基于大數據技術的生鮮倉儲及配送環節優化策略研究

文/祖天明

引言

作為當下應用比較廣泛的技術，大數據技術在生產倉儲及配送環節中應用，給生鮮倉儲和配送帶來了積極的優化作用。為了更好地發揮這種技術應用價值，現在很多技術人員都將大數據技術引入到了生鮮倉儲及配送環節中，期望依托這種技術來打造生鮮倉儲及配送一體化體系。但在實際中，由于大數據技術自身新穎性，使得很多技術人員在進行這種技術應用時遇到了許多問題。基于此，對大數據技術下生鮮倉儲及配送環節優化作進一步分析是非常有必要的。

1.大數據技術概述

大數據技術顧名思義就是大數據應用技術，涵蓋了各類大數據平臺、大數據指數體系等技術。但從物流行業領域來看，大數據技術使用還存在著范圍小的問題。據相關數據來看，自動化管理在物流行業普及率連25%都沒有達到。跟國外一些發達國家相比仍存有較大的差距。另外在這些自動化系統中還存在著較多舊系統，無法與當下大數據技術相匹配，從而給大數據技術應用帶來了不良的影響。[1]

2.大數據技術在生鮮倉儲及配送環節中應用價值

在生鮮倉儲及配送環節中引入大數據技術具有重要的意義，其中具體的表現有以下三個方面。第一，大數據技術應用可以降低生鮮倉儲和配送成本，提高物品供應的速度。這對于生鮮產品更具特殊意義，因為生鮮產品對時間、新鮮程度要求更高。同時將大數據技術引入其中也能夠降低商品積壓在倉庫所占據的成本，從而實現企業經濟效益提升。第二，做出科學決策。在生鮮供應鏈中，倉儲管理和配送管理都涉及運籌和決策問題，比如配送路線選擇，還有倉庫庫存量采購等。這些都離不開大數據信息分析，而大數據技術則可以很好地對這些信息進行收集與分析，然后從中找到其中有價值的信息，為生鮮倉儲和配送決策提供可靠的數據支持，避免出現決策錯誤的情況，影響實際的物流服務質量。第三，對于產業升級也具有積極的意義。大數據技術應用改變了原先的產品供應模式，實現了倉儲及配送的信息化和自動化管理。這樣就能夠給產業發展帶來促進作用，實現了產業升級與轉型。[2]

3.生鮮倉儲及配送現狀

目前，國內已有的生鮮電商物流網絡局限性比較大，只服務特定區域，而且在其他方面也存在著較多的問題，其中具體內容有以下幾點。

3.1 倉儲作業效率低。在對生鮮商品進行倉儲和配送過程中，需要根據貨物類型調節合適的溫度，并根據具體溫度將倉庫劃分為不同區域，比如冷藏區、冷凍區以及一些超低溫冷庫區等。目前，國內很多生鮮倉庫還是沿用傳統的管理模式，信息化與自動化程度比較低，基本上都是依靠人工進行作業。在這種情況下，倉儲作業效率就會受到很大的影響，而且是依靠工人的經驗進行作業，很容易出現貨物存放不合理的問題。這就給實際生鮮倉儲帶來了不良的影響，嚴重降低了倉儲效率。另外，在揀貨過程中，一般是由系統將揀貨單傳達給揀貨人員，然后根據揀貨單的揀貨要求完成揀貨作業。現階段很多生鮮企業倉儲系統雖然采用訂單批次處理策略，但主要還是人工篩選的方式完成揀貨作業。這樣就會造成揀貨行走路徑廣冗長、揀貨路徑不合理的問題，嚴重降低了倉庫運轉效率。[3]

3.2 生鮮庫存控制效果差。在對生鮮進行庫存控制時，其最合理的控制狀態就是零庫存，即庫存量剛好滿足消費者需求，這樣就能夠避免生鮮庫存堆積或者不足的情況。但現在很多生鮮電商企業都做不到零庫存。在傳統生鮮庫存管理過程中，很多生鮮企業都是根據顧客的需求作為進貨依據，往往忽視了市場變化所帶來的影響。在這種情況下，庫存就會與客戶需求出現偏差，從而導致庫存堆積或者不足的情況出現。

3.3 配送服務質量難以保證。除了以上兩個方面外，現在生鮮電商物流企業還面臨著配送服務質量難以保證的問題。作為生鮮電商物流供應鏈最后一個環節，配送環節所面臨的客戶群體具有隨機性和分散性特點。在商品配送過程中，要想提升配送服務的質量，需要從人力和物力兩個方面加大資源投入，而在這過程中，企業物流成本也會隨之升高，不利于企業成本控制。同時，跟其他產品配送相比，生鮮產品因為要保證新鮮性，對于配送服務質量要求也更高，這相應的也會增大成本。據統計，生鮮產品在配送環節所產生的成本是普通物品的1.5倍。現階段，生鮮產品配送路線很多都是靠工作人員的工作經驗進行確定的，缺乏相應的科學依據。另外，為了降低企業成本支出，很多生鮮電商企業對于生鮮產品并沒有進行全程低溫控制。在這種情況下會給配送商品品質帶來不良的影響，可能會出現商品變質的問題。[4]

4.基于大數據技術的生鮮及倉儲配送環節優化策略

通過上述現狀分析可以知道，現在生鮮電商物流企業在倉儲配送環節仍存有不少問題。為了更好地實現供應鏈優化，生鮮電商企業需要引入大數據技術，依托大數據技術構建一體化倉儲配送體系。通過大數據技術應用來消除數據孤島問題，從而實現信息有效交流，完善整個物流供應鏈，其中具體表現可以從倉儲、庫存和配送三個方面體現出來。

4.1 生鮮倉儲運作管理優化。將大數據技術引入到生鮮倉儲運作管理中，可以實現倉儲運作管理優化，其中具體表現有以下幾個方面。首先是在揀貨方面，可以利用大數據來優化揀貨路線。在倉庫系統中，需要對訂單產品信息和庫存中產品信息進行全面了解，然后根據這些技術找到有價值的信息，利用大數據技術找到其中最佳的揀貨路線。通過這種方式可以提升揀貨的效率，減少企業在人工方面的成本支出。同時借助大數據技術，還可以構建一個完善的倉儲質量監控系統。通過該系統，倉庫的溫度將會得到實時監控，有效避免了溫度過低或者過高的情況出現，極大保證了生鮮產品的質量。在這過程中也可以對一些保質期比較短的商品進行監控，借助系統監控方式來減少人力投入。再次是生鮮產品入庫時，倉庫管理人員可以利用大數據技術來了解現在倉庫產品的信息，找到其中有空缺的位置，然后根據這些信息制定最佳的搬運路線，避免出現路線過長而降低效率的情況。總而言之，大數據技術不僅極大提升了產品出入庫的速度，而且也保證了出入庫精準度，實現了倉儲運作優化，極大地降低了倉儲運作成本，實現了企業經濟效益提升。[5]

4.2 生鮮健康庫存控制。庫存控制本質是一個利用大數據技術做決策的過程，通過挖掘上下游數據，分析其中所蘊含的信息，然后根據這些信息做好消費者需求預測。將大數據技術引入其中，可以實現消費者需求準確預測，從而達到零庫存控制目的。所謂的零庫存就是保證產品庫存數量剛好滿足消費者需求。

4.3 生鮮配送作業優化。在生鮮配送環節中，通過大數據技術應用可以實現這個環節優化。在具體操作中，應從消費者訂單信息入手，根據客戶的需求將物品送到顧客指定的地點。在這期間應制定出最佳的配送路線，然后將這路線發送給配送員，這樣就能夠有效避免配送環節出現走錯路或者多走路的情況。同時為了避免產品出現超保質期情況，需要利用食品監控設備對配送的生鮮產品進行全程低溫實時監控，并將具體配送信息發送給配送員和配送系統管理人員。通過這種方式可以起到以下兩個效果，一個是可以提醒配送員現在生鮮產品的狀態；另一個是避免生鮮產品在配送過程中出現貨物損壞的情況。如果出現貨品損壞的情況也可以及時將這些信息反饋給配送系統，從而通知倉庫管理員重新進行物品配送，并且也能夠將這些信息告知消費者。這樣不僅可以提升配送的效率，同時也極大提升了配送服務質量，給消費者帶來一個良好的消費體驗效果。[6]

結束語

綜上所述，大數據技術對于生鮮倉儲及配送優化有著積極的意義，可以實現倉儲及配送的效率，降低貨品物流成本。在實際中，生鮮企業需要重視大數據技術，依托大數據技術來構建倉儲及配送一體化供應體系。構建倉庫系統，通過大數據技術應用來挖掘訂單產品信息和產品庫存信息，從中找到最佳的揀貨路線，實現高效揀貨。同時根據溫度對倉庫進行合理布局和劃分，并對每個區域的溫度進行實時監督，避免出現生鮮產品在倉儲過程中出現損壞的情況。在庫存方面，生鮮企業要想達到健康庫存控制，需要利用大數據技術，對各個時間節點的歷史銷售數據等信息進行整理和分析，完成消費者需求準確預測。最后，利用大數據技術對生鮮產品配送路線進行優化，提高生鮮產品配送環節服務質量。

引用出處

[1]基于用戶個性化需求的智慧倉配一體化管理[J].冶金管理,2021,(12):35-41.

[2]邢健,姚亮亮.基于大數據下的通信安全庫存預估模型研究[J].江蘇通信,2021,37(02):90-93.

[3]陳玲,周光平.大數據時代下跨境電商物流發展存在的問題與對策[J].宿州學院學報,2021,36(01):29-32.

[4]肖東石.大數據背景下制造業供應鏈模式創新研究[J].現代商貿工業,2019,40(36):38-41.

[5]馮菊,劉嘉諾,徐林.“互聯網+”背景下電商物流的倉配一體化研究[J].物流工程與管理,2019,41(07):83-84.

[6]高捷聞,何承芳.基于“互聯網+”模式下電子商務物流倉配一體化研究[J].赤峰學院學報(自然科學版),2017,33(10):79-80.