大数据环境下物流管理创新研究

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　　 [提要] 互联网的信息处理技术创新——大数据，引发各行业商业模式的创新。本文从大数据角度出发，分析物流企业的商业模式现状和大数据带给物流业的契机，提出物流信息平台的构建、思维方式的改变、物流管理团队的建设、个性化服务的实施、库存管理的应用、供应链的协同管理等基于大数据的物流管理改革与创新建议，为物流企业可持续发展提供参考。
　　 关键词：大数据;物流管理;改革创新
　　 中图分类号：F259.22 文献标识码：A
　　 收录日期：2020年3月18日
　　 一、大数据研究综述
　　 目前，对大数据尚未形成一个统一的认识。维克托·迈尔·舍恩伯格等在《大数据时代》中指出，大数据不使用随机分析法等方法，而是采用所有数据进行分析处理。余来文等在《互联网思维2.0》中认为，大数据是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
　　 大数据的应用领域非常广，其中对物流领域的研究方面，孙彬等通过分析物流大数据的特征及作用，设计了“五个层次、三条总线”的建设框架，为物流集散中心的大数据体系构建提出了相关建议。谢泗薪等通过分析三个口岸的物流发展现况，提出大数据技术的应用对促进口岸物流的发展的建议。李鹤等通过分析我国现代物流行业的发展现状，找出其存在的问题，并提出利用大数据解决相关问题的方案。杨曙分析了大数据时代智能物流的优势和困境，提出发展核心智能物流技术、企业信息数据共享、提升人才培养质量的对应性建议。薛珂通过阐述冷链物流、大数据环境的内涵特征，指出我国当前冷链物流面临的两大问题，并提出冷链物流运用大数据技术的相关策略。李敏通过梳理物流大数据应用的有关研究综述，讨论了物流大数据在发展过程中存在的潜在问题和未来发展趋势。
　　 二、物流企业商业模式现状
　　 商业模式是市场经济背景下的一种企业创新活动。当前，随着市场经济的发展，物流行业中涌现出以下几种商业模式：
　　 第一，传统外包模式。随着现代经济运行方式向全球化、专业化方向发展，企业往往为了集中资源、节省管理费用、增强核心竞争能力，把相关物流业务以合同的方式委托给专业的物流公司运作。目前大多数物流企业都采用这种运营模式。
　　 第二，战略联盟模式。战略联盟是多元化途径和战略之一，它通过与其他企业、组织或个人建立长期合作关系而进入新的业务领域。联盟可包括多家同地和异地的各类物流企业，其联盟规模越大，可获得的信息共享、信息交流等总体效益会越大。目前我国电子商务物流企业都采用这种运营模式。
　　 第三，综合物流模式。综合物流模式是将仓储、运输、配送、信息处理以及包装、装卸、流通加工等物流服务集成一体，为客户提供综合性、一体化的物流服务的运营模式。有三种构建方案：一是投资新建或改建原有设施;二是兼并一些小型物流企业;三是几个物流运营商以入股份制方式进行联合。
　　 第四，协同运作模式。协同运作模式为其他物流企业提供信息技术、管理技术、供应链策略、战略规划等方案的运营模式，它在整个服务过程中并不参与物流业务的具体实施，而只是指导其他物流企业完成其相关物流业务，是4PL运营模式。
　　 第五，方案集成模式。这种模式通常由物流公司和客户成立合资或合伙公司，并利用成员的资源、能力和技术进行整合和管理，为需求者提供全面、集成的供应链管理服务。
　　 第六，行业创新模式。这种模式通过借助某一行业的资源、技术、能力，为其他多个行业的客户提供供应链解决方案，使整个行业在供应链上实现创新，即以核心物流企业为主导，联合其他物流企业，为行业的不同客户提供高质量全方位的服务。
　　 第七，动态联盟模式。它是战略联盟方式之一，是为了快速响应某一市场机遇，通过信息高速公路，将产品涉及到的不同企业临时组成一个团队，并统一指挥的合作经济实体。也就是说，一些相对独立的诸如3PL、供应商、制造商、分销商等服务商，通过利益共享和风险共担来实现企业间的精诚合作，是一种联合竞争、共同盈利的合作机制。
　　 三、大数据给物流业带来的契机
　　 智慧物流是大数据在物流领域的典型应用。智慧物流融合了大数据、物联网和云计算等新兴IT技术，使物流系统能模仿人的智能，实现物流资源优化调度和有效配置以及物流系統效率的提升。菜鸟网络作为一个以大数据为支撑的物流平台，利用数据和技术来协同各个合作伙伴，以适应互联网时代的快速多变的物流需求。
　　 目前，物流行业所获得的数据已经不再是只局限于物流业本身，它还包括一些物流业之外的信息。因此，物流企业需要通过对这些数据的整理与分析，为用户提供更为个性化和定制化的服务。
　　 （一）大数据帮助物流企业了解行业动态。物流运输中出现的大部分问题，反映了物流企业对其行业发展缺少精准把握，只凭着主观的行业经验去进行运营的现象。在大数据时代，通过对收集到的大数据进行整理与分析，对行业的发展及同行的战略布局有一定的把握，为调整自身的战略去应对这些变化创造了机会，避免一些不必要的损失。
　　 （二）大数据帮助物流企业增强客户忠诚度。对于物流企业来说，了解客户的实时动态对于改善自身的市场营销战略、供应链投入、优惠活动回报率等都至关重要。通过采用科学的统计手段，物流企业能够对用户的消费信息进行分析并构造出数学模型，及时地调配资源，增加客户的满意度。物流企业也可以通过对大数据的深入挖掘，及时地发现新客户，为企业创造新的盈利来源。
　　 （三）大数据帮助物流企业提高管理透明度。通过大数据分析实现信息交流的开放与共享，使得物流企业及个人的绩效实现了公开化，这有利于物流服务质量的提升。目前，很多国际上的物流企业正在研究“仪表盘”，它可以帮助物流企业实现公开、透明、开放等的问题，也为消费者的选择服务提供有价值的参考。“仪表盘”从侧面促进物流企业对现存问题的改进，也为其健康有序的发展提供一个方向。 　　 （四）大数据帮助物流企业优化盈利方式。物流信息平台上用户的交易过程会产生具有巨大价值的信息。平台上的用户数据都会随时变化，掌握最新的动态信息有利于物流企业对市场预测的准确性。企业根据这些数据对未来行业的发展及市场的变化做出预测，在合理的状态下进行一些规模的扩大与资源配置的实时调整。而且，通过数据挖掘把物流信息的分析结果准确而又及时地开放给用户，不仅能带来用户的回流量还可以提高企业的知名度，进而给企业带来新的盈利模式。
　　 四、大数据环境下物流管理改革与创新
　　 物流企业要想有所发展，运用大数据分析则是它们的必由之路。物流企业应充分利用大数据挖掘技术找出潜藏在海量数据中的有用信息，将其应用到物流管理中，开发新的业务模式，实现物流企业的转型之路。
　　 （一）“大数据+物流信息平台”的构建。大数据涉及到诸多的新技术，如存储、检索、管理等。这些技术已经相对成熟，但是上升到大数据层面上，传统的硬件设施与软件算法已经无法支持这些海量的数据运算，而这些则正是物流拥抱大数据所欠缺的。物流企业应建立一个可以支撑起物流企业得以运作的、能够覆盖全国的数据中心网络体系。同时，物流企业应采用数据库和数据仓库等方法来提高数据的质量，也可定制数据的存储和使用标准来提高信息资源的利用率。通过信息化的物流平台，物流企业将会实现全面的科学化运营，如调整资源配置、优化配送方案等，并将这些运送过程中发生的变化实时地反馈给客户，实现企业与客户的共赢。因此，着手开发这些技术，使它们在物流中发挥出作用是物流企业所应该要追求的目标。
　　 （二）“大数据+思维方式”的改变。大数据的广泛应用，已经开始让物流行业从业者意识到数据是动态流动以及蕴含巨大价值的。随着物流企业对大数据的沉淀和利用，大数据将会释放出更多的能量，为物流企业带来更多的价值。但是，从短期来看，或许大数据更像是存在于虚拟领域的一种东西，但是如果企业能够学会思维转换，大数据或许能产生更多的创意火花，从而创造出更多的新产品和新服务。因此，物流企業应摒弃传统的守旧观念，主动跟上时代的潮流，用先进技术和思想颠覆其传统的思维方式，尤其是管理层的守旧观念。管理层观念的转变可以确保企业战略的正确方向，也使企业员工认识到实施大数据的必要性，从而可以从管理层得到更多的支持。
　　 （三）“大数据+物流管理团队”的建设。“互联网+”与物流行业的融合离不开专业人才的作用，大数据更是如此，需要专门的管理团队。因此，物流企业应与当地高职院校建立合作关系，不断地从高职院校引进高素质人才，并定期组织内部管理人员参加相关的培训，提高物流管理人员的专业水平，保障物流管理工作顺畅进行。
　　 （四）“大数据+个性化服务”的实施。物流业的大数据应用要有针对性地为客户提供实时的个性化服务。在大数据的应用下，数据资源成了战略资源。物流企业需要通过联网化的物流数据平台，利用互联网、物联网、云算法等技术所建立的数据库实现信息的收集、提取、分析、反馈等，为整个物流行业及其周边行业提供实时数据。物流企业还可以根据客户的动态需求变化做出进一步的调整，为用户提供车货匹配、运输路线的优化等方面的个性化服务。
　　 （五）“大数据+库存管理”的应用。互联网技术的不断提升以及物流行业商业模式的变化，有效地推动了物流行业的创新，带来了新价值。物流企业可以将大数据应用在库存管理中，通过库存结构的改善和优化降低存储成本，并利用大数据的分析结果来对商品进行分类，例如哪些商品可以用来促销，哪些商品可以用来为平台引流。另外，物流系统也会根据过往的商品销售状况进行建模和分析，为日后的商品采购以及营销活动提供重要的参考。
　　 （六）“大数据+供应链协同管理”的模式。大数据可以帮助生产商与供应商建立良好的供应关系，实现信息共享，建立相互信任的关系。供应商和生产商之间建立的VMI运作机制和库存需求信息的共享，可以实现更加良好的供给配合，减少因缺货而造成的损失。
　　 总之，“互联网+”与物流行业的深度融合给传统的物流行业带来可持续发展的新的机遇。虽然，物流企业在业务拓展、规模化发展等方面取得了一定的成绩，但是在管理上仍然存在着一些问题。物流企业应借助大数据技术，不断地创新其商业模式，为企业的可持续发展而做努力。
　　
　　主要参考文献：
　　[1]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼斯·库克.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2012.
　　[2]余来文，林晓伟，封智勇，范春风.互联网思维2.0：物联网、云计算、大数据[M].北京：经济管理出版社，2016.
　　[3]孙彬，王东.“一带一路”物流中心大数据体系的建设[J].中国流通经济，2017（8）.
　　[4]谢泗薪，孙秀敏.“一带一路”倡议下基于大数据的口岸物流发展战略思考——以内蒙、黑龙江、新疆三地口岸物流发展为例[J].物流经济月刊，2018（1）.
　　[5]李鹤，王琳.大数据技术在我国现代物流业发展中的应用[J].市场周刊（理论研究），2018（3）.
　　[6]杨曙.大数据时代的智能物流模式研究[J].企业科技与发展，2018（5）.
　　[7]薛柯.大数据技术在冷链物流中的运用探析[J].物流工程与管理，2018（6）.
　　[8]李敏.物流大数据研究综述[J].时代金融，2019（14）.
　　[9]齐严.网络背景下的物流商业模式创新理论与实证研究[M].北京：中国财富出版社，2013.
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