大數據對現代企業物流供應鏈管理的影響

劉心緣

摘 要：近年來，全球正大步邁向大數據新時代。隨著大數據技術的逐漸普及和完善，我國大數據行業市場規模迅速擴張，也為現代企業帶來了新的發展方向和機會。文章在介紹大數據技術基本概念及相關應用的基礎上，分析了大數據的應用為現代企業物流供應鏈管理帶來的便捷優勢，同時指出了企業在應用過程中存在的相關問題以及解決措施。

關鍵詞：大數據;現代企業;物流供應鏈管理

中圖分類號：F323 ????文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）01-0144-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.01.144

1 引言

互聯網時代，信息的傳播普及和大數據的飛速發展為國內很多行業帶來了新的生機與活力，同時也對不少現代企業中的物流和供應鏈管理產生了影響，新時代背景下，大數據的應用也必將滲透到企業物流供應鏈管理的方方面面。大數據技術的發展促進了物流供應鏈管理的進步，同時也帶來了相應問題和矛盾，各企業應揚長避短，合理應用大數據，助力企業轉型升級。

2 大數據概況

2.1 大數據基本概念

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有以下四個特征：海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低。

2.2 大數據技術的廣泛應用

隨著科學技術的發展進步，世界迎來了全新的大數據時代，大數據技術已逐漸成熟并廣泛應用于眾多領域。

（1）電商領域。大數據技術的應用較為典型的就是電商領域。淘寶、京東等電商平臺借助大數據技術，進行客戶信息的分析，根據分析結果針對消費者個人進行個性化的推薦和導購服務，為消費者推送感興趣的產品，刺激消費。

（2）醫療領域。大數據技術可以將患者的影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等各種數據錄入大數據系統，通過機器學習和挖掘分析方法，大夫即可獲得類似癥狀患者的疾病機理、病因以及治療方案，輔助臨床進行精確決策。

（3）交通領域。通過大數據的應用，城市道路的車輛往來數量、擁堵情況等都可以進行預估判斷，為交通部門提供改善交通的最佳方案，從而有效節省交通管制的時間和人力成本。

2.3 大數據技術在物流供應鏈管理中的應用

大數據技術在現代物流領域同樣存在廣泛應用，主要體現在以下幾方面。

（1）優化運輸路線。通過運用大數據技術，產品配送路線得到大幅優化，物流運輸效率大幅提升，大數據技術可以實時提供可能路線，得出最優路徑，配送人員無須自己分析選擇路線，也避免了人工選擇錯誤導致運輸成本增加的情況[1]。

（2）預測庫存。通過運用大數據來分析商品種類，系統可以將用來促銷和用來引流的商品單獨分開;同時，有了大數據技術，企業無須根據往年的銷售情況來預測當前的庫存。系統會根據銷售數據自動進行建模和分析，以判斷當前商品的安全庫存，并及時給出預警。利用大數據技術，不僅有效降低了商品庫存，還間接提高了資金利用率。

（3）供應鏈協同管理?，F階段，供應鏈的復雜性越來越高，供應鏈管理的難度也越來越大，大數據技術的合理應用在供應鏈協同管理上起到了極大的推動作用，運用大數據技術，企業可以進行包括需求預測、庫存計劃、資源配置、設備管理、渠道優化、物料需求與采購計劃等一系列決策，以此來跟蹤和分析供應鏈在執行過程中的效率、成本，從而改進產品質量;通過數學模型等，找到企業供應鏈管理的最優化方案，保證生產過程的高效有序。

3 企業應用大數據進行物流供應鏈管理的先進性

3.1 具備充足的數據信息

應用大數據技術最直接的價值在于大數據技術具備充足的數據信息，幫助現代企業進行物流供應鏈管理。通過不同層面、不同角度的大數據分析，可以準確快速地獲取市場行情、供應鏈上下游的各類信息，包括供應商、制造商、顧客的相關數據和需求，有了數以萬計的數據信息儲備，現代企業在進行市場分析、業務處理、決策判斷時可以做出科學高效的管理方案，制定決策后的執行及監督過程也會因為大數據的存在而更加可視化，降低了整體難度，對供應鏈全局運行狀況有了更高層次、多維度的了解和掌握。

3.2 提供決策依據

現代企業應用大數據技術進行物流供應鏈管理，在獲取眾多有效數據信息的同時，也可以幫助企業進行科學合理決策。一般來說，現代企業管理運用的相關大數據都是平時物流作業的實際工作所得，數據信息具有較高的嚴謹性和實踐性。只有供應鏈上下游各個環節都準確無誤地銜接運作，才能確保作業任務的順利完成。因此，企業應用大數據技術，依次對物流作業的倉、運、配等各個環節進行分析，將之前容易被忽視的有效信息挖掘出來，以便企業可以做出更加科學的決策方案，推進企業良性發展。

3.3 降低物流成本

現代物流企業進行供應鏈管理中，通過運用大數據技術和多種多樣的先進科技，對商品流通的全過程實行供應鏈管理，使得生產企業、第三方物流企業、銷售企業、消費者組成的供應鏈更加整體化和系統化，有效破除了物流行業長期存在的“信息孤島”，從而實現各個作業環節的資源和運力的共享，整個供應鏈的整體利益最大化，提升了物流效率，最終實現降低物流成本的目的[2]。此外，借助大數據技術也可以提升企業物流服務水平，通過拓寬信息服務的渠道，實現線上、線下結合的多層次物流服務，通過用戶的信息反饋，企業也能獲得實時的改進意見，借助反饋機制及時止損，優化物流供應鏈運作方案，降低物流成本。

4 企業應用大數據進行物流供應鏈管理的問題

4.1 數據管理尚不完善

大數據技術應用于企業物流供應鏈管理的過程中，常常存在數據管理不完善的問題。在新的時代背景下，加強企業數據管理成為目前企業科學管理的必經之路。若企業想完全依賴大數據進行管理，就必須首先摸索數據管理方法，不斷創新數據管理[3]?，F階段，數據管理主要以粗放式管理為主，往往容易忽略很多細節方面的問題，如貨物出入庫管理的數據信息、產品運輸配送相關數據的共享以及物流信息的跟蹤處理等，再加上企業物流供應鏈管理模式和管理理念還未轉變，也延緩了數據管理的進度。

4.2 數據采集存在困難

企業進行供應鏈管理的過程中，由于涉及上下游各個環節，從而出現數量龐大、種類多樣的數據信息，而很多企業供應鏈管理的數據采集仍以傳統的手工采集方式為主，且缺乏快速高效的數據采集工具，采集過程中極易出現人工操作失誤，誤差較大，效率低下，人工成本極高;同時，采集的數據進行集中存儲和分析處理工作也障礙重重，導致數據信息傳遞不及時甚至可能出現數據丟失等問題，導致數據采集工作的難度增加[4]。

4.3 產品質量參差不齊

現代企業想要從根本上解決產品質量問題，就要從貨物供應商的選擇入手，只有做到各個環節的全過程管理，才能消除此問題。而企業典型的物流業務主要包括產品倉儲、運輸、配送等。目前，大數據技術還尚未完全融合在物流業務的各個環節，企業在供應商的挑選，產品的入庫、分揀、包裝及運輸配送等環節中，仍習慣于傳統的作業模式，而應用大數據進行分析的能力較為薄弱，再加上大數據本身存在諸如數據質量不高等一系列問題，導致很多企業對于產品質量的把控不過關，質量參差不齊。

5 企業應用大數據進行物流供應鏈管理的發展建議

5.1 完善數據管理

數據管理的優化和完善對于現代企業物流供應鏈管理至關重要，完善數據管理有利于全面提升數據的精確性，能夠幫助企業充分利用數據信息，從而使得物流供應鏈管理更加便捷，提高企業對市場環境的應變能力和綜合實力。

首先，通過使用數據管理平臺來收集、匯總、導出數據，便于分析物流數據信息，進行科學決策;其次，要健全職能部門，現代企業應建立專門的數據管理部門，完善管理制度，明確數據管理部門的職責范圍、獎懲制度，定期進行考核培訓，逐步規范數據監管與應用工作，輔助企業進行物流供應鏈管理;最后，加強完善信息系統的更新升級，提高數據信息系統的糾錯功能，減少物流數據錄入的錯誤，從源頭上控制數據質量。

5.2 積極構建物流數據信息采集平臺

物流信息的整合、歸納和優化離不開物流數據信息采集平臺的存在，構建現代數據信息采集平臺，能夠實現數據信息的收集和交互。

首先，要提高大數據的收集整合能力，及時了解供應鏈上下游的動態，進行物流信息的跟蹤和采集工作，深入挖掘對自己有用的信息，進行信息整合;其次，要提高物流數據信息采集平臺的安全性，建立平臺的安全防護系統，加強員工對數據信息平臺的安全防護意識，同時對重要數據進行備份，避免發生信息泄露和丟失的情況;最后，加強數據采集系統可視化監控、可視化分析，利用可視化數據矯正工具，保證物流業務數據采集的精確性。

5.3 提升產品質量

產品質量是直接決定企業能否平穩運營的關鍵，不論現在還是未來，提升產品質量都是供應鏈管理的制勝法寶。

首先，企業可以通過大數據技術，充分利用數據資源，分析篩選質量高的產品，結合國家標準和行業標準，制定統一的質量檢驗標準，不斷提升質量管控水平[5];其次，要加強數據質量的監控過程，相關企業團隊應及時反饋數據質量給源頭部門，源頭部門再根據反饋結果對產品質量進行控制，從而提升上下游合作伙伴的信賴度和顧客的滿意度，以高質量打造高知名度的企業品牌。

6 總結與展望

通過上述分析可以看到，在信息技術時代背景下，大數據技術已經越來越廣泛存在于各大企業的管理中，大數據在物流供應鏈管理領域的應用已是未來主流方向，數字化、信息化、智能化管理已是大勢所趨，對于現代企業來說，要提高應用科學技術的能力，學會利用大數據技術增強企業綜合實力，深入挖掘大數據的隱藏價值，規避風險，抓住機遇，進行適合自身長遠發展的戰略模式規劃，充分發揮大數據技術的優勢，完善發展物流供應鏈管理。

參考文獻：

[1]官志華.大數據分析在供應鏈管理中的應用[J].物流技術，2017，36（9）：132-135.

[2]曾華艷.基于大數據下的企業物流成本控制思考[J].中國物流與采購，2021（1）：69-70.

[3]鞏家婧，寧云才，張公鵬.大數據時代物流企業供應鏈管理運作模式與優化路徑[J].企業經濟，2019（5）：80-84.

[4]張雅瓊，劉巧云，危思攀，等.大數據分析在物流及供應鏈管理中的應用研究進展[J].中國市場，2019（28）：164-167.

[5]楊婷婷.論物流和大數據結合的重要性[J].中國市場，2021（5）：175-176.

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