大數據對現代企業物流供應鏈管理的影響研究

文/郭美軒（鹽城師范學院）

一、引言

現今時代，經濟的發展離不開企業的蓬勃發展，在互聯網云數據爆火的現在，信息傳播速度增快，大數據應用不斷增加，對現代企業的物流供應鏈管理也產生了影響。在這樣一個全球化的經濟時代背景下，大數據必然會影響到企業經營，滲透到供應鏈的方方面面，因此，企業合理應用大數據，促進企業供應鏈結構轉型升級是當前時代所需。當然，大數據的應用對企業物流供給鏈的影響也并不完全是有利的，對其進行分析，找出其優勢劣勢并解決其存在的相關劣勢成為本文研究的重點。

二、相關概念

（一）大數據

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，大數據具有以下四個特征： 海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低[1]。

（二）供應鏈

在企業生產運作環節中，原料供應-生產產品-產品購買整個產品的增值鏈中，原料供應必不可少，現在制造業轉型升級，現代制造企業利用現代化信息技術已經不算少見了。企業供應鏈管理是指企業管理者利用供應商與客戶之間的商業流程，查明、分析、評估企業內部經濟活動開展情況及貨幣資金運行狀況，設置匹配的管理風險程序，以保障企業活動的正常運作。企業的物流供應鏈管理環節需要關注企業的資金、產品、銷售、信息流轉等各個生產單元的數據信息，是一個很復雜很重要的管理過程，已經逐漸成為現代企業管理的核心。供應鏈管理關系著企業的成本、生產、銷售，因此企業高級管理層會考察多方面的因素，設立相應的企業供應鏈管理的方向目標、管理原則、成本范圍，并且會應用一些現代信息技術加快物流供應鏈管理的過程，促進它正常迅速地開展，整合企業的生產資源。

（三）大數據在物流供應鏈中的應用

傳統意義上的物流供應鏈管理活動主要是針對不同的原料供給和原料運輸選擇適合的供應商，然后對供貨到貨采購等進行管理，在管理的過程中，對于合作的供應商的綜合情況進行考量，考慮是否進行長期合作或者進行相關的橫向并購。大數據的普及使得傳統的物流供應鏈管理活動發生了很大改變，具體應用如下：

（1）大數據主要是對數據進行匯總、整理分析、挖掘，在物流供應鏈管理的應用是通過數據處理對于相關原料信息、市場需求情況、產品材質、供應商業務水平等諸多數據信息進行分析，準確完整地預測相關信息。及時根據現有信息進行調整，管理數據，得到一個不斷更新的數據體系，相關管理層可能會應用其作為決策依據。大數據會建立相關算法，編譯程序，使得整體信息實施共享，及時更新，更加準確完整地調節數據，避免企業因為原料價格或者生產損耗等因素造成的供應鏈斷裂給企業帶來嚴重影響和后果。同時，相關數據挖掘技術也會對產品市場價格和市場需求等信息進行預測，在預測的過程中不斷優化算法，為企業物流供應鏈管理環節的順利執行保駕護航。

（2）在傳統供應商管理上，企業一般會選擇自身利潤最大化，但是現如今，經濟全球化，任何一個企業都可能會影響到其他企業的發展，因此企業在這種情況下，紛紛開始尋求一種互惠共贏、共同發展、可持續發展的方式，大數據為這種方式成為可能提供了一種媒介，大數據技術可以讓企業和供應商進行合作，供應商及時更新一些數據，對供應商的歷史數據進行分析，就可以了解到該供應商以前的訂單情況，供應商的信用狀況，以此來作為對供應商實際情況考核和評判的標準。同時，應用大數據技術對供應鏈管理過程進行分析和考量，會對相關風險數據及時進行監控，減低企業供應端的風險、甚至降低全局風險。國外著名學者指出，運用大數據技術對企業供應商的信息數據以及有關投資回報的相關情況進行大數據分析，可以對物流供應鏈管理流程環節進行控制，為組織戰略決策提供有效的支持。

（3）大數據的應用還體現在可以對數據進行可視化處理，可以提取出相關的數據資料，能看到數據變動情況，甚至可以通過數據處理，以GIF或者video 的形式展現。大數據技術的應用淘汰了一些傳統的經營管理方式，不斷更新出適合企業應用的優良技術，數據分析、數據處理、數據挖掘技術手段能夠幫助企業對管理活動有更清晰的認知了解，減少企業決策成本，簡化決策流程。張憲等指出，將企業與供應商緊密聯系起來，建立共同需求的數據庫，實現數據共享交流，有利于成本的控制和優化物流供應鏈管理決策[2]。

（4）大數據技術可以對訂單信息進行追蹤，實時跟進訂單運行情況，當制造商下單之后，供應商的原料準備，再到原料交付檢驗以后后期質量問題的售后等全過程中，都可以應用大數據技術進行信息共享，了解到訂單的流程，及時對有誤的訂單信息進行修改，可以迅速通知供應商，縮小訂單周轉的流程，節省相關成本資源，對于現代化企業而言，成本節約就意味著利潤的增加。

三、大數據對于現代物流供應鏈的影響

（一）促進作用

大數據對于現代物流供應鏈的促進可以從四個方面出發：精準、個性、可視化、控制風險，具體分析如下：

（1）精準：大數據技術的精準體現在當今信息高速傳播的情況下，很多信息是滯后甚至是錯誤的，大數據技術通過數據分析，將一些不準確、不及時的信息進行刪減或調整，從而得到一個準確的信息，實現信息的準確共享。與此同時，在企業運作過程中存在順序性，如在產品的制造過程中，首先進行原料采購，然后進行加工制造，最后通過業務部門進行產品銷售，而在實際運作過程中，這三個環節又分成無數個小環節，各個小環節之間聯系構成了一個統一的產品生產流程，這個過程中，信息傳播一定會存在滯后性，又是因為傳播過程出現錯誤，大數據系統良好地解決了這個問題，通過數據庫系統進行實時共享，各個環節可以完整準確地獲得數據和信息，減少了環節之間溝通不暢或者信息無效所造成的損失，節約企業的生產運作成本。

（2）個性：由于數據庫的分析，大數據的整合，企業能夠更清楚地了解到客戶的信息數據，能夠通過分析了解客戶的個性化需求，從而生產出個性化的商品，增加企業的利潤，強化企業的客戶信賴度和忠誠度。企業也因此更加重視供應鏈管理相關的個性化選擇，增加了企業創新的可能。

（3）可視化：在大數據的背景之下，運用云計算、物聯網等技術可實現對供應鏈資源的整合，在供應商、制造商及零售商等各方之間建立相應的聯系，使物流管理更加全面[3]?？梢蕴崛〕鱿嚓P的數據資料，能看到數據變動情況，甚至可以通過數據處理，以GIF 或者video 的形式展現。大數據技術的應用淘汰了一些傳統的經營管理方式，不斷更新出適合企業應用的優良技術，數據分析、數據處理、數據挖掘技術手段能夠幫助企業對管理活動有更清晰的認知了解，減少企業決策成本，簡化決策流程。

（4）風險：大數據技術的應用能夠一直監控數據，對于任何可能出現的風險都會進行提示，加以預警，對于一些特殊的商品貨物，可以通過大數據對其進行監控監管，防止其出現問題，大數據也可以對一些貨物進行地理監控，避免因為運輸遺失了重要貨物或者運輸風險等。

（二）存在的問題

（1）金融問題：金融問題不僅是物流管理中存在的重大問題，同樣也是企業運營所需要關注的重要問題。目前數據技術在物流供應鏈應用中，金融方面存在的問題主要是金融創新不足。大眾創新、萬眾創業，各行各業各個領域都需要創新支持，由于金融方面創新不足，現代企業物流供應鏈存在很多障礙問題，供應鏈金融服務體系必須要進行金融創新，這樣才能建立相關數據庫，實現真正的資源共享，提高企業的利潤，使企業創新處于主動地位。由于我國經濟體制，前些年一直大力發展國有企業經濟，長期以來忽視了民營企業的發展，民營企業在資金借貸方面存在著嚴重的問題，經常會出現民間融資不足的情況，現代中小企業進行貸款融資十分困難，而且在起步階段基本上完全依靠外部資金，因此中小企業很難發展壯大，經常在發展中被淘汰。

（2）成本：現代企業物流供應鏈管理中最重要的內容是成本。大型國有企業內部缺乏創新，沒有創新動力，成本體系不健全，成本較大，而中小企業創新資金缺乏，成本控制不善。在大數據背景之下，要實現大數據技術與企業物流供應管理的完美契合，減少成本損耗，必須要建立起完善的成本控制體系，降本增效。

（3）數據：大數據技術在實際應用中存在兩方面的問題：數據管理和數據采集，具體分析如下：

現代企業已經形成必要的意識即在物流供應管理方面應用大數據技術。但是由于缺乏相關的應用經驗以及理論基礎，大多數企業在應用時都是生搬硬套，并沒有一個系統的數據庫應用邏輯，數據庫管理也混亂不堪。在這種情況下，即使有很多數據也得不到施展，即使應用最先進的大數據系統也無法發揮出其作用。因此數據管理的完善成為數據技術應用的必由之路，是數據技術應用的第一步。

目前企業在應用數據技術時還存在一個重要的問題數據采集，在完善數據信息時有各種各樣的數據需要采集，這一過程需要人工完成，還要進行數據錄入。存在人工因素就必然會存在一些失誤，因為人不是機器，人會存在操作失誤、查看失誤、詢問失誤、理解失誤等因素，導致數據采集的效率準確度低下[4]。

數據應用中存在的問題使得相應的大數據技術也難以施展，數據分析、數據計算、數據挖掘等等手段都是在數據管理系統完善、數據準確的基礎上進行的，因此大數據技術應用的困難程度是很大的。

（4）與企業實際的融合：大多數企業的生搬硬套，使得大數據技術并未完全融合于企業的應用中。目前的供應管理中仍然以傳統的管理方式、傳統的數據處理為主，缺乏對于大數據更深層次的應用，大數據本身也存在著水平不一的情況，結合企業，一些企業應用較好，一些企業反而由于大數據技術導致產品控制不過關，導致一些成本損失。

四、現代企業物流供應鏈應用大數據技術發展建議

對于現代企業物流供應鏈應用大數據技術發展建議，本文主要從以下四個方面出發：

（1）金融：當前中小企業金融融資存在著很大的問題，政府應該增加資金投入，促進民間投融資活力。企業應當加大供應鏈金融服務體系的開發創新工作。重視金融資源的開發利用與整合，發揮金融機構的作用。

（2）成本：構建大數據供應鏈成本控制體系在企業發展過程中需重視供應鏈的優化創新，成本控制居于關鍵地位，需要企業長期堅持，這就需要企業就供應鏈成本進行綜合分析，制定發展規劃，運用大數據評估未來發展動態，從各環節入手實施有效的成本控制。

（3）數據：數據管理和數據采集的優化是大數據技術得以應用的重要前提，對現代企業物流供應鏈管理至關重要，首先，數據管理的完善意味著對于數據應用的整個流程進行完整的把控，對于數據采集、數據分析、數據處理、垃圾數據的清理等以及對于相關數據進行應用來解決企業中的一些供應鏈問題都十分重要?？梢哉f數據管理是數據處理的核心，是起步工作，是決定后面所有的工作成功與否的關鍵。從數據收集出發，企業應該建立一個數據平臺，收集匯總相關數據，避免由于人工誤差造成的一些數據缺失、數據錯誤，給分析結果帶來影響。建立數據采集系統，對于相關數據積極主動地進行整理歸納，實現數據信息的收集和交互。其次，在應用數據技術時，應當提高大數據的收集整合能力，整合資源，及時溝通，運用各種手段了解企業物流供應鏈上下游的資金動態、原料信息、消費需求、訂單詳情等，對于相關數據進行深度地采集和挖掘，充分利用對自己有用的所有資源信息；再次，建立一個安全防護系統，安保系統對于企業數據信息安全至關重要，一個企業的核心技術核心競爭力都要靠安全信息平臺的維護，在進行大數據技術管理的相關工作中，要更加注重信息的安全性，避免信息被盜用，避免泄露丟失等情況，及時對數據進行備份，保證數據信息的安全完整。最后，加強數據采集系統可視化監控、可視化分析，利用可視化數據矯正工具，保證物流業務數據采集的精確[5]。

（4）企業要從產品出發，利用大數據技術，進行企業和大數據的融合發展。首先，要進行資源的整合，要篩選出所有對企業有利能應用的數據資源；其次，將數據應用于企業供應鏈管理的數據監控工作，在這個過程中不斷監控數據，監控大數據系統，及時反饋存在問題，及時檢修處理；最后，從根源上防治，根據企業情況定制相關數據技術服務，爭取通過技術服務提升顧客滿意度，打造企業品牌的知名度。

五、總結

本文通過研究大數據對于現代企業物流管理的影響分析，得出大數據對于現代企業物流管理存在著很多優勢，促進因素：大數據技術能夠精準地共享數據、根據用戶個性化需求定制產品、將數據變動可視化利于分析把控、從數據層面監控數據控制風險。同時，經過分析，發現大數據實際上存在很多應用的問題，金融方面創新不足，資金缺乏，成本控制體系不完善，數據管理、數據采集困難以及與企業實際融合的問題。通過對相關文獻的分析總結，從其問題的四個方面提出解決措施，政府增加對中小企業基金支持，完善數據庫系統，控制企業產品質量，以此來增加利潤投入大數據技術應用中。通過分析我們可以得出，大數據應用已經是當前企業物流供應鏈管理的大勢所趨，因此企業必須利用大數據技術增加企業實力，利用數據挖掘開發更多的用戶產品價值，實現企業的長期可持續發展。