大數據對物流供應鏈創新發展的影響與應對策略

摘 要：社會經濟的快速發展推動了物流產業發展水平的提升，但傳統的物流產業發展仍然存在效率低下、物流風險大等問題，亟需從物流供應鏈管理上變革完善。大數據作為先進的技術手段，能為物流供應鏈發展提供多元化的信息，推動物流企業發展的變革與創新。本文從大數據的概念及特征上切入分析，簡要指出現階段大數據技術在物流供應鏈管理中的基礎作用，重點圍繞大數據對物流供應鏈創新發展的影響、應對策略進行深入剖析，以期為現代物流產業發展提供可靠的依據，充分發揮大數據優勢來促進物流供應鏈創新穩定發展。

關鍵詞：大數據；物流供應鏈管理；創新發展；影響；策略

本文索引：周于楠.<變量 2>[J].中國商論，2023（08）：-098.

中圖分類號：F259.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）04（b）--03

近年來，我國物流產業市場持續保持著穩步擴張的態勢，2022年物流產業總收入達12.7萬億元，同比增長4.7%。2022年12月國務院辦公廳出臺《“十四五”現代物流發展規劃》，提出加快物流產業的數字化、網絡化發展。基于信息技術時代背景下，大數據開始被廣泛運用在各大企業管理中，應用于物流供應鏈管理是大勢所趨。大數據促使物流供應鏈管理商業模式發生巨變，為供應鏈內相關企業的發展帶來新的機遇，強化了供應鏈在經濟市場中的競爭力。實踐中，要辯證地看待大數據的積極影響與尚存問題，并積極應對來提高企業競爭力。

1 大數據概念及特征

大數據（big data）又稱巨量資料，該概念起源于1980年著名未來學家阿爾文·托夫勒的著作《第三次浪潮》。著名研究機構Gartner對大數據概念界定如下：指需要新處理模式才能具有更強決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]。IBM提出的大數據具備5V特征，具體包括：第一，Volume（大量），即數據體量大，達到PB等級以上，就是人們常說的海量數據。第二，Velocity（高速）。基于互聯網時代下，移動網絡升級發展到5G，數據的產生與傳輸更為便捷、高效。第三，Variety（多樣），大數據類型繁多，除了文字、圖片外，還有語音、視頻、地圖定位、網絡日志等信息，形成多樣化的數據形勢。第四，Value（低價值密度），指從海量數據中提取關聯的、有價值的信息。第五，Veracity（真實性），指數據來源真實有效。

2 大數據技術在物流供應鏈管理中的基礎作用

物流供應鏈管理是指以供應鏈核心產品（或業務）為中心構建的物流管理體系，如圖1所示。物流供應鏈管理意義重大，它是強化物流體系鏈接、加快物流體系反應速度、提升物流服務水平的重要舉措[2]。大數據技術用于該供應鏈管理中的作用主要體現在三個層面：第一，優化了運輸路線。運用大數據能實現產品配送路線的最優化，提高了物流運輸效率，避免因配送員人工選擇路線錯誤而造成的運輸成本增長；第二，預測庫存。大數據能分析企業當前的商品類型，利用系統科學劃分促銷、引流的不同商品，自動結合銷售數據構建模型判斷庫存，及時預警。該方法不僅能減少庫存，還能提高企業的資金利用率。第三，供應鏈協同管理。大數據可支持企業做出需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理等決策，追蹤過程中的成本與效率，確保生產過程的高效有序，實現了物流供應鏈的協同化管理。

3 大數據對物流供應鏈創新發展的影響與尚存問題

3.1 大數據對物流供應鏈創新發展的影響

第一，數據信息充足。大數據具備數據體量大（Volume）的基本特征，將其運用在物流供應鏈管理中，產生最為突出的影響便是確保數據信息的充足性[3]。企業可圍繞大數據信息進行不同維度的分析，準確判斷供應鏈上下游情況，同時借助充足數據信息后利于企業結合市場調研來處理業務，提高決策質量，對供應鏈整體有更清晰的把握。第二，提供決策依據。大數據的出現不僅能獲取更多的有效數據信息，還能幫助企業針對物流供應鏈管理作出決策，有明顯的積極影響與作用。新時期，現代企業管理中運用的大數據都基于物流作業的經驗基礎，數據信息嚴謹完整。只有確保物流供應鏈上下游不同環節都能準確銜接，才可保障物流作業順利實施。自大數據出現后，企業能細化對物流作業的分析，從倉儲、運輸、配送等環節深入調查判斷，挖掘可能存在的有效信息，便于企業作出更科學的決策方案，為企業發展提供助推力。第三，降低物流成本。大數據技術的出現對物流供應鏈創新發展的影響還體現在成本上。大數據技術融合了多種前沿技術，能實現對物流供應鏈的持續化、全過程管理，促使生產企業、第三方物流企業、銷售企業、客戶群體所形成的供應鏈更完整，突破以往的發展瓶頸，改變“信息閉塞”現狀。通過加大各環節的信息溝通與共享力度，能整合物流作業各環節資源，讓整個供應鏈的利益最大化，提高物流運輸效率的同時，也實現了物流成本下降的目標。第四，優化用戶體驗。在物流供應鏈管理中心運用大數據技術，不僅能為物流企業提供新的服務模式，如運輸代理、快速配送系統等，還能優化以往部分復雜的物流服務環節，滿足不同地區客戶的消費體驗需求，為物流企業的長遠發展創造條件。同時，在大數據技術的幫助下，企業工作人員能及時了解用戶購物過程、送貨信息、反饋等記錄，并追蹤分析相關信息，實現與用戶的高質量溝通，優化了用戶的服務體驗。

3.2 大數據下的物流供應鏈創新發展尚存問題

雖然大數據技術在物流供應鏈創新發展中作用顯著，且有積極的影響，但存在尚未解決的常見問題：第一，數據管理尚不完善。大數據應用于物流供應鏈管理中，數據管理不完善問題較突出，強化企業的科學管理是其發展的必經道路。當前，部分物流企業在數據管理中仍然采取“粗放式”，容易忽視貨物出入庫、產品運輸配送等程序中的細節問題，再加之部分企業未基于大數據技術應用背景轉變物流供應鏈管理的模式和理念，均阻礙了企業數據管理水平的提升[4]。第二，數據采集存在困難。部分企業數據采集仍采用傳統人工模式，未運用更高效、便捷的采集工具，不僅效率低下，還容易產生誤差，加大了人工成本。數據采集困難，伴隨而來的還有后續數據存儲與分析等環節的問題。第三，產品質量參差不齊。多數企業物流業務主要包括產品存儲、運輸、配送等，大數據尚未完全融入物流供應鏈各個環節中，導致企業在挑選供應商、產品入庫分揀、包裝運輸等流程仍習慣傳統模式，在一定程度上影響到企業對產品質量的把控。

4 大數據背景下的物流供應鏈創新發展應對策略

4.1 完善物流供應鏈數據管理體系

基于大數據背景，物流供應鏈創新發展需要有更完善的管理體系作為支撐。首先，利用數據管理平臺搜集、匯總和導出與物流供應鏈各環節有關的數據信息，隨后分析并由企業管理者作出決策。例如，有采購環節數據：庫存周轉率、訂單庫存滿足率、安全庫存量、采購提前期；倉儲環節數據：收發貨差錯率、倉庫面積利用率、庫存準確率；還有訂單退貨率等數據信息。其次，現代企業圍繞物流供應鏈管理工作建立專門的數據管理部門，制定相應的管理制度，明確部門內各崗位職責所在。為了強化各崗位人員在數據管理工作中的積極性，還要制定相應的考核獎懲制度。組織各崗位參與與大數據技術和供應鏈數據管理有關的系統化培訓，逐步完善企業的數據應用與監管，提高物流供應鏈管理質量。最后，重視對信息系統的更新升級，重視數據信息系統的糾錯功能，從根源上避免物流供應鏈中各重要數據的輸入錯誤，確保數據質量，提高整個物流供應鏈的數據質量。

4.2 構建供應鏈數據信息采集平臺

構建供應鏈數據信息采集平臺，是促進大數據下的物流供應鏈創新發展的基礎保障。隨著物流行業的快速發展，更多企業將入局搶占市場份額，競爭會更激烈。為了強化企業的競爭實力，要構建供應鏈數據信息采集平臺并確保其具備五點基礎功能：第一，基礎信息管理，該模板中包括物料、供應商、倉庫、倉管員等諸多信息數據，是物流供應鏈的基礎要素[5]。第二，采購信息采集與管理，包括物料采購、采購訂單、訂單變更、采購退貨數據信息。第三，供應商信息采集與管理，如供應商考核、供貨比例、物料更新等。第四，庫存信息采集與管理，涵蓋期初數據、出入庫數據、存量查詢數據、庫存判斷、調撥管理等。第五，財務信息采集與管理，即財務統計表、應付款、發票管理等。企業要充分發揮大數據信息整合的優勢，了解供應鏈上下游的動態變化，同時注重對該信息采集平臺的安全防護，及時做好數據信息備份，以防丟失泄露。

4.3 切實提高物流供應鏈產品質量

物流供應鏈的發展要以產品質量為核心抓手，且產品質量是決定企業是否能穩定長遠發展的關鍵，無論是現在還是將來，都要將產品質量的提高放置在首要地位。第一，企業可積極運用大數據技術的功能整合資源，從海量且類型繁多的產品中篩選出質量達標的產品，確保其符合國家與行業規定的指標。在物流供應鏈上下游均下發嚴格且統一的產品質量檢驗標準，要求各環節管理人員都能重視產品質量的把控，繼而不斷提高產品的質量。第二，企業要加強對數據質量的監控，相關部門要及時將物流供應鏈中的信息數據反饋給源頭部門，源頭部門再結合反饋結果來控制產品質量，強化兩者間的協作。利用大數據切實提高物流供應鏈的產品質量，能很好地搭建供應鏈上下游間的協作橋梁，不僅能促進上下游企業間的信任，還能透過高質量的產品獲得更多顧客的青睞，并在未來圍繞產品逐漸打造特色品牌，實現物流供應鏈創新發展。

4.4 樹立現代化的物流發展新觀念

大數據技術是新興信息技術，要想將其全面應用在物流供應鏈領域中，促進供應鏈的創新發展，就需要企業轉變傳統的經營理念，與時俱進，自覺樹立現代化的物流發展新觀念。首先，企業必須以客戶需求為中心。企業要緊扣時代發展的脈搏，將產品和物流服務緊密貼合客戶本身，提供個性化服務。其次，將物流供應鏈體系中所有參與的主體看作發展整體，具備“共促發展”“協作”“雙贏”的理念，讓各企業間強化聯系與業務上的合作，即便是非上下游企業，也可通過開發新的物流業務等實現業務交叉，不斷提升大數據下物流供應鏈的穩固性[6]。最后，企業要充分明確信息數據這一資產的重要性，深入挖掘信息資產的深刻價值，并樹立“數據共享”的發展理念，加快數據信息在物流供應鏈的傳輸頻率。此外，供應鏈各企業要主動提升自身技術硬件，以適應產業發展新趨勢。

4.5 培育復合型人才提高產業素質

伴隨大數據在物流供應鏈創新發展中的積極應用，供應鏈系統各企業的發展更是需要復合型的高素質人才。第一，企業建設有梯度的人才培養機制。以高層次的物流人才為例，不僅需要有扎實的理論基礎，還要掌握大數據技術方面的技能，能利用大數據拓展企業發展思路，完善物流供應鏈。當物流供應鏈運作中出現問題時，該人才能及時分析原因并提出解決方案。第二，企業可圍繞物流產業不同環節提供針對性的課程教學，構建“產學研一體化”人才培養體系。企業可與高等院校、社會培訓機構合作，或邀請本行業專家教授到企業授課培訓，不斷向企業人員灌輸物流產業發展的新思路、新理念、新技術，從而提高人才綜合能力與產業整體素質。

5 結語

綜上所述，從現實來看，大數據雖對物流供應鏈創新發展帶來了一定的積極影響，如數據信息較充足、提供決策依據、降低物流成本與優化用戶體驗，但存在數據管理尚不完善、數據采集存在困難、產品質量參差不齊等亟待解決的問題。推動大數據下物流供應鏈創新發展，可圍繞五個方面采取應對策略：完善物流供應鏈的數據管理體系、構建供應鏈數據信息采集平臺、切實提高物流供應鏈產品質量、樹立現代化的物流發展新觀念、培育復合型人才提高產業素質。

參考文獻

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