基于大数据技术的智慧物流管理模式构建研究

张帅

【摘 要】随着互联网的普及，电子商务应运而生，带动了物流企业的发展。在大数据背景下，物流企业应顺应信息时代的发展，抓住发展机遇，迎接智慧物流管理模式构建过程中的各种挑战。物流企业通过创新和改革传统的物流管理模式，并掌握网络时代的特点，促进物流企业向智慧物流发展。文章结合当代物流管理实际，提出了物流智慧化管理模式的构建策略，希望能够为我国物流行业的快速发展和不断升级转型提供新的思路。

【关键词】大数据技术;智慧物流;管理模式;构建研究

【中图分类号】TP311.13;F259.2【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2021）04-0105-03

智慧物流以大数据及其相关技术为基础，在提升物流效率、降低物流成本、完善物流服务、增强用户体验满意度方面有很大的优势，对传统物流转变为现代物流发展模式具有促进作用，代表着先进物流管理模式的发展方向[1]。智慧物流信息平台支撑着智慧物流的高效运作，该平台借助已发生的物流业务，整合各种物流信息与资源，运用先进的信息处理技术和智能技术，实现一体化运作供应链物流，协调统一地解决物流综合问题。智慧物流信息平台立足于解决物流业务主体信息化平台重复建设、信息孤立、智慧化功能欠缺等问题。通过整合筛选各种物流信息与资源，集成应用人工智能技术，智慧物流信息平台能够提供高效率、低成本、一体化的物流服务，促进物流行业向供应链一体化发展，进而促进地方经济的良性发展。

1 应用大数据的相关优势

大数据技术与其他传统的企业数据分析处理软件和统计工具相比较，在获取信息、存储企业动态信息、实时跟踪分析用户、管理企业数据信息等方面具有无可替代的优势。大数据技术在企业物流运营管理中的运用具有重要意义，可以使企业更加专业化地处理物流数据，而不是仅仅将物流大数据应用作为企业获取物流经济效益的重要手段。随着经济全球化的发展，企业纷纷重视供应链发展模式，云技术在供应链企业合作过程中为信息的传递提供了渠道，云平台的应用也引入了大数据技术，进一步提升数据处理能力和质量。随着企业云计算与企业大数据之间相互联系越来越紧密，并且深入各行各业，服务生产生活，大数据为整个人类社会创造更多的价值。大数据技术发展的一个根本思路是建立大数据理论，处理的技术手段类型包括分布式信息处理和数据存储技术。现代经济社会的快速发展与应用大数据息息相关，随着现代科学信息技术的不断发展，大数据技术为现代人类社会深度挖掘了更多具有指导意义的商业信息，为现代人们的日常生活和工作带来更多的便利。在中国企业快速发展的过程中，大规模数据已经成为影响现代中国企业市场竞争的主要因素。比如，企业可以运用大数据技术提供优质的服务、产品和精准的市场营销策略，一些中小企业可以充分利用大数据进行经营转型，传统的中小企业在转型的管理过程中也可以充分利用大数据平衡中小企业的经营价值、成本和战略决策，生产型企业可以应用大数据技术开展生产经营预测、优化企业规模等。

2 大数据技术应用对物流管理产生的影响

2.1 加快建设数字化体系

大数据信息技术改变了我国传统的工业物流产品包装商业模式，使传统物流产品包装商业模式向产品智能化的方向快速发展，例如中国条码包装技术产品就是大数据技术时代的重要技术产品。利用数字条码识别技术对企业物流运输产品信息进行编号识别和条码校对，在企业物流产品运输管理过程的各个环节，可以方便、快捷、及时地输入相关产品物流信息，大大提高了企业物流运输工作的管理效率[2]。

2.2 信息动态调控

大数据管理技术针对流量和业务方向控制做出了重大调整。针对物流管理企业，企业经理可以实时统计和自动排序其在网络平台上的物流数据，在云计算技术的综合支持下，物流企业信息系统进行同步优化，这在一定程度上降低了传统物流企业的管理成本，提高了传统物流企业管理的工作效率，使传统物流管理企业的业务管理向现代智能化管理方向快速发展[3]。大数据技术的应用可以实现物流的实时管理，通过确定汽车物流位置和通过汽车物流跟踪，物流企业可以实时掌握汽车物流的信息。

2.3 管理仍存在一定的问题

现阶段，中国的国际市场经济总体发展良好，经济管理体系得到不断优化，但国际市场经济的繁荣发展给物流企业的持续发展也带来了巨大的管理压力。因此，企业必须明确自己的经营目标，并不断巩固市场的主导地位，加强物流企业的经营管理，不断提高企业管理水平。目前，物流企业的经营管理仍然存在许多突出的问题，如经营管理理念陈旧、管理体制不完善、人才资源缺乏等，这些问题最终都会集中在提高物流管理效率上。鉴于上述问题，物流企业必须高度重视信息管理的重要性，管理者应该通过树立管理榜样，改变对于管理的刻板概念和传统理解，完善企业经营管理信息系统，使用移动网络信息技术和企业信息管理技术提高物流企业的效益。

物流企业可以引进新型智能技术，应用信息技术统计整理物流过程中产生的各种数据，构建一个可视化的终端服务平台或者综合服务区，进而完善智能管理系统。传统物流企业开展跨境电子商务业务时，大多是与邮政系统和其他物流快递公司合作，难以做到覆盖全球业务。供应链中节点过多，可控性差，导致风险高，配送时间长，服务质量差，物流服务一直难以优化和提高。以大数据为支撑，物联网技术在物流领域的应用不断加深，逐步构建智慧物流体系、新型灵活的信息服务终端，由数据驱动的信息分享技术，建立一个信息联通和互利共赢且由多环节、多部门集成稳定供应链的全球智能终端服务平台。

3 智慧物流管理模式构建思路

在传统物流管理过程中，通常都是采用定点配送的方式，将产品运送到经销商手上即完成了物流运输任务。在这一过程中，产品质量及物流运输质量等方面都缺乏一定的管控，在产品送到消费者手上之后，针对消费者满意度的调查和反馈更是一片空白。这样不利于物流行业的发展，也不利于物流企业科学合理地制定市场营销战略，容易让物流行业陷入闭环发展的困局。数据挖掘技术和大数据技术在其中的应用，能够结合应用RFID技术，对产品的物流路径进行科学的追踪和管控，并将最终的管理数据信息集中于MES系统中，能够大大提升物流管理质量及产品追溯管理效果[4]。首先，可以对相关物流产品的配送时间、配送路径及主要供应地区进行数据挖掘，并利用大数据技术进行云端分类管理。这样能够更好地统计不同类型产品的物流时效等。其次，依托大数据库建设，能够更为直观地看到不同产品的仓储情况，节约物流调控的中间环节，节约大量的时间成本。最后，大数据技术和数据挖掘技术的应用能够通过分析多次物流运输线路遇到的路况问题及时效问题，科学地计算出最优物流运输和配送路线，最大限度地降低物流运送环节的时间成本，提升客户满意度。利用大数据技术和RFID技术对整个流程进行追踪，能够在面对客户问询时准确地汇报产品所在地。依托MES系统的数据挖掘和信息整合，可以對产品进行追溯分析，明确物流产品质量不佳或者客户不满意的具体原因。

4 以大数据技术为支撑，构建智慧物流管理体系

从产业现实背景来看，智慧工业物流的整体发展应当以其大数据应用为主要起点，数据应用贯穿构建智慧工业物流的每个关键环节，呈现出一个周期性不断上升的发展特点，这也是目前智慧物流与其他传统物流最显著的区别。物流智能行业根据不断更新的物流数据和新技术，研发生产出各种智慧智能物流[5]。

4.1 智能传感器的应用

通过各种智能流量传感器的应用，运用终端整合实现整个流量链的数据管理，可以大大降低各方的流量协作管理成本。我们可以清楚地看到，物流过程中的每个关键环节之间都会不断地沉淀大数据，这些都是构建智能交通物流应用基础硬件设施的基本构成条件。目前正在试点推广的各类电子企业物流服务单据和其他电子企业物流服务单据的实际使用率已经超过80%。在此之前，人们基本上都是依靠手动语音识别数据来不断地分发或自动分类用户数据。电子快递物流数据文件系统可以实时地记录所有快递数据状态信息，以便物流管理过程人员可以实时地跟踪快递包裹的状态，并将每个快递包裹的所有数据信息返回给所有相关快递用户。智能包装传感器应用终端大大降低了传统包装材料印刷或产品生产的时间成本，满足了中小企业和广大消费者的使用需求，同时通过新一代技术可以积累海量数据并快速产生新技术价值。

4.2 智能终端服务器的建立

为了全面、准确地识别客户物流动态信息，需要通过智能终端构建一个智能化的物流信息管理体系模型。可以通过物流大数据自动分析与收集更多实时的物流服务信息，例如产品出发地、目的地、客户物流需求、运输服务项目及工具、跟踪货物运输的全过程。基于云和大数据的新型智能图像传感器采集终端的主要应用技术包括智能传感器采集技术、RFID融合技术、识别控制技术和GPS技术等。通过系统建立动态数据库，可以实时自动化地跟踪管理有关企业运输软件仓库，分析运输管理过程的各种静态和实时动态数据信息，为企业后续的运输软件数据分析和企业智能数据处理工作提供原始的数据信息。

4.3 增强信息传输能力构建信息链

构建一个基于5G和物联网通信技术的高速数据传输电信通道，避免依靠手动传输数据，降低货物在运转过程中产生的大量人工成本。在这种应用情况下，信息双向传递的衔接机制主要是通过制造商客户→经销商→零售商客户→消费者的链条方式进行产品信息双向传递。传统的无线传输信息机制已经发生了巨大变化，信息数据可以通过有线网络共享和无线传输，数据实时传输识别区将物流信息实时识别区和交流数据实时存储区连接起来，目前的交流物聯网传输技术已经具备实现我国物流行业数据实时传输的可能性。物流流程中的每个产品链接都不能同时通过单向运输流程以外的各种链接方式完成，具体取决于产品制造商、分销商、零售商和最终消费者之间的运输链。

5 结语

智慧化的物流数据公共信息服务平台主要是基于现代计算机、网络、GPS、GIS等信息技术和智慧化的物流设计理念，建立一个可视和优化的多维分析数据平台，将生涩、难懂的各类海量物流数据通过可视化计算软件和使用顺序聚类、关联等计算方法，以直观、清晰的各类数据图表显示方式进行表达，挖掘物流数据背后可能隐藏的海量信息，帮助物流经营部门科学决策，使整个智慧物流有效地分配资源，提供高效、准确的智慧物流服务。

参 考 文 献

[1]何倩文.基于大数据技术的智慧物流管理模式构建研究[J].内蒙古煤炭经济，2019（20）：85-87.

[2]付平德.基于大数据技术的智慧物流信息平台构建[J].物流技术，2018，37（2）：123-125，139.

[3]高连周.大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式研究[J].物流技术，2014，33（11）：350-352.

[4]丁阳.基于大数据下陕西省智慧物流体系建设研究[J].中国商论，2018（17）：12-13.

[5]许雯嘉.基于物流大数据的智能决策平台及关键技术研究[J].物流工程与管理，2017，39（6）：60-61.