谈大数据时代物流管理信息化升级

1、谈大数据时代物流管理信息化升级经过“互联网+物流管理”改革，物流企业在物流管理方面已经实现 信息管理系统应用，借助自动化办公与全过程物流信息跟踪，提高了 物流管理效率。目前，正值“大数据+物流管理”建设新阶段，伴随 着数据分析技术的持续性运用，将全面升级物流信息化管理水平。本 文以大数据时代物流管理信息化升级探析作为研究题目，具体探析中, 简述了大数据时代本质和大数据技术特征；剖析了大数据时代物流管 理信息化升级的必要性；并以此为基础，分别从物流管理信息化标准 设置、数据库建设、数据分析技术应用、人力资源配置四个层面，进 行了具体讨论。物流管理信息化管理以物流企业实际的产业链条密切 对应，将订

2、单处理、货物入库、货物存储、货物装车、货物运输、货 物中转、货物送达签收、货物签收后的服务等环节,进行了统一管理， 实现了每一物品由订单到签收各环节的信息一致记录与全程可跟踪 管理。因而，从管理效率方面看，物流管理信息化在实质上提高了物 流管理效率，减少了物流管理各环节的损失，提高了物流管理的效用 生产效率。然而，在大数据时代，通过区分、比拟信息化管理和数据 化管理的差异，物流企业也认识到了物流管理信息化的缺乏之处，未 能实现各类生产要素方面的高效配置。因此有必要在大数据时代推进 物流管理信息化升级。、大数据时代概述（一）大数据时代的本质从本质方面看，大数据时代旨在将现实世界 中的各类事物，转

3、换为数据，为其赋予可计算性，并借助数据分析技 术，实现对各类事物的预测分析，进而提供相对精准的解决方案，有 利于促进现场世界各类任务的有效完成。一些学者也将其称为“科学 预测学”。（二）大数据技术的特征从特征方面看，大数据技术拥有所谓的“4V” 特征。“4V”分别指的是：Volume体量大、Variety种类多样、 Velocity高速运行和传播、Value价值密度低。具体而言，对 于大数据技术的应用，可以处理正在呈数量级增长的海量数据，针对 不同类型的数据实施同步采集、高效获取、快速传输、集中分析。并 且按照数据中心处理与企业各管理部门的信息管理系统的通信连接 路径，将预测结果分布分发到各个

4、部门，为其快速处理各项业务提供 参考信息等。以物流企业的物流管理为例，就可以利用大数据技术, 对各个物流管理环节，实施综合分析，并使各个管理局部在各自的管 理环节，按照预测结果与参考信息，快速调配资源，提高各环节之间 的对接效率，提高整个物流服务产业链条的运营效率。二、大数据时代物流管理信息化升级必要性（一）物流产业转型要求其升级在“金融体制改革+产业结构调整” 过程中，按照全球产业结构的基本划分标准与实践结果看，服务业的 比重将会随着国民经济开展的程度逐渐增强而增加。物流行业作为服 务产业，在其转型升级过程中，已经构建了内容相对完整的新型产业 链条，将各个物流管理环节，实施了系统性管理，并且

5、增加了信息化 技术应用，全面高了物流管理信息化水平。但是，随着“智慧物流” （由IBM公司提出，我国于2009年引入，目前正在向该方向转型升 级）的出现，物流行业大范围的资源整合与要素市场的资源优化配置, 将全面推进数据分析技术的应用。因此，大数据时代物流管理信息化 升级已经成为大势所趋。（二）数据技术应用要求其升级物流管理信息化管理时期的实践经验 说明，对于货物信息的扫描、上传、存储、查询、应用，有利于提高 物流管理效率。而随着信息化管理水平的提高与信息化技术的逐渐升 级，数据分析技术将成为其管理中的重要开展方向。具体而言，物流 信息化管理，已经在要素市场增强资源配置效率的过程中，不能满足

6、高效的资源配置管理，而需要借助信息化管理向数据化管理的升级, 满足物流管理方面的“全要素分析”需求，进而到达优化物流管理链 条的目标，最终实现对物流管理的效用生产效率提升，促进其在物流 行业产出综合效益。（三）服务品质提升要求其升级物流行业作为服务业，其本质表达服 务品质方面，现在也将其概括为“全程化服务”或“一体化服务”。当前物流信息化管理的经验也证实，服务品质与物流管理效率相关联, 而物流管理效率的提升,有赖于信息技术的应用。比方，客户下单后， 对于自身购买物品的动态的在线查询与在线咨询，就增加了物流企业 的服务品质，并且使物流企业、生产企业、销售企业等服务品质，集 中到了物流服务之中，增

7、强了物流企业的服务功能，也对其提出了服 务品质化升级的市场化需求。因此，物流管理中极有必要引入大数据 技术，增强对客户需求的分析，以及对客户群体的定位和分型处理等。三、大数据时代物流管理信息化升级对策分析（一）按照同业竞争要求，设置信息标准物流行业竞争十分激烈，随 着要素市场配置资源的功能逐渐增强，当前物流行业的同业竞争日益 加剧。面对这种新的竞争局面，哪一家物流企业率先完成“智慧物流” 建设，就能够快速的获取“同业质量标准体系管理制定权”，进而引 领整个行业的开展，并透过价值链的利益分成，获取大利润（当前经 济学界普遍认为同业质量标准体系管理制定权的获得，可以占到同行 业总利润的70%）o因

8、此，在大数据时代物流管理信息化升级时期， 应该注重设置信息标准，按照同业竞争中共同建设“智慧物流”的升 级目标，积极研发设计一些与物流行业、物流企业、物流管理密切对 应的标准信息指标。比方，物流管理中的本钱控制一直受到物流产业 链条的制约，其本钱控制相对较弱，此时，就可以借助数据分析技术， 在物流管理要素、资本要素之间进行数据关联性分析，并使其在对应 性最正确的环节，降低本钱支出，进而在整体上降低本钱指标。这样， 既不影响其服务品质，也可以提高物流管理效率，做好内部控制管理。 由此，能够实现对同业本钱指标的牵引，迫使其它企业以自身制定的 本钱指标作为参考标准等。（二）依据信息升级需求，建设数据

9、仓库“智慧物流”系统的建设， 属于新型物流管理模式构建范畴，在实际操作中，以数据仓库（也称 数据库）为基础，通过“感知层+传输层+云端层+应用层”完成相关 数据的采集、获取、传输、预测、应用。以当前一些大型企业的物流 数据化管理为例，其中就通过应用大数据分析技术，全面提高了自身 的物流管理效率，能够实时在线的对整个物流产业链条进行资源调配。 在物流管理实践中，针对各个环节建立数据仓库之后，运用信息管理 系统的通信技术，就能够将所有的独立数据仓库进行通信连接，进而 对各个环节之间的货物配置情况进行图形化的清晰监测，并根据数据 量测算，分析哪个环节的资源配置存在缺乏或者有所剩余，进而通过“在线数据

10、分析+现场指挥调度”的方案，实现整个物流管理链条的 数据化管理。另外，当前一些运输机械设备与称重设备的智能化，已 经能够从订单处理环节，对所有进入物流管理环节的货物，实时数据 实时采集、快速传输、集中分析，并在云端层完成数据预测后，将分 析结果分发到各个环节的管理部门，为其提供指导意见。因此，建设 数据仓库是当前物流管理中的重中之重。（三）设立数据分析部门，开展数据分析目前，大局部存在物流管理 的企业，已经设立了数据分析部门，物流企业也不例外。从当前的建 设情况看，一些企业主要采用在信息管理部门，增设数据分析工程的 方案；一些企业那么直接建立数据分析部门。前一种方案，重点集中于 对信息管理系统

11、提供的数据进行综合分析。后一种方案，那么将物流管 理的市场影响因素、物流管理环节资源配置情况、客户需求等进行综 合分析，旨在通过数据分析部门，推进企业的系统性分析，进而开发 与挖掘物流管理的数据化管理优势。因此，建议结合自身企业的规模、 经营业务范围，设立匹配的数据分析工程，并开展相关数据分析工作。（四）运用人力资源管理，增强人才培育在大数据时代的物流管理信 息化升级中，相对稀缺的是人才。从人才需求方面看，主要集中于业 务熟练程度与数据分析能力两大方向。因此，在当前物流信息化升级 目标已经确定的情况下，物流企业应该按照现代人力资源管理体系, 合理的研发设计一些培训方案。比方，一方面，通过招聘路径，以当 前就业市场专业为准，选择一些与自身转型升级需求相一致的专业人 才，包括物流管理人才、数据分析人才等。另一方面，可以通过自身 信息化管理建设经验，制定一些培训方案，先开展物流管理相关理论 知识的培训，使企业所有人才的知识结构获得有效健全。再，借助专 门化的业务技能培训，细化其业务处理能力、数据仓库建设能力、数 据分析处理能力等。四、结语在我国互联网快速开展、壮大过程中，互联网技术与市场经济之间的 资源融合，催生了网络购物，扩增了电子商务的应用范围。并在此基 础上，逐渐形成了以物流服务环节为中介连接“网络虚拟世界”与“现 场世界场景”的新局面，促进了物流行业的