大数据对物流供应链创新发展的影响与应对策略

摘 要：社会经济的快速发展推动了物流产业发展水平的提升，但传统的物流产业发展仍然存在效率低下、物流风险大等问题，亟需从物流供应链管理上变革完善。大数据作为先进的技术手段，能为物流供应链发展提供多元化的信息，推动物流企业发展的变革与创新。本文从大数据的概念及特征上切入分析，简要指出现阶段大数据技术在物流供应链管理中的基础作用，重点围绕大数据对物流供应链创新发展的影响、应对策略进行深入剖析，以期为现代物流产业发展提供可靠的依据，充分发挥大数据优势来促进物流供应链创新稳定发展。

关键词：大数据；物流供应链管理；创新发展；影响；策略

本文索引：周于楠.<变量 2>[J].中国商论，2023（08）：-098.

中图分类号：F259.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）04（b）--03

近年来，我国物流产业市场持续保持着稳步扩张的态势，2022年物流产业总收入达12.7万亿元，同比增长4.7%。2022年12月国务院办公厅出台《“十四五”现代物流发展规划》，提出加快物流产业的数字化、网络化发展。基于信息技术时代背景下，大数据开始被广泛运用在各大企业管理中，应用于物流供应链管理是大势所趋。大数据促使物流供应链管理商业模式发生巨变，为供应链内相关企业的发展带来新的机遇，强化了供应链在经济市场中的竞争力。实践中，要辩证地看待大数据的积极影响与尚存问题，并积极应对来提高企业竞争力。

1 大数据概念及特征

大数据（big data）又称巨量资料，该概念起源于1980年著名未來学家阿尔文·托夫勒的著作《第三次浪潮》。著名研究机构Gartner对大数据概念界定如下：指需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。IBM提出的大数据具备5V特征，具体包括：第一，Volume（大量），即数据体量大，达到PB等级以上，就是人们常说的海量数据。第二，Velocity（高速）。基于互联网时代下，移动网络升级发展到5G，数据的产生与传输更为便捷、高效。第三，Variety（多样），大数据类型繁多，除了文字、图片外，还有语音、视频、地图定位、网络日志等信息，形成多样化的数据形势。第四，Value（低价值密度），指从海量数据中提取关联的、有价值的信息。第五，Veracity（真实性），指数据来源真实有效。

2 大数据技术在物流供应链管理中的基础作用

物流供应链管理是指以供应链核心产品（或业务）为中心构建的物流管理体系，如图1所示。物流供应链管理意义重大，它是强化物流体系链接、加快物流体系反应速度、提升物流服务水平的重要举措[2]。大数据技术用于该供应链管理中的作用主要体现在三个层面：第一，优化了运输路线。运用大数据能实现产品配送路线的最优化，提高了物流运输效率，避免因配送员人工选择路线错误而造成的运输成本增长；第二，预测库存。大数据能分析企业当前的商品类型，利用系统科学划分促销、引流的不同商品，自动结合销售数据构建模型判断库存，及时预警。该方法不仅能减少库存，还能提高企业的资金利用率。第三，供应链协同管理。大数据可支持企业做出需求预测、库存计划、资源配置、设备管理等决策，追踪过程中的成本与效率，确保生产过程的高效有序，实现了物流供应链的协同化管理。

3 大数据对物流供应链创新发展的影响与尚存问题

3.1 大数据对物流供应链创新发展的影响

第一，数据信息充足。大数据具备数据体量大（Volume）的基本特征，将其运用在物流供应链管理中，产生最为突出的影响便是确保数据信息的充足性[3]。企业可围绕大数据信息进行不同维度的分析，准确判断供应链上下游情况，同时借助充足数据信息后利于企业结合市场调研来处理业务，提高决策质量，对供应链整体有更清晰的把握。第二，提供决策依据。大数据的出现不仅能获取更多的有效数据信息，还能帮助企业针对物流供应链管理作出决策，有明显的积极影响与作用。新时期，现代企业管理中运用的大数据都基于物流作业的经验基础，数据信息严谨完整。只有确保物流供应链上下游不同环节都能准确衔接，才可保障物流作业顺利实施。自大数据出现后，企业能细化对物流作业的分析，从仓储、运输、配送等环节深入调查判断，挖掘可能存在的有效信息，便于企业作出更科学的决策方案，为企业发展提供助推力。第三，降低物流成本。大数据技术的出现对物流供应链创新发展的影响还体现在成本上。大数据技术融合了多种前沿技术，能实现对物流供应链的持续化、全过程管理，促使生产企业、第三方物流企业、销售企业、客户群体所形成的供应链更完整，突破以往的发展瓶颈，改变“信息闭塞”现状。通过加大各环节的信息沟通与共享力度，能整合物流作业各环节资源，让整个供应链的利益最大化，提高物流运输效率的同时，也实现了物流成本下降的目标。第四，优化用户体验。在物流供应链管理中心运用大数据技术，不仅能为物流企业提供新的服务模式，如运输代理、快速配送系统等，还能优化以往部分复杂的物流服务环节，满足不同地区客户的消费体验需求，为物流企业的长远发展创造条件。同时，在大数据技术的帮助下，企业工作人员能及时了解用户购物过程、送货信息、反馈等记录，并追踪分析相关信息，实现与用户的高质量沟通，优化了用户的服务体验。

3.2 大数据下的物流供应链创新发展尚存问题

虽然大数据技术在物流供应链创新发展中作用显著，且有积极的影响，但存在尚未解决的常见问题：第一，数据管理尚不完善。大数据应用于物流供应链管理中，数据管理不完善问题较突出，强化企业的科学管理是其发展的必经道路。当前，部分物流企业在数据管理中仍然采取“粗放式”，容易忽视货物出入库、产品运输配送等程序中的细节问题，再加之部分企业未基于大数据技术应用背景转变物流供应链管理的模式和理念，均阻碍了企业数据管理水平的提升[4]。第二，数据采集存在困难。部分企业数据采集仍采用传统人工模式，未运用更高效、便捷的采集工具，不仅效率低下，还容易产生误差，加大了人工成本。数据采集困难，伴随而来的还有后续数据存储与分析等环节的问题。第三，产品质量参差不齐。多数企业物流业务主要包括产品存储、运输、配送等，大数据尚未完全融入物流供应链各个环节中，导致企业在挑选供应商、产品入库分拣、包装运输等流程仍习惯传统模式，在一定程度上影响到企业对产品质量的把控。

4 大数据背景下的物流供应链创新发展应对策略

4.1 完善物流供应链数据管理体系

基于大数据背景，物流供应链创新发展需要有更完善的管理体系作为支撑。首先，利用数据管理平台搜集、汇总和导出与物流供应链各环节有关的数据信息，随后分析并由企业管理者作出决策。例如，有采购环节数据：库存周转率、订单库存满足率、安全库存量、采购提前期；仓储环节数据：收发货差错率、仓库面积利用率、库存准确率；还有订单退货率等数据信息。其次，现代企业围绕物流供应链管理工作建立专门的数据管理部门，制定相应的管理制度，明确部门内各岗位职责所在。为了强化各岗位人员在数据管理工作中的积极性，还要制定相应的考核奖惩制度。组织各岗位参与与大数据技术和供应链数据管理有关的系统化培训，逐步完善企业的数据应用与监管，提高物流供应链管理质量。最后，重视对信息系统的更新升级，重视数据信息系统的纠错功能，从根源上避免物流供应链中各重要数据的输入错误，确保数据质量，提高整个物流供应链的数据质量。

4.2 构建供应链数据信息采集平台

构建供应链数据信息采集平台，是促进大数据下的物流供应链创新发展的基础保障。随着物流行业的快速发展，更多企业将入局抢占市场份额，竞争会更激烈。为了强化企业的竞争实力，要构建供应链数据信息采集平台并确保其具备五点基础功能：第一，基础信息管理，该模板中包括物料、供应商、仓库、仓管员等诸多信息数据，是物流供应链的基础要素[5]。第二，采购信息采集与管理，包括物料采购、采购订单、订单变更、采购退货数据信息。第三，供应商信息采集与管理，如供应商考核、供货比例、物料更新等。第四，库存信息采集与管理，涵盖期初数据、出入库数据、存量查询数据、库存判断、调拨管理等。第五，财务信息采集与管理，即财务统计表、应付款、发票管理等。企业要充分发挥大数据信息整合的优势，了解供应链上下游的动态变化，同时注重对该信息采集平台的安全防护，及时做好数据信息备份，以防丢失泄露。

4.3 切实提高物流供应链产品质量

物流供应链的发展要以产品质量为核心抓手，且产品质量是决定企业是否能稳定长远发展的关键，无论是现在还是将来，都要将产品质量的提高放置在首要地位。第一，企业可积极运用大数据技术的功能整合资源，从海量且类型繁多的产品中筛选出质量达标的产品，确保其符合国家与行业规定的指标。在物流供应链上下游均下发严格且统一的产品质量检验标准，要求各环节管理人员都能重视产品质量的把控，继而不断提高产品的质量。第二，企业要加强对数据质量的监控，相关部门要及时将物流供应链中的信息数据反馈给源头部门，源头部门再结合反馈结果来控制产品质量，强化两者间的协作。利用大数据切实提高物流供应链的产品质量，能很好地搭建供应链上下游间的协作桥梁，不仅能促进上下游企业间的信任，还能透过高质量的产品获得更多顾客的青睐，并在未来围绕产品逐渐打造特色品牌，实现物流供应链创新发展。

4.4 树立现代化的物流发展新观念

大数据技术是新兴信息技术，要想将其全面应用在物流供应链领域中，促进供应链的创新发展，就需要企业转变传统的经营理念，与时俱进，自觉树立现代化的物流发展新观念。首先，企业必须以客户需求为中心。企业要紧扣时代发展的脉搏，将产品和物流服务紧密贴合客户本身，提供个性化服务。其次，将物流供应链体系中所有参与的主体看作发展整体，具备“共促发展”“协作”“双赢”的理念，让各企业间强化联系与业务上的合作，即便是非上下游企业，也可通过开发新的物流业务等实现业务交叉，不断提升大数据下物流供应链的稳固性[6]。最后，企业要充分明确信息数据这一资产的重要性，深入挖掘信息资产的深刻价值，并树立“数据共享”的发展理念，加快数据信息在物流供应链的传输频率。此外，供应链各企业要主动提升自身技术硬件，以适应产业发展新趋势。

4.5 培育复合型人才提高产业素质

伴随大数据在物流供应链创新发展中的积极应用，供应链系统各企业的发展更是需要复合型的高素质人才。第一，企业建设有梯度的人才培养机制。以高层次的物流人才为例，不仅需要有扎实的理论基础，还要掌握大数据技术方面的技能，能利用大数据拓展企业发展思路，完善物流供應链。当物流供应链运作中出现问题时，该人才能及时分析原因并提出解决方案。第二，企业可围绕物流产业不同环节提供针对性的课程教学，构建“产学研一体化”人才培养体系。企业可与高等院校、社会培训机构合作，或邀请本行业专家教授到企业授课培训，不断向企业人员灌输物流产业发展的新思路、新理念、新技术，从而提高人才综合能力与产业整体素质。

5 结语

综上所述，从现实来看，大数据虽对物流供应链创新发展带来了一定的积极影响，如数据信息较充足、提供决策依据、降低物流成本与优化用户体验，但存在数据管理尚不完善、数据采集存在困难、产品质量参差不齐等亟待解决的问题。推动大数据下物流供应链创新发展，可围绕五个方面采取应对策略：完善物流供应链的数据管理体系、构建供应链数据信息采集平台、切实提高物流供应链产品质量、树立现代化的物流发展新观念、培育复合型人才提高产业素质。

参考文献

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