大数据对供应链物流管理发展影响分析

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　　摘 要：大数据时代的到来，使得信息高度共享成为可能。这将大大改变传统供应链物流存在的成本高、准时性差、服务质量难以保证等短板。大数据将在物流需求预测、个性化服务、可视化、风险控制、客户资信评价等方面产生很强的应用价值。而这将进一步促使供应链物流往精益管理化、共享物流化、实时精准化、绿色智慧化方向发展。
　　关键词：供应链物流管理;精益管理;共享物流;实时精准;绿色智慧化
　　 不可否认，供应链管理在产品质量保证、成本下降、订货提前期缩短、加快产品研发和提升产品竞争力等方面有着独特的优势。目前，大多数有关供应链管理的研究都呈现从理论研究往实际应用价值方向的发展趋势。但在很长的时间里，信息滞后、失真等引起“牛鞭效应”成为供应链管理理论应用的瓶颈，使得供应链管理应用效益只存在于理想之中。在传统供应链管理中，虽然企业早已经意识到信息实时共享对于实现供应链管理效益的重要性，但由于信息壁垒始终无法突破，导致信息实时共享是一种理想的状态。大数据时代的到来，将给供应链管理尤其是供应链物流带来了新的机会。
　　一、传统供应链物流服务现状
　　1.库存水平过高，运行成本高
　　 为了保证不缺货，提高客户的购买体验，在供应链链条的每个节点我们通常的做法是在运输和仓储成本之间寻求平衡，从而确定经常性库存。同时，为了降低不确定的影响、防止缺货，企业通常会在经常性库存基础上，适当地设置一定的安全库存量。当仓库中的库存量低于一定水平，订货时机便发生，在很长的时间内，我们采取的做法是“为了库存而库存”。由于“牛鞭效应”的存在，整条供应链上的需求被不断扩大，这使得供应链的总体库存量始终保持在一个相当高的水平。同时，由于信息的传递存在滞后、失真的情况，上下节点企业、各供应链环节之间有心无力，很难实现无缝连接，这直接导致供应链运行成本，特别是物流运行成本过高。
　　2.交货准时性差
　　 在市场竞争、经济全球化等不断加剧的同时，消费者被贴上了“追求个性”、“喜兴厌旧”等标签。人们对产品的需求不仅仅停留在“价格要低，质量要好”上，还要求“速度要快”。“时间”成为衡量企业乃至整条供应链竞争力的重要标准。“快速响应”成为供应链企业所追求的目标之一。而“准时交货”是实现缩短订货提前期、供应链敏捷高效运作的重要途径。“准时化采购”、“准时化生产”一时成为供应链企业的应对策略。但由于信息无法实现无缝共享，交货准时很难实现。即使实现了“准时化采购”、“准时化生产”，最终结果只是将库存从一个供应链节点转移到另一个供应链节点。也就是说，准时化是以“高库存”为代价的。
　　3.物流服务质量难以保证
　　 最终产品的质量不仅仅取决于零部件、中间产品、最终产品的生产质量，还取決于流通过程中的物流质量。大量的合格产品在物流环节中出现遗失、损坏、过期的现象。供应链必须对物流全过程进行有效实时监控。这将大大减少供应链物流服务质量出现受损的可能性。“零库存”、“零缺陷”、“准时交货”是实现供应链物流服务质量的关键要素之一。同样地，由于受到信息局限性的影响，供应链物流服务提供者“有心无力”，很难达到供应链高效敏捷运行所提出的物流服务要求。
　　4.一体化供应链物流难以实现
　　 随着市场竞争的不断加剧，单靠单个企业或者单个产品，企业或产品很难获得竞争优势。供应链上的所有节点企业之间必须建立紧密的、长久的合作关系，进行供应链与供应链的竞争。这也要求企业推行一体化供应链管理。相对应地，供应链管理呼吁建设一体化供应链物流体系。只有这样，供应链才有可能实现供应链各环节的无缝连接、一流的快速响应能力、高水平的客户服务水平和满意度，进而最大限度避免销售机会的丢失可能性。然而，一体化供应链物流系统建设的前提和技术保证是信息的无缝共享。一直以来，信息无法实现共享是供应链管理应用的硬伤，这也导致一体化供应链物流难以实现。
　　二、大数据对供应链物流管理的影响
　　 大数据时代，人们可以快速对瞬间收集到的海量数据进行分析，且分析更加全面、精准。这为人们提供一种新的视野，预测也更为准确。更为重要的是，这将打破原有的信息壁垒，信息实时共享成为现实，从而将信息不对称带来的影响降到最低。这将给供应链管理乃至供应链管理物流带来深远的影响。
　　1.需求预测精准化
　　 在以往供应链物流服务过程中，由于信息无法实现实时动态共享，人们获得的信息往往是失真的、滞后的信息。这将导致出现物流需求难以预测或者预测结果严重滞后的情况。同时，由于供应链各环节存在很强的关联性，某一环节的微小变动，必然会引起上下节点企业的波动，这将给供应链物流的实现带来难题。借助大数据，我们能够及时准确地得到客户的地域信息、物流量信息，以及流向等需求及其变动信息，这将大大提高物流需求预测的准确性，进而将为客户提供更精准的物流服务。
　　2.物流服务个性化
　　 目前，越来越多的企业意识到物流的重要性，开始将物流上升到战略角度。当然，不同的行业，对物流的需求和要求是不一样的。即使类似产品，由于企业背景、战略、营销策略、客户等不同，各企业对物流服务的需求也不相同。这要求物流企业能够提供个性化、专门化、一体化的供应链物流服务。在大数据环境下，借助日益成熟的大数据技术，物流企业可以快速地收集客户大量的物流数据并进行分析，从而为每一位客户量身制定最适合的个性化精益供应链物流方案。
　　3.服务过程可视化
　　 在大数据环境下，借助云计算、物联网等新技术，对供应链所有资源与信息进行整合，将可视化延伸至供应商、制造商、批发商、零售商、客户等供应链全过程。O2O物流相融合，有利于实现供应链物流服务全过程可视化。同时，借助可视化相关技术，物流提供者能够实时监控各环节库存周转、运输各环节的效率，从而提供更精准的物流管理。而客户也可以借助可视化地图准确获得货物所载车辆当前位置、状态等相关物流信息，提高客户的参与感、掌控感，提升用户体验。 　　4.物流风险可控化
　　 物流从根本意义上来说是跨越时空的局限性，将货品安全送达至客户手中的过程。物流占据了产品整个生命周期的大部分时间。由于信息不对称的影响，货品在传递过程中面临各种层出不穷的风险。比如漏卸、错卸、不合理的停滞、不合理的运输等等。尤其是某些货物对温度、湿度的要求很高，这些货物将面临更大的安全风险。借助大数据，人们很容易对物流服务过程进行实时监控，一旦出现偏离物流服务要求的情况，能及时主动做出预警，并做出调整，从而将风险降到最低。
　　5.客户资信可量化
　　 在大数据环境下，客户借助互联网进行下单、跟踪、接收订单等。利用大数据，可以对客户的往来财务数据、生产数据、订单情况、库存情况，甚至研发情况进行全方位的分析，信息透明、贴合实际，能如实反映客户企业的真实情况，从而提高客户资信评估的准确性。这使得供应链各节点企业的行为变得有迹可循，供应链各成员之间相互信任度增加。这保证了供应链企业合作的稳定性。相互信任、稳定的关系，反过来，又进一步给供应链物流管理带来更大的可操作性。
　　三、大数据下供应链物流的发展趋势
　　1.精益管理，敏捷响应
　　 确切地说，精益管理、敏捷响应是新时代供应链管理对物流管理提出的新要求。目前，市场竞争的不断加剧，客户在追求个性化的同时，变得越来越挑剔，且“喜新厌旧”。供应链企业必须对现有的供应链进行全面梳理，进行精益化管理，剔除一切“浪费”、“延迟”，且快速地对市场需求变动做出积极响应，为供应链提供强有力的物流支持。只有这样，供应链企业才能在日益加剧的市场竞争中获得先机。
　　2.共享物流，一站式服务
　　 共享经济在很多领域，尤其是物流行业，发挥着很高的应用价值。“共享仓”、“共享运力”、“共享物流大数据平台”为“一带一路”倡议的实施、跨境电商的发展提供了很大的助力。依托大数据、云计算、互联网技术，供应链可以充分挖掘、整合、分享全球优质物流资源，积极响应国家“一带一路”倡议的号召，实现国内外、供应链上下游企业之间的互联互通和共享联动，为供应链提供一站式服务的智慧型物流系统。这将在大大降低供应链物流成本的同时，为客户提供更快捷、优质的物流服务。供应链节点企业也有更多的精力集中于生产、运营环节，各司其职，强强联合，從而提升产品的整体竞争力。
　　3.实时精准，高效匹配
　　 实时精准、高效匹配反映的是客户良好的用户体验。基于大数据技术，将供应商、制造商、批发商、零售商、尤其客户笼络在一起，通过建立“共享物流大数据平台”，供应链物流提供者可以动态微观跟踪供应链成员企业乃至客户的生产、销售、消费状态。在某些情况下，物流服务提供者甚至可以借助大数据平台，比客户自身更早、更精准地预知客户需求。同时，大数据平台还可实时精准匹配物流资源，线上高效完成供应链上下游企业匹配对接，线下进一步实现供应链企业深度合作，实时跟踪，从而提供更加精准、高效、匹配度更高的物流服务。这将给客户带来极致的体验。
　　4.信息化、绿色化、智能化一体发展
　　 “消除一切浪费”是供应链管理所推崇的理念之一。在大数据环境下，推行供应链管理的信息壁垒将彻底解除。信息高度实时共享成为可能。这将是供应链绿色化，特别是物流绿色化发展的一大助力。节点企业之间的高效匹配无缝连接、物流资源的高度共享、客户需求的精准满足都和绿色化的理念不谋而合。“大数据+供应链”将大大推进物流管理绿色化建设。同时，借助大数据、智能化技术，还可以进一步改造现有供应链物流系统，即“大数据+智能物流”，整合所有物流资源，智能高效响应市场需求变动，这将给供应链企业带来新的发展机会。
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　　作者简介：柳艳娇（1981- ），南通职业大学，讲师，硕士研究生，研究方向：物流管理及物流规划;朱天高（1965- ），南通职业大学，副教授，南通职业大学经济管理学院，副院长，本科，研究方向：工商管理;龚云峰（1972- ），南通职业大学，副教授，硕士研究生，研究方向：财务管理
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