數據智能技術對物流企業供應鏈管理的影響探究

一、物流企業供應鏈管理基本概念

1.內涵

物流企業供應鏈管理是指在物流行業中，通過一系列計劃、組織、協調和控制活動，確保供應鏈各環節高效運作，從而實現整個供應鏈的優化和增值。具體來說，供應鏈管理涉及從原材料采購、生產加工、倉儲運輸到最終產品交付給客戶的全過程。物流企業通過整合上下游資源，優化資源配置，提高物流效率，降低成本，提升客戶滿意度，最終實現供應鏈的整體競爭力提升。目前，企業間的競爭已經擴展到了外部環境的競爭，顧客和市場始終屬于變化狀態。要想在市場競爭中取得優勢，僅依靠經營能力遠遠不能實現目標，因此需要上下游共同合作，這種情況下便產生了供應鏈。供應鏈是一個復雜的網絡，以核心企業為中心，輻射企業的信息、產品和資金流向，同時涵蓋了供應關系中的上下游企業，還包括了企業采購、生產、銷售、運輸等流程，讓產品和服務能夠到達客戶手中，參與其中的企業很多，之間的關系也相對復雜。

2.特征

（1）供應鏈企業的目標一致。不同企業都是為了滿足市場需求而產生的合作關系，在合作中利用信息、物流、資金傳遞共同達成經營目標，實現多方共贏。

（2）信息傳遞通過網絡進行。目前，大多數企業通過網絡了解物流有關信息和市場實際需求，而物流供應鏈的運作情況也可以通過網絡傳輸回企業，從而實現物流信息的精確分享。在現代供應鏈管理中，信息技術的應用是核心。通過物聯網技術，企業能夠實時監控貨物的運輸狀態；大數據分析幫助企業洞察市場趨勢和消費者行為;云計算提供了強大的數據處理能力；人工智能則在預測分析和自動化決策中發揮重要作用。這些技術的綜合運用，極大地提高了供應鏈的透明度和響應速度，使企業能夠更加精準地進行庫存管理和需求預測。

（3）有效減少企業庫存貨物量。對于時效性和季節性比較強，不易長期儲存的產品，企業可以通過物流系統分析當前銷售量和庫存量的關系，從而減少庫存，提高效益。

（4）市場環境的快速變化要求供應鏈具備高度靈活性。企業需要采用模塊化設計、多源采購等策略，以應對不確定的市場需求。同時，通過建立靈活的生產系統和物流網絡，企業能夠快速調整生產計劃和配送策略，以滿足市場的即時需求。

二、數據智能技術在供應鏈管理中的應用

智能化技術發展為供應鏈管理提供了很大的發展空間，能夠使物流產業集成化、整合化，讓物流產業在數據加工過程中得到優化和發展。

1.物聯網技術實現信息共享

與物聯網相關技術的廣泛應用使物流過程中的信息得到了共享，從而實現了對物料信息的高效追蹤。使用射頻識別技術（RFID）、紅外線感應等手段，在入庫、倉儲、分揀、打包等各個關鍵環節中，無線射頻標簽的使用，可以通過讀取器對標簽掃描，獲取托盤、貨架上貨物的進出信息，輕松易操作，實現隨時分析庫存狀況。在快遞物流行業中，大數據智能技術給行業帶來變革，體現在自動分揀技術的廣泛應用中，例如在杭州亞運會期間，自動分揀的效率為每小時6000件快遞。這不僅大大提高了分揀效率，還減少了差錯率。企業可以通過物聯網平臺實時追蹤貨物的運輸進度，更靈活地應對交通延誤或其他不可預見的問題。對某些需要特殊運輸環境的貨物，例如生鮮、藥品等需要保證運輸時效和運輸環境的物品，運用物聯網技術可以監測放置在運輸貨箱內的溫度、濕度等參數，如果這些參數超出合適范圍，企業會收到來自系統的報警，此時企業可以及時采取相應措施降低貨物運損。

2.大數據人工智能、機器學習在物流點位規劃與路線優化中的應用

大數據人工智能技術和機器學習技術廣泛應用于優化物流線路、降低物流成本等領域，物流公司為了實現數據智能化，不停引進前沿的數字化技術，逐漸形成了AI大數據應用技術群、工業供應鏈物流技術群、互聯網技術群三個技術群，主要包含智能調度、智能倉庫規劃、智能上下架等技術。物流快遞業經營決策多數是靠經營者的個人經驗，而今，“數據一信息一知識一智慧”的迭代，使智能決策支持系統成為快遞企業的“智慧大腦”，一些企業的智能運力調度平臺可以實現快遞業務所有業務節點的智能化設計。

人工智能可以深度挖掘歷史消費數據、市場發展趨勢和消費者購買習慣相關數據，并根據這些數據對市場未來的需求進行準確預測；機器學習技術能夠自動構建模型并識別不同產品當前的需求情況、是否受到季節和天氣等其他影響因素，使企業能更及時、高效地調整生產計劃，防止產能過剩和貨物庫存不足情況。人工智能和機器學習等技術可以實時監控交通狀況，根據當前道路擁堵情況，自動選擇優化的物流配送路線，減少物流運輸時間成本，提高企業效益。

3.大數據分析技術在庫存管理中的應用

傳統的庫存管理主要采用人工管理方式，且帶有庫存越多、企業運營越好的錯誤理念，隨著大數據等信息技術的發展，企業庫存管理方式和觀念也在同時發生變化，使用智能倉儲管理等技術，可以實時掌握企業倉儲情況，充分利用倉儲空間，降低企業倉儲物流成本。大數據技術在企業物料倉儲管理中的應用主要包括以下幾個方面。

一是優化倉庫地點選擇。人工智能技術可以對諸如企業銷售的商品類型、產品銷量、企業營收情況等相關因素進行綜合分析，結合企業當前的發展目標自動選擇不同算法，從而求解出倉庫最佳位置。

二是對倉儲位置和庫存進行優化。企業可以利用大數據的智能關聯算法，把熱銷的商品安排在較近的倉儲位置，相對滯銷的商品安排在較遠的倉儲位置，從而提高分揀和配送效率。根據以往同期銷售數據和倉儲情況對當前倉儲進行優化，使用大數據仿真確定企業最優庫存量，從而達到在滿足物流基本需求情況下的最低倉儲成本。

三是優化物資配送及搬運線路。通過GPS定位與大數據智能融合技術，可以根據當前車輛實時位置，結合當前交通路況，綜合預測出車輛最優行駛路線。結合貨物倉儲位置及裝卸位置等基本信息，通過智能算法為貨物搬運選擇最優路線，以提高工作效率，降低成本。

四是貨物信息實時跟蹤管理。借助GPS、物聯網及大數據等技術支撐，不論貨物是在倉儲還是在搬運、運輸過程中，都能夠實現對貨物的實時跟蹤管理、安全監控以及運輸車輛的優化調度，進而保障其安全性。

五是深度學習在圖像識別中的應用。隨著人工智能技術的發展，深度學習技術在貨物識別領域表現出卓越的性能，能夠實現對各類貨物快速且精確的識別，從而促進物流管理的自動化進程。在貨物分類、存儲及追蹤等環節，深度學習的應用顯著提升了管理效率。此外，語音識別技術亦因深度學習的加持而得到顯著進步，為物流管理流程提供了更便捷的操作手段。通過語音識別系統，語音指令得以準確解析，并能高效向物流分揀與運輸系統傳達，確保指令迅速執行。這一技術的應用不僅提升了作業效率，還有效減少了因人為操作失誤引發的損失。

三、數據智能技術在供應鏈管理應用中存在的問題和挑戰

1.產品質量的提升尚存改進空間。物流企業在供應商管理方面，應實施精準篩選策略，并與優質供應商合作，對商品的運輸全過程實施嚴格的質量控制，以確保產品質量的穩定性。但是，現在大多數公司還沒有將大數據技術與物流操作流程緊密結合。在儲存、運輸、分發等主要環節，大數據的應用還未廣泛，這使得供應商商品的入庫、挑選、包裝等環節缺乏有效的數據分析支持，限制了物流服務品質的提升，進而影響了產品質量的保障。

2.數據管理不完善。在物流供應鏈管理中應用智能化技術時，數據隱私與安全問題尤為突出。在大量實時數據的采集與傳輸過程中，數據泄露、竊取或濫用的風險顯著，這可能對個人隱私權益構成威脅。在物流供應鏈領域，智能設備系統若面臨安全漏洞，這些弱點可能被網絡攻擊者利用，引發系統癱瘓或數據泄露的風險。因此，在應用數據智能化技術時，確保數據安全和隱私保護是首要任務。

四、企業供應鏈成本管理存在的問題和挑戰

1.運輸車輛管理不完善

在眾多物流企業的管理過程中，運輸成本往往占據了物流成本的較大比例，這一現象凸顯了物流車輛管理方式與運輸成本之間的緊密聯系。很多運輸車輛沒有安裝GPS模塊，在運輸過程中，貨物可能會遺失或受損。此外，由于監管機制不健全，一些司機有超速、疲勞駕駛等違規行為，這些問題的存在使供應鏈物流的總成本居高不下。

2.倉儲空間浪費增高庫存成本

對于業務繁忙的公司而言，需要更大的倉庫安置商品。但是，眾多企業對倉庫布局和設計的處理并不恰當，造成了存儲空間的不必要損耗。空間的不當處置，會引起物流資源的浪費，從而造成物流成本上漲。

3.物流信息滯后導致物流效率低下

在激烈的市場競爭中，企業必須及時獲取準確且全面的物流信息以指導運營。然而，由于多種因素，許多企業的物流信息系統建設落后，難以迅速滿足客戶需求并實現精確配送，進而影響了整個供應鏈的效率。通過走訪調查，很多公司使用老舊的資源管理系統，需要額外開發WMS模塊（WarehouseManagement System，倉庫管理模塊）才能補充物流信息管理內容。由于采用人工方式輸入信息，導致錯誤頻發，且信息更新不及時，在一定程度上干擾了業務決策，進而影響了公司的整體工作效率。物流作為連接公司實體和信息流動的關鍵環節，缺乏專門的物流信息系統整合所有資源，直接引發了數據對接失誤、信息不匹配、及時性不足等問題。此外，許多公司還缺少對物流數據進行分析和挖掘的能力，使其難以識別潛在的物流風險，因此無法預先采取措施減少損失或提升效益。

五、數據智能技術在供應鏈管理中的優化策略

1.轉變企業管理理念

隨著數據智能技術的迅猛發展，其對企業物流供應鏈管理的優化作用日益凸顯，促使企業必須轉變管理理念。數據智能技術的演進為各行各業帶來了根本性的變革，各領域正積極利用大數據推動自身的轉型與升級，進而促進企業成長。在進行供應鏈管理的過程中，企業亦需重視大數據的潛在影響，并順應時代潮流，確保其經營策略和發展模式與數據智能技術的發展趨勢相契合。

第一，更加重視對企業大數據的管理。自前，我國已經逐漸將數據智能技術融入各行各業中，企業必須確立正確的大數據觀念，以確保在發展進程中增強自身競爭力。企業應該定制更科學合理的優化方案和策略體系，從而創造出更大的效益。

第二，確立科學的大數據觀念。在當今信息化時代，大數據已經成為企業競爭力的重要來源之一。因此，企業必須樹立科學的大數據觀念，以充分利用數據資源，提升企業的管理效能。大數據觀念的建立不僅涉及技術層面，更包括思維方式和管理理念的轉變。企業需要認識到數據的價值，將其視為一種重要資產，并通過有效的數據管理和分析手段，挖掘數據背后隱藏的商業洞察和決策依據。通過科學的大數據觀念，企業可以更好地了解市場需求，優化資源配置，提高運營效率，從而在激烈的市場競爭中占據有利地位。

2.強化安全措施并建立監測與反饋機制

物流企業應建立完善的網絡安全防護體系，定期進行網絡安全風險評估，定期更新和升級安全防護軟件，加強與專業網絡安全機構的合作，從而建立網絡安全監測與預警系統。網絡攻擊除了外在，還有內在的非法訪問，所以企業網絡系統還應該部署強化型身份驗證系統，如多因素身份認證系統，以通過多重身份驗證訪問用戶的信息，防止黑客或者惡意程序盜取數據，保障物流供應鏈的數據安全。

3.在物流供應鏈管理中，信息的互聯互通必須建立在標準化的基礎之上。標準化在越來越多行業中廣泛推行，其目的是使企業之間數據交換通暢。靈活的集成平臺能夠降低整體的集成成本，并提高系統的可拓展性。與合作企業建立良好的關系，并將數據標準化，是確保整個供應鏈體系標準化的重要環節。企業之間互相遵守標準化的接口以及協議，可以使整個物流供應鏈體系更加通暢。企業之間應努力整合資源、協同發展，避免研發投人的浪費，嘗試構建快遞業業務數據庫。

4.數據智能創新人才培養與團隊建設

現代物流企業供應鏈管理系統展現出集成性、開放性、動態性等特征。為確保物流供應鏈管理團隊能夠深入理解并熟練運用智能化技術，定期培訓與教育成為關鍵保障措施。通過為員工提供持續的教育機會，可以確保他們對物聯網、大數據分析、人工智能等前沿技術保持持續的了解，并及時更新自身的知識體系，從而維持對新技術的敏感度和適應力。在培訓內容設計上，除了理論知識的傳授，還應該包括實踐項目，例如物流企業在實際物流供應中出現的常見問題應如何解決。

在數據智能化技術的應用過程中，通常需要跨部門和跨團隊協作。因此，創新團隊的構建及其管理方法的創新顯得尤為關鍵。一個杰出的團隊應當匯聚不同專業領域的精英，并且能夠最大化地利用每位成員的獨特優勢，這要求團隊成員必須具備卓越的溝通技巧和團隊合作能力。在開展相關培訓時，應特別強調團隊合作實踐、高效溝通技巧以及跨團隊協作方法等能力的培養。

六、結語

大數據技術的融人，為企業成長提供了機遇，同時也帶來了潛在風險。企業物流供應鏈需要完善個人隱私方面的信息管理，利用AI模型模糊敏感數據信息，防止個人隱私被盜用。企業還可以根據大數據分析的結果制定相應的發展計劃，優化企業內部架構，增強企業競爭力。在產品質量上，通過大數據物流信息，可以提高產品運輸效率，降低商品運輸成本，更多資金可以被用于提高產品質量。

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作者簡介：趙俊麗（1995.10—），女，漢族，河南鶴壁人，碩士研究生助教，研究方向：企業管理、物流與供應鏈管理。