徐一鳴

摘 要：在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，物流服務(wù)企業(yè)面對(duì)著更大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也有了更好的機(jī)遇，分析了現(xiàn)代敏捷物流的特點(diǎn)。不同信息技術(shù)背景下敏捷物流的運(yùn)行機(jī)制側(cè)重點(diǎn)也不同，研究了敏捷物流的新內(nèi)涵及發(fā)展的新方向。對(duì)比分析了傳統(tǒng)敏捷物流的運(yùn)行機(jī)制，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)信息條件下的敏捷物流運(yùn)行模型。從傳統(tǒng)的敏捷物流系統(tǒng)向多元化、開放化、效率化延伸發(fā)展，豐富了敏捷物流的概念。構(gòu)建的敏捷物流運(yùn)行模型為物流從業(yè)者和新時(shí)期的物流服務(wù)企業(yè)提供了具有實(shí)踐意義的借鑒。

關(guān)鍵詞：敏捷物流；大數(shù)據(jù)；現(xiàn)代物流技術(shù)

中圖分類號(hào)：F253.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： In the era of big data， logistics service enterprises are facing greater challenges， they also have a better opportunity at the same time to analyze the characteristics of the modern agile logistics. In the context of different information technology， the operating mechanism of agile logistics is different， and the new content and new direction of agile logistics is studied. The operation mechanism of the traditional agile logistics is analyzed， and the operation model of agile logistics based on the large data information is constructed. From the traditional agile logistics system to a diversified， open， efficient extension of development， enrich the concept of agile logistics. The construction of agile logistics operation model provides a practical significance for the logistics practitioners and the new era of logistics service enterprises.

Key words： agile logistics； big data； modern logistics technology

0 引 言

敏捷的起源要追溯到1991年，當(dāng)時(shí)美國的Lehigh大學(xué)聯(lián)合國內(nèi)13家公司共同撰寫了名為《美國21世紀(jì)制造企業(yè)戰(zhàn)略》的報(bào)告，在這份報(bào)告里首次提出了敏捷制造（Agile Manufacturing）和虛擬制造（Virtual Manufacturing）的新概念[1]，在此后的幾年里，敏捷制造被廣大學(xué)者和從業(yè)人士廣泛研究，研究的成果也得到了廣泛應(yīng)用。2000年，美國斯坦福大學(xué)全球供應(yīng)鏈管理協(xié)會(huì)在敏捷制造及相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了全球供應(yīng)鏈敏捷性模型，從產(chǎn)品開發(fā)柔性、采購柔性、制造柔性和后勤柔性四個(gè)方面分析了全球供應(yīng)鏈的運(yùn)行模式，并討論了四個(gè)柔性因素對(duì)敏捷供應(yīng)鏈的影響[2]。

在此后的幾年里，學(xué)者們將敏捷的含義進(jìn)行了廣泛的拓展，從敏捷供應(yīng)鏈到敏捷物流。敏捷供應(yīng)鏈在國外得到了更廣泛的研究，而敏捷物流在國內(nèi)得到了相對(duì)廣泛的研究。至于敏捷供應(yīng)鏈，南開大學(xué)的王玲等對(duì)敏捷供應(yīng)鏈的研究做了總體概述[3]，在此不再贅述。武漢理工大學(xué)的王洪波對(duì)敏捷物流系統(tǒng)的構(gòu)建及運(yùn)行方式進(jìn)行了深入的研究[4]，華中科技大學(xué)的劉小群、馬士華對(duì)敏捷物流的運(yùn)作技術(shù)與方法進(jìn)行了深入的研究[5]，大連海事大學(xué)的王惠等對(duì)敏捷物流的配送問題進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析[6]。目前，在國內(nèi)大數(shù)據(jù)一直是研究的熱點(diǎn)，大數(shù)據(jù)和敏捷物流結(jié)合的研究還很少見，而在IT行業(yè)的熱度卻一直未減。

1 大數(shù)據(jù)對(duì)敏捷物流的影響

大數(shù)據(jù)字面理解就是大量的數(shù)據(jù)，這個(gè)大量也就是巨量，其規(guī)模超出了在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理，還有利用。維克托·邁爾—舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在其有關(guān)大數(shù)據(jù)的著作中明確預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心，量化一切是數(shù)據(jù)化的核心，把一切事物數(shù)據(jù)化[7]。 在今天，大數(shù)據(jù)是研究的熱點(diǎn)也是商業(yè)應(yīng)用的主流元素之一，大數(shù)據(jù)在先進(jìn)的物流服務(wù)公司也有著一定的運(yùn)用，如順豐速運(yùn)公司利用大數(shù)據(jù)管理客戶的訂單，從客戶撥打客服電話要求派單時(shí)，順豐速運(yùn)的數(shù)據(jù)庫就開始記錄和運(yùn)作這個(gè)訂單。

近年來，人們?cè)絹碓街匾暤酱髷?shù)據(jù)的價(jià)值，大數(shù)據(jù)可以被廣泛使用，人們迫切地想把相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的資源優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)對(duì)各行業(yè)都有一定影響，大數(shù)據(jù)對(duì)物流行業(yè)有著深刻的影響，它體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）尋找優(yōu)質(zhì)的服務(wù)提供商更有效

當(dāng)一個(gè)客戶需要尋找物流服務(wù)提供商時(shí)，他可以利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)來找到最適合自己需求的物流服務(wù)提供商，他還可以利用大數(shù)據(jù)對(duì)該公司過去的服務(wù)情況進(jìn)行分析，以此來獲得更好口碑，更高可靠性的業(yè)務(wù)信息。

（2）訂單效率大幅度提升

大數(shù)據(jù)可以更高效地完成訂單，不需要復(fù)雜的手續(xù)，通過電話或網(wǎng)絡(luò)傳輸必要的基本信息之后，就可以足不出戶實(shí)現(xiàn)配送需求。

（3）配送運(yùn)輸效率大幅度提升

當(dāng)一個(gè)訂單生成時(shí)，大數(shù)據(jù)可以幫助選擇最優(yōu)的配送路線，如果是多個(gè)倉庫內(nèi)提貨再配送，大數(shù)據(jù)還可以分析在哪個(gè)倉庫提取哪些物品以及提取的數(shù)量。這些會(huì)更加快速地完成訂單的準(zhǔn)備工作以及訂單的配送運(yùn)輸。endprint

（4）倉儲(chǔ)管理更高效

通過大數(shù)據(jù)可以分析出倉庫中哪些物品達(dá)到了最低庫存水平，可以根據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息來預(yù)測某些物品的未來幾個(gè)月的趨勢(shì)，甚至可以直接向上游供應(yīng)商下訂單。

敏捷物流的靈魂是更高效率，更高質(zhì)量滿足客戶的需求，更低成本來提高企業(yè)的收入。通過對(duì)比普通物流服務(wù)模式，大數(shù)據(jù)對(duì)敏捷物流的影響更為重要，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)直通敏捷物流的核心。通過先進(jìn)的技術(shù)手段來實(shí)現(xiàn)敏捷物流是當(dāng)下更為迫切的事情，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨是敏捷物流發(fā)展的春天。如圖1所示，物流供需兩方通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)敏捷物流的運(yùn)行。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的敏捷物流運(yùn)行分析

2.1 大數(shù)據(jù)的挖掘、處理與儲(chǔ)存

大數(shù)據(jù)的挖掘就是針對(duì)在普通的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)之上發(fā)展起來的特定的挖掘技術(shù)，它可以滿足對(duì)海量數(shù)據(jù)的抓取以及臨時(shí)存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)挖掘通過設(shè)定的計(jì)算算法搜索相應(yīng)的信息，它與計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)科學(xué)、人工智能和模式識(shí)別的搜索算法、信息論、信號(hào)處理等學(xué)科緊密相聯(lián)。在進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候首先要有一個(gè)挖掘的原始數(shù)據(jù)范圍，然后根據(jù)設(shè)定的算法進(jìn)行選擇數(shù)據(jù)，選擇好數(shù)據(jù)之后就要進(jìn)行預(yù)處理，把數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成可存儲(chǔ)的統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，然后再根據(jù)設(shè)定的特定的算法進(jìn)一步對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，進(jìn)行存儲(chǔ)或者分析和同化。大數(shù)據(jù)挖掘常用的算法有Apriori、K-means、pagerank、Adaboost等，在運(yùn)用這些算法的時(shí)候也會(huì)用到關(guān)聯(lián)規(guī)則。所謂的關(guān)聯(lián)規(guī)則就是兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在著或近似存在著某種規(guī)律，可以分為因果關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)以及簡單關(guān)聯(lián)三類。數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的潛在可被發(fā)現(xiàn)的信息，這些信息往往有著很高的利用價(jià)值。如圖2所示，一個(gè)大數(shù)據(jù)挖掘的模型圖。

挖掘了數(shù)據(jù)之后還要進(jìn)行處理，也就是通常所說的數(shù)據(jù)清理或數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清理可通過分類、相關(guān)性分組、聚類、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等糾正數(shù)據(jù)庫中可識(shí)別的錯(cuò)誤，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值、缺失值以及重復(fù)值。通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理，可以構(gòu)建基礎(chǔ)的可靠性比較高的數(shù)據(jù)庫，為后面的數(shù)據(jù)利用做了有效的鋪墊。

得到了大數(shù)據(jù)之后，接下來就要進(jìn)行存儲(chǔ)。據(jù)預(yù)測，到2020年全球以電子形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量將達(dá)到近35ZB，是2009年的40倍之多。根據(jù)IDC的統(tǒng)計(jì)，2010年底全球已經(jīng)有了超過120萬PB的數(shù)據(jù)量了。這么巨量的數(shù)據(jù)很難用物理的存儲(chǔ)設(shè)備來進(jìn)行集中存儲(chǔ)。所以，在實(shí)際運(yùn)用中對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)可分不同地點(diǎn)進(jìn)行分類存儲(chǔ)，或者尋求專業(yè)的數(shù)據(jù)管理公司進(jìn)行存儲(chǔ)，也可就某公司的具體業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)以備使用。

2.2 根據(jù)儲(chǔ)存的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更高效的敏捷物流

敏捷物流系統(tǒng)是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)，它在運(yùn)行的過程中有著很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性，而且它還涉及了不同組織之間的信息、資源等元素的交互與協(xié)調(diào)。敏捷物流運(yùn)行的評(píng)價(jià)指標(biāo)就是快速、及時(shí)、可靠性、成本等關(guān)鍵要素，根據(jù)這樣幾個(gè)要素進(jìn)行評(píng)判所構(gòu)建的敏捷物流系統(tǒng)的優(yōu)劣是有一定科學(xué)依據(jù)的。有了穩(wěn)定的敏捷物流系統(tǒng)之后，再結(jié)合大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)手段，可實(shí)現(xiàn)敏捷物流的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。對(duì)物流服務(wù)提供商來說，更高效的服務(wù)也就意味著更豐厚的回報(bào)。例如，全球著名的郵遞和物流集團(tuán) Deutsche Post DHL旗下公司DHL公司，它是國際快遞和物流行業(yè)的全球市場領(lǐng)先者，它提供快遞、水陸空三路運(yùn)輸、合同物流解決方案，以及國際郵件服務(wù)，目前在中國大陸地區(qū)有快遞服務(wù)、電子商務(wù)、貨物運(yùn)輸和供應(yīng)鏈方案四種服務(wù)模式。DHL公司的國際網(wǎng)絡(luò)將超過220個(gè)國家及地區(qū)聯(lián)系起來，全球員工總數(shù)超過31.5萬人。在2015Teradata大數(shù)據(jù)峰會(huì)上，DHL公司做了“DHL的數(shù)據(jù)科學(xué)—迅速了解成本并拉動(dòng)利潤率增長”為主題的分享活動(dòng)。DHL公司積極面對(duì)大數(shù)據(jù)浪潮，把大數(shù)據(jù)及相關(guān)的技術(shù)應(yīng)用于對(duì)物流風(fēng)險(xiǎn)的管理，從而可以為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，并推出了相應(yīng)的解決方案Resilience360。Resilience360已經(jīng)得到了DHL公司客戶的一致認(rèn)可，并為用戶創(chuàng)造了價(jià)值。全球最大的底盤與傳動(dòng)技術(shù)提供商德國采埃孚（ZF）集團(tuán)在生產(chǎn)拖延的情況下，為保證客戶交貨日期，公司會(huì)采用空運(yùn)的方式交貨，每年ZF需要進(jìn)行1萬余次這類特殊情況空運(yùn)，涉及55個(gè)國家。在傳統(tǒng)的物流運(yùn)輸模型中，此時(shí)的成本很高而且意外的風(fēng)險(xiǎn)也很大。當(dāng)Resilience360出現(xiàn)后，它可以很好地幫助ZF集團(tuán)對(duì)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)各種潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行可視化管理，使管理層有直觀的方式了解和控制可能的潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。Resilience360系統(tǒng)對(duì)涉及ZF集團(tuán)的500余個(gè)站點(diǎn)和167個(gè)機(jī)場進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)報(bào)告，甄別出若干個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)場，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度規(guī)劃應(yīng)變方案。此外，Resilience360系統(tǒng)還根據(jù)ZF集團(tuán)對(duì)新興市場（中國、印度、巴西等）的戰(zhàn)略規(guī)劃和運(yùn)營狀況進(jìn)行優(yōu)化，減少空運(yùn)成本支出。通過對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)處理，并識(shí)別潛在的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，DHL公司在大數(shù)據(jù)應(yīng)用原理并不算特別復(fù)雜，但有效地提高了客戶的滿意度，同時(shí)也塑造了其物流服務(wù)的個(gè)性化和差異化。

為了使客戶更有效地進(jìn)行供應(yīng)鏈管理，降低或者避免風(fēng)險(xiǎn)，物流服務(wù)提供商必須做到：首先要建立一個(gè)模型包括描述供應(yīng)鏈所有因素及其關(guān)系的拓?fù)鋱D，然后持續(xù)監(jiān)控對(duì)供應(yīng)鏈的績效產(chǎn)生影響的各種因素。為達(dá)到這個(gè)目的，物流服務(wù)提供商要從社交媒體、歷史信息、綜合新聞、天氣預(yù)報(bào)、股市等公開的海量信息中抓取有關(guān)地區(qū)政治、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、自然環(huán)境等數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析。

2.3 敏捷物流運(yùn)行模型

敏捷物流運(yùn)作的基本原理就是在控制成本的前提下進(jìn)行供應(yīng)鏈整體物流響應(yīng)時(shí)間的壓縮，也就是物流服務(wù)提供商在獲得客戶訂單或預(yù)測到客戶訂單后，通過一系列的相關(guān)運(yùn)作，可能包括原材料的采購、原材料的加工、倉儲(chǔ)管理和運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)，最后保質(zhì)守時(shí)的交到客戶手中。敏捷物流在時(shí)間方面的控制，需要供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)在物流、信息流、資金流等方面進(jìn)行集成整合，其中集成整合的運(yùn)作是最為關(guān)鍵，也是最難以實(shí)現(xiàn)的重要因素[8]。如圖3所示，結(jié)合大數(shù)據(jù)的敏捷物流運(yùn)作模型。endprint

在實(shí)際運(yùn)用中，敏捷物流在不同的行業(yè)還是有所區(qū)別的，例如，針對(duì)冷鏈物流和普通物流就有著很大的不同。此外有的企業(yè)是自營物流，而企業(yè)本身的核心業(yè)務(wù)在于生產(chǎn)，此時(shí)的敏捷物流運(yùn)行模式也是有所不同的。針對(duì)第三方物流服務(wù)提供商來說，敏捷物流的發(fā)展有更大的空間，敏捷物流的運(yùn)行也有更高的可行性以及可靠性。

3 研究總結(jié)

研究了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的敏捷物流的運(yùn)行機(jī)制，結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和敏捷物流的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)敏捷物流的服務(wù)。在國內(nèi)，敏捷物流的發(fā)展還很不完善，而且從地域上來看也很不均衡，東部沿海地區(qū)與西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在著比較大的差距。如何在國內(nèi)實(shí)現(xiàn)敏捷物流，對(duì)物流服務(wù)企業(yè)來說不應(yīng)該是盲目的擴(kuò)大服務(wù)點(diǎn)或其他硬件設(shè)施，而是應(yīng)該利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自身的飛躍發(fā)展。大數(shù)據(jù)對(duì)敏捷物流的幫助是有目共睹的，很多企業(yè)也實(shí)踐了這一點(diǎn)，例如亞馬遜（Amazon）公司預(yù)判顧客可能會(huì)下的訂單，并做好倉儲(chǔ)準(zhǔn)備，甚至可以在顧客下訂單之前就將貨物送到顧客手中。如何利用好大數(shù)據(jù)是未來的重要研究方向，目前云計(jì)算科學(xué)技術(shù)的發(fā)展也很迅速，結(jié)合云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的研究，如果可以應(yīng)用到敏捷物流的發(fā)展中將會(huì)極大地促進(jìn)服務(wù)效率的提升。

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