文/李佳穎 皮偉
實現大數據時代背景下的物流管理信息化升級,需要物流企業注重信息標準設置,確定“智慧物流”升級目標,構建先進的數據倉庫“智慧物流”系統,建立必要的數據解析部門,強化物流企業數據化專業人才的培育。目前,“互聯網+物流管理”已經進行了必要的改革,致使很多物流企業都在應用信息管理系統進行物流管理。信息管理系統的應用,通過自動化辦公的實現,體現了物流信息全過程跟蹤,從而提升了物流管理效率。大數據技術出現以后,又在促進物流信息化管理實現升級,將其再次推向“大數據+物流管理”構建的新升級建設階段,促使物流管理不斷提高信息化管理水平。促進大數據時代物流管理信息化升級,既有效提高了物流管理效率,又減少了在物流管理中針對各個環節造成的不必要損失。但是,面對大數據技術,并在其支持下,則不難發現,物流的信息化管理與數據化管理之間,確有一些差別的存在,致使讓許多物流企業已經認識到了物流的信息化管理,還有諸多不足之處,尤其還沒有實現各類生產要素高效而優化的配置。所以,需要應用大數據技術,升級物流管理的信息化。
(一)大數據時代的本質。從大數據的本質上看,它能將現實世界中存在的各類事物均可轉換為一定的數據,使各類事物具有一定的可計算性,再憑借一定數據的必要分析,實現對各類事物進行必要的預測或分析,從而為決策者提供一些比較精準的解決方案,助于促進現場世界各類任務能夠進行比較有效地完成。(二)大數據技術的特征。從大數據技術的特征上看,大數據技術擁有體量大、高速運行、快速傳播和價值密度低等特征。應用大數據技術,能夠處理海量性的數據,它可以針對不同類型的數據,既能進行同步性的高效采集與獲取,又能進行快速的傳輸和實施集中的分析,并且還能根據數據中心處理與各相關管理部門具有的信息管理系統,鏈接必要的通信路徑,將根據數據預測的結果分布,傳輸到各相關部門,為它們進行各項業務的快速處理,提供必要的參考性信息。物流企業中的物流管理,就可以應用大數據技術,對整個物流管理所涉及的各個環節,進行一定的綜合性分析,促使物流的各個管理部分,在每個管理環節當中,依據大數據的預測結果,實現快速的資源調配,用以提升物流管理各環節之間的對接效率,從而促進整個物流服務產業鏈條出現運營效率的高效。
(一)促進物流管理信息化水平。物流產業在改革中實現必要的轉型,需要它在“金融體制改革+產業結構調整”當中,根據全球產業結構基本劃分標準,積極進行實踐,增加行業服務比重。物流歸屬服務產業,它在實現轉型升級當中,業已建構了服務內容比較完整的產業鏈條。它應用大數據技術,對物流各個管理環節,均實現了系統化的管理,明顯提高了信息化技術應用的含量,促進其信息化管理水平的提高。不過,伴隨“智慧物流”的再次出現,又在促使物流行業進行大范圍的資源整合,也在進行要素市場資源的優化配置,這就不得不使它們全面應用數據分析技術。所以,在大數據時代背景下,實現物流管理信息化的升級,已經是一種發展趨向。(二)促進物流管理效率的提升。應用數據技術,能夠實現物流企業對貨物信息進行快速的掃描、上傳、存儲、查詢或應用,有效促進了物流管理效率的提升。伴隨對大數據技術的應用,促使物流企業信息化管理水平獲得不斷提高,并實現了信息化技術的升級。物流企業信息化管理效率的提高,目前具有的要素市場,現有的資源配置狀況,已經難以滿足比較高效的資源配置需求,它需要憑借物流企業的信息化管理改革,向信息的數據化管理方向進行升級,以利滿足物流企業在信息化管理方面體現的“全要素分析”要求,從而實現物流管理鏈條得到優化的目標,用以促進物流企業實現物流管理效用生產效率提高,讓物流企業能夠產生比較好的綜合經濟效益。(三)推動了物流企業服務品質的提高。物流企業需要講究必要的服務品質。物流企業本身就是一種服務性產業,它所要體現的本質,也就是要體現必要的服務品質,市場要求物流企業實現必要的“一體化服務”或“全程化服務”。目前,通過物流企業信息化管理的實踐經驗證明,物流企業具有的服務品質,它與物流管理效率具有很密切的關系,物流企業管理效率獲得的提高,主要在依賴對信息技術的應用。比如,當客戶購物進行了下單以后,有些顧客就在關注他們所購買物品的物流運送動態,而物流企業的信息化系統,則能有效支持客戶的在線查詢或咨詢行為,從而體現了物流企業的必要服務品質,且能將物流企業、貨物生產企業或貨物銷售企業等服務品質,都可集中在物流提供的服務內容當中,進而體現了物流企業良好的服務品質。這是物流市場需要出現的一種服務模式。所以,當物流企業在物流管理過程中,應用了大數據技術以后,則能實現市場對這種服務的需求,并且還會出現客戶所需服務品質的預期。
(一)注重信息標準設置,確定“智慧物流”升級目標。根據業內競爭要求,物流企業設置信息標準的競爭比較激烈,伴隨要素市場資源配置功能的逐步增強,愈發加劇了競爭態勢。面對這種情況,任何一家物流企業能夠領先完成“智慧物流”構建,則能容易獲得行業質量標準體系管理的制定權,從而成為引領行業發展的領軍企業,也能在具體經營過程中,獲取比較大的經營利潤。所以,在大數據時代背景下,物流企業的信息化管理實現升級,需要設置好信息化升級的必要標準,并根據設置的標準,達成構建物流企業的“智慧物流”升級目標。這就需要物流企業必須積極研發或設計一些相關物流行業或領域、物流企業和物流管理等的對應性標準信息指標。比如像在物流管理過程中,成本控制往往要受到物流產業鏈條因素的影響,從而形成成本控制的效果比較差。這時,就可以憑借必要的數據解析技術,對物流資本要素或管理要素等的數據,進行關聯性解析,意在使它們形成對應性最佳環節,實現支出成本的降低。進行這樣的處理,既不會影響物流企業的服務品質,還能提升物流管理效率,利于體現內部控制管理。所以,它能對物流行業或領域成本指標實施必要的引領,并使之成為其他物流企業制定它們成本指標的一種參考。(二)構建先進的數據倉庫“智慧物流”系統。根據物流信息化升級所需,需要構建數據倉庫“智慧物流”系統。這個系統,歸屬新型物流管理模式,它需要以數據庫作為一種基礎,利用感知、傳輸、云端、和應用等層次,完成對有關數據的采集或獲取,再進行必要的傳輸或預測,從而達到能夠應用的目的。目前,一些大型企業的物流數據化管理,它們都是通過對大數據技術的應用,提高了物流管理方面的效率。在現實的物流管理實踐當中,當構建了相應的數據庫以后,就可以應用這個信息管理系統,將所有那些比較獨立的數據庫。實施通信方面的連接,從而實現了對各個環節之間出現的貨物配置情況,進行了必要的監測,并依據監測結果,能夠發現某個環節資源配置出現的不足或剩余問題,再通過這個系統,進行必要的現場指揮調度,從而體現了整個物流管理鏈條實現了數據化管理。同時,針對目前物流所使用的一些運輸機械或稱重設備等,也在體現智能化,業已從原來的訂單處理環節,進入了物流管理的環節,并對相關數據進行實時采集,實施快速傳輸,開展集中解析,并在經過必要的數據預測以后,將預測結果傳輸到各環節的管理部門,以利為它們提供必要的指導。所以,構建先進的數據倉庫“智慧物流”系統,很有必要。(三)建立必要的數據解析部門。開展必要的數據解析活動,需要物流管理企業建立必要的數據解析部門。縱觀目前物流企業的建立情況,有些物流企業將其設在了信息管理部門,有些物流企業則是直接建立了數據解析部門。不論是哪種形式的建立,都在擔當對信息管理系統所提供的必要數據,在進行綜合性的解析。因為在物流管理過程中,不管是市場影響因素,還是物流管理環節中的資源配置,抑或是客戶的需求等,都需要進行必要的綜合解析,并通過這樣的解析,開發或挖掘物流管理實施數據化管理所具有的優勢。所以,需要物流企業根據自身具有的規模或經營范圍,設立必要的數據解析部門,負責相關數據的解析工作。(四)強化物流企業數據化專業人才的培育。大數據時代下的物流管理信息化升級,比較缺乏專業性人才,尤其缺乏業務熟練程度或數據分析能力這兩方面的人才。所以,當確定物流企業要實現信息化升級目標以后,就應該運用企業現代人力資源管理系統,吸納或培訓必要的專業性人才。既要通過必要的招聘途徑,面向社會招聘一些涵蓋物流管理或數據分析等在內的專業性人才。同時,還要緊密結合企業自身信息化管理構建經驗,規制必要的系統性培訓方案,對現有物流信息化或數據化管理人員,組織規范化的培訓活動,用以提高他們的綜合性專業素質,提升他們對數據庫構建與數據的解析處理能力。
網絡技術與信息化技術都在不斷向前發展,并使之與市場經濟之間形成了必要的資源融合。物流企業中的各個物流服務環節,在大數據技術的支持下,已經在實現數據化的智能服務管理,并在催生物流企業不斷實現振興與健康發展。應該說,目前的物流行業或領域,它們在以信息技術為根基,一再提高物流服務管理水平,尤其在應用大數據技術,在提高它們的物流服務品質,也在提高物流的運營效率。所以,物流企業需要構建物流服務管理的數據網絡,并要進行必要的標準化構建,以利實現“智能物流”人力資源的優化配置,用以全面促進物流企業對大數據技術支持下的物流服務數據,進行全面的智能化解析,實現物流企業進行“數據智能化”升級。
引用出處
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