大數據分析在飼料企業供應鏈管理中的應用

溫何雨， 夏 凡， 孫斯亮

（1.駐馬店幼兒師范高等專科學校，河南 駐馬店 463000；2.河北建材職業技術學院，河北 秦皇島 066000；3.石家莊鐵道大學四方學院，河北 石家莊 051132）

隨著大數據分析技術在社會各領域的廣泛應用，各行業的經營模式、商業活動都在發生翻天覆地的變化。同時，近年來，我國飼料行業發展較快，飼料企業也積極運用大數據等現代信息技術來升級、優化自身的經營活動。供應鏈管理是飼料企業重要的經營管理活動，不僅直接關系到飼料企業的經營績效，而且對飼料企業市場競爭力也具有重要影響（雷晨光，2020）。但當前飼料企業供應鏈管理方面信息化程度依然不高，供應鏈運營效率低、風險較大，亟待通過一定的技術手段來改進與優化。大數據分析可以使飼料企業供應鏈管理更加高效，提升供應鏈的敏捷性，降低供應鏈風險。因此，飼料企業需要在供應鏈管理中積極運用大數據技術對供應鏈進行優化和升級。

1 當前飼料企業供應鏈管理的現狀與問題

自2012年以來，我國飼料產量趕超美國，成為世界第一（張勇翔等，2021）。同時，我國各類飼料企業也意識到供應鏈的重要性，積極構建自身供應鏈，開展供應鏈管理。但從供應鏈管理效果看依然存在以下問題。

1.1供應鏈物流的運輸規劃不夠科學 雖然不少飼料企業已建立了一套產供銷一體化的供應鏈，但在供應鏈物流管理方面由于缺乏有效的信息技術和科學的數據分析預測，對物流運輸路徑、物流運輸成本缺乏科學規劃，導致一些飼料企業的供應鏈物流成本較高，且物流運輸效率較低。

1.2對飼料產業供應鏈數據的分析挖掘不足部分飼料企業盡管已引入供應鏈管理信息平臺，在日常運營中積累了大量關于供應鏈管理與運營方面的數據，如飼料原料的采購周期數據、飼料產品的物流成本數據、養殖類客戶企業對飼料產品反饋、線下門店資源分配比例等，但由于缺乏有效分析、挖掘與預測，導致供應鏈運營效率較低。

1.3供應鏈運營成本較高，風險較大 隨著國內電商和跨境電商平臺的發展，我國不少飼料企業不僅有線下供應鏈體系，也建立了相應的線上供應鏈，但沒有通過一定的技術手段將兩者融合，線上線下供應鏈孤立運行，導致供應鏈運營成本較高。

2 大數據分析在飼料企業供應鏈管理中的作用

大數據分析可以提升飼料企業供應鏈的物流效率，降低供應鏈風險，提高供應鏈管理水平，并構建敏捷的供應鏈管理。

2.1提升飼料企業供應鏈的物流效率 飼料企業供應鏈物流管理效率直接影響飼料產品送達客戶的及時性，進而影響客戶滿意度。在飼料企業供應鏈管理中應用大數據可以科學規劃物流路線，降低物流成本，從而提升供應鏈物流的運營效率。如飼料企業可以通過大數據技術分析平臺上飼料用戶的地址、對飼料商品的急需程度以及飼料企業所掌握的物流資源，科學評價哪些用戶訂購飼料商品需要通過外包第三方物流運輸，哪些用戶可以通過自身物流運輸，哪些用戶需要加急運輸，從而提高物流與飼料產品物流運輸的匹配程度（劉曉南，2021）。

2.2降低供應鏈風險，提高供應鏈管理水平 一些大型飼料生產廠商構建的供應鏈參與因素眾多，不僅有上游飼料原料、飼料生產研發設備廠商的參與，還有下游飼料產品物流外包商、飼料產品分銷商等參與。因此，飼料廠家供應鏈管理中存在較多潛在風險，主要包括供應鏈成本風險、供應鏈運作風險、供應鏈資源布局風險。當一條供應鏈參與者眾多，且物流運輸能力弱，物流運輸成本高，各供應鏈節點之間信息透明度不高，就會導致這些風險的出現。在供應鏈管理中應用大數據技術可以有效降低這些風險，提高供應鏈管理水平。如對于供應鏈成本風險，飼料廠家企業可以利用大數據技術分析供應鏈數據，從而掌握飼料原料的采購周期，找到降低飼料產品物流成本的方法，篩選優質的飼料原料、飼料設備廠商，從而更好地服務客戶，合理分配線下門店資源，降低供應鏈風險，提升供應鏈管理水平。對于供應鏈資源布局風險，飼料廠商可以借助大數據分析工具，分析線上線下不同客戶的類別比例，合理分配飼料企業的物流、營銷等資源，降低供應鏈運營成本，將一些線下客戶向線上平臺引流，提升其管理效率（李淑蘭，2021）。

2.3構建敏捷供應鏈管理 敏捷供應鏈管理是以終端用戶需求來驅動構造供應鏈，使供應鏈可以對用戶需求做出最快速地響應，使企業在競爭中建立時間優勢和成本優勢。供應鏈的敏捷性源于供應鏈參與者建立戰略伙伴關系，實現信息共享，通過產品標準化和業務流程重組降低供應鏈管理體系的復雜性等。從飼料企業供應鏈看，雖然也有供應鏈節點企業之間的協作，但相互之間數據不夠透明，無法實現數據與信息共享。各節點企業獨自完成飼料訂單的相關任務，這就導致供應鏈運營效率較低，敏捷性不足（陳品汐，2021）。近年來，隨著大數據、人工智能、移動互聯網和云計算平臺等信息技術的應用，飼料企業可以利用云管理平臺，實現各節點企業對數據的共享。整條供應鏈可以在大數據技術的支撐下由各供應鏈節點相互配合完成生產、研發、物流運輸和銷售活動。此外，由于大數據技術往往配合人工智能算法的應用，可以找到最優的生產時間節點、物流運輸路徑和銷售定價，可以進一步提升供應鏈的敏捷性。通過建立敏捷供應鏈，飼料企業實現由客戶需求驅動的小批量、多批次的定制化飼料產品銷售，符合未來飼料產業電子商務發展趨勢（孫新波等，2019）。

3 大數據分析在飼料企業供應鏈管理中的應用策略

大數據技術作為21世紀最先進的智能信息技術之一，飼料產業需要大數據技術來實現升級，提升供應鏈管理的水平。

3.1構建供應鏈戰略聯盟，打造全供應鏈大數據平臺 正如前文所述，應用大數據技術可以提升飼料企業供應鏈的敏捷性。而要實現敏捷供應鏈管理，飼料企業首先要與供應鏈上下游節點企業構建供應鏈戰略聯盟。從飼料產業看，大部分飼料企業屬于飼料研發、生產企業，這就需要飼料企業加強與上下游企業的合作，包括上游飼料原料生成銷售企業、設備機械制造銷售企業、飼料添加劑企業等，以及下游飼料產品中間商、物流供應商、飼料分銷商、客戶企業等，飼料企業可以通過簽訂戰略合作協議的方式將這些上下游供應鏈節點企業納入供應鏈戰略聯盟中。在選擇供應鏈聯盟的合作對象時，飼料企業必須充分考慮合作伙伴企業的品牌業績、資源能力及其對供應鏈的影響等因素，選擇最優質的合作伙伴作為供應鏈節點企業。在簽訂供應鏈戰略聯盟協議后，飼料企業可以將自己作為供應鏈聯盟的核心企業，以大數據、物聯網、云平臺、人工智能、區塊鏈、移動互聯網等技術為基礎，來打造全供應鏈大數據平臺（劉寧，2018）。在具體建構前，飼料企業可以委托專業的軟件公司，通過前期需求調研和供應鏈架構分析來搭建整個供應鏈大數據平臺。同時，在合作協議中可以明確各節點企業使用大數據平臺的權限，當下游客戶企業有飼料需求時，可以在供應鏈大數據平臺中發布訂單信息，通過大數據分析，平臺可以把飼料原料采購、飼料設備采購、飼料配方生產研發、飼料商品物流運輸、飼料產品營銷和分銷等任務分解給各節點企業，并通過算法形成最優的訂單完成計劃，實現敏捷供應鏈管理（張麗英和俞寅天，2020）。

3.2以大數據為支撐制定相應的飼料產業供應鏈戰略決策 飼料產業供應鏈運行效率受到各類因素的影響，如飼料行業國內外市場環境、畜牧業發展速度、農產品進出口情況、飼料原料供給需求趨勢、飼料消費者消費習慣與偏好等。在大數據技術應用背景下，這些因素均可通過對相關數據的分析來進行趨勢預測，飼料企業可以以預測結果為基礎制定供應鏈產供銷方面的戰略決策。如飼料企業可以通過對電商平臺飼料銷售大數據的分析，在各類電商平臺購物節之前對熱銷飼料商品備貨，提前購買這些飼料原料，從而在電商平臺購物節開展前準備充足的貨源。此外，飼料企業也可以利用人工智能技術和大數據技術，對競爭對手的各類競品的價格進行比較、分析，找到飼料商品最優的定價和促銷策略，并以此為基礎，要求供應鏈各節點企業給出相應的價格調整，從而在競爭中取得價格優勢。另外，飼料企業也可以利用大數據技術對物流運輸路徑、倉庫選址等方面的數據進行分析，制定最優的供應鏈物流決策，從而驅動飼料企業構建敏捷供應鏈，提升供應鏈運營效率（白歷如和鞏家婧，2019）。

3.3綜合應用大數據與其他現代信息技術 大數據技術在各行業實際應用中往往并非單一使用，需要企業結合自身需求綜合應用多種現代信息技術。飼料企業也要結合需求和應用場景綜合選擇信息技術。如在飼料產業供應鏈大數據平臺構建時，不僅需要搭建大數據信息分析系統，還需要利用人工智能技術，通過各類算法自動采集飼料行業各類基礎數據。又如在供應鏈各節點企業中構建智慧物流體系，不僅需要運用大數據技術來計算最優的物流運輸路徑，還可以應用區塊鏈技術明確物流體系各環節的責任主體，明確飼料產品運輸過程中各環節的責任，監督各環節責任主體的行為，當飼料產品在運輸中發生質量問題時，可以找到責任主體，從而追究相應責任（焦楠，2022）。因此，飼料企業在應用大數據技術時需要結合供應鏈管理的具體場景，綜合應用大數據分析和其他現代信息技術。

3.4加強飼料產業大數據人才引進與培養 不管是大數據技術還是其他現代智能信息技術在飼料行業的應用，飼料企業都要積極引入具有行業背景的大數據分析與應用人才，同時加強對企業內部供應鏈管理人才的信息技術培訓。一方面，建立人才激勵機制，引進大數據人才。飼料企業在引進大數據人才前先要優化企業自身人力資源管理制度，尤其是薪酬制度和晉升機制。飼料企業人力資源專員要對當前大數據人才市場的薪酬做好調研，提供具有競爭力和吸引力的薪酬來吸引大數據技術人才（馮永等，2021）。此外，引入人才前也要注重對人才的行業經驗的考察，由于飼料行業不同于傳統制造業，大數據應用也有其特殊性，大數據人才是否具有飼料及相關行業從業經驗可以作為選拔人才的重要標準。另一方面，飼料企業也要加強對供應鏈管理崗位的員工開展信息技術培訓。在建立供應鏈聯盟后，飼料企業可以協同供應鏈節點企業，以飼料產業供應鏈大數據應用為培訓目標，委托相關行業專家、咨詢公司等對員工進行培訓，在培訓中還可以加強各節點企業員工之間的溝通與交流，從而使供應鏈具有更加牢固的協作基礎。