大數據對物流供應鏈創新發展的影響與應用

馬明慧MA Ming-hui

（香港迪杰歐亞太有限公司深圳代表處，深圳518064）

0 引言

大數據技術在很多行業都得到了廣泛使用，可以優化服務方式，解決運行問題。在物流供應鏈的建設上，使用大數據也能加快對物流供應鏈整體狀況的分析，解決供應鏈問題，推動物流供應鏈的發展。

1 大數據技術對物流供應鏈的影響

1.1 智能化

傳統的物流供應鏈僅僅從人和機械設備的方面進行設計，比如對操作界面和程序機器進行控制，但是機械設備的自行控制設計比較簡單。應用人工智能技術之后，可以自動利用智能系統控制物流系統的各種設備，自動進行線路規劃、人眼識別等工作，高集成化的系統也具備很強的獨立決策能力，系統運行過程中不再完全依賴于人的經驗，而是朝著智能化決策發展[1]。隨著智能系統的使用，以及無人化物流操作規劃技術的使用，系統獲得了相比過去更快的反應和決策速度，能有效降低供應鏈中人為因素的影響，避免運行過程中存在的錯誤，保證供應鏈的穩定性，所有的物流運作方式更加科學和高效，也能實現交通規劃路線、終端配送、倉庫管理等方面進行網絡智能化布局，確保商品流通和物流能夠更為協調，確保供應鏈的整合效果。

在智能化技術大量使用的背景下，系統擁有了全新的供應鏈，具有機械化、連續性的特點，而且充分融入物聯網技術。智能系統將會分析消費者的信息，然后在供應鏈上做出反應，遠程控制訂單信息。比如針對消費者的需求，可以利用3D 打印機快速生產個性化產品，然后依托物流系統快速交付，減少了總體時間和物流成本[2]。并且，智能化系統也能監測商品的物流狀況，對商品營銷十分有利，推動了機器之間的協調，提升了制造和物流的總體效率。利用銷售點、殘酷的數據，可以預測物流系統執行某項工作時的時間，之后針對不同模式選擇輸出模式，確保工作的同步性，實現多模式感測，讓物流系統可以自行作出決策。

1.2 共生化

工業共生是一個生態系統概念，可以優化原料的消耗，以及充分利用副產品和其他產業原料，降低能量消耗和減少產業資源原料的損失，達到不同層面效益供應的目的。在傳統的供應鏈模式下，都是圍繞產品、供應商、客戶之間關系進行建設，隨著大數據技術的使用，全新的物流系統和供應鏈建設會看重可持續發展理念的貫徹，以及共享發展理念的使用，而且看重企業的生命周期，提升產業的可持續性，給產業創造更高的共同利益[3]。利用共生系統可以有效降低產業庫存，并通過高效的管理提升競爭力和控制成本，從而提升知名度并讓消費者能了解各種信息。

工業共生會基于廢物、副產品、經濟協同的供應鏈管理模式，達到可持續發展的目的。在共生性的供應鏈模式下，能夠促進企業之間、區域范圍內、政府機構和企業的合作，構建起企業和社會過的共生化價值體系，保證可持續共生，利用信息技術傳播和整合供應鏈的網絡系統，確保供應鏈上的各個節點建立起相互依賴的關系。同時，共生供應鏈還能促進共生網絡協作，實現系統的跨組織協調，保證共生系統和平臺之間可以相互聯系，確保企業政府之間的互動性并保證信息共享。共生網絡可以以合作的方式進行管理，利用網絡所具有的參與者嵌入性，推動更多社會資本建立合作伙伴以來關系，推動產業環境的制度化發展。供應鏈的管理層可以利用工業共生優勢，工業共生網絡市場機制和社區關系、多方共同發展愿景，實現供應鏈合作，加強供應鏈之間的整合和協調，促進供應鏈的高效運營，提升信息網絡處理速度，保證系統的運營效率。從供應鏈管理的角度，也可以引入全新的供應商，構建起合作化的供應網絡。

1.3 短鏈化

傳統的供應鏈比較長，目前的供應鏈建設都朝著短鏈化發展，可以減少運輸次數和縮短運輸距離，通過短鏈能提供更為靈活的物流服務，還能確保物流環節的準確性和高效性，并且通過供應商和消費者之間距離更短降低管理成本，讓生產商、銷售商和消費者更為受益[4]。在短鏈化的物流系統下，物流處理的貨物平均裝卸數量更低，在倉儲和配送服務得到整合之后，中間鏈條會得到明顯縮短，一些產品可以直接從生產商的倉庫分銷中心直接發送給客戶，達到短供應鏈的目的。在不斷優化倉儲局部網絡的情況下，商品和消費者之間的距離得到明顯縮短，提升了交貨速度而且成本也明顯降低。

利用大數據分析技術，可以充分利用自動化技術進行操作，以及完成對大量數據的處理工作，有效控制采購、生產、調試的周期，通過優化流程系統，控制系統的周轉周期，讓產品信息在物流系統內高速傳遞，避免由于鏈條過長導致信息滯后和損失，而且可以實現對供應鏈的柔性化管理，適應市場需求的變化，而且有效應對市場中的不確定風險。例如食品供應鏈一般都會選擇短供應鏈的方式，通過供應鏈技術可以追蹤食品的產銷全程，能縮短追蹤時間。

1.4 智慧化

大數據背景下的供應鏈管理方式并不等同于虛擬化的物流動態信息化管理i 系統，而是具有智慧化的特點，能夠進行物流系統的分析、評估、衡量，還能對物流系統的運行狀態進行特定研究，利用大數據、智能硬件、物聯網技術，提升整個物流系統的感知能力、執行決策能力，也能保證物流系統的自動化水平、無人化水平[5]。系統運行當中，智慧物流整合物聯網、傳感網和互聯網，實現物流系統的可視化、智能化，并充分利用互聯網技術進行控制。整個系統的網絡協同會依靠人工智能、大數據分析開展，滿足儲存、運輸、交付的全鏈條智慧化和社會化建設，提升資源配置和流通效率，保證生產力水平和資源利用率，讓物流系統可以給社會創造更多的財富和價值。

作為工業4.0 的重要支柱，通過建立智慧物流有利于將新技術整合到物流管理當中，比如目前的區塊鏈技術，作為一種重要的集成技術，可以驗證數據分散問題，以及永久儲存一些關鍵數據，使用集成化的智能技術可以讓物流的管理系統模仿人的思維，通過不斷的學習、感知，自動完成對物流系統中某些問題的分析，并具備一定的推斷能力。利用智慧物流技術，也能推動智慧城市的發展，通過快速處理各種數字化信息，優化整體物流流程，提升城市的運轉效率，保證城市的生活質量。

2 使用大數據技術建立的物流供應鏈實例

大數據技術所建立的物流供應鏈管理系統相對于傳統的物流供應鏈管理具有很多優勢，能實現供應鏈的整合、強化信息流和資金流的建設，推動供應鏈上的生產商、分銷商、經銷商、批發商、零售商店有更為緊密的聯系，建立起更完善的整體網絡，同時，使用大數據還能完成對供應鏈的快速重組，保證產品的物流效率和經濟效益。本文以農產品使用大數據進行供應鏈建設展開研究。

2.1 實現農產品供應鏈過程控制精細化

多數農產品并不容易保存，但是隨著人口增加，目前糧食需求不斷增加，必須提升物流效率。另一方面，氣候環境是在不斷變化的，為了能更為快捷地實現農產品的儲存和運輸，就需要借助物聯網大數據、云計算等技術，快速完成物流的供應鏈的建設工作[6]。使用物聯網技術可以在車輛、耕地、土壤等位置設置傳感器獲得實時數據，收集大量實時數據后，系統會對各類數據進行分析和整合，然后對土地質量進行分析，使用合理的方法解決目前存在的問題和不足，提升操作效率。隨著消費者對飲食衛生、健康食物需求的增加，通過對農產品全物流進行監控，可以加強對農民遵守法律規范情況的監督，保證各種法律法規的執行，以及避免在食品生產中出現過度使用農藥、殺蟲劑的情況，還能對農業提供的信息進行精準分析，高效幫助農民解決問題。

2.2 建立綠色互通的農產品供應鏈

農業生產中可能會由于施肥方式不科學和土壤質量下降導致農產品的品質降低，嚴重影響農產品的產業鏈價值，并削弱農產品的市場競爭力。使用大數據技術驅動農產品的供應鏈創新，可以提升農產品供應鏈的運轉效率，也能保證農業產業的可持續發展，通過進行綠色可持續優質農產品的質量評價，以及充分研究消費端需求，使用大數據技術創新驅動力，建立起全過程的質量管理體系，加強對農產品的評定，保證農產品的整體品質，還能縮短物流控制農產品價格。農產品供應鏈除了能促進農產品的優化生產，利用大數據技術應用和對數據的分析結果共享，也能讓整個產業鏈之內都獲得農產品的綠色可持續發展信息，幫助農民開展管理工作，充分利用數據的作用[7]。比如，目前的機器學習和人工智能識別雜草、昆蟲侵害的程序中，農民上傳一些害蟲和雜草的照片，程序就可以利用數據庫進行害蟲的綜合識別，獲得相對精確的處理結果，確保農業安全生產，以及保證產品的可持續性。

2.3 推動農產品供應鏈價值創新

傳統農產品供應鏈中，各個環節的都會出現物流儲運效率能耗高的問題，以及難以控制流程數量，導致供應鏈的經營成本增加。比如會經過農民、市場、零售商、批發地、超市商場，最后才能從產地抵達消費者手中，過長的交付周期和流通環節會導致農產品的質量降低，還會增加總體成本。通過使用大數據技術，可以保證數據的有效匹配，方便農民獲得產品生產和市場需求的大量信息，解決生產者和消費者之間的信息隔斷，加快分銷速度。其次，使用大數據也能監控土地條件水平，提升管理的精確性，尤其有效減少了管理的步驟，能提升農產品的生產效率和盈利能力，并且根據市場需求進行規模化生產也能保證增值效應。在物流控制中，利用陳品追蹤和優化農產品的車輛運輸路線，也能縮短物流的時間和里程，降低能源消耗和排放量[8]。

2.4 改進農產品供應鏈

傳統的農業生產幾乎完全依賴于自然條件，而且整個生產環節比較分散，并不能滿足規模化的要求，農業生產也很難進行標準化建設。使用大數據分析技術，可以充分利用機器、軟件中的數據，通過機器設備的交互就能幫助農民正確做出決定，提升消費者獲得農產品信息的整體效率，通過食品監測、物流車聯網等信息，形成可以進行全程追溯的管理體系，確保對農產品的標準化生產，獲得具有穩定品質的農產品，而且通過快速、精準、高效地確定需求方所需要的農產品信息，也能優化農產品的品類，達到根據市場需求調節生產的目的。消費者通過物流系統也能獲得相關信息，提升消費者對農產品的信任，提高他們的購買意愿。

3 物流供應鏈使用大數據分析技術的發展方式

雖然大數據得到了廣泛的應用，但是在物流供應鏈中大數據的使用依然存在很多障礙。比如目前技術平臺價格很高，算法算力基礎設施建設需要投入大量資金，導致多數物流企業很難承受；數據依然可能存在不準確的問題，或者缺少關鍵數據，導致大數據系統很難高效進行數據分析工作，更不能實現精細化、智能化的物流運作；隨著監控系統的增加，目前物流系統運行過程中有很多不同類型的數據，企業的數據處理系統需要具備不同數據的處理功能，以便能獲得準確的分析結果，為物流市場決策提供指導[9]。

3.1 細化支持政策

利用政策支持可以促進物流產業大量使用大數據技術，所以政府應該充分發揮引導作用，建立促進物流產業發展的宏觀政策，使物流行業投入更多資金針對大數據技術展開研發。雖然目前國家發改委、工信部都已經制定了促進互聯網、大數據等技術深度融合的政策，以支持大數據技術下的物流體系建設，但仍然存在細致程度不足的問題，必須加強對技術的分類工作，以及對供應鏈、大數據技術應用開發提供支持。比如細化搭建物流大數據平臺的相關要求，建立信息共享平臺、技術分析平臺、過程運營平臺，以及從資金支持、減少產業限制等角度細化要求，加強信息開放性建設，還要從數據開放、采集、挖掘等角度入手，對物流行業制定更為細化的標準。

3.2 建立可持續性的物流大數據互聯網體系

數據互聯信息可以增加信息量，以及提高數據之間的聯系，在大數據驅動的供應鏈變革背景下，建立物流物聯網體系能整合整個供應鏈中的各種數據信息，提升信息的多元化。很多企業對供應網絡的物流大數據體系并不信任，不愿意分享產業數據和產品信息，物流企業之間的合作也存在數據共享不足的問題，會影響企業的經營效益[10]。共享數據過程中，可能會涉及到部分隱私、企業內部機密信息，但是可以通過明確法律要求促進企業之間提升信任，強化協調合作，從而減少其中的不確定因素。同時，也要通過內部數據集和外部數據集的組合，改善供應鏈管理和運作的決策方式，從而更為有效地獲取外部數據，實現供應鏈管理目標。為了提升供應鏈數據的可用性，可以提升供應鏈的透明度水平，確保供應鏈的可持續發展。為保證物流產業大數據互聯體系的共享，可以建立上下游數據協作共享的聯系機制，實現不同物流企業碎片化數據的充分整合，獲得可以反映某個物流方向、整個物流產業的全面化數據，控制企業單獨利用數據的成本，推動綠色物流的發展。

3.3 提升企業數據化管理意愿

我國的物流企業依然使用傳統的物流管理方式，在共生思維意識、信息交換、流程共享的總體建設水平比較低，企業使用大數據的能力也存在不足，所以容易出現信息不匹配和信息滯后等問題，導致很難降低物流企業的運營成本。而且由于使用大數據需要投入大量資金，還需要掌握和吸收新技術，需要在管理層面、工作方式上都進行調整，導致很多物流企業對大數據接受程度比較低。所以應該加強對物流企業使用大數據技術的宣傳工作，普及相關知識，幫助企業解讀國家政策，并建立數據共享、智慧物流試點，聘請大數據領域循著提供專業的技術培訓，讓企業深刻認識到大數據的應用價值，提升他們對使用大數據的積極性。

3.4 強化對技術的創新

我國的大數據產業發展迅速，但是對供應鏈系統使用大數據的研發還存在不足，所以需要加強技術創新，加快大數據技術的發展，挖掘大數據技術在供應鏈系統中的價值。比如建立大數據技術的研發、關鍵技術創新平臺，整合大數據技術要素，平衡低成本勞動力、庫存持有量、輸出成本之間的關系，從而優化對供應鏈的管理。通過推動機器人的使用、自動化技術因公提升物流效率，以及融合新技術和倉儲調度，解決供需之間存在的差異問題。還可以利用自動駕駛技術改變物流的運營方式，推動市場發展。

3.5 完善數據管理

在確保產品品質的基礎上，企業的大數據供應鏈管理模式中也要結合大數據技術展開建設，利用大數據分析完善企業的數據管理方式，提升供應鏈的運作水平，確保供應鏈系統的完整性。例如對供應商的抉擇信息、商品出入庫數據信息、貨主數據、訂單生成新、有關決策的數據信息等等，都要加強匯總和管理控制，讓企業可以充分利用大數據所帶來的便利和優勢，優化供應鏈的運營。同時，企業也要利用數據分析結果開展分析工作，并結合市場情況不斷優化服務，充分利用大數據提升企業供應鏈管理水平，提升供應鏈的運行效率。

4 結束語

大數據中擁有巨大、復雜品種的數據，具有數據處理速度快、信息價值密度低的特點，但是隨著大數據處理技術的快速發展，大數據中的信息得到了充分使用。對于供應鏈建設，應該圍繞市場需求建立大數據處理系統，國家需要通過政策支持和引導，使更多企業接收大數據技術，并愿意共享數據，幫助企業完善供應鏈建設，推動經濟發展。