基于大数据技术的物流供应链管理创新策略分析

徐梅馨

摘 要：如今全球已经进入大数据时代，大数据技术在很多领域应用广泛，提升了经济发展质量，也为现代企业带来了全新的机遇。在现代物流企业中，大数据技术能提升供应链管理质量，进而能解决物流需求与供给不平衡问题，而且能通过优化资源提升资源的配置效率，并加强管理创新使供应链运转完善。文章对大数据背景下物流供应链管理创新进行阐述，并提出一些创新策略，希望能够为未来的相关研究提供帮助。

关键词：大数据技术；物流供应链管理；创新

中图分类号：F259.23；F274文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.12.031

Abstract： Nowadays， the world has entered the era of big data; big data technology is widely used in many fields， which not only improves the quality of economic development， but also brings new opportunities for modern enterprises. In modern logistics enterprises， big data technology can improve the quality of supply chain management， solve the imbalance between logistics demand and supply， improve the allocation efficiency of resources by optimizing resources， and strengthen management innovation， so as to improve the operation of supply chain. The paper expounds the logistics supply chain management innovation under the background of big data， and puts forward some innovative strategies， hoping to provide help for future relevant research.

Key words： big data technology; logistics supply chain management; innovation

0    引    言

如今我国经济高速发展，在此背景下，物流企业迅速发展，为居民的生活带来了便利，并与其他产业结合带动了整体经济的发展。但是传统的物流企业在发展进程中面临着较多的难题，如物流风险较高、物流效率較低等，因此亟需作出改革。在大数据背景下，可以将大数据技术融入供应链管理中，大数据技术能精准处理数据并提升数据的时效性和价值性，能为物流供应链管理提供丰富的信息，提高企业运营的灵活性，让物流企业与互联网高度融合。在物流供应链管理中使用大数据技术，一方面能整合供应链中各个企业的信息，提升企业的效益；另一方面能提升企业的竞争力，让企业在市场中占据一席之地[1]。

1    大数据技术概述

从本质上看，大数据就是采集海量的数据，这些数据比较复杂，一般情况下，大数据具有数据交叉和集成的特点，能共享信息、服务；大数据技术价值较高、比较准确，而且内涵丰富，能高效处理各种信息。大数据具有以下三种架构，一是融合式大数据架构。这种架构能管理系统，整合信息，能处理各种程序；二是分散式大数据架构。在这种架构下，不同的客户端控制模块不同，能在一定程度上调节并控制系统，分散式结构效果比较好，比较安全、灵活；三是混合式大数据架构。这种架构综合了融合式和分散式大数据架构的特征，能实现快速传播大数据的职能，用户间能实现数据交互。

2    大数据技术在物流供应链管理中的重要性

第一，大数据技术能为现代物流供应链管理提供必要的信息支持，从实际上看，大数据技术能提供大量时效性强的信息，能有效挖掘信息的价值，能从多个视角和多个层面分析数据，能精准获得更多市场情况，能灵敏捕捉市场的动向，更能整合物流供应链相关信息，从而满足供应商、生产商和消费者的需求。最后，大数据技术还具有可视化特征，可以降低供应链管理的难度，提升供应链管理质量。

第二，在物流供应链管理中，大数据技术还能为企业的决策管理提供帮助。企业要及时分析市场行情，根据市场变化趋势和自身实际情况作出合适的决策，这个过程需要大数据技术提供正确的信息，利用正确的信息企业能作出合适的决策，为长久发展带来积极的影响。在物流链管理中，供应链的上下游很多的环节能够紧密合作，因此应当借助大数据技术分析企业供应链中的任务，并挖掘充足的信息，使企业每一个过程的决策都能科学且合理。

第三，大数据技术能降低企业的物流成本，随着科学技术的发展，包括大数据技术在内的很多先进科技在物流管理中应用广泛。大数据技术在物流供应链中能实现全过程管理，使各个主体加强交流，实现整体化和集成化、标准化和系统化；大数据技术能解决物流中存在的信息堵塞等问题，打通每一个环节，实现每一个环节的互联互通，从而避免大量不合理的支出，能有效降低成本。此外，大数据技术还能拓展服务渠道，能将线下和线上的服务相结合，进而建立完善的服务体系[2]。

第四，大数据技术能使企业从价格竞争转向价值竞争。随着电子商务的发展，我国的供应链体系将会越来越完善，能提升交易的质量，进而促进企业实现良好的发展。当前在大数据背景下，企业要想获得较高的经济利益，并在市场中占据一席之地，应使用大数据技术加强服务，将服务效果转化为经济价值，不断提升自身的竞争力，在此过程中，价格竞争转变为价值竞争，以价值为导向将会成为企业的经营理念，用企业价值引领企业发展。

3    基于大数据技术的物流供应链管理存在的问题

3.1    数据管理不完善

在大数据管理过程中，经常出现数据不完善的问题，在新时代，提升数据管理质量成为头等大事。因此企业应探索先进的数据管理策略，加强数据的创新。当前，不少物流企业的数据管理依然不够精细化，而且忽略了很多的问题，如产品运输信息、物流信息的追踪处理和出入库的管理等，如果不重视这些细节，将会增加数据管理的难度。

3.2    数据采集出现困难

在供应链管理进程中，由于上下游企业各个环节中的信息数据比较多，而且信息种类多样，但是企业的数据采集依然以传统的方式为主，欠缺高效、快捷的工具，在采集信息中极易出现失误，一旦失誤就会对现实工作造成影响，如降低效率、加大成本等；此外，在采集过程中，分析处理和存储数据工作也面临着较大的困难，如果信息传递效率不高，将会丢失大量数据，增加采集难度[3]。

3.3    产品质量参差不齐

现代企业要想从本质上提升产品的质量，就应从供应商着手，加强对每一个流程的管理。当前企业典型的物流业务包含运输、仓储和配送，但是大数据技术还没有完全贯穿在物流业务的每一个流程，还有待完善。在分检入库、包装运输等流程中，旧的作业模式依然存在，大数据应用能力比较低下，这时就极易产生产品质量问题。

3.4    产业模式有待优化

随着我国信息技术的发展，大数据技术在不同的产业发挥着重要的作用。在供应链管理的进程中，应当使用大数据技术优化管理模式，提升管理质量。从另一个角度讲，在大数据背景下，信息增长速度加快，但是当前的产业模式依旧比较落后，阻滞了企业的发展，因此为了应对时代的发展，物流企业应拓展产业链，不断升级产业模式，以不断满足市场需求，选择优秀的供应商，并建立一种全新的产业模式。

4    基于大数据技术的物流供应链管理创新策略

4.1    加强政策引导

政府部门应当为大数据技术在物流供应链中的应用提供先进的政策，发挥出政策的导向性作用，为实际应用提供支持。在相关政策的指导下，物联网和大数据技术将会深入融合，对现代物流体系进行拓展和完善。制定的政策应具有较强的实用性，能解决物流供应链管理中存在的诸多问题，为各个环节和各个流程的实际运转提供帮助；政策应具有连续性和协同性，不应轻易改变，一旦生效，就应长期坚持。例如政府部门根据实际情况，制定大数据技术在物流行业运用的标准，使其能按照标准运行。此外应给予大力的资金支持和技术帮助，政府部门应投入较多资金，支持大数据技术在物流供应链中的运用[4]。

4.2    加强数据管理

在现代企业物流供应链管理中，应做好数据管理工作。数据是大数据技术的核心和基础，应当不断优化数据，提升数据的准确性和规范性，让物流供应链管理更加便捷，使企业能充分适应市场的变化，提升企业的应变力和竞争力。首先，企业应当搭建先进的数据管理平台，实现数据的收集与汇总，数据管理平台应加强每一个信息板块的衔接、加强每一个系统的融合，高效分析物流信息，提升物流决策的质量；其次，企业应当制定先进的物流管理制度。在大数据技术融入的过程中，应当对原有物流管理制度进行完善，使其更加全面，新的物流供应链管理制度中应加入大数据内容，对旧有的条例进行补充并增添新的条例，总之，应让制度与时俱进，以便能适应各种情况。再次，企业还应当建立专门的大数据管理部门，明确这个新部门的权责范围和工作内容，还应设置各个岗位，明确岗位的权责，让岗位与岗位之间实现互补和相互协作；还应明确数据管理部门的考核制度，客观公正地衡量数据管理人员的工作，提升他们的工作积极性，在此期间，还应加强对工作人员的培训，使其能掌握先进的技术；同时，还应当加强对数据的监管与运用，帮助企业实现高质量管理。最后，应当升级信息系统，提升信息系统的更新功能和纠错功能，降低物流数据出错的概率，从源头上提升数据管理的质量[5]。

4.3    提升信息收集能力

对于现代物流企业来说，信息是一项重要的要素，所以应当提升信息的收集能力，实现信息数据的交互与收集。第一，应提升综合采集能力，及时掌握供应链上下游的各种动态信息，加强追踪调研，深入挖掘价值高的信息，将其融入企业中。第二，应保证信息采集平台的安全。在大数据时代，信息更新的速度比较快，不良信息出现的概率也会增加，为了避免受到不良信息的攻击所带来的安全风险，企业应建立强大的安全防护屏障，构筑覆盖较广的安全系统。第三，还应当加强员工的安全防护意识，引导员工正确操作，将安全风险扼杀在源头，避免信息丢失和泄露。第四，企业还应根据实际建立完善的风险防控体系，并建立风险预警模型，一旦出现不良信息，就应立即识别，并利用风险模型加以处理，提升全方位防护能力。最后，应加强数据信息的可视化监控，运用可视化数据矫正工具，降低信息出现的安全风险，提升信息的精准性[6]。

4.4    将供应链管理与物流管理相融合

在当前大数据背景下，物流企业供应链管理发生了深刻的变化，随着时代的发展，物流企业应加快发展步伐，合理使用大数据技术为企业的发展做出贡献。工作人员应了解终端用户的需求，并以此为基础完善业务流程，加强和相关单位的联系，使供应链管理工作更加便捷。例如在整体的运作中，运用大数据技术能够提升企业的效率，能结合实际需求制定长远规划和目标，还能创新服务体系，将客户作为中心建立完备的物流管理体系，实现企业的长久、高质量发展。

4.5    优化产业结构

大数据时代下，物流企业供应链管理不但应当引进先进的经验和模式，还应优化产业结构，加强创新， 紧跟时代步伐。否则，一旦企业的升级转型与时代相违背，那么再先进的管理模式也无济于事。 在大数据下，应当加快产业结构的调整，产业升级更能使大数据职能发挥出来。因此， 物流企业应当遵循客观规律、遵从各种新型的原理，提升信息流通的速度，实现物流信息的共享，避免信息堵塞，从整体上提高企业的供应链管理质量。比如，应缩短周期、提升物流运输质量，制定标准的价格，拓展经营范围，优化供应商与用户之间的关系等[7]。

4.6    拓展物流管理的职能

进入大数据时代后，企业的供应链系统逐渐发挥出了优势，能运用这些优势整合对应的资源，进而避免浪费。例如企业工作人员应当改革供应链技术，使企业从传统的被动状态进入主动状态，充分让企业掌握发展的主动性。物流企业管理人员应改变管理理念，不断提升信息化管理质量和工作效率，使企业的发展与市场的发展相适应，不断满足发展的需求。此外，还应提升物流企业人员的素养，高效发挥出他们的价值；管理人员应引进先进的管理模式、先进的高端设备为物流的供应链管理打下基础，使企业向着可持续发展的方向迈进。 当前我国的物流企业与其他企业资源集成体现在功能方面，如配送采购原材料、存储产品、进行流通中的配送等，这些功能都是物流管理的基本职能，构成了整个物流供应链的形态。但是这种方式比较传统，易被取代，在长久的发展中，很容易导致同质竞争。对于物流企业来说，建立良好的合作伙伴关系能够促进双方的共同进步，实现双方的有效互动，不断创造全新的价值。因此我国物流企业应与其他企业建立良好的伙伴关系，不断发挥出范围经济的效果，并降低内部成本，降低風险，提升行业的准入门槛。随着双方企业的深入合作，双方能够建立稳固的组织结构，建立相互联系、相互补充的基础设施结构，构建集成化、集约化、新型的集成关系，进而能够提升企业的竞争力[8]。

4.7    提升产品质量

产品质量是决定企业能否高效率运营的基础，不管当今还是未来，提高产品质量都是未来供应链管理的主要法宝。首先，企业应运用大数据技术、相关数据资源，筛选出高质量的产品，并结合企业的标准和行业标准制定统一的质量管理标准，不断提高质量管理水平。其次，应当加强对数据质量的监控。企业团队应加强市场监管，将真实的数据反映给相关部门，使其能根据数据的结果对产品质量作出改进，提升顾客的满意度，赢得合作伙伴的信任，不断打造出名的企业品牌。

5    总    结

随着对大数据技术的深度应用，大数据技术在各个企业的管理中都将占据重要地位，当前大数据已经成为物流企业供应链管理的主要技术，在未来必将具有光明的发展前景。现代企业应提升科技运用能力，学会运用大数据技术提升自身的实力，挖掘好大数据的价值，能够运用大数据技术避风险、抓机遇，并做好长久的规划，制定长期的战略目标，发挥出大数据技术的优势，不断提升物流供应链管理能力。本文第一部分对大数据技术进行概述，第二部分指出了大数据技术在物流供应链管理中的重要性，第三部分指出了大数据技术存在的问题，最后一部分提出了几条完善的策略。

参考文献：

[1] 韩越．大数据技术对供应链管理的影响[J]．中国商论，2021（2）：108-109.

[2] 王鑫春．浅析大数据对供应链物流管理发展的影响[J]．商场现代化，2022（20）：31-33.

[3] 刘会娟．基于大数据的物流供应链管理创新策略研究[J]．物流工程与管理，2022，44（10）：58-60.

[4] 赵雨涵．基于服装物流供应链管理创新的分析[J]．黑龙江纺织，2022（2）：49-51.

[5] 刘心缘．大数据对现代企业物流供应链管理的影响[J]．中国市场，2022（1）：144-145.

[6] 巩家婧，宁云才，张公鹏．大数据时代物流企业供应链管理运作模式与优化路径[J]．企业经济，2019（5）：80-84.

[7] 范晶晶．煤炭企业物流供应链可视化管理平台[J]．物流工程与管理，2022，44（10）：52-54.

[8] 孙楚绿．大数据背景下企业物流技术创新与模式决策研究[J]．中国市场，2021（15）：177-178.