机遇与挑战：大数据环境下物流供应链发展再创新

(贵州大学 贵州 贵阳 550025)

一、引言

利用大数据技术进行物流供应链设计创新有两个基本点：一是大数据技术可以解决哪些供应链设计问题；二是利用大数据技术解决供应链设计问题时存在的局限性。关于大数据技术的应用和物流供应链设计问题，之前的研究有很多，但是关于大数据技术在物流供应链设计的应用研究并不多。通过剖析两个基本点，总结出大数据环境下进行供应链设计面临的机遇和挑战，对如何进行供应链设计再创新给出建议及相应方法。

二、相关概念简述

大数据是指无法通过常规手段获取、存储、分析的大规模、超大规模数据集，可以理解为大数据的获取跨度既表现为空间上的广泛分布，空间中的任一事物和事物的运动都存有大量的数据可供收集；也表现为时间跨度上的即时动态性，每时每刻都有大量的信息可供捕捉。

物流供应链是指从产品或原材料在供应商和客户之间流动的技术。供应链中物的流通涉及原材料供应商与工厂、工厂与经销商、经销商和顾客等一系列不同主体。物流供应链不是一条从起点到终点的单向供应链，而是一个复杂的网络结构供应链。在这个网络状的供应链中，不同主体间信息的流通依托物的流通实现，呈现出一种信息交互的现象。

数据处理平台是利用云计算技术将捕获的大量数据通过设计好的算法进行处理、分析，最终得到可供支持决策的信息。数据处理平台是收集、处理和分析数据的有效手段。随着互联网、物联网的高速发展，信息的产生量急剧增加，可以说已经形成数据灾难，面对这种情况，必须通过大量的数据处理平台对数据进行筛选，识别有效数据，剔除无效数据。

三、机遇

(一)供应链发展中存在的问题

物流供应链已经成为企业的生命线。物流供应链在降低成本、分配库存、规避风险等方面有着不可替代的作用。但是现在物流供应链的发展也存在一些不可忽视的问题。

物流供应链网络中供应商的供货能力不稳定。在面对着众多客户的弹性需求时，供应商的库存管理和运输管理往往会出现问题：库存在某个时段出现库存积压，使得库存成本提高并且无法存储紧俏需求品；库存在某一时段出现库存不足，供应商无货可调配，造成违约。这种不稳定导致了供应商无法在规定时限内进行相应的物资调配。

物流供应链管理成本高。物流供应链的管理成本产生于物流配送的各个环节，而在经济全球化浪潮下，对外贸易产业的物流配送程序多、处理周期长、处理不灵活。这就导致了物流供应链的日常维护费用很高。此外，现在中国的物流供应链由于对市场变化认识不足常常出现突发性情况，导致大量额外补偿性费用和补救性费用的产生。例如2018年天猫双十一购物节期间，由于物流不畅导致的大量商品退货。

我国的物流供应链信息化水平低，并未形成正式的物流信息服务产业，工业物流供应链由于缺乏专业的物流供应链设计和管理人才信息化建设缓慢，虽然尝试建立信息平台、利用无线射频技术进行物流的可视化建设，但是在降低物流成本、提高物流配送效率方面没有很大的成效。

(二)大数据技术的应用

大数据在2005年以后被各界热捧，一些行业运用大数据技术取得了很好的成绩。

大数据应用于政府管理。政府有能力进行大数据的收集和捕获工作，通过收集各种社会信息，制定科学合理的政策；通过对犯罪行为的监控，预防犯罪事件的发生；通过对大数据的分析，甚至可以做到预测经济走向，保障国家安全。总之，政府利用大数据技术，可以构建一个全方位、立体性的行政管理体系，从而提高行政工作的公正性、透明性和有效性。

大数据应用于医疗。现代社会人们对于健康越来越重视。各种医院设备和智能医疗器械收集到越来越多的身体指标，如体重、体脂、血压等。例如智能手环，可以将佩戴者的各项生理指标(心跳、血压等)实时记录上传，通过云端进行分析，向佩戴者反馈健康信息并给出指导意见。通过大数据技术将全民的健康数据进行分析，有助于疾病的防控，对于人类的寿命延长有着重要的意义。

大数据应用于电子商务。互联网的高速发展或许是大数据产生的根本原因，至今为止，互联网的数据产出量已经要用PB级来衡量，大数据的产生发展运用会极大促进电子商务的发展。将互联网产生的大数据运用大数据系统进行分析，可以实现目标人群的选取、把握和预测消费者的消费偏好和未来的消费倾向。通过大数据，已经能实现对特定目标的商品信息推送，有助于消费者节约时间成本。

大数据应用于农业气象。大数据在农业气象领域也有很好的应用。在美国，有专门从事气候数据分析处理的公司，这些公司在美国气象局等数据库中获取多年的天气变化数据，然后将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，用来预测各地农场来年产量和适宜种植品种，同时向农户出售个性化保险服务。气象大数据应用还可在林业、海洋、气象灾害等领域拓展新的业务。

除了应用于上述行业外，大数据在教育科研、生产制造、金融保险、交通运输等行业也有密切应用。例如交通运输行业的应急交通建设，利用大数据系统收集相关数据、分析建设应急指挥系统和应急物流系统。

(三)物流供应链的发展机遇

大数据的发展可以对物流供应链发展中的问题加以解决。大数据技术可以收集并分析物流供应链中涉及的各个客户的需求数据，确定最优的产品库存储备量；通过对各环节数据进行分析，协调物流供应链中的各项工作，优化流程降低成本，防范风险，减少额外费用；大数据是现今信息化的最新成果，大数据的运用对于物流供应链来说是最好的信息化过程。

四、挑战

应用大数据时，仍然可以发现该项技术存在着一些不能绕过的问题：

(一)数据的异构性和不完备性

大数据的量级决定了大数据系统所收集的数据存在异构性，这种异构性限制了人们对数据的分析汇总，使得大量数据无法形成大数据融合。如此一来，现在使用的算法得到的分析结果可能不具备说服力。另一方面，由于受到各方面的限制，数据收集过程中会导致数据的不完备性，同样，数据的不完备性也会使分析结果缺乏说服力。

(二)数据处理的时效性

现在的大数据对于数据的处理存在时效性不足的问题，受限于技术和设施等因素，虽然数据可以实时捕获，但是对于数据的分析却很难做到即时分析。产生的时效性问题必然会影响数据分析结果的使用。

(三)数据的安全和隐私问题

随着人们隐私意识的提高，对于隐私权的要求逐渐增加，使得数据的收集工作面临着一些困境。一些公共数据的收集不会受到法律限制，但是也有一些人不顾法律的规范收集一些侵犯他人隐私的数据。这种现象使得公众对大数据产生了抵触，阻碍了大数据的发展。

(四)大数据行业投入问题

随着数据量的不断扩大，分析设备的不断购置以及能源价格的上升等，大数据的投入越来越多，投入问题成为限制大数据发展的一个瓶颈。

这些应用大数据技术的问题，已经成为各行各业的挑战。对于物流供应链来说，要想在大数据环境下再创新，就必须面对这些挑战。

五、创新

大数据技术的发展对于物流供应链来说既是机遇又是挑战，要将大数据技术应用于物流供应链，使物流供应链当前存在的问题得到解决需要我们做出创新。

(一)构建物流供应链的数据处理平台

将大数据应用于物流供应链，必须要有属于供应链的数据处理平台。物流供应链数据处理平台是大数据技术应用的基础，有了这一平台，大数据系统以及各种大数据处理方法才能真正运行。

数据处理平台在数据收集上起到的是系统性的协调组织作用。通过这个平台，可以将供应链中涉及的各个主体组织起来，将每个环节的信息进行系统地收集，以此来消除数据结构的异构性和不完备性。使大数据处理更有针对性，使数据分析结果更有说服力。

(二)加大推广基于无线射频技术的智能供应链的发展

大数据环境下，智能供应链是未来物流供应链的发展趋势。为了使智能供应链和大数据技术更加紧密的结合，可以采用无线射频技术，使物流供应链能够实时传递信息，实现即时信息交互。这样可以使得物流供应链内部信息有效传递，增强内部沟通。

物流供应链的发展需要大数据技术的支持。在大数据环境下，物流供应链面临着诸多机遇和挑战，要把机遇转变为现实收益，需要通过更多的再创新来克服困难。相信经过不断的发展，物流供应链会给企业和整个社会经济带来更大的活力。