［摘要］大数据是高科技时代的产物，互联网大数据供应链物流模式的改进需要将所有信息数据及业务活动进行密切的整合，更好地发挥互联网大数据技术的预测能力和管理能力，促进其技术的创新以及模式的应用。通过分析大数据的发展与应用现状，剖析物流行业运用大数据技术存在的问题，构建物流行业技术创新方向与模式决策系统并进行应用。
［关键词］大数据;物流;技术创新
物流业的发展经历了多个阶段，从人工作业发展到机械化然后实现自动化。在物流业作业过程中，由于供应链的多样性，从而能在其中获得大量的信息流量，而在此过程中，需要数据的支持与技术的应用，只有将相关数据进行准确合理的处理才能从中获得有效的信息。
1大数据的发展与应用现状
大数据的处理从原始数据开始，在企业物流中，呈现出了巨大的优势。传统的企业物流技术因无法满足如今社会的发展需要而急需改变。随着互联网时代下大数据技术的发展，在一定程度上提高了物流企业对数据进行应用和处理的能力。利用互联网大数据技术构建出数据中心，对隐藏在海量数据背后的信息价值进行深层挖掘，整合资源、优化组织结构，促使物流企业商业模式创新。随着大数据被重视和应用，过程中也暴露出了许多的问题。大数据背景下的企业物流面对的难题、困难的解决方式和解决方法，除了完善物流体系之外，还应该建立更多的解决方案和决策模式，从而实现更好的决策和战略性业务措施。每一个行业都开始利用大数据进行发展和创新。大数据可以对消费者的行为和产品销量进行预测，大数据的应用越来越彰显出它的优势。大数据应用需要经济、高效、创新的信息处理形式，以增强洞察力、决策制定和流程自动化，要求企业不断进步和发展。［1］在此基础上，数据共享的程度与信息发展水平呈现正相关关系。加拿大、美国等发达国家的数据共享规范与要求比较成熟，有自己的标准，在执行和实施过程中能够把握当下的要求，实现数据之间的共享与交换，以及制定相关的管理办法。因此，协议和目标的制定在企业运行过程中是十分必要的。
2物流企业运用大数据技术存在的问题
2.1技术研发不够。物流管理技术人才比较缺乏。人才是推动技术和经济发展的第一要素。我国物流行业作为新崛起的行业，许多企业物流管理工作并不专业，很多高校毕业生虽掌握扎实的理论基础，但是缺少实践技能。因此，这就导致了人才的欠缺和专业技术人才的培养不足。大部分企业的物流管理方法都是借鉴和模仿其他企业或者发达国家先进企业。管理人员的水平参差不齐，给物流管理带来很大的困难。［2］
2.2数据共享意识淡薄。企业物流信息与数据共享程度落后。虽然很多物流管理企业在发展中形成适合自己的物流管理系统，并且容易出错。大数据物流通过大数据集，对运输和分配系统进行建模和分析。随着智能计算技术的创新，需求和要求每天都在变化。而资源的汇集和数据分享能力是非常必要的，这就需要更加重视数据分享问题。
2.3模式决策标准不清晰物流模式的比较选择是在运输过程中与成本和支出最相关的过程。虽然每个物流企业的管理者都建立了管理制度用于决策，但不够完善。现行的管理制度与标准并不能满足实际的工作需要，其中，第三方物流发展速度较慢。我国物流的服务规模较小，服务类型较少，服务范围狭窄，顾客满意度也不高，对物流行业的发展产生了一定的阻碍。［3］
3大数据背景下企业物流的技术创新
互联网大数据在供应链物流领域的应用将为很多企业带来巨大的竞争优势，通过技术使其供应链系统内部企业更加了解市场需求和消费者行为，并与之建立起紧密的关系，帮助企业开展精准生产，进行精准营销，平衡市场需求和企业库存，真正实现整个供应链物流的利益最大化目标。互联网大数据技术目前已获得的成绩，将对许多商业领域带来影响。互联网大数据更是能够从该商业模式各环节入手，对贯穿供应链物流始末的四大环节(采购、制造、运输、销售)进行根本性变革。其中，物联网技术和RFID技术的使用和创新能够为实现整个物流系统的智能化提供应有的条件。物联网技术在供应链过程中物品的生产、配送、仓储、销售等很多环节受到影响，大数据技术可以根据实时数据结算最优路径，可以帮助企业进行合理的生产安排。而RFID技术主要在仓储中发挥作用，其运作效率的高低将决定后续环节的运作效率。［4］此外，互联网大数据也可以帮助企业更好地了解消费者需求，为消费者提供更好的服务，根据消费者需求制订合理的采购计划，提高传统营销渠道的运作效率。
4大数据背景下企业物流的模式构建
4.1技术应用模式。由于互联网大数据技术属于新兴互联网信息技术，因此想要全面将其应用在供应链物流领域，需要改变传统经营理念，树立现代化物流发展观念。［5］现代化物流发展观念需要以客户需求为重心。［6－7］企业应当与时俱进，将其产品和服务紧密围绕客户，并为其提供个性化服务，并真正将供应链物流体系内所有参与主体作为一个发展整体，通过双赢理念实现共同发展。供应链物流系统内的企业应当加强联系，不仅上下游企业加强业务合作，非上下游企业同样可以通过开发新的业务和项目实现业务交叉，以保证整个供应链物流系统的稳定。充分认识到信息数据是企业的一项重要资产，通过信息数据挖掘更深刻的价值，以信息数据共享理念加速供应链物流系统内的数据传输频率。当前，我国互联网大数据无法大范围普及的主要原因在于技术限制。目前智慧物流的发展在我国仍处在起始阶段，智慧物流技术在物流领域的应用存在一定的局限性。［8］对于已经实行自动化的物流企业而言，也存在系统老旧问题，且需对处理系统进行升级。［9］因此，需要不断提升对技术的应用和使用观念，同时将其进行应用与发展。
4.2数据共享模式。互联网大数据技术在物流领域的应用将带来商业模式的巨变，为供应链内所有企业提供更多机遇，增强供应链的市场竞争力。大数据背景下，要对数据进行分析，其一，要进行数据的采集。每个企业每时每刻都会产生数据，每天都会产生海量的数据，如仓库的出入库及在库数据、货物的物流信息、运输途中的各种运输费用、配送中心的货物流转情况数据等。在这个庞大的消费和用户群中，每个人的消费倾向都是独立的，它们集合在一起形成客户数据，数据具有复杂性。物流业务融入供应链的各个环节，都会产生不同类型的数据。而且数据也没有固定的储存地点，因此数据的丢失和遗漏是不可避免的。这就需要转变观念，将数据进行整合与共享，数据之间的交流需要政府的引导和法律法规的完善，以及相关监督和监管，以满足整个市场和社会的需求。而共享的同时就会出现隐私信息的保密性与处理问题，其中，监督与培训最为重要，以减少信息和企业机密泄露。其二，实现科技创新，使得互联网与物流、大数据结合更深，促进三者共同发展。［10］
4.3管理决策模式。管理与决策需要人才与人力。人才是各个行业发展的基本因素与必要条件。专业化人才的培养需要从多方面进行。提升自身员工的能力素质和综合水平需要较长时间的运行与改变。另外，还通过企业内部培训不断提升员工水平，这也需要成本和资金的投入。由于供应链物流管理决策是一项较为复杂的系统，需要协调配合。合理的资源分配能够帮助企业保持更高的运行效率，在运营与管理中实现更好的激励机制，实现管理决策的精细化与常态化，随时根据需要调整物流企业管理决策模式，更好地适应市场，加强团队合作，以便发挥互联网大数据技术的预测能力和管理能力。
作者:孙楚绿 单位:天津商业大学宝德学院
