數字化時代的智慧物流與供應鏈管理變革

摘 要：文章旨在深入探討數字化時代下物流與供應鏈管理的變革，首先分析數字化時代物流與供應鏈領域出現的新特征，包括產業(yè)數字化轉型的加速、個性化定制的興起以及客戶服務要求的提高。然后指出傳統(tǒng)物流模式的局限性，如流程線性化程度低、信息體系封閉化和智能化水平不足。并在此基礎上，提出數字化驅動下的智慧物流建設策略，包括構建智能倉儲與配送體系、建立供應鏈協同信息平臺和利用大數據及AI技術賦能決策。最后，討論這些變革帶來的效果和未來的發(fā)展前景。

關鍵詞：數字化時代；智慧物流；供應鏈管理；大數據

中圖分類號：F274；F259.2 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.12.034

Abstract： This paper delves into the transformation of logistics and supply chain management in the digital age. The paper first analyzes the new characteristics faced by the logistics and supply chain field in the digital age， including the acceleration of industrial digital transformation， the rise of personalized customization， and the improvement of customer service requirements. Subsequently， the paper discusses the limitations of traditional logistics models， such as low degree of process linearization， closed information systems， and insufficient level of intelligence. On this basis， the paper proposes a smart logistics construction strategy driven by digitalization， including building an intelligent warehousing and distribution system， establishing a supply chain collaborative information platform， and empowering decision-making with big data and AI technology. Finally， the paper discusses the effects and future development prospects brought about by these changes.

Key words： digital age; intelligent logistics; supply chain management; big data

隨著數字化技術的快速發(fā)展和廣泛應用，物流與供應鏈管理領域正在經歷前所未有的變革。這些變革不僅帶來了新的挑戰(zhàn)，如客戶需求的多樣化、服務質量的提升要求，還帶來了新的機遇，如通過數字技術提升運營效率和決策智能化。因此，理解和應對數字化時代物流與供應鏈管理的變革，對企業(yè)和整個行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關重要。本文旨在深入分析數字化時代物流與供應鏈管理的新特征和傳統(tǒng)模式的局限性，并探索數字化驅動下的智慧物流建設策略，以期為行業(yè)的未來發(fā)展提供指導。

1" " 數字化時代物流與供應鏈面臨新特征

1.1" " 產業(yè)數字化轉型加速

在數字化時代下，物流與供應鏈行業(yè)正在經歷快速的數字化轉型。這種轉型主要體現在自動化、智能化技術的廣泛應用上，如物聯網（IoT）、云計算、人工智能（AI）和機器學習。這些技術的應用使整個供應鏈流程更加透明和高效。例如，通過物聯網技術實現實時貨物追蹤，云計算則使數據處理和信息共享更加快速和穩(wěn)定。數字化轉型還體現在對大數據的運用上，企業(yè)能夠通過分析海量數據優(yōu)化庫存管理、預測市場趨勢和改善客戶體驗[1]。

1.2" " 個性化定制成為新趨勢

隨著消費者需求的多樣化和個性化不斷增強，物流和供應鏈行業(yè)也在逐漸朝個性化定制的方向發(fā)展，這意味著供應鏈必須更加靈活，能夠迅速響應不同客戶的特定需求。為了實現個性化定制，企業(yè)需要更加精細化地管理供應鏈，從產品設計、生產到物流配送的每一個環(huán)節(jié)都必須考慮到客戶的個性化需求。例如，通過物聯網技術，可以實時監(jiān)測貨物的位置和狀態(tài)，提高運輸的可靠性和安全性；通過云計算和大數據技術，可以對物流數據進行實時分析和處理，優(yōu)化運輸路線和調度方案，提高物流效率和服務質量。此外，個性化服務還要求供應鏈能夠處理復雜的數據，以確保準確理解和滿足客戶需求。這種發(fā)展不僅提升了客戶滿意度，也為企業(yè)帶來了更高的附加值。例如，在電商領域，消費者對物流服務的需求已經不僅限于對商品的運輸和配送，還要求物流服務能夠滿足其對時間、地點、方式等方面的個性化需求。數字化技術可以幫助物流企業(yè)根據消費者的需求和習慣，提供更加靈活和多樣化的服務方案，從而提升消費者的滿意度和忠誠度。

1.3" " 客戶服務要求提高

在數字化時代下，客戶對服務質量的期望不斷提高，這對物流與供應鏈管理提出了更高的要求。客戶不僅期望快速、準時的配送，還期望獲得更加透明、可追蹤的物流信息。此外，隨著社交媒體和在線評價系統(tǒng)的普及，客戶的反饋和評價對企業(yè)的聲譽和業(yè)績影響越來越大。例如，通過自動化技術，可以快速處理訂單和貨物分揀，提高倉儲和運輸效率；通過大數據和人工智能技術，可以對消費者需求進行精準分析和預測，提供更加精準和個性化的物流服務；通過物聯網技術，可以實時監(jiān)測貨物的位置和狀態(tài)，提高運輸的可靠性和安全性。因此，提高客戶服務水平成為物流和供應鏈管理的關鍵任務，包括提高配送的準時率、保證貨物質量以及提供實時的物流跟蹤信息等。通過提高服務質量，企業(yè)不僅能增強客戶滿意度，還能在激烈的市場競爭中獲得優(yōu)勢。

2" " 傳統(tǒng)模式的局限性分析

2.1" " 流程線性化程度低

傳統(tǒng)的物流與供應鏈模式通常表現出流程線性化程度低的特點。在這種模式下，各環(huán)節(jié)之間的連接通常是線性和順序的，缺乏靈活性和適應性。這種線性流程導致效率低下，因為任何一個環(huán)節(jié)的延誤都會影響整個供應鏈的運行。例如，如果原材料的供應延遲，那么生產和后續(xù)的配送都會受到影響。又如，傳統(tǒng)物流模式缺乏信息化支撐，導致車貨匹配效率低下，車輛空駛率高。在信息不對稱的情況下，社會貨物信息系統(tǒng)不健全，部分企業(yè)建立的物流信息系統(tǒng)規(guī)模小、信息量少、服務范圍窄，導致貨源信息與車輛信息無法實現及時匹配，分散的車主直接尋找貨源存在信息障礙，容易出現“車找不到貨、貨找不到車”的現象。此外，這種模式下的供應鏈很難快速適應市場變化或應對突發(fā)事件，因為每個環(huán)節(jié)都嚴格依賴于上一個環(huán)節(jié)的完成。

2.2" " 信息體系封閉化

在傳統(tǒng)的物流與供應鏈管理中，信息體系往往是封閉的，各參與方之間的信息共享和通信不夠順暢。這種信息孤島現象導致決策的不透明和效率低下。由于信息不共享，每個環(huán)節(jié)的操作者只能基于有限的信息做出決策，無法考慮到整個供應鏈的最優(yōu)效果。例如，銷售數據的延遲反饋可能導致生產計劃與市場需求不匹配，進而引發(fā)庫存積壓或缺貨的問題。此外，信息封閉也會阻礙供應鏈中的創(chuàng)新和協同工作，因為各方無法有效地交流知識和經驗，共同解決問題。

2.3" " 智能化水平偏低

傳統(tǒng)供應鏈在智能化水平方面也存在明顯的不足。缺乏先進的數據分析工具和智能化決策支持系統(tǒng)，導致供應鏈管理過度依賴于人工經驗和直觀判斷，這種方式在處理復雜和動態(tài)變化的市場環(huán)境時效率低下，且容易出錯。例如，對市場需求的預測和庫存管理多依賴于過往經驗，而不是數據驅動的洞察，可能會導致供應鏈反應遲緩，無法及時適應市場變化。此外，缺乏自動化設備和系統(tǒng)，如自動化倉庫管理系統(tǒng)和智能運輸工具，也限制了操作效率和準確性的提升。智能化水平的不足不僅影響供應鏈的效率和響應能力，也限制其在成本控制、風險管理和客戶服務方面的表現。

2.4" " 服務質量難以保證

傳統(tǒng)物流模式中，貨物運輸信息化和網絡化建設滯后，未形成強大互聯互通的信息服務體系，導致整個市場中貨主與承運車輛之間的信息呈碎片化、孤立化的狀態(tài)，貨主始終面臨著如何快速找到合適的承運車輛的難題，對自身的利益造成了一定的影響。

2.5" " 成本高且資源利用率低

傳統(tǒng)物流模式中，自營物流需要大量的財力和人力投入，導致成本高，并且由于整合資源有限，在短時間內無法達到一定的規(guī)模。此外，對于特殊種類的貨物運輸來說，其回程配載難度更大，如商品汽車、危險品、冷凍及保鮮食品等。這些運輸車輛受結構限制不能配載其他貨物，回程路上無法有效地得到貨源信息，很多車輛只能空車返回。這不僅增加了運輸成本，也造成了嚴重的資源浪費。

2.6" " 轉型困難

傳統(tǒng)物流業(yè)轉型遇到瓶頸。長久以來積壓的問題導致傳統(tǒng)物流業(yè)轉型困難，傳統(tǒng)體制和思維上的桎梏限制其發(fā)展。例如，在互聯網時代進行轉型需要跳出過去的體制和思維，接受新的思想和利益方式。此外，傳統(tǒng)物流企業(yè)缺乏合適的線上入口和線上經驗也是轉型面臨的難題之一。

3" " 數字化驅動下的智慧物流建設

3.1" " 構建智能倉儲與配送體系

在數字化驅動下，構建智能倉儲與配送體系成為智慧物流建設的關鍵一步。智能倉儲系統(tǒng)通過應用自動化技術和智能設備，如自動化貨架、無人搬運車和機器人，可以大幅提高倉庫的存儲效率和貨物處理速度。例如，通過使用自動化貨架系統(tǒng)，可以實現貨物的快速存取，減少人工操作的錯誤和時間延遲。此外，智能倉儲系統(tǒng)還可以通過整合先進的信息技術，如物聯網（IoT）和云計算，使倉庫管理更加智能和精準。這些技術有助于實時監(jiān)控庫存狀態(tài)，自動調整存儲策略，以及預測和響應市場需求的變化。智能配送體系則通過集成高級的物流技術，如無人駕駛運輸工具、高效的路線規(guī)劃軟件和實時的貨物跟蹤系統(tǒng)，來提高配送效率和準確性。例如，使用無人駕駛運輸工具可以減少人力成本，同時提高配送的速度和安全性。路線規(guī)劃軟件通過分析交通數據和配送任務，可以優(yōu)化配送路線，減少運輸時間和成本。實時的貨物跟蹤系統(tǒng)能夠提高運輸過程的透明度，使客戶實時了解貨物的配送狀態(tài)。此外，智能倉儲與配送體系的建設還包括將這些系統(tǒng)與供應鏈中的其他環(huán)節(jié)緊密集成，確保整個供應鏈的協同和高效運作。例如，智能倉儲系統(tǒng)可以與供應鏈管理軟件相連接，實現訂單處理、庫存管理與配送計劃的無縫對接。通過這種方式，物流公司能更加靈活和迅速地響應市場變化，提供更加高效和個性化的服務[2]。

3.2" " 建立供應鏈協同信息平臺

在數字化時代下，建立一個供應鏈協同信息平臺是實現供應鏈管理優(yōu)化的關鍵。這一平臺通過整合供應鏈中所有相關方的信息，能夠提供一個統(tǒng)一的、實時的數據交流和決策支持系統(tǒng)。這一平臺的目標是提高供應鏈的透明度、效率和響應能力，從而幫助企業(yè)更好地應對市場的快速變化和復雜性。首先，協同信息平臺能夠實現供應鏈中不同參與者之間的信息共享，包括供應商、制造商、物流服務提供商、零售商甚至是最終消費者。通過共享庫存水平、生產計劃、物流狀態(tài)、市場需求等信息，各參與方可以基于更全面的信息做出決策。例如，生產企業(yè)可以根據實時的市場需求數據調整生產計劃，而物流公司可以根據即時的庫存信息優(yōu)化配送安排。其次，協同信息平臺還提供高級數據分析和預測工具。利用大數據分析、人工智能和機器學習技術，這個平臺能夠分析歷史數據和實時數據，預測市場趨勢、識別潛在的供應鏈風險并提出優(yōu)化建議。這些分析和預測不僅有助于企業(yè)更好地理解市場和客戶需求，還能提前規(guī)劃和應對可能的供應鏈中斷或波動。此外，供應鏈協同信息平臺還能提升整個供應鏈的運作效率。通過實時數據的監(jiān)控和自動化的流程管理，這個平臺可以減少手動干預，減少錯誤和延誤，同時提高供應鏈的整體速度和靈活性。例如，應用自動化的訂單處理和庫存管理系統(tǒng)可以減少訂單錯誤和處理時間，提高客戶滿意度。

協同信息平臺的另一個重要功能是支持供應鏈的可持續(xù)發(fā)展。平臺可以收集和分析關于能源消耗、碳排放和其他環(huán)境影響的數據，幫助企業(yè)識別并實施更環(huán)保的供應鏈實踐。例如，通過優(yōu)化運輸路線和載貨量，企業(yè)可以減少運輸過程中的能源消耗和排放。為了實現這些功能，供應鏈協同信息平臺需要具備高度的可擴展性和靈活性。隨著企業(yè)和市場環(huán)境的變化，平臺應快速適應新的需求和集成新的技術。此外，確保數據的安全性和隱私保護也至關重要，因為供應鏈中含有大量敏感信息[3]。

3.3" " 大數據及AI技術賦能決策

大數據技術在智慧物流中的應用，允許企業(yè)從海量的數據中提取出有價值的信息和洞見。通過收集和分析來自供應鏈各個環(huán)節(jié)的數據，如銷售數據、庫存水平、運輸狀態(tài)、市場趨勢等，企業(yè)能夠獲得對市場和運營的深入理解。例如，通過分析消費者購買行為和歷史銷售數據，企業(yè)可以更準確地預測未來的市場需求，從而優(yōu)化生產計劃和庫存管理。人工智能技術的應用則進一步提高了供應鏈決策的智能化水平。AI算法可以在大數據分析的基礎上，提供更精準的預測和更高效的決策支持。例如，機器學習模型可以識別和預測市場需求的變化趨勢，幫助企業(yè)提前做好生產和庫存準備。同時，AI在物流優(yōu)化方面也發(fā)揮著重要作用，如自動化的運輸路線規(guī)劃和貨物分配決策，都有助于大幅提高物流效率和減少運輸成本。AI技術還能幫助企業(yè)在復雜和動態(tài)變化的市場環(huán)境中做出更快速和更準確的決策。通過實時分析市場數據和及時調整供應鏈策略，企業(yè)能迅速應對市場的波動和突發(fā)事件。例如，在面對突發(fā)的供應中斷或需求激增的情況時，AI系統(tǒng)可以快速分析情況，提出應對策略，確保供應鏈的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

除了提高決策效率和準確性之外，大數據和AI技術還能幫助企業(yè)實現供應鏈的可持續(xù)發(fā)展。通過分析環(huán)境影響數據和優(yōu)化運輸路線，企業(yè)可以減少能源消耗和碳排放，實現更環(huán)保的運營。此外，智能化的預測和規(guī)劃還可以減少資源浪費，提高整體的資源利用效率。為了充分發(fā)揮大數據和AI技術在供應鏈決策中的作用，企業(yè)需要構建強大的數據基礎設施網絡，確保數據的質量和完整性。同時，企業(yè)還需要投入足夠的人才和技術，以確保能夠有效地開發(fā)和應用這些先進技術，包括培養(yǎng)數據科學家、AI專家和供應鏈分析師等專業(yè)人員，以及投資相關的軟件和硬件資源。

4" " 變革效果與展望前景

數字化變革顯著提高了物流和供應鏈的操作效率。通過引入自動化、智能化技術和先進的信息系統(tǒng)，如智能倉儲、無人運輸工具、AI和大數據分析，企業(yè)能夠實現更快速、更準確的貨物處理和配送。這些技術的應用減少了人為錯誤，加快了訂單處理和貨物流轉的速度，從而顯著提高客戶滿意度和市場響應能力。數字化變革有效地降低了物流和供應鏈的運營成本。自動化和智能化技術的應用減少了對人力的依賴，降低了勞動成本。同時，通過優(yōu)化供應鏈設計和運營，如更精確的需求預測、庫存管理和運輸規(guī)劃，企業(yè)能夠減少庫存積壓和運輸成本，提高整體的資源利用效率。數字化變革增強了供應鏈的適應性和靈活性。在面對市場變化和突發(fā)事件時，如需求波動、供應中斷或全球性危機，擁有高度數字化和智能化的供應鏈能夠進行迅速適應和響應。例如，通過實時的數據分析和靈活的決策支持系統(tǒng)，企業(yè)可以快速調整生產計劃和物流安排，確保供應鏈的穩(wěn)定性和連續(xù)性。數字化變革還能夠促進物流和供應鏈的可持續(xù)發(fā)展。通過更高效的運營和優(yōu)化的資源配置，企業(yè)能夠減少能源消耗和環(huán)境影響。同時，數據驅動的決策支持系統(tǒng)可以幫助企業(yè)更好地遵循環(huán)境和社會責任標準，實現經濟、環(huán)境和社會的可持續(xù)發(fā)展[4]。

展望未來，隨著技術的不斷進步和創(chuàng)新，物流與供應鏈管理的變革將進一步深化。例如，隨著5G、物聯網和邊緣計算技術的發(fā)展，供應鏈的連接性和智能化水平將進一步提高。同時，隨著人工智能和機器學習技術的成熟，預測分析和自動化決策的能力將更加強大。這些技術的發(fā)展不僅會進一步提高供應鏈的效率和效能，還將推動行業(yè)朝著更加個性化、靈活和智能化的方向發(fā)展。此外，隨著全球化和數字化趨勢的加深，供應鏈的國際化和網絡化也將繼續(xù)加強，這就要求企業(yè)在全球范圍內進行更加緊密的協作和更有效的資源整合，以應對復雜多變的國際市場環(huán)境。同時，企業(yè)還需要更加注重數據安全和隱私保護，以應對數字化環(huán)境下的新挑戰(zhàn)。

5" " 結" " 論

數字化時代下智慧物流的建設不僅提高了供應鏈整體效率，還增強了供應鏈的透明度和可追溯性，提升了供應鏈的智能化水平。這為企業(yè)滿足多樣化的市場需求、提升客戶服務質量以及實現可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實的基礎。展望未來，隨著技術的不斷演進和創(chuàng)新，智慧物流將在數字化時代持續(xù)發(fā)揮關鍵作用，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值，推動整個物流與供應鏈領域邁向更高水平的發(fā)展。

參考文獻：

[1] 張麗莉．數字化時代智慧供應鏈的革新與未來[J]．中國物流與采購，2023（2）：38-39.

[2] 陳興廣，顏智利．“智慧物流”背景下的供應鏈管理探究[J]．中國物流與采購，2023（1）：92-93.

[3] 徐娜，陳時祿．智慧物流與供應鏈管理的融合發(fā)展趨向及實踐進路[J]．蕪湖職業(yè)技術學院學報，2023，25（2）：40-43.

[4] 曾響鈴．智慧物流在大宗貨運領域“落地”有多難？[J]．大數據時代，2021（2）：6-13.