基于大數據的物流企業供應鏈模式與優化路徑

白歷如 鞏家婧

內容摘要：當前隨著互聯網技術的不斷發展與應用，以互聯網大數據為代表的新興互聯網技術正不斷影響現代產業發展。尤其是對于供應鏈物流產業而言，互聯網大數據技術的應用更是加強了傳統物流企業的信息數據搜集能力和處理能力，從根本上改變了供應鏈物流系統內的采購、制造、運輸及銷售等環節，創新出了運作效率更高、運營成本更低的全新商業模式。但是由于技術、人力資本以及組織形式等方面欠缺，導致我國互聯網大數據技術在供應鏈物流領域內遲遲不能大規模應用。由此，需要從培育物流企業核心競爭力、完善數據管理、建立企業人才培養機制以及根據供應鏈物流模式的結構組成開展互聯網大數據應用等幾個方面，著手優化物流企業供應鏈管理的運作路徑。

關鍵詞：供應鏈模式 ? 互聯網大數據 ? 現代化物流 ? 優化路徑

伴隨著互聯網技術的高速發展與普及，世界經濟彼此之間聯系不斷加深，經濟全球化發展趨勢愈演愈烈，而作為“第三利潤”重要來源的物流產業也正在對全球經濟增長以及國家社會發展穩定產生重要影響作用?？梢哉f，物流產業發展程度將決定一國未來經濟產業結構組成以及國際市場競爭力，因此發展物流產業實現物流現代化發展，是穩定社會發展、優化產業結構、提升經濟發展質量的重要途徑之一。對此，在2014年6月國務院常務會議通過了《物流業發展中長期規劃》，提出到2020年之前我國要建立起現代化物流服務體系，確定了12個重點工程項目，并對其標準化、信息化、集約化以及智能化提出了要求。鑒于當前我國物流產業正處在高速發展時期，因此想要物流產業繼續健康穩定發展，則需要從物流產業的管理模式和發展手段入手，通過科學的管理模式與手段優化和創新物流產業運作模式，以提升整個物流產業的運作效率，即通過發展供應鏈物流模式的方式，實現我國物流產業朝向現代化物流模式發展轉型。

傳統供應鏈物流運作模式

從供應鏈物流的本質與內涵來看，供應鏈物流是由兩部分組成，一部分是供應鏈，而另一部分是物流。其中，供應鏈可以理解為一個拓展式的企業，是上下游企業的一系列整合結果，它可以打破不同企業或者行業之間的壁壘界限，以實現不同的產品服務、資金和信息的協調及雙向活動。供應鏈管理作為先進的管理模式具有以下特征和優勢：第一，供應鏈管理是集合了原料供應商、生產商、分銷商、銷售商以及客戶等資源的網絡狀結構，它們之間并不是彼此獨立，而是通過環環相扣的內在聯系組成了一個完整的有機整體，實現了供應鏈系統內不同節點之間的信息共享、風險共擔、利益共存的發展目標，其運作更加高效。第二，供應鏈管理是一種新的管理方法和策略，其經濟效益是從全局出發，而不是關注單獨個體，通過協同調度的方式實現全供應鏈利益最大化。第三，供應鏈解決了企業的庫存成本高問題，實現了上下游企業之間在不同的市場環境中的庫存轉移，使得每個節點企業的庫存都可以快速流動，降低庫存成本壓力。第四，供應鏈管理的最終目標是以客戶需求為導向，供應鏈內部企業的一切活動都是為消費者服務，更加符合當前市場化發展需求。

而物流則是保證供應鏈系統內部企業可以暢通運作的關鍵手段，它在供應鏈中具有以下作用：第一，物流可以提升供應鏈管理的形式效用，即通過生產以及加工等方式提升產品附加值。第二，物流可以提升供應鏈管理的空間效用，即打破市場地域界限，將產品由生產地轉移到需求地。第三，物流可以提升供應鏈管理的時間效用，即在指定的時間內將產品與服務提供給消費者。第四，物流可以提升供應鏈管理的數量效用，即物流可以幫助生產企業制定合理的生產計劃，既不會過多生產，也不會生產不足，以保證市場最優化產品服務供應。

由此可知，供應鏈物流其實質是加強上下游企業之間的聯系，通過更加科學合理的管理和分配手段，實現整個供應鏈系統內部企業的利益最大化過程。而在其中，物流則是充當供應鏈系統內部各企業之間的聯系樞紐，以中介的角色減少原料供應商、產品服務生產商以及中間其它環節的工作量，通過統一配送和合理安排的形式提升整個供應鏈的運作效率，具體的供應鏈物流運作流程如圖1所示。由圖1 可知，傳統供應鏈物流模式運作分為兩大部分，分別為進貨物流和出貨物流。在進貨物流環節中，主要是原材料的管理，包括對原材料的運輸、存儲及生產和加工。在出貨物流環節中，主要是對已經生產完畢的產品和服務進行存儲，并最終根據市場需求將不同的產品和服務由不同倉庫按照需求數量運輸到指定市場。而物流企業在整個供應鏈環節中，都是充當配送管理任務。例如，在進貨物流環節，物流企業將原材料配送到存儲地點后，根據生產狀況分配到生產企業并完成交接與清點。在出貨物流環節，物流企業將根據市場需求將貨物配送到市場，直接與市場取得聯系，而不需要和供應商再進行接觸。因此供應鏈物流的運作環節流程更為簡潔，運作效率更高，而成本更低。

互聯網大數據技術對供應鏈物流模式的影響

（一）互聯網大數據內涵

互聯網大數據特指數量巨大的數據，以至于無法將所收集到的信息數據存儲在一般的計算機系統內。由于大數據信息數據量較大，因此具有被獲取、存儲、整合以及分析的價值?；ヂ摼W大數據與以往的數據分析不同點在于，互聯網大數據具有大容量、高速率以及多樣性的特征。具體而言：第一，大容量可以理解為海量數據，并且在社會中無處不在。例如，谷歌公司每天的搜索量可達30億次，這已經是美國國會圖書館資料存儲量的上萬倍的數據存儲量，并且隨著時間的不斷積累，大數據的容量還在不斷增長，使其更具有經濟價值，目前大數據已經是一種新型資產;第二，高速率指大數據無時無刻不在搜集數據和分析數據。當企業在不斷搜集數據和分析時，可以將搜集到的數據進行整合與拆分，進而形成無數種組合模式，更有利于企業對市場的分析，有利于做出最優決策;第三，多樣性表現為數據來源及其組合的多樣性。例如，互聯網大數據的信息數據來源可以是傳感器、智能設備以及射頻識別數據等?；ヂ摼W大數據的表現形式可以是具有規律的結構化表現形式，也可以是非結構化的語音信息、手機短信等。

（二）互聯網大數據對供應鏈物流模式的影響

互聯網大數據技術的成熟與應用，將對許多商業領域進行變革。尤其是諸如供應鏈物流這類具有較為復雜體系的商業模式而言，互聯網大數據更是能夠從該商業模式各環節入手，對貫穿供應鏈物流始末的四大環節（采購、制造、運輸、銷售）進行根本性變革（見圖2）?；ヂ摼W大數據在供應鏈物流領域的應用將為上下游企業帶來巨大的競爭優勢，通過技術驅動創新使其供應鏈系統內部企業更加了解市場需求和消費者行為，并與之建立起緊密的關系，幫助企業開展精準生產，進行精準營銷，平衡市場需求和企業庫存，真正實現整個供應鏈物流的利益最大化目標。

互聯網大數據對供應鏈物流采購環節的影響。采購環節作為供應鏈物流的首要環節，其運作效率的高低將決定后續環節的運作效率。如果采購環節可以進行科學合理的規劃，幫助企業實現資金最優化使用，那么企業將有更多的資金要素應用到其它環節，例如研發等。當前，企業的采購環節已經占據整個企業支出的50%到90%，因此利用互聯網大數據技術將企業采購支出壓縮到最低將具有重要現實意義。此外，互聯網大數據技術對于企業而言，還具有分析對比的作用，幫助企業分析和識別不同供應商的材料供應狀況，為企業采購提供更多的談判條件。同時，互聯網大數據技術也可以幫助企業及時了解消費者需求，根據需求制定合理的采購計劃。

互聯網大數據對供應鏈物流制造環節的影響。制造環節是供應鏈物流的傳輸環節，它可以將生產企業的所有生產資料投入轉變成最終產品與服務?；ヂ摼W大數據技術在供應鏈物流的制造環節應用，可以幫助生產企業進行合理的生產安排，例如互聯網大數據技術在生產企業的庫存管理應用可以讓生產企業有更多的精力和資源專心用于生產環節，不僅可以提升生產企業的生產效率，同時還可以改善生產企業的產品服務質量，對生產資源進行最優化安排。此外，互聯網大數據技術也可以幫助生產企業對自身的生產能力進行科學評價，及時找出生產不足之處，幫助生產企業在生產環節進行針對性調整。

互聯網大數據供應鏈物流模式發展難點與困境

雖然互聯網大數據技術在供應鏈物流領域的應用將帶來商業模式的巨變，為供應鏈內所有企業提供更多機遇，增強供應鏈的市場競爭力。但是，從現實情況來看，并不是所有的供應鏈物流模式都可以利用互聯網大數據進行數據分析，對業務運營流程進行優化升級。由于企業規模之間的差異及其企業技術水平的不同導致互聯網大數據在供應鏈物流模式的應用過程中將遇到許多阻礙，面臨較大的發展困境。這些阻礙與困境大致包含三方面，分別為技術水平、人力資本以及合理的組織安排能力。

（一）互聯網大數據在供應鏈物流模式應用中的技術難點與困境

當前，我國互聯網大數據無法大范圍普及的主要原因在于技術限制。雖然，我國物流產業目前已經進入發展快車道，在近十年的發展時間里物流產業平均以20%的增長速度發展。但是，可以用于互聯網大數據發展的物流自動化水平較低。根據智研咨詢所發布的《2018-2024年中國自動化物流系統行業分析及發展趨勢研究報告》的統計數據顯示，截至2018年底我國物流產業的自動化普及率僅為20%，這與國外物流發達國家的自動化普及率80%相差甚遠。而對于已經實行自動化的物流企業而言，也存在系統老舊問題，亟需對處理系統進行升級。同時，由于我國物流產業自動化發展較為落后的原因，導致許多已經開展自動化運營的物流企業在經營過程中使用的是自定標準與格式，這顯然與具有共享精神的互聯網大數據技術的功能特征相違背，不利于不同企業之間的數據搜集與整合。此外，對于正在升級系統的企業同樣存在技術更新風險，因為新技術的應用往往存在許多無法預料的風險，一旦產生不可預知風險，企業需要在最短時間內進行解決，否則極易引發系統性風險。例如，在射頻技術應用的早期，由于精準度的問題導致倉儲管理經常出現偏差，不僅無法達到提升管理效率的作用，反而因為需要人工的不斷修正導致企業成本不斷增加。

（二）互聯網大數據在供應鏈物流模式應用中的人力資本難點與困境

互聯網大數據在供應鏈物流模式中的人力資本發展難點與困境主要體現在兩方面：第一，互聯網大數據技術作為新興互聯網信息技術，對使用者的能力有一定要求。尤其是考慮到我國當前物流企業的自動化水平不高，供應鏈物流模式各環節的運輸仍以人力運輸為主，因此我國物流企業的一線工作人員能力普遍不足，將難以適應互聯網大數據對人才的要求。而作為企業而言，如果想要提升自身員工的能力素質，一方面是通過社會招聘，尋找高素質人才。另一方面則是通過企業內部培訓不斷提升員工水平。但是，兩種方式不僅需要花費更多的成本，而且還要花費更長的時間。第二，對轉型升級企業領導者的考驗?；ヂ摼W大數據技術屬于顛覆性技術，它的應用需要企業領導者擺脫之前的企業運營理念，不僅需要領導者完全了解互聯網大數據的技術特征與優勢，更需要領導者知道互聯網大數據對企業未來發展的意義。因此，互聯網大數據的應用不僅需要企業自身轉型與之適應，更需要領導者的經營理念與思想進行轉型。此外，互聯網大數據的應用也將對企業文化提出挑戰，以適應不斷變換的外界條件與環境。

（三）互聯網大數據在供應鏈物流模式應用中的組織難點與困境

由于供應鏈物流組成模式是一項較為復雜的系統，里面不僅包含不同領域的企業，同時由于企業之間的能力具有較大的差距，因此想要在整個供應鏈物流系統內完全應用互聯網大數據技術具有較大難度。例如，在一個供應鏈物流系統內，大型企業使用互聯網大數據技術顯然有利于自身企業發展，使企業在運營過程中更具有組織性和條理性。但是對于中小型企業而言，由于自身規模較小，因此即使不應用互聯網大數據技術也可以保持較高的運營效率，并且還不需要額外承擔因使用互聯網大數據技術的花費。即對于供應鏈物流系統內的中小型企業而言，缺乏升級轉型的激勵。此外，供應鏈物流系統作為一個組織系統，除了上下游企業之間在業務具有關聯性之外，其它企業之間并無顯著的關聯性。因此，即使整個供應鏈物流系統內可以應用互聯網大數據技術，但是如何將所有信息數據及業務活動進行整合，以便更好的發揮互聯網大數據技術的預測能力和管理能力仍是整個供應鏈物流系統需要重點考慮的方面。

互聯網大數據供應鏈物流模式發展路徑

（一）樹立現代化物流發展觀念，培育企業核心競爭力

由于互聯網大數據技術屬于新興互聯網信息技術，因此想要全面將其應用在供應鏈物流領域，首先需要改變傳統經營理念，樹立現代化物流發展觀念。具體的現代化物流發展觀念應當包含以下幾方面：第一，以客戶需求為重心。企業應當與時俱進，將其產品和服務緊密圍繞客戶，并為其提供個性化服務。第二，真正將供應鏈物流體系內所有參與主體作為一個發展整體，通過雙贏理念實現共同發展。建議供應鏈物流系統內的企業之間加強聯系，不僅上下游企業應當加強業務合作，非上下游企業同樣可以通過開發新的業務和項目實現業務交叉，以保證整個供應鏈物流系統的穩定。第三，充分認識到信息數據是企業的一項重要資產，通過信息數據挖掘更深刻的價值，以信息數據共享理念加速供應鏈物流系統內的數據傳輸頻率。此外，互聯網大數據是一項技術，因此供應鏈物流系統內的各企業還應當提升自身技術硬件，以適應產業發展趨勢，通過培養企業核心競爭力來獲得市場認可。例如，加強供應鏈物流系統內各企業的信息化基礎設施建設，實現業務無紙化及互聯網化運營，為互聯網大數據技術的數據搜集提供必要技術基礎。

（二）提升產業整體素質，培育復合型人才

當前，隨著互聯網信息化的高速發展，傳統物流企業所采用的人力服務和通過打價格戰獲取市場份額的方式已經行不通，而培養現代化物流人才及助推企業業務朝向高端化發展已經是大勢所趨。尤其是對于互聯網大數據技術的發展和應用，更是需要高端復合型人才的支持。對此，各企業可以通過以下方式進行人才培養：第一，培養不同層次的物流人才，建設具有梯度的人才培養機制。對于高端物流人才而言，不僅需要他們具有較為深厚的理論基礎，同時也要掌握互聯網技術方面技能，不僅要懂得使用互聯網大數據等技術，還要在發生問題時可以及時找出問題所在并給予相應的解決辦法。第二，優化人才培養模式，提升現代化物流人才的學歷質量。例如，針對不同業務環節提供不同的培養計劃，根據企業和市場需求提供具有針對性的課程設置。同時，需要注重人才的實際操作能力，在教授理論時也要結合實際操作，建立起產學研一體化的人才培養體系。第三，建立企業人才培養機制，從企業內部深挖人才。由于企業員工本身就具有較強的實際操作能力，因此只需要對其進行理論培訓即可。對此建議企業可以通過與高等院校及社會培訓機構采取聯合培養方式，共同培養復合型人才?；蛘咂髽I可以通過聘請專家學者授課等方式定期到企業進行培訓，不斷向企業員工灌輸最新思想、理念及技術。

（三）根據供應鏈物流模式的結構組成，有序的開展互聯網大數據應用

由于互聯網大數據技術是一項復雜的技術，因此對于整個供應鏈物流模式而言，不能試圖一下全部實現轉型，而是應當有序的從小規模到中等規模再到大規模的實現過程。具體而言：第一階段，應當先實現數據的結構化處理，使得這些信息數據可以被用來進一步分析。而要實現第一階段目標則需要優先解決數據質量及其數據標準化問題;第二階段，保證信息數據的可用性并可以使用數據進行基礎性的分析，為以后高階化分析做好基礎準備;第三階段則是全面應用互聯網大數據技術，不僅可以用于基礎性分析，還可以進行市場預測并為客戶制定最優服務方案。此外，值得注意的是，企業轉型一定要謹慎嚴格按照從小規模應用到大規模全面應用的順序逐步開展，待小規模應用效果較為成熟時，再向大規模全面推進。

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