物流管理专业（参考）-大数据技术对企业物流管理体系发展的影响

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【摘 要】现如今是大数据时代，其所营造的技术环境也实现了各个行业发展的全面发展优化与升级。以我国发展异常火热的物流行业来说，大数据技术的融入就立竿见影，它为我国建立了真正的大数据企业物流管理体系，帮助行业发展实现了质的飞跃。本文中就探讨了企业物流管理体系基于大数据的优化发展原则、思路与具体运行体系设计要点。

　　【关键词】企业物流管理体系; 大数据技术; 优化设计原则; 思路; 技术应用

　　近年来，我国物流企业已经实现了一定程度上的自我发展突破，虽然其与西方国家物流企业依在市场管理经验与管理体系完 善方面依然存在巨大差距。客观讲，我国物流产业发展正经历着 从无到有、由点及面的发展过程，所以在进入 21 世纪的第二个 10 年后积极融入大数据技术是必然的历史发展趋势。企业在当前需 要探索提出一套合理的大数据技术应用模式，为企业物流管理体 系优化创造发展空间，提升企业物流管理效率与品质。

　　一、大数据技术与企业物流管理之间的作用关系

　　( 一) 大数据技术的基本内涵。“大数据”一词自出现以来都不存在一个准确统一的定义，从字面讲，大数据即海量的非结构化数据。全球知名咨询公司McKinsey Greater 就将其定义为“大小超出典型数据库工具，集收集、存储、管理和分析能力的数据库”。许多业界人士从大数据的特征入手意图对其进行深层次的挖掘与理解，近些年来基本对“大数据”达成了普遍的共识。其中 IBM 对大数据加以了概括，具体表现为三个 V，即 Volume、Velocity、Variety。3V 中 Volume 表示数据的数量与增速都趋于上升趋势; Variety 是指数据的来源呈现多元化，来自于四面八方且格式种类繁多，而其中以非结构性数据居多; Velocity 则意味着对于时刻变化环境下大数据能够进行快速稳定的处理。初次之外，最近还有第 4V 的说法，那就是 Value，这说明了大数据时代是蕴藏着深层次和无限的价值的，有待人类去进一步发掘。在当前的企业物流管理体系中， 通常利用大数据技术实现物流管理工作的成本优化、同时提升物 流运输生产效率，为企业高效发展创造有利契机，所以在企业的物 流管理体系的 EOS 系统、POS 系统、CAO 系统中都能看到大数据技术应用，它更加关注企业物流管理的库存量，包括人力物力资源 的合理运用，希望以此简约优化企业物流管理体系经营运作流程。

　　( 二) 大数据对企业物流管理的应用作用。如今是大数据时代，大数据技术的应用为企业物流管理体系的个性化定制与差异化服务创造了更多可能性。客观讲，大数据技术的应用是有利于企业了解行业动态，提升自身物流管理体系管理应用品质的，以便于企业快速充分适应当前物流行业的高竞争性、创新性发展环境。同时，对大数据技术的应用也实现了企业中物流管理体系的信息交互与信息共享相对透明，许多大众企业目前也纷纷建立企业客户大数据库，目的就是为了及时有效获取相关物流信息，从而把握市场企业品牌形象的建立过程与自身盈利能力的跌涨水平。就目前来看，企业物流管理体系中的大数据应用模式已经相当丰富，它就涵盖了大数据 物流配送方案优化模式、大数据 个性化服务模式、大数据 互联网物流供应链模式等等。在大数据技术内容的支持下，企业能够为物流设置合理有效的物流配送方案，为交通 工具划定合理路线与时间，降低物流配送成本，提升物流配送质 量。总而言之，就是要最大限度发挥大数据技术与企业物流管理 体系之间的相互互助发展关系，构建传统物流的再造改进流程，更 利用数据挖掘与建模等技术渗透到物流行业的所有环节中，实现 物流问题、效率、成本与速度的科学化调整。举例来说，像当前小 米公司与顺丰速运的合作就是典型，二者在商品企业与物流企业 两大方面实现相互对接，提出了切实有效的信息共享简化物流管 理手段，在精简交货手续与时间流程的同时，也减少了货物运输中 转次数。再利用大数据技术为客户提供个性化数据内容，彻底颠 覆传统制造业所秉持的制造模式。目前小米公司就已经与顺丰速 运共同建立了一套完整的物流大数据管理平台，并运用云计算、物 联网等技术实施信息分类整理，满足对物流信息的分类整理与动 态化分析，确保整个供应链都面向客户开放，对客户需求做出快速反应，以此提高客户对企业的忠诚度。

　　二、基于大数据技术的企业物流管理体系优化设计原则与思路

　　( 一) 企业物流管理体系优化设计原则。在为企业基于大数据技术构建物流信息系统管理平台之前，需要遵循以下 3 点指导性原则。首先是系统化原则，在传统烟草物流管理体系中要对各 类数据进行收集与分析，在现代物流管理体系中实现数据收集与 优化，确保对车辆配送数量、装载率、空驶率以及客户消费习惯等 等进行信息化全方位系统分析，也确保企业能够在互联网环境中 实现系统化的大数据物流管理体系优化。其次是个性化原则，个 性化物流管理体系建立在个性化营销基础之上，物流配送的准确 与及时为企业成功发展创造契机。针对某些线上线下营销都相对 成熟的企业，需要基于客户订单设计个性化配送方案，选择最优配送线路，配合 GPS、GIS、RFID 技术对送货车辆、人员采集实时数据进行分析，进一步满足大数据的整理与分析要求，做好物流弹性管 理工作。如此一来就能达成动态调整车辆条件，保证做到跨区域 物流配送距离增减与物流运营成本降低。第三是合理化原则，合 理化体现在对物流体系投资建设方面，它需要充分考量企业的成 本收益问题，明确企业物流体系中的“效益背反”基本原理。它告 诉企业在成本节约与利润收益计算过程中需要利用到大数据挖掘 分析技术调整自身物流管理体系建设运营投资，充分考虑到投资 与收益的可行性后再思考下一步战略，解决企业物流体系中可能 存在的成本消耗过大、数据运用不准确等等问题。

　　( 二) 企业物流管理体系优化设计思路。基于大数据技术，对企业的物流管理体系进行全方位优化，必须结合企业自身的物流 管理体系发展建设现状、可能存在的问题以及企业发展可行性方 案进行思路构思与提出，如图 1。

　　如图 1，企业物流管理体系构建过程中必须基于物流监控管理平台、配送路线优化体系、数字化仓储系统、电子订单系统以及运输配送系统进行相关产品及资料内部整合，以实现外接操作。在上图系统中，企业必须把握好自身建设软环境，优化物流体系提升基础，适当引入物流专业人才，并强化物流管理人才整体素养、 能力与专业性，保证企业拥有足够的物流管理能力。在该过程中， 物流体系流程优化应当成为现代物流管理中的重要组成部分，它要对企业原有的物流配件体系进行全方位调整优化，基于大数据深度挖掘与分析物流管理体系建设内涵，并为物流配送提供最优发展路线，解决物流管理过程中可能存在的不畅弊端问题。

　　三、基于大数据技术的企业物流管理体系优化设计要点分析与技术应用

　　企业基于大数据技术应该为自身物流管理体系优化设计方案 进行初步充实，保证其中涵盖了物流软环境优化设计、物流数据化 体系设计以及业务流程优化设计 3 点设计内容，并把握其中的技术应用要点。

　　( 一) 对企业物流管理体系的组织架构优化设计及技术应用要点分析。首先，要对企业的物流管理体系组织架构进行优化设计，体现物流体系中软环境的重要作用。为此企业应当首先建立 物流管理体系的科学经营管理模式，结合企业下辖的业务内容进行改革调整，打破传统行政职能划分机制，将原有的多级管理模式 转变为垂直管理模式，并为各个部门都配置物流配送与网络营销 服务体系，实现企业物流管理体系分散化放权，真正明确企业的物 流中心与信息中心作用。再一点，要遵循企业自身发展规律建立 宏观的、可持续发展的物流管理体系，首先维护企业物流管理体系 的经营权与财产权，建立全新的集权与分权组织架构模式，保证区域范围内实现企业产品物流的集中化统一管理，这对企业提高物 流管理效率，适应当前市场发展变化灵活性是有帮助的。另外还要提升企业中的物流配送中心建设水平，特别是要升级配送中心 的网络信息系统运营软件，通过运营软件与互联网实现多部门联 动，建立互为支撑的相互发展制约体系，令企业根据自身产品销量、市场状况实施动态调整，最大限度实现企业经营收益最大化与成本投入最小化。

　　( 二) 对企业物流管理体系的物流数据化优化设计及技术应

　　用要点分析。企业物流管理体系建设必须注重物流数据化优化，合理运用大数据技术，为企业明确产品物流管理体系核心。例如企业产品配送中心管理系统、车辆线路管理系统、客户关系管理系统、供应链管理系统等等，结合云计算、虚拟化技术、分布式处理技术等等为企业物流管理体系搭建关键发展平台，并合理运用大数据技术完成对海量数据的存储与管理过程。举例来说，目前企业采用 Oracle 物化视图技术就能存储并处理千万、亿万级的产品物流管理数据，并同时对各项数据内容进行查询、挖掘、对比和分析。在该过程中，基于远程表的数据存储、虚化表示查询结果平台建设是有必要的，它能够更新并保存数据内容，提高数据处理效率，为企业物流数据化物化视图管理建立真正辅助平台，为物流管理提供更多便利。目前许多企业已经明确了自身的物流管理体系物流数据优化设计内容，例如通过关系分析与对比技术分析物流配送范围、次数与频率，包括动态跟踪车辆信息，利用数据挖掘技术对模糊、不完整甚至是随机的数据进行信息内容提取，构建物流体系聚类、关联分析平台等等，它可为企业的物流管理经营决策提出提供帮助。

　　( 三) 对企业物流管理体系的业务流程优化设计及技术应用

　　要点分析。针对企业物流管理体系的业务流程优化设计设计物流 业务流程重组这一项，其关键就是实现物流运输线路的全方位优化，体现产品物流业配送过程有效快捷性。

　　四、总结

　　在大数据时代，企业物流管理体系的优化设计与构建应当考虑周全，全方位优化技术应用内容，实现组织架构简约化、物流软件环境智能化、物流数据化管理集约化、业务流程全面化，真正以数据为支撑中心改革企业物流管理体系与运营进程，充分发挥大数据技术的现代化科技优势。 

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