数据信息的变化情况[5]。其次需要重视物流信息的网络安全管理。虽然大数据技术具有较强的数据分析以及数据整合能力，但大数据技术应用期间容易受到黑客攻击，导致数据泄露风险。相比于传统物流供应链管理模式，应用大数据技术期间更需要注重网络安全的管理。因此企业管理者需要加大资金投入建立网络安全部门，加大对各部门工作人员的网络安全意识培训，引导他们既能够掌握先进的数据处理方法，又能够及时发现潜在的安全隐患，并在第一时间进行处理。（六）重视集成化决策系统的构建。集成化决策系统能够充分发挥大数据技术以及人工智能的优势作用，企业建立集成化决策系统后，通过人工智能技术能够对物流设备的路线以及设备状态进行实时监测，再利用大数据技术对设备运行期间产生的数据信息进行收集分析，以便提供决策。最后利用数据仿真的方式协助企业在交通路线规划、仓储管理以及终端配送等多个环节中实现智能化管理。

结束语：

综上所述，科学技术高速发展的时代背景下，大数据技术在物流企业发展领域中作用显著，能够有效解决传统物流供应链管理的弊端。因此各大企业都需要加大资金投入充分融入大数据技术，依托大数据技术推动现代化物流企业发展。

引用出处

[1]任娟娟.面向“双碳”目标的造纸产业绿色物流供应链构建研究[J].造纸科学与技术,2022,41(06):70-73.

[2]薄亮.共享经济背景下区域物流供应链体系构建与资源配置[J].商业经济研究,2021,(23):101-104.

[3]王恒田,杨晓龙.物流供应链数据化经营的创新优化路径研究——基于国内SL物流企业的运作模式[J].江苏商论,2021,(04):31-34+66.

[4]姜宇,张向辉,黄芳.“双高计划”建设背景下高等职业院校科技创新能力提升策略研究——以哈尔滨职业技术学院为例[J].对外经贸,2021(10):130-133.

[5]黄芳,姜宇.“1+X”证书制度下网店运营与管理课程教学改革实践探索[J].对外经贸,2022(10):116-119.