徐一鳴

摘 要：在大數(shù)據(jù)的時代背景下，物流服務企業(yè)面對著更大的挑戰(zhàn)，同時也有了更好的機遇，分析了現(xiàn)代敏捷物流的特點。不同信息技術(shù)背景下敏捷物流的運行機制側(cè)重點也不同，研究了敏捷物流的新內(nèi)涵及發(fā)展的新方向。對比分析了傳統(tǒng)敏捷物流的運行機制，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)信息條件下的敏捷物流運行模型。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)建的敏捷物流運行模型為物流從業(yè)者和新時期的物流服務企業(yè)提供了具有實踐意義的借鑒。

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：F253.9 文獻標識碼：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，當時美國的Lehigh大學聯(lián)合國內(nèi)13家公司共同撰寫了名為《美國21世紀制造企業(yè)戰(zhàn)略》的報告，在這份報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，敏捷制造被廣大學者和從業(yè)人士廣泛研究，研究的成果也得到了廣泛應用。2000年，美國斯坦福大學全球供應鏈管理協(xié)會在敏捷制造及相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了全球供應鏈敏捷性模型，從產(chǎn)品開發(fā)柔性、采購柔性、制造柔性和后勤柔性四個方面分析了全球供應鏈的運行模式，并討論了四個柔性因素對敏捷供應鏈的影響[2]。

在此后的幾年里，學者們將敏捷的含義進行了廣泛的拓展，從敏捷供應鏈到敏捷物流。敏捷供應鏈在國外得到了更廣泛的研究，而敏捷物流在國內(nèi)得到了相對廣泛的研究。至于敏捷供應鏈，南開大學的王玲等對敏捷供應鏈的研究做了總體概述[3]，在此不再贅述。武漢理工大學的王洪波對敏捷物流系統(tǒng)的構(gòu)建及運行方式進行了深入的研究[4]，華中科技大學的劉小群、馬士華對敏捷物流的運作技術(shù)與方法進行了深入的研究[5]，大連海事大學的王惠等對敏捷物流的配送問題進行了動態(tài)分析[6]。目前，在國內(nèi)大數(shù)據(jù)一直是研究的熱點，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)，這個大量也就是巨量，其規(guī)模超出了在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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)是研究的熱點也是商業(yè)應用的主流元素之一，大數(shù)據(jù)在先進的物流服務公司也有著一定的運用，如順豐速運公司利用大數(shù)據(jù)管理客戶的訂單，從客戶撥打客服電話要求派單時，順豐速運的數(shù)據(jù)庫就開始記錄和運作這個訂單。

近年來，人們越來越重視到大數(shù)據(jù)的價值，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。大數(shù)據(jù)對各行業(yè)都有一定影響，大數(shù)據(jù)對物流行業(yè)有著深刻的影響，它體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）尋找優(yōu)質(zhì)的服務提供商更有效

當一個客戶需要尋找物流服務提供商時，他可以利用大數(shù)據(jù)平臺來找到最適合自己需求的物流服務提供商，他還可以利用大數(shù)據(jù)對該公司過去的服務情況進行分析，以此來獲得更好口碑，更高可靠性的業(yè)務信息。

（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，不需要復雜的手續(xù)，通過電話或網(wǎng)絡傳輸必要的基本信息之后，就可以足不出戶實現(xiàn)配送需求。

（3）配送運輸效率大幅度提升

當一個訂單生成時，大數(shù)據(jù)可以幫助選擇最優(yōu)的配送路線，如果是多個倉庫內(nèi)提貨再配送，大數(shù)據(jù)還可以分析在哪個倉庫提取哪些物品以及提取的數(shù)量。這些會更加快速地完成訂單的準備工作以及訂單的配送運輸。endprint

（4）倉儲管理更高效

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

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。通過對比普通物流服務模式，大數(shù)據(jù)對敏捷物流的影響更為重要，因為大數(shù)據(jù)直通敏捷物流的核心。通過先進的技術(shù)手段來實現(xiàn)敏捷物流是當下更為迫切的事情，而大數(shù)據(jù)時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)平臺實現(xiàn)敏捷物流的運行。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的敏捷物流運行分析

2.1 大數(shù)據(jù)的挖掘、處理與儲存

大數(shù)據(jù)的挖掘就是針對在普通的數(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)，它可以滿足對海量數(shù)據(jù)的抓取以及臨時存儲。大數(shù)據(jù)挖掘通過設定的計算算法搜索相應的信息，它與計算機科學、統(tǒng)計科學、人工智能和模式識別的搜索算法、信息論、信號處理等學科緊密相聯(lián)。在進行大數(shù)據(jù)挖掘的時候首先要有一個挖掘的原始數(shù)據(jù)范圍，然后根據(jù)設定的算法進行選擇數(shù)據(jù)，選擇好數(shù)據(jù)之后就要進行預處理，把數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成可存儲的統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，然后再根據(jù)設定的特定的算法進一步對預處理后的數(shù)據(jù)進行挖掘，進行存儲或者分析和同化。大數(shù)據(jù)挖掘常用的算法有Apriori、K-means、pagerank、Adaboost等，在運用這些算法的時候也會用到關(guān)聯(lián)規(guī)則。所謂的關(guān)聯(lián)規(guī)則就是兩個或兩個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值。如圖2所示，一個大數(shù)據(jù)挖掘的模型圖。

挖掘了數(shù)據(jù)之后還要進行處理，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、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘等糾正數(shù)據(jù)庫中可識別的錯誤，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值、缺失值以及重復值。通過對數(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，接下來就要進行存儲。據(jù)預測，到2020年全球以電子形式存儲的數(shù)據(jù)量將達到近35ZB，是2009年的40倍之多。根據(jù)IDC的統(tǒng)計，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)很難用物理的存儲設備來進行集中存儲。所以，在實際運用中對數(shù)據(jù)的存儲可分不同地點進行分類存儲，或者尋求專業(yè)的數(shù)據(jù)管理公司進行存儲，也可就某公司的具體業(yè)務相關(guān)數(shù)據(jù)進行存儲以備使用。

2.2 根據(jù)儲存的大數(shù)據(jù)實現(xiàn)更高效的敏捷物流

敏捷物流系統(tǒng)是一個相對復雜的系統(tǒng)，它在運行的過程中有著很強的動態(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)。敏捷物流運行的評價指標就是快速、及時、可靠性、成本等關(guān)鍵要素，根據(jù)這樣幾個要素進行評判所構(gòu)建的敏捷物流系統(tǒng)的優(yōu)劣是有一定科學依據(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，可實現(xiàn)敏捷物流的高效運轉(zhuǎn)。對物流服務提供商來說，更高效的服務也就意味著更豐厚的回報。例如，全球著名的郵遞和物流集團 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、水陸空三路運輸、合同物流解決方案，以及國際郵件服務，目前在中國大陸地區(qū)有快遞服務、電子商務、貨物運輸和供應鏈方案四種服務模式。DHL公司的國際網(wǎng)絡將超過220個國家及地區(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)峰會上，DHL公司做了“DHL的數(shù)據(jù)科學—迅速了解成本并拉動利潤率增長”為主題的分享活動。DHL公司積極面對大數(shù)據(jù)浪潮，把大數(shù)據(jù)及相關(guān)的技術(shù)應用于對物流風險的管理，從而可以為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務，并推出了相應的解決方案Resilience360。Resilience360已經(jīng)得到了DHL公司客戶的一致認可，并為用戶創(chuàng)造了價值。全球最大的底盤與傳動技術(shù)提供商德國采埃孚（ZF）集團在生產(chǎn)拖延的情況下，為保證客戶交貨日期，公司會采用空運的方式交貨，每年ZF需要進行1萬余次這類特殊情況空運，涉及55個國家。在傳統(tǒng)的物流運輸模型中，此時的成本很高而且意外的風險也很大。當Resilience360出現(xiàn)后，它可以很好地幫助ZF集團對供應鏈環(huán)節(jié)各種潛在風險進行可視化管理，使管理層有直觀的方式了解和控制可能的潛在風險點。Resilience360系統(tǒng)對涉及ZF集團的500余個站點和167個機場進行風險評估，生成風險評價報告，甄別出若干個高風險機場，并根據(jù)風險程度規(guī)劃應變方案。此外，Resilience360系統(tǒng)還根據(jù)ZF集團對新興市場（中國、印度、巴西等）的戰(zhàn)略規(guī)劃和運營狀況進行優(yōu)化，減少空運成本支出。通過對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)技術(shù)處理，并識別潛在的供應鏈風險，DHL公司在大數(shù)據(jù)應用原理并不算特別復雜，但有效地提高了客戶的滿意度，同時也塑造了其物流服務的個性化和差異化。

為了使客戶更有效地進行供應鏈管理，降低或者避免風險，物流服務提供商必須做到：首先要建立一個模型包括描述供應鏈所有因素及其關(guān)系的拓撲圖，然后持續(xù)監(jiān)控對供應鏈的績效產(chǎn)生影響的各種因素。為達到這個目的，物流服務提供商要從社交媒體、歷史信息、綜合新聞、天氣預報、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、衛(wèi)生、自然環(huán)境等數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進行整合與分析。

2.3 敏捷物流運行模型

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

在實際運用中，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)務在于生產(chǎn)，此時的敏捷物流運行模式也是有所不同的。針對第三方物流服務提供商來說，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)動下的敏捷物流的運行機制，結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點和敏捷物流的特點實現(xiàn)敏捷物流的服務。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)達地區(qū)存在著比較大的差距。如何在國內(nèi)實現(xiàn)敏捷物流，對物流服務企業(yè)來說不應該是盲目的擴大服務點或其他硬件設施，而是應該利用現(xiàn)代科學技術(shù)實現(xiàn)自身的飛躍發(fā)展。大數(shù)據(jù)對敏捷物流的幫助是有目共睹的，很多企業(yè)也實踐了這一點，例如亞馬遜（Amazon）公司預判顧客可能會下的訂單，并做好倉儲準備，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，目前云計算科學技術(shù)的發(fā)展也很迅速，結(jié)合云計算和大數(shù)據(jù)的研究，如果可以應用到敏捷物流的發(fā)展中將會極大地促進服務效率的提升。

參考文獻：

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