基于大数据的智慧物流模式创新研究

平文英

摘 要：大数据背景下，物流业务模式与业务流程得到了重新整合。为此，文章基于大数据背景，分析物流行业发展的核心业务内容，并对智能物流模式创新进行深入探究。

关键词：大数据背景；物流业务；智慧物流；模式创新

随着科学技术的发展，传感网技术、物联网技术、虚拟存储等技术应广泛的应用在物流行业发展中，物流行业的智能化水平逐渐提升、功能逐步完善，逐渐朝着网络化、信息化、智能化、可控化的方向发展，而这也是智能物流模式创新的最终目标。信息技术的发展，使物流业务与业务流程等内容都发生了变化，其中最显著的变化就是物流行业的运营管理由传统的内部一体化转变成过程一体化，物流的传统组织结构具有垂直导向特征，逐渐向水平导向过度。在这样的过程中，大数据作为技术支持，为物流行业的智能化发展提供了智能处理信息上的支持，使物流信息在运营管理上可以及时得到控制，避免出现信息失真或延迟等问题，从而减少了传统组织层次环节，是物流管理过程的道歉全面优化，有效的提升了物流行业的工作效率。为此，创新智慧物流模式将在很长一段时间内成为物流行业发展的重要课题。

1 大数据背景下智慧物流发展存在的问题

首先，智慧物流发展过程中在信息上占据优势，但从经济发展的形式进行分析，物流信息平台快速获取经济利益，但大数据背景下，需要不断提升技术才能深挖数据的价值，保障物流信息平台的持续发展。其次，智慧物流在发展过程中，会产生大量的数据信息，存储与应用上都存在困难，当前对于海量数据的处理仍然效率低下，处理方式仍然不科学，从而使数据价值的实现受到了影响。最后，大数据背景下，对智慧物流的发展提出了高可用性与高扩展性的要求，随着用户访问量的上升，当前的横向扩展以达到上限，无法再提升其负载能力。

2 智慧物流商物管控分析

商物管控是智慧物流发展与管理工作中的重要内容，其主要是指对物流与商品进行统一的管理与分析，在管理过程中要以客户需求为核心，协调物流网络与商品的供应，这要求物流企业科学分类商品种类，从结构化与规范化的方向展开管理工作，从而提升工作效率，降低管理成本，获取更高的利益。商物管控主要有以下内容：商品分类与管理、流量流向分析、流量流向管控、物流网络管理，通过协调几者之间的关系，满足社会的供需[1]。

智慧物流模式进行商流管理要以商物分类为基础，在大数据背景下，利用智能处理技术全方位的搜集货品存储信息、进出情况、历史记录、产地以及消费情况等信息，加强商物出入节点的管控，并结合系统分析与定性分析，将分析的数据作为统计的检测的参考，对商物流量以及流向进行预测，从而进行科学的量化处理，即使是不同种类的商品也能够获取在不同地区的生产动态、消费动态，并制定动态监控结构，充分利用谁资源，实现资源的优化配置[2]。

但在大数据时代下，要重视商物流量流向监管工作，通过精细化管理，从全局把握智慧物流的发展，并对客户的需求以及市场的发展趋势进行深入分析，通过各项参数指标的联系与综合，制定监管措施。

首先，加强对流通全局的掌控。在物流行业发展过程中，通过对流通信息、商品种类信息的了解，能够在大数据中分析其在不同地区的消费情况与产量情况，从而为客户动态展示出商品流动情况，这种流通信息会随着市场情况而变化，从而能够动态的让客户了解到流通情况。这样可以及时根据商品流通情况制定决策，保障决策与市场情况相符合，并且能够不断根据流通情况调整物流企业的运营策略。

其次，精细化划分客户。在大数据背景下，智慧物流的发展能够实时获取到商物在不同信息的消费情况、生产情况，并能够了解到不同经济水平地区消费习惯，从而可以在制定智慧物流运营策略中，根据客户的消费行为、消费商品属性、商物价格、消费偏好等因素划分客户的类型，将有相同需求或相同特征的客户规划到一个消费群体中，从而有针对性的制定产品销售策略，提升物流服务的个性化，同时也提升了成交率，使企业获取更多的效益[3]。

最后，重视市场趋势分析工作。在大数据背景下，智慧物流的发展需要智能处理技术、云计算、物联网等技术的支持，综合多方数据构建统计模型，保障物流运营过程中能够全面获取商务流通中产生的各項数据，并综合分析其在市场上产生的影响以及消费上呈现出的趋势，从而制定有效的策略，合理进行社会资源利用[4]。

3 智慧物流供应链运营管理分析

供应链是指将采购、生产、销售、客户数据分析等内容相结合，实现一体化运营，而智能物流供应链是将先进的信息化技术应用到各个环节中，提升各个环节的工作效率，使所有的环节形成一个有机整体，减少了各环节分开运行造成的信息不及时、不畅通问题，并降低了运营成本。由此可以看出，大数据背景下，智慧物流的各个运营环节可以通过信息交流、共享、互动等方式保障沟通及时，减少信息传递上出现的延迟，从而保障供应链中各项信息能够实现无缝对接[5]。

智慧物流的实现，标志着物流行业供应链一体化发展程度已达到了最高级别，能够从横向、纵向等不同角度与层次通过可视化手段进行信息处理，与传统的供应链相比，敏捷性、灵活性大大增强，从根本上提升了供应链信息处理的效率。智慧物流实现了供应链一体化，能够及时对物流采购、生产以及销售各个环节进行管理，而且在管理过程中能够获取到客户的相关信息数据内容，进而在行业上游通过物流采购、生产、销售等环节反馈出的客户信息分析制定有针对性的产品采购计划与固化，提升产品行业下游市场中进行推广的可行性，实现产品在销售环节的增值，保障各项增值服务能够顺利开展[6]。

智慧物流供应链能够实现的关键是在于大数据背景为其提供的智能处理技术，能够避免在发展过程中出现信息不对称等问题，从而避免供应链效率问题无法解决。而且从智能处理技术以及网络技术的内涵与特征上来看，其更具渗透性、移动化的特点，在整合信息以及协调信息上发挥着更大的作用。

4 智慧物流业务管理分析

智慧物流基于大数据背景，对物流信息与数据内容进行深入感知，从而进行加工处理，为物流管理以及物流运营制定相应决策提供可靠的依据，从而从整体上优化业务流程。从而业务层次的角度进行划分，在大数据背景下，改进物流业务可以从三个方面进行探讨。

一是，物流业务核心业务管理方面。随着物流行业智能化发展水平的提升，其核心业务也呈现出多元化的特征，不再是单纯的运输与配送，现阶段，核心业务主要有倉储、运输、配送、信息这四个方面。在大数据下，智慧物流核心业务完全可以实现自动仓储、智能运输、全面动态配送、科学信息控制等方面上的创新，通过这样的方式能够始终保持物流信息畅通，提升了物流各项核心业务的效率；而且通过业务创新，能够整合物流行业的内外部资源，为社会发展提供一站式服务，并对物流运输巷线路的实时动态追踪，了解货物在运输过程中的状态与情况，提升商物运输的管控的可视化水平，保障行业内部上下游企业能够避免信息衔接不畅通出现的问题；而在仓储环节中，可以通过自动化商物分拣、智能化出入库等级、自动化仓储数量清点等方式，减少人工操作量，提升分拣的精准性与效率，并且可以通过设立虚拟仓库的方式，智能化进行仓储管理，避免仓储占据大面积的空间；而配送中，智慧物流可以在商物配送过程中使用感知节点，并在配送环节全面获取交通条件、价格信息、用户数量、用户需求，从而进行配送线路调整，提升配送的效率，降低配送成本；并且由配送人员及时反馈在配送过程中的各项信息，针对这一配送区域制定配送策略、优化配送方案；而在物流信息上，大数据背景为物流信息的交互、反馈意见控制都提供了技术支持，能够实现物流企业内外部两方面信息的有效结合，从而及时升级物流企业的信息活动，保障物流企业能够快速对物流信息的变化做出反应，提升物流信息处理的准确性[7]。

二是，智慧物流辅助业务管理上。物流业务体系在大数据的支持下，应朝着智能包装、卸运、搬运、加工的方向发展。传统的物流辅助业务中，各项辅助操作都由人工完成，其人力资源成本也较高，而且人力资源的效率较低，与智能物流辅助业务相比，其在产能上有着明显的弱视[8]。而智能物流辅助业务，可以自动化对静态属性的商物进行辅助处理，在商品属性的基础与客户需求的基础上，自动进行容器、包装材料以及包装技术的选择，提高包装环节的整体操作效率，并降低人为主观意识上对辅助业务造成的负面影响，减少包装上造成的损失；而在智能卸运上，智慧物流服务业务可以通过使用智能化穿梭车、输送机等先进设备，在智能化卸运系统中各项信息的指导下，完成仓储、运输、包装、加工等各项活动，避免在衔接上出现错误，但每个系统之间需要利用通信系统、监控系统等完成自动化智能操作，这样能够及时发现辅助业务中出现的错误，提升物流运作的效率以及物流运作的质量[9]。

三是，智慧物流增值业务管理上。大数据背景下，各项信息化技术能够从全方位、多层次的角度搜集物流信息，而且信息出现问题与错误的几率较小，从而高效辅助物流业务的完成，提升物流业务的自动化水平与智能化水平。而在完成各项业务之后，智慧物流中应用到的各项技术还会对物流信息进行更深入的分析，充分发掘各项信息内容的价值，从而使智慧物流系统整体得到优化，并开发新的功能，保障物流在支付、结算、决策、咨询等功能上实现自动化与智能化，从而环节了物流行业对人力资源的依赖[10]。

在大数据背景下，物流行业在发展过程中，会产生大量的物流数据信息，而随着商品化程度的加深，物流信息可以通过代码、电子化等方式展示出来，从更多的渠道传递给客户，充分实现了物流行业与信息技术的融合发展，从而为物流发展模式的创新提供支持，使物流发展的级别不断上升。但需要注意的是，智慧物流的持续需要内外部良好环境的支撑，其中内部环境，主要包括技术、设备、管理制度、管理标准等内容，具体的内部环境优化应从以下几个方面着手：一是，信息基础设施，使物流企业的智慧管理系统与商物运输、存储各个环节相关联，保障信息及时获取，为物流业务的开展提供准确的感知节点，从而完善基础服务设施建设；二是，要有先进的设备做支持，具体的有服务器、传感器、读写器等必须具备的终端设备；三是，利用相关技术优化物流规划系统，促进智慧物流技术水平的提升；并完善各项配套软件的研发与设计，实现全方位物流运营管理，为物流产业链一体化发展提供强有力的支持。另一方面，还需要外部环境的支持，处理完善立法工作建设以外，根据智慧物流的程度与内容，保障法制环境健康；而且要重视增值服务的拓展，不断完善物流服务与物流业务体系，在大数据背景下，逐渐提升对自身发展的要求；另外，智慧物流的进行主要依靠各项网络技术，但是如果外部环境无法保障网络内部的安全，将会对智慧物流的发展造成严重的不利影响，因此，应为智慧物流的发展营造健康的发展环境。

5 结束语

综上所述，在大数据背景下，物流行业的各项发展环节逐渐朝着一体化、自动化、智能化、可控化方向发展，从而要求物流企业将智能化处理技术应用到物流行业的每个运营环节以及发展步骤上，能够及时的满足客户的需求，并为企业的持续发展提供可靠的信息，从而提升物流行业的整体操作效率以及对市场变化的反应速度，有效的降低物流企业在各个环节的发展成本，能够真正从技术层面实现物流信息实时处理与传递。智能物流模式的发展必定会促进物流行业的整体变革，使其发展的信息化水平以及价值逐步提升，逐步实现高端物流产业一体化发展模式，进而使物流企业占取更多的市场份额，实现物流业的持续发展。

参考文献：

[1]王玉霞.基于物联网的大连市鲜活农产品营销渠道创新研究[J].对外经贸，2017，29（1）：101-103.

[2]褚阳.智慧物流重构供应链价值——评《大数据与智慧物流》[J].新闻爱好者，2017，22（8）：15.

[3]杨龙，刘宝学，刘翠娟，等.大数据时代下智慧物流技术在河北商贸物流中的应用[J].中国商论，2018，31（3）：4-5.

[4]李鹏涛.大数据与智慧物流概述——“大数据与智慧物流”连载之一[J].物流技术与应用，2017，26（1）：132-135.

[5]刘翠娟，杨龙，刘宝学，等.智慧物流技术在河北商贸物流中应用的现状分析[J].中国商论，2017，28（29）：6-7.

[6]程凯，张惟皎，张绍哲.面向动车组检修作业的智慧物流体系及关键技术研究[J].铁路计算机应用，2017，24（7）：78-83.

[7]王熙然.基于云平台大数据背景下的"智慧物流"的应用分析[J].数字通信世界，2017，33（11）：108.

[8]张国伍.大数据与智慧物流——“交通7+1论坛”第三十七次会议纪实[J].交通运输系统工程与信息，2015，25（1）：2-10.

[9]于明涛.智慧物流体系中的无人配送技术——“大数据与智慧物流”连载之八[J].物流技术与应用，2017，17（11）：134-136.

[10]龚关.信息技术视角——构筑智慧物流公共信息平台开启智慧物流新时代[J].物流技术（装备版），2013，19（9）：87-90.