大數據時代下的綠色供應鏈管理研究

程晏萍 趙喜洋 劉卿瑜

摘 要：隨著大數據時代的到來，供應鏈低碳化概念的深入人心，搭上大數據快車成了企業推動綠色供應鏈發展和創新的必然趨勢。本文對綠色供應鏈管理的四大環節進行了簡要系統的分析，討論了大數據背景下企業發展綠色供應鏈的現狀，并提出了針對性的對策和建議。

關鍵詞：大數據;綠色供應鏈;可持續;綠色產品;逆向物流

中圖分類號：F25 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.28.022

0 引言

2018年5月，環保組織稱，小米公司的多家供應商出現超標排放水污染物等不同程度的違規行為;2017年3月，公眾環境研究中心報告顯示，寶潔在華的多家供應商超標排放廢棄廢水污染物;2008年“三鹿奶粉”三氯氰胺超標事件使星巴克、蒙牛等多家食品巨頭企業深陷其中。中國作為生產制造大國，世界工廠地位穩固的同時，環境問題也在與日俱增，企業難以“變綠”，公眾對于生態健康問題憂心忡忡，綠色改革刻不容緩。綠色供應鏈作為緩解和解決污染的最直接和最有效的舉措得到廣泛關注，我國也相繼出臺了圍繞建設發展綠色供應鏈的規范性指導文件（見表1）。

當下，隨著大數據時代的到來，供應鏈低碳化概念的深入人心，搭上大數據的快車成了企業推動綠色供應鏈發展和創新的必然趨勢。美國政府是全球首個將“大數據”由商業行為上升為國家戰略意識的國家，將大數據創新應用與未來數據科學家人才儲備作為國家意識層面的重要舉措。中國的大數據應用作為全球的領先者，擁有眾多互聯網巨頭的同時也不斷在核心科技上尋求突破。

因此，在大數據時代，將大數據技術創新融合和到綠色供應鏈管理的發展建設中十分重要，本文就綠色供應鏈管理的四大環節做了簡要系統的分析，探討了在當前大數據背景下企業發展綠色供應鏈的現狀，并提出了相應的對策和建議。

1 綠色供應鏈管理分析

如圖1所示，綠色供應鏈實踐主要包含四個重要環節：綠色制造、綠色銷售、綠色消費以及逆向物流。

1.1 大數據驅動綠色制造

綠色制造是指，從產品原材料采購、工藝設計、制造、使用到報廢整個生產生命周期中不產生環境污染或將生產的環境污染最小化。企業要在其經濟和法律的義務內，在生產過程中，在保證產品質量和效用的前提下，保護生態環境，節約資源，減少碳排放量，同時提高資源利用率，以滿足環境要求。

企業通過利用大數據相關核心技術，以大數據推動綠色制造，從而實現供應鏈中綠色制造環節的數字化轉型，企業通過提取、存儲、搜索、共享、處理海量的內源數據和外源數據，對用戶的特征識別，進而全面系統地分析產品的需求，借助智能決策數據指導產品的原料采購與工藝設計。然后，以環境友好為目標，實現產品的綠色材料和綠色包裝的定制化設計。

在打造大數據創新背景下的綠色供應鏈的大潮中，電子、通訊、紡織服裝等行業逐漸涌現了許多大數據技術與綠色制造融合創新的示范企業。為進一步提升企業供應鏈環境友好度，工信部從眾多行業中挑選了行業標桿，推廣及宣傳標桿企業的綠色供應鏈管理經驗及案例。一些企業先綠起來，再帶動后發企業綠起來。但由于部分企業大數據泛在互聯技術薄弱、缺乏核心技術和創新能力、不夠深入綠色供應鏈理念及其知識，其積極發展綠色供應鏈的動力大多來源于政策激勵或由于其上下游鏈上企業的綠化而被逼發展企業自身的供應鏈實踐。

由此可見，許多制造企業并未充分認識到建設綠色供應鏈的本質及必要性，信息管理能力和數據管理能力有待提升，大數據戰略思維停滯不前，積極發展大數據技術與綠色制造融合創新實踐的企業仍是少數。除此之外，建設和發展支撐大數據應用與綠色供應鏈管理融合創新的技術十分困難，學術界在綠色供應鏈領域已成的基礎理論和我國現有的大數據技術支撐環境達成統一成熟的概念和理論，企業難以利用大數據強大的數據處理能力，無法共享大量的非結構化數據，精確到各行業、各細分領域、各層次的標準研制工作極具緊迫性，亟待進一步發展。因此，擁有先進技術的綠色供應鏈標桿企業難以向技術落后企業及時進行技術輸出和創新技術推廣。

1.2 綠色銷售環節

綠色銷售是指企業在滿足消費者需求的同時，在銷售過程中追求適當的利潤和發展水平，并在商品的售前、售中、售后服務中跟蹤環保資源，以確保消費者的安全和健康。銷售作為供應鏈中利潤空間最大的環節，企業要做到深入探索，牢牢把握。

以宜家為例，宜家一直在使用自建商場，體驗式營銷，使用可持續能源，因此，公司的成本不會隨著能源價格的上漲而增加，從而有助于為消費者提供物美價廉的產品。宜家一直倡導綠色環保理念，追求社會責任，如“平板包裝”，把產品拆分成便于存放和安裝的零部件，在節省存儲空間的同時，呼應了體驗式營銷的理念，提升了消費者的用戶體驗。而宜家在北美和歐洲市場上的有力競爭者——Wayfair，不像宜家以設計作為核心競爭力，它選擇用大數據的方式來做零售，即系統架構師能根據消費者的訪問偏好和訪問路徑，為消費者提供最可能適合消費者的個性化產品選擇。Wayfair的執行訂單在做到算法成功率98%的同時，不斷挖掘消費者數據，合理分類消費者，為不同的消費者提供不同的定制化服務。

此外，國內疫情趨向平緩，不少線下企業意識到了數字化轉型的重要性的同時，急求線下經濟回暖，企業可以借助大數據，及時預測疫情后的市場需求，把握綠色消費者的一手信息，在做到低碳綠色的同時，提前制定企業戰略和銷售方案，占據疫情之后的市場領先地位，實現經濟效益和環境效益的雙豐收。

因此，隨著大數據時代，AI人工智能的到來，企業可以通過技術縮短與消費者的距離，更加縮短供應鏈，企業要加以把握學習和妥善應用，實現綠色銷售。

1.3 綠色消費環節

綠色產品的終端是綠色消費。然而目前我國民眾對綠色產品偏好較低，綠色消費群體比重較小，消費者環保意識亟待提高，消費者炫耀性消費、沖動性消費現象較為普遍，綠色消費觀念及垃圾分類習慣亟待養成。

首先，要強化消費者綠色消費意識，企業不能只拿“綠色產品”做噱頭，要真正做好綠色產品的同時，技術水平，降低成本，釋放市場需求，讓消費者“叫好又叫座”。此外，制造和銷售企業應做到信息公開，提高消費者對綠色供應鏈的了解，以消費者終端帶動企業建設綠色供應鏈，推動綠色轉型。

以阿里為例，2016年由阿里巴巴研究院與阿里公益聯合發布的國內首份借助大數據技術展示綠色新經濟的報告《2016年度中國綠色消費者報告》，對阿里巴巴相關零售平臺的海量交易數據進行了分析，細致刻畫了綠色消費者的消費升級動向。同年阿里設置綠色消費工作組，標準化業務工作流程，合理利用各類利好政策，聯合社會各界力量，著力于促進綠色產品標準和認證的改進，為消費者創造方便的綠色產品選擇平臺，鼓勵綠色消費，推動產業升級和供給側改革。

1.4 逆向物流環節

逆向物流已成為綠色經濟的重要來源之一，在我國，隨著電商行業的快速發展，每天都會產生數以萬計張網絡訂單，但由消費端回到生產端的逆向物流仍處在初步發展階段。當前，市場競爭的壓力和環境的壓力迫使企業關注逆向物流的綠色回收問題，以“回收再循環”代替“一次性”，但是由于逆向物流標準化嚴重滯后，回收水平存在差異性，大量的物資并沒有有效回收或是得到有效循環利用，甚至根本無法利用。

因此，企業一要解決退貨商品權責問題，及時管理退貨;二要提高正向物流和逆向物流中的處理效率，避免不必要的糾紛成本;三要完善回收系統，同時呼吁消費者提高垃圾分類意識，實現綠色逆向物流，實現可持續發展，提高回收資源的可利用和可制造率。在完善回收系統這一層面，如果能實現一物一碼，便可以高效利用區塊鏈和大數據，如美國最大最有效的智能電池回收企業Battery Solutions，不斷探索提高企業的科技核心競爭力，在做到電池全部賦碼的同時，開發神經網絡算法提供高電池回收效率。

2 大數據時代下有效發展綠色供應鏈的對策

首先，政府要有條不紊地推行各類相關立法，引導和激勵各行業、各層次、各領域供應鏈綠色化轉型和數字化轉型，保障大數據應用下綠色供應鏈創建的有效性和長效性。同時，建立完善的垃圾回收規定，幫助消費者養成良好的回收習慣，刺激資源的有效利用和提高回收效率。

其次，企業要積極學習行業標桿大數據技術與綠色制造融合創新實踐，加強學習綠色供應鏈理論知識及核心技術，推動生產部門和綠色回收部門的研究創新工作，以技術帶動發展，以創新支撐建設。重點企業要做到先行先試，“老母雞帶小母雞”，“由點及面”推動供應鏈上下游企業協調可持續發展。

最后，利用大數據技術構建綠色供應鏈信息披露平臺，保障公眾知情權，監督企業的同時，引導消費者根據企業供應鏈綠化效率實現不同程度的差異化消費，使得企業不得不做出市場應對，從而提高綠色供應鏈績效水平;借助大數據技術，將消費者與回收廠商聯合起來，實現有效回收和利用的高效率增長及產品的全生命周期有效管理。

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