互聯網時代物流業數據型人才培養的探究

樊顏青

（菏澤職業學院，山東菏澤 274002）

0 引言

我國互聯網從1994 年開始發展，經過20 多年的發展已經被運用在各行各業，如物流、教育、農業等。為進一步持續推進數字化及智能化的發展，國務院出臺了一系列的政策，如2017 年的《新一代人工智能發展規劃》、2021 年的《新型數據中心發展三年行動計劃(2021-2023 年)解讀》，推動著互聯網技術的不斷發展成熟，促進了以大數據應用為標志的數字化、智能化物流模式的快速發展。尤其是2020 年發生的重大衛生事件，加快了智能化、無人機、網絡貨運等的進程，數據化特征日益顯著，物流業對于數據型人才的需求與日俱增。2020 年國家發改委表示要大力支持數字化供應鏈的建設，帶動物流業上下游企業加快轉型升級，進入數字型時代。物流進入互聯網時代后，物流業對人才的需求得到進一步提升，人才對于國家經濟發展及社會穩定具有重要的作用，在互聯網時代數據型人才成為物流業最重要的戰略資源。

1 我國物流業數據型人才培養現狀

1.1 我國物流業發展現狀

物流業屬于第三方服務業，在我國國民經濟中占據的份額逐漸增加，成為公眾不可缺少的基礎保障。截止2020 年我國社會物流總額達到300 多萬億元，物流業總收入超過10 萬億元，雖受到疫情影響，但物流業在此時逆流而上，繼續保持增長趨勢，其中社會物流總額和物流總收入一直保持增長。隨著大數據和互聯網時代的到來，引領物流業向數智化（即數據化和智能化）方向轉換。隨著物流基礎設施網絡加快升級，現代物流數據型人才的匱乏制約著物流業的快速發展，數據型人才培養模式嚴重滯后于物流業及國民經濟的發展，因此要加強培養現代物流業發展需要的人才，從而促進物流業在互聯網時代的快速健康發展。

1.2 物流業數據型人才培養現狀

物流業涉及知識、技術、資本及勞動密集等眾多領域，是外向及增值服務業，其中物流、資金流、信息流貫穿于物流整個鏈條運行中，現代物流管理及營運工作需要的是綜合性物流人才。我國物流業已經進入數字化及智能化行列，急需大量的數據型人才，因此必須提高我國物流人才的數量和質量。截止2020 年底，已有2000 多所院校開設了物流專業，是向社會輸入物流人才的重要渠道，雖輸出人才數量較多，但與物流業當下需求的人才不相匹配。

目前高等學校培養的人才與企業需求的人才存在脫節現象，目前大多數院校培養的人才注重理論知識的學習，第三方培訓機構是短期的培訓只能讓學員了解表面，缺乏深入的理解學習，從而造成培養的物流人才不能根據時代的發展更新自身的理論知識，掌握物流前沿知識。現代物流業需要的是既懂物流基本業務，又熟悉計算機、5G 等先進技術及現代物流信息化運作規律，并應用物聯網、大數據、人工智能等新興技術輔助決策，提高物流效率的高素質數據型物流人才。

2 物流業數據型人才培養過程中存在的問題

2.1 數據型人才培養目標模糊

我國各大高校雖已設立物流專業，但培養模式還是偏向傳統方向，涉及到的課程主要集中在倉儲、采購、運輸、配送等傳統理論方面，缺少關于數據化、智慧化課程設置。物流專業培養目標與實現培養手段相脫節，雖設置相關的培養方案，但沒有把數據型相關的知識融入到各個課程中，院校人才培養沒有特色，培養物流業數據型人才目標模糊，方向存在局限性，數據型人才培養未能滿足市場需求，目前我國數據型人才缺口達100多萬人。目前校內關于在校生大數據實踐的基地不足，對于培養大數據思維及運用能力缺乏，不利于培養物流業所需求的數據型人才，需進一步明確培養目標。

2.2 缺乏數據型師資力量

物流人才的培養大多數是以學校為核心，重理論輕實踐的現象就不可避免的產生，其中，師資力量對于數據型人才的培養水平及質量具有很大的重要意義。物流業已向數據型、智能化方向發展，物流專業教師還停留在注重專業理論知識階段，對于數據型相關知識及實踐存在欠缺，不能緊扣物流時代發展的步伐。目前，高校對于大數據人才培養的師資力量及實驗室環境普遍缺乏，我國還沒有明文規定來認證數據型教師，其中懂點理論知識，就認定為具有數據型能力，該認定方法不能適應當下的物流行業的需求，學校、社會、政府需不斷創新數據型人才培養模式，為物流業的健康持續發展提供保障。

2.3 信息技術運用能力有待提升

互聯網時代的快速發展，物流業對數據型人才的需求得到進一步提升，各大高校及培訓機構在培養物流人才時大多是簡單的運用信息技術進行課堂教學，物流專業先進技術參與度較低。我國物流企業的規模大多是中小型，物流系統性較弱，網絡化程度較低，與國際先進水平相比，我國物流業智能化尚未形成戰略體系，出現很大的分歧，并與高校及相關產業聯動欠缺。我國雖很多高校已經把先進物流技術引入到學校內部，建立物流實訓基地，但教師在運用這些技術的能力有待提升，教師運用技術能力的高低會直接影響物流專業的創新發展質量，從而對物流業的發展產生阻礙。

3 物流業數據型人才培養對策

3.1 準確定位物流業數據型人才培養目標

物流業人才培養目標應該建立在市場需求、現代物流業發展及高校物流發展優勢上。首先應構建科學、合理的物流業數據型人才培養目標，在保留本校的特色課程和重點的基礎上，可對物流專業核心專業課程進行延伸，如配送管理可加入數據化及智能化課程。其次人才培養應立足大數據產業，以數據作為產教結合點的基礎，同時應積極加強物流專業課程體系的改革、創新，適應當下物流業數據型人才培養的需求，構建多元化的教學體系，明確數據型人才培養的目標。最后構建具備現代物流理念、整體文化素質較高、崗位層級結構合理、掌握智能信息技術、具有良好職業素質的現代物流業應用型人才隊伍，為我國物流業提供專業的數據型人才，從而促進物流業健康可持續發展。

3.2 構建科學高效的數據型人才師資隊伍

目前很多高校為了構建數據型人才師資隊伍，采用多渠道、多方式進行改革。主要通過以下方式進行，一是從傳統引進推薦到目前人才引進，從全國各地引進專業型、骨干型、數據型等人才到解決數據型人才師資短缺的問題。通過出臺各種政策，不斷壯大現代數據型人才師資隊伍。二是為數據型及創新型教師的成長創造有利的條件，選取物流行業高素質、高能力的數據型人才到高等院校任教，同時選取物流相關教師到行業中去，提升理論與實踐的互相銜接。三是打造學校、政治、社會及企業四位一體的人才培養模式，密切結合學生的實際及企業實踐應用的需求情況，構建物流業數據型人才師資隊伍，從而提高數據型人才的綜合應用能力。

3.3 利用先進技術，使用仿真技術教學

大數據及互聯網的快速發展，使物流業相應的高科技產品不斷迭代更新，為物流專業的學生學習提供了很多學習媒介和技術。仿真技術不斷走進課堂，為學生打造全侵入式、環幕互動等的實訓，保障教學質量的同時，可以節約實訓的成本。仿真技術可以讓學生生動、逼真的了解物流運作的全景，解決了因專業課程技術性強，傳統教學使學生難以接受的問題，極大的激發了學生的學習興趣和積極性。在教學中引用仿真技術，在一定程度上填補了由于物流設施設備不足造成的技能實訓的不足。學校積極搭建“互聯網+教育”的平臺，加強學生的參與度及注重師生共同設計，利用互聯網實現教育資源的共享，提升學校的教學質量。

4 結論

互聯網時代背景下，使得物聯網、人工智能、大數據、5G 等在物流業得到廣泛運用，智能化物流得到快速發展，數據化特征顯著，產生的數據型人才需求問題日益突出。物流運營管理方式也在發生改變，從以前需要有經驗的老員工轉到依靠數據進行管理，提升了我國物流業質量，需要數據型人才的支撐，使我國從物流大國向物流強國不斷邁進。物流業數據型人才需求短缺，亟需加快培養，在培養體系中，學校須緊跟時代的步伐，最大限度的利用大數據，培養數據型教師團隊，利用校內外各種資源，使更多的物流企業與院校結合起來，把企業一線真實的用人需求結合到院校人才培養體系中，共同培養出得到社會認可、企業認可的專業型數據型行業人才。