基于大數據驅動下的供應鏈物流服務升級路徑探析

劉爾凱

(光大科技有限公司 北京 100068)

在大數據技術不斷升級發展的當下，企業通過大數據技術，實現了供應鏈物流服務的轉型和升級，推動了物流業的蓬勃和高效發展?！段锪鳂I發展中長期規劃(2014—2020年)》強調，我國物流業要以質量和效益為中心，打造物流的升級版，以實現轉型升級。而大數據、云計算等信息技術的應用，使物流業面臨著新的挑戰，通過利用大數據技術實現物流模式專業化、一體化創新，不斷提高產業競爭力?，F階段，雖然我國物流業的發展勢頭良好，未來發展空間無限，但是供應鏈物流服務尚處在發展初期，一些增值服務有待完善，在服務至上的時代，增值服務成為未來發展的主流，將大數據技術融入其中，會帶來新的增值點。企業在發展過程中，如何為客戶提供增值服務并進行服務升級，是企業發展中應該重視的課題。大數據為服務升級帶來了新方向，本文對供應鏈物流服務升級中如何應用大數據技術展開了一系列的論述。

1 企業應用大數據技術升級供應鏈物流服務的現狀問題分析

在研究大數據技術升級供應鏈物流服務的現狀問題上，采用問卷調查的形式，對200多家企業的管理層人員進行了調研。從被調研企業來看，零售企業占15%，物流服務企業占25%，制造企業占51%，其他類型企業共計占9%，前三類企業都涉及供應鏈物流服務。從企業的規模來看，企業人員規模在50～500人左右的占75%，年營業收入在500～2000萬元的占80%，由此可以看出這些企業大多數是中小企業。以上企業樣本的基本情況表明了問卷調查的廣泛性和代表性。

1.1 企業大數據的掌握情況

企業對數據的掌握情況，從多到少依次分布為：掌握數據最多的是企業內部銷售、采購、客戶、產品、供應商等數據，其次是運輸、儲存、產品合作方的數據，而掌握數據最少的是企業外部數據。

1.2 企業大數據的應用情況

在問卷調查中，對不同的表述進行五級量化統計評分，即1～5分，分別表示從非常不同意到非常同意。結果顯示，在大數據是推動供應鏈物流服務升級的重要技術這項評分中，平均分為3.8，而在大數據已在本企業供應鏈物流服務業中應用的平均分為4.1，從這兩項調查結果可以看出，企業已經普遍應用了大數據技術。與此同時，企業掌握的內部采購、銷售、客戶及供應商等數據最多，平均分為4.2，70%以上的數據能夠真正應用到企業的市場營銷、采購決策、客戶管理、資源整合等相關工作中，大數據的應用范圍非常廣泛。

1.3 大數據的利用情況

在大數據的利用上，通過對樣本企業調查可知，業務數據、基礎數據、外部數據、供應鏈上下游企業的數據利用得最多。在這些數據中，業務數據和基礎數據的利用率最高，有超過50%以上的企業認為通過利用大數據能夠實現庫存的控制、成本的控制、資源的整合、采購決策的制定等；而大數據在企業業務活動及管理上的應用需要加強，在被調研的企業中僅有40%的企業進行了反饋。

1.4 對應用大數據進行供應鏈物流服務升級的路徑把握不足

從技術應用的一般規律來看，大數據驅動下的供應鏈物流服務升級按照技術應用難度一步步地展開。以京東利用大數據構建智慧物流體系為例，構建智慧物流分為四步：(1)通過大數據技術準確及時地還原業務。(2)通過大數據評估業務。(3)對業務進行監控和準確評估后，利用大數據對業務進行預測。(4)依托大數據進行智能決策。從調研的樣本中得知，企業管理層對大數據驅動下供應鏈物流服務升級的路徑把握不夠準確，多數企業在選擇路徑的過程中缺乏有效的手段，雖然大數據技術日趨成熟，但是企業對大數據的應用不夠清晰，沒有將大數據技術按照應用難度進行一層層地推進，從而實現物流體系，由此在供應鏈物流服務升級路徑的選擇上存在著問題。

2 企業應用大數據技術進行供應鏈物流服務升級的需求分析

在調查問卷中，企業應用大數據技術進行供應鏈物流服務升級的需求所涉及的內容廣泛，其中包含智能選品、智能定價、控制庫存、優化配送、優化路徑、智能采購等。問卷顯示，回答需要的人數最多，而有一部分人回答不好判斷，還有一部分人回答需求迫切，只有少數的人回答的是不需要。

在對企業通過大數據進行精準營銷的調查問卷中，有超過50%的人選擇了需要選項，說明有超過50%的人認為在企業營銷過程中應該充分應用大數據技術，對大數據有著較高的需求；在對企業通過大數據進行路線優化的調查問卷中，有43%的人選擇了需要選項，說明有接近50%的人認為在企業配送路線選擇及優化上應該應用大數據技術；在對企業通過大數據進行產品需求預測的調查問卷中，有42%的人選擇了需要選項，同樣說明企業在產品需求預測中應該應用大數據技術；從調查問卷中可以發現，有兩個方面的需求最為迫切，即企業應用大數據輔助原材料的采購、成本分析。前者的迫切需求占比35%，后者的迫切需求占比30%。

由此可見，企業對應用大數據升級供應鏈物流服務的需求非常明顯，需求較多的為通過利用大數據技術來選擇配送路線，進行庫存控制，而最迫切的需求為對原材料的采購和成本分析。

3 大數據驅動下供應鏈物流服務升級的路徑分析

3.1 大數據驅動下供應鏈物流服務質量升級

大數據時代背景下，企業供應鏈和物流運作中的數據及企業內部和外部業務數據都得到了全面利用，數據發揮的優勢越來越顯著。在大數據技術下，企業數據來源更加廣泛，企業數據的準確性也更高，數據共享更為開放化，供應鏈上下游企業之間對數據的利用程度也更高。問卷顯示，有接近60%的企業能夠對供應鏈上下游企業的數據準確掌握。對核心企業而言，通過利用大數據技術，對供應鏈和物流運作中產生的龐大數據，根據需求和決策對數據進行篩選，提高管理決策的科學性和合理性，利用大數據開展的分析更加有效和準確，同時能夠更好地找出影響服務升級的要素，并進行不斷改善，由此進行供應鏈物流服務的升級。

3.2 大數據驅動下供應鏈物流服務效率升級

大數據驅動下，企業處理數據的速度得到了明顯提高，利用相關技術對數據進行細致分析，能夠在第一時間分析出影響因素。調查得知，樣本企業中有70%以上的企業在應用大數據技術后能夠快速進行路線的選擇，補貨發貨的速度有了明顯提高，為企業管理決策的制定提供了科學的依據，提高客戶服務響應率，提高了決策的效率，最終推動供應鏈物流服務效率的提高。

3.3 大數據驅動下供應鏈物流服務功能升級

在大數據分析過程中，利用大數據的挖掘技術，不僅能夠實現對數據的預處理，還可以對其開展更加具體、深入、針對性地分析，即在對營銷數據進行挖掘的基礎上，能夠支持開展各類定制化的服務，為客戶提供個性化的服務；通過利用大數據挖掘技術來分析配送數據，從而選擇最佳的配送路線和配送資源，最大化地滿足客戶需求，為客戶提供相應的增值服務，對供應鏈物流服務鏈條的延伸起到了積極的作用，由此實現了服務功能的優化升級。

3.4 大數據驅動下供應鏈物流服務模式升級

在大數據的支持下，企業各項能力得到了加強，有效地促進了企業的轉型升級。與此同時，利用大數據技術，不斷整合供應鏈上下游企業數據，從而為核心企業建立數據服務平臺提供堅實的數據基礎，服務模式完成了升級，即從業務盈利模式向平臺盈利模式升級，以實現企業服務模式的創新升級。

由上可知，大數據驅動下企業供應鏈物流服務升級路徑可從四個方面著手，即服務質量升級、服務效率升級、服務功能升級、服務模式升級。在具體實施過程中，企業要不斷重視內部和外部的變化。對企業自身發展而言，要不斷提高自身技術、人才儲備、資源管理等方面，積極利用大數據技術的優勢，提高企業內部的核心驅動力。對企業外部環境而言，要正視自身在市場環境中所處的位置，積極了解市場政策信息，始終保持以不變應萬變的態度。另外，在企業發展中，應該重視數據安全的可控性，確保大數據的應用處在安全的環境下。與此同時，企業通過利用大數據技術，在拓展數據來源方面要不斷提高數據的有效性，提高數據分析的準確性，最大化地保障企業供應鏈物流服務升級的質量。

4 結語

綜上所述，在現代化物流企業發展的過程中，企業在構建物流服務供應鏈體系的同時，還要樹立現代化的物流服務理念，以客戶需求為宗旨，不斷提升服務水平。新時期下，物流業發展的宗旨即以客戶為核心，企業想要在激烈的市場競爭中獲得優勢，就必須以客戶為中心提升服務水平和技術，從而使客戶滿意，以促進物流服務業的蓬勃、良性、高效發展。通過利用大數據相關技術，為供應鏈物流服務升級提供技術支撐，并整合分析相關數據，為供應鏈物流服務升級提供數據支撐。在具體實施過程中，要始終堅持以企業自身實際為起點，以企業外部環境為參照，選擇一條具有時代性及符合企業自身發展的道路，實現物流企業的戰略發展目標。