李敏

摘要：隨著經(jīng)濟(jì)全球化與電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展，人工智能、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，形成了除去資本、勞動(dòng)、資源以外的第四大生產(chǎn)要素。本文首先界定大數(shù)據(jù)與物流大數(shù)據(jù)的概念，在此基礎(chǔ)上對(duì)物流大數(shù)據(jù)的企業(yè)現(xiàn)代化應(yīng)用進(jìn)行了分類研究綜述，最后就物流大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)? 物流大數(shù)據(jù)? 云計(jì)算? 物流與供應(yīng)鏈

一、大數(shù)據(jù)與物流大數(shù)據(jù)相關(guān)概念

（一）大數(shù)據(jù)

麥肯錫全球研究所對(duì)大數(shù)據(jù)的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。高德納咨詢公司則將大數(shù)據(jù)定義為無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中網(wǎng)絡(luò)技術(shù)水平看作大數(shù)據(jù)得以產(chǎn)生和發(fā)展的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)具有的基本特征可以總結(jié)為“5V”：即體量大 （Volume）、速度快（Velocity）、模態(tài)多（Variety）、難辨識(shí) （Veracity），價(jià)值密度低、商業(yè)價(jià)值高（Value）。大數(shù)據(jù)因其數(shù)據(jù)體量大、及時(shí)性強(qiáng)、信息的關(guān)聯(lián)性好等特征，在醫(yī)療保健、能源、零售業(yè)、政府、制造業(yè)、金融服務(wù)等不同行業(yè)領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景。

（二）物流大數(shù)據(jù)

物流大數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)背景下產(chǎn)生，通過大數(shù)據(jù)在物流業(yè)的運(yùn)用，一方面促進(jìn)了物流各環(huán)節(jié)的信息共享及物流業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的高效協(xié)作，另一方面極大的促進(jìn)了社會(huì)資源的利用效率。

物流大數(shù)據(jù)是對(duì)物流要素、物流設(shè)施、物流作業(yè)工具、物流作業(yè)過程等產(chǎn)生的大量信息數(shù)據(jù)的總稱，需要首先借助于現(xiàn)代先進(jìn)技術(shù)如物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)去獲取各個(gè)物流場(chǎng)景中的物流數(shù)據(jù)（如貨物、包裝、物流單據(jù)、人員等物流要素的數(shù)據(jù);園區(qū)、碼頭、倉(cāng)庫(kù)等物流設(shè)施的數(shù)據(jù);運(yùn)輸車輛、堆垛機(jī)、叉車等物流工具的數(shù)據(jù);貨物交接信息等物流作業(yè)過程的數(shù)據(jù)），之后通過科學(xué)的技術(shù)手段對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存、分析及可視化處理，最終將數(shù)據(jù)服務(wù)于物流行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

二、物流大數(shù)據(jù)的應(yīng)用綜述

大數(shù)據(jù)的使用對(duì)企業(yè)物流成本控制和服務(wù)效率、質(zhì)量提升具有十分重要的意義。國(guó)內(nèi)對(duì)物流大數(shù)據(jù)的研究文獻(xiàn)較多。對(duì)物流大數(shù)據(jù)的研究視角主要包括：在一帶一路背景下的大數(shù)據(jù)體系建設(shè);大數(shù)據(jù)在物流運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、裝卸搬運(yùn)、流通加工、配送、信息處理等環(huán)節(jié)的應(yīng)用研究;大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等不同行業(yè)的應(yīng)用研究;大數(shù)據(jù)（B）與人工智能（A）、云計(jì)算（C）、優(yōu)化學(xué)與智能經(jīng)濟(jì)學(xué)（D）結(jié)合形成的ABC+D的智能物流研究等。

孫彬 、王東（2017）深入研究了“一帶一路”物流集散中心的大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)建設(shè)問題。通過分析物流大數(shù)據(jù)的特征及作用，提出“一個(gè)核心、三類需求、三個(gè)平臺(tái)和兩個(gè)門戶”的主要建設(shè)內(nèi)容，設(shè)計(jì)“五個(gè)層次、三條總線”的建設(shè)框架，實(shí)現(xiàn)新絲路沿線物流業(yè)態(tài)的精準(zhǔn)化責(zé)任追溯和碎片化價(jià)值聚集，助力產(chǎn)業(yè)中高端轉(zhuǎn)化，提升產(chǎn)業(yè)靈活適用性，以達(dá)到維護(hù)物流數(shù)據(jù)主權(quán)、提升物流資源利用率和激勵(lì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的目標(biāo)。謝泗薪、孫秀敏（2018）對(duì)“一帶一路”倡議及口岸物流、大數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入解讀，全方位分析“一帶一路”倡議下內(nèi)蒙古、黑龍江及新疆三地口岸物流的發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)口岸物流存在的發(fā)展不平衡、基礎(chǔ)設(shè)施殘缺、信息共享平臺(tái)建設(shè)進(jìn)程緩慢等問題，提出通過大數(shù)據(jù)的技術(shù)研究與應(yīng)用解決上述問題促進(jìn)口岸物流的發(fā)展。

李鶴、王琳（2018）通過對(duì)我國(guó)現(xiàn)代物流行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的分析，提出了現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展中存在缺乏對(duì)物流配送方案科學(xué)合理規(guī)劃分析、物流運(yùn)作管理協(xié)同程度不足、物流中心選址缺乏科學(xué)依據(jù)、物流倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)不成熟、物流市場(chǎng)策略缺乏數(shù)據(jù)指導(dǎo)分析等問題，提出通過大數(shù)據(jù)的使用解決上述的問題。在物流配送方案的設(shè)計(jì)方面，可以利用物流大數(shù)據(jù)的及時(shí)性對(duì)物流配送線路、物流配送工具等進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，最大化的降低物流配送成本及物流配送效率。在物流運(yùn)作管理方面，物流大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的結(jié)合將極大的提升企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的可視化水平，企業(yè)物管理人員可以利用數(shù)據(jù)信息對(duì)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)情況、銷售庫(kù)存量等進(jìn)行監(jiān)控、分析與決策，帶來管理水平的質(zhì)的提升。在物流中心選址方面，通過分析區(qū)域內(nèi)的顧客消費(fèi)習(xí)慣、交通運(yùn)輸狀況等數(shù)據(jù)，選定輻射范圍最廣、運(yùn)營(yíng)成本最低、配送效率最快的物流中心地。在物流倉(cāng)儲(chǔ)補(bǔ)貨調(diào)貨問題上，充分發(fā)揮物流大數(shù)據(jù)的信息預(yù)測(cè)能力，合理配置倉(cāng)庫(kù)貨物數(shù)量、提前預(yù)調(diào)貨物，一方面大大降低了倉(cāng)儲(chǔ)成本，另一方面通過縮短顧客獲取貨物的時(shí)間而提升顧客的滿意度。在物流市場(chǎng)策略方面，充分發(fā)揮目標(biāo)群體的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段預(yù)測(cè)客戶的需求，從而精準(zhǔn)確定企業(yè)自身的產(chǎn)品方向，從需求端搶占市場(chǎng)份額，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。由此可以看到，大數(shù)據(jù)和物流的結(jié)合將不僅從供給端通過對(duì)配送、倉(cāng)儲(chǔ)、管理環(huán)節(jié)為企業(yè)帶來新的活力和競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)，更可以通過需求端對(duì)物流選址、物流市場(chǎng)策略決策規(guī)劃為企業(yè)效率和效益的提升帶來質(zhì)的變化。

張均儒（2018）對(duì)我國(guó)電子商務(wù)企業(yè)現(xiàn)有的配送模式進(jìn)行了總結(jié)分析，以京東電子商城實(shí)證分析，通過對(duì)比大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)企業(yè)配送模式（自營(yíng)、合作經(jīng)營(yíng)、外包）面臨的新特點(diǎn)、新優(yōu)勢(shì)，綜合考慮大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)因素和戰(zhàn)略因素，運(yùn)用AHP方法和熵值法建立了電子商務(wù)企業(yè)配送模式的選擇模型。同時(shí)，利用TOPSIS方法，進(jìn)行模型驗(yàn)證，得出京東物流自營(yíng)模式的科學(xué)性依據(jù)。最后提出通過對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用為電子商務(wù)物流配送模式帶來效率和質(zhì)量的提升。邱玉蓮、羅歡（2018）針對(duì)鋼鐵企業(yè)物流成本核算現(xiàn)狀，通過比較傳統(tǒng)核算方法和作業(yè)成本法，總結(jié)作業(yè)成本法的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)和云會(huì)計(jì)技術(shù)，提出大數(shù)據(jù)環(huán)境下作業(yè)成本法在鋼鐵企業(yè)物流核算中的應(yīng)用，為鋼鐵企業(yè)在物流管理與核算實(shí)踐中提出新的思路。周興建（2014）利用服裝服飾業(yè)在采購(gòu)、生產(chǎn)及配送中產(chǎn)生了大量的物流數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可抓取、加工和分析其中的關(guān)鍵物流信息，輔助服裝服飾供應(yīng)鏈進(jìn)行運(yùn)營(yíng)決策功能，分析服裝服飾業(yè)物流大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，考慮服裝服飾企業(yè)在訂單驅(qū)動(dòng)下，借助于物流大數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)的跨供應(yīng)鏈協(xié)作訂單策略，達(dá)到資源的合理利用和運(yùn)營(yíng)能力的均 衡。薛珂（2018）通過闡述冷鏈物流、大數(shù)據(jù)環(huán)境的內(nèi)涵特征，指出我國(guó)當(dāng)前冷鏈物流面臨配套設(shè)施更新慢、冷鏈物流標(biāo)準(zhǔn)（如冷藏車尺寸標(biāo)準(zhǔn)、溫度光照標(biāo)準(zhǔn)等）和冷鏈物流數(shù)據(jù)收集處理標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的兩大問題，結(jié)合冷鏈物流在時(shí)效性和溫度環(huán)境的高標(biāo)準(zhǔn)，提出將物流大數(shù)據(jù)運(yùn)用于冷鏈物流配送線路設(shè)計(jì)、產(chǎn)品信息監(jiān)控、產(chǎn)品流通生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化等方面。楊曙（2018）分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代智能物流的優(yōu)勢(shì)和困境，指出智能物流智能化與管理便捷、系統(tǒng)一體化與效率提升、服務(wù)多樣化與顧客滿意度提升等優(yōu)勢(shì)和智能化偏低、發(fā)展成本較高、人次不足的困境，提出發(fā)展核心智能物流技術(shù)、企業(yè)信息數(shù)據(jù)共享、提升人才培養(yǎng)質(zhì)量的對(duì)應(yīng)性建議。

三、物流大數(shù)據(jù)發(fā)展問題及未來趨勢(shì)

（一）潛在問題

在經(jīng)濟(jì)全球化和電子商務(wù)快速發(fā)展的大背景下，結(jié)合人工智能、云計(jì)算技術(shù)，物流大數(shù)據(jù)在企業(yè)物流成本控制、效率和顧客滿意度提升方面均得到很大程度的發(fā)展。而大數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、形式多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、及時(shí)性和隱蔽性強(qiáng)，不可避免的帶來了技術(shù)性壁壘。同時(shí)，由于行業(yè)發(fā)展的成熟度不足，也不可避免的為物流大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步發(fā)展帶來潛在性的問題或限制。

就技術(shù)方面來說，物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心在于駕馭大數(shù)據(jù)的能力。其中云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析能力是至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代云計(jì)算必將成為一項(xiàng)基礎(chǔ)性的公共服務(wù)，當(dāng)前具備云計(jì)算資源的企業(yè)則主要集中與華為、BAT等科技領(lǐng)袖型獨(dú)角獸企業(yè)，大多數(shù)的物流企業(yè)并不具備單獨(dú)建設(shè)云計(jì)算資源的實(shí)力。而大數(shù)據(jù)分析能力，需要具備大數(shù)據(jù)分析算法和物流供應(yīng)鏈理論實(shí)踐能力的復(fù)合型人才，傳統(tǒng)培養(yǎng)體系的缺陷，以及企業(yè)在經(jīng)營(yíng)環(huán)境中培養(yǎng)出駕馭大數(shù)據(jù)能力人才的成本壁壘，都將給大數(shù)據(jù)分析的物流業(yè)發(fā)展帶來阻礙。

就行業(yè)發(fā)展方面來說，首先物流企業(yè)間及上下游企業(yè)未形成有效的數(shù)據(jù)共享協(xié)作機(jī)制，物流企業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)間信息的孤立將對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的深入挖掘產(chǎn)生阻礙。其次，具備大數(shù)據(jù)處理的專業(yè)性人才主要集中于IT行業(yè)，物流行業(yè)的專業(yè)要求與IT人才的就業(yè)領(lǐng)域相脫節(jié)，大大限制了物流大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)的發(fā)展應(yīng)用空間。再次，大數(shù)據(jù)在采集及數(shù)據(jù)維護(hù)方面還未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，一方面未統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集方式提高了相關(guān)數(shù)據(jù)銜接的難度，更可能收集的數(shù)據(jù)重復(fù)與缺失，加大數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)的成本。另一方面，大數(shù)據(jù)安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)不完善，給大數(shù)據(jù)的信息安全帶來極大不確定性。最后，當(dāng)前我國(guó)物流行業(yè)仍未徹底擺脫粗放型發(fā)展模式，建設(shè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施資金投入過大，大大降低了物流企業(yè)主管進(jìn)行信息化升級(jí)的動(dòng)力。

（二）發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外對(duì)物流大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用還處于起步階段，未來的發(fā)展?jié)摿薮?。物流大?shù)據(jù)對(duì)于物流企業(yè)的市場(chǎng)分析、倉(cāng)儲(chǔ)中心選址、配送線路優(yōu)化、電商平臺(tái)的銷售布局與顧客滿意度提升、金融平臺(tái)的投融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等均具有十分廣闊的應(yīng)用前景。未來物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用深度發(fā)展將集中于解決：如何建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的數(shù)據(jù)獲取標(biāo)準(zhǔn)模式、如何通過現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘、如何在保證信息安全性的前提下形成一體化的企業(yè)大數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、如何將人工智能、云計(jì)算等技術(shù)與物流大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度有機(jī)結(jié)合;物流大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅在于幫助企業(yè)進(jìn)行物流成本控制、物流效率提升，更在于對(duì)客戶的深度挖掘和客戶滿意度的提升，通過信息化手段的應(yīng)用，為企業(yè)與客戶帶來雙贏。

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（作者單位：上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院國(guó)際貿(mào)易學(xué)）