内容摘要：配送功能在现代物流体系中具有越来越重要的作用，是实现智慧物流的核心环节。本文在对配送的内涵及功能要素进行总结的基础上，探讨了在大数据背景下智慧配送应具有的特点，进而提出了智慧配送体系的构建基础、系统组成及功能结构。研究结论为物流企业实现配送环节智慧化提供了运作思路，为物流业实现智慧化协同提供基础支撑。
关键词：大数据；智慧配送；物流；配送体系；功能要素
智慧物流体系建设并不等同于物流企业在某些业务活动方面提升了信息技术水平，更为重要的是通过合理应用智慧化技术实现企业内部各项业务活动的协同，以及与外部企业间的业务流程系统。可见是一项长期的、复杂性工程。首要目标是实现物流业本身智慧化改造，尤其对于仓储、配送、运输等关键物流活动的智慧化运作，对于构建智慧物流体系至关重要。有关智慧物流业务体系构建的研究，学者们大多基于智慧物流的主要特征，借助大数据、云计算等技术构建现代物流信息平台，实现物流活动功能体系重构和业务流程的创新。但现有研究以物流整体功能为出发点，缺少从单项物流活动环节构建智慧化体系的探讨。本文将研究对象锁定为智慧配送体系的构建，从配送活动的内涵及功能要素出发，结合新兴智能化技术特点总结出智慧配送基因，构建基于三个层次的智慧配送功能体系，为物流企业实现配送环节智慧化提供运作思路，为物流行业实现智慧化协同提供基础支撑。
一、配送的内涵及功能要素
配送是现代物流体系中的重要环节，是决定物流业务体系运营效率与服务水平的关键因素。配送不同于传统意义的送货，它涵盖了货物配备、车辆调配、路线规划、配装及送达等连贯性作业流程，按照订货要求和时间计划对作业流程加以匹配，实现按时送达规定要求地点的目标。现代物流配送以信息化、智能化作为发展方向，注重作业活动高效协同与有序衔接。为此，需要从功能要素入手对配送体系进行深入剖析，实现技术与信息驱动下配送活动系统化水平的提升，从而有助于提升整个物流系统的运作。物流配送功能要素包括备货、储存、分拣及配货、配装、配送运输、送达服务和配送加工。具体表述参见表1所示。
二、大数据背景下智慧配送新基因
智慧配送是智慧物流体系中的核心功能，借助集成智能化技术，让配送系统模仿人的智能，具备思维、学习、感知、推理判断、解决问题等能力，以对配送过程中出现的各种难题进行分析判断进而自行解决。也就是利用各种互联网技术从接收订单开始，自动化处理备货、储存、分拣及配货、配装、配送运输、送达服务及配送加工，让信息流快速流动，以便在各操作环节及时获取信息，对信息进行分析做出决策。简单而言，智慧配送就是借助传感器、RFID、移动通信技术让物流配送实现自动化、信息化、网络化。配送过程的智慧性应具有以下特征：自动感知。利用感知技术获取配送流程中产生的各种信息，包括消费者订单、库存信息、货物属性、分拣配货信息、运输车辆状态、物品载荷程度等，将信息数字化处理以作为协调各项配送活动的决策依据。整体规划。信息产生于配送流程中较为分散的作业活动中，智慧配送系统应具有信息收纳功能，构建基于互联网平台的数据处理中心，分散的信息在此处进行集中、分类、规整，实现配送流程协同一体化运作。智能分析。利用智能学习系统来模拟实际配送活动中出现的难题，物流企业要根据具体问题提出假设，并在模拟环境下进行问题的分析及对策的实施，从而为系统提供相关类似问题的解决范式，系统会自行调用已有的经验数据，实现智慧化决策。决策优化。随着市场需求的变化以及物流企业追求目标的改变，智慧配送系统能够根据配送成本、配送时间、配送距离以及车辆数目等对特定需求进行评估，基于确定型、非确定型以及风险型的决策条件比较决策方案，找出最合理、最有效的解决方案。修正与反馈。智慧型配送应体现在业务流程柔性化操作方面。系统不仅可以自动按照最佳问题解决方案、最快捷的路线运行，还能够依据条件和目标的改变随时修正决策方案；对于修正的内容自动备份并及时反馈于配送相关环节，使业务操作人员对作业运行情况进行实时了解，使管理人员对各环节进行严格把控。
三、智慧配送体系构建
（一）构建基础
智慧配送体系不同于传统配送体系之处在于运营理念、运营体制和运营技术三个方面的创新。第一，要具备运营理念基础，从企业的管理思想、管理模式和管理文化方面重视信息化改造与智能化升级，统一企业内部各部门间协同化思想。为此，传统配送中心必须向现代配送中心转变，现代化配送要求产品可实现智能追溯、业务环节可视化智能管理、操作流程自动化衔接及监管等，并非简单的购买业务处理软件或者升级个别环节技术水平能够实现的，而应该是自上而下的功能再造与业务流程重组。第二，智慧配送系统要以业务运作与管理水平为保障。要从业务流程、组织结构和管理制度等方面为订单信息流的顺畅流动保驾护航，因为只有配送运作与管理水平提升，信息系统才能实现有序发展，达到改善业绩的目标。智慧配送系统与高水平的运作管理高度契合，是发挥其协同、协作、协调效应的关键。第三，智慧配送体系的构建要具备技术基础，一方面要提升订单管理、货物出入库管理、分拣配货管理的信息化水平，以便围绕信息流对各项活动做出合理化调度与安排；另一方面要构建围绕业务处理流程的大数据分析体系，通过整合智能识别技术、自动化采集技术、数据挖掘与联机分析处理技术等，实现配送活动的智慧化管理，如作业流程关联度分析、风险感知、绩效评价、智慧创新等，从而能够不断优化配送业务流程，保障运营的稳定性。
（二）智慧配送系统组成
1.RFID分拣系统。该系统应用RFID技术对货物入库与出库进行自动化识别、记录、存储、传输，实时检验出库货物与订单是否完全匹配，使分拣操作达到快速、准确的目的，提升分拣效率。目前分为DPS（摘取式RFID）和DAS（播种式RFID）两种类型，前者面对货物分散存储的中小客户，提供库位、货架和货物上贴放RFID标签；后者面向货物集中存储的大客户，提供存储区域标签与货物标签服务。2.感知记忆系统。智慧配送能够自动识别需要分拣的货物，并进行多维度检验，比如库位、货架、货物信息是否准确，与订单产品清单是否一致，在拣选和配货环节需要对订单匹配与否进行二次检验。如果遇到货物分拣错误、货物数量与订单要求不符的情况，感知记忆系统能够自动预警。该系统需要对配送路径优化进行智能管理，如送货地点发生变化，要根据配送站点、配送成本等约束实时调整配送路线。3.配送管理信息系统。配送相关活动的调度与管理依靠配送管理信息系统，在整个配送体系中起到信息集中与转化的作用。向下与RFID系统和感知记忆系统互联，向上接收大数据分析系统与智慧创新系统的知识与模式，并应用于实际业务操作中。该系统由7大模块组成：货物信息管理模块、订单管理模块、配送线路信息模块、应急处理模块、货物交接管理模块、配送业务结算管理模块、客户评价反馈管理模块。该系统主要承担业务调度任务，按照关键信息对订单进行汇总、归类、排序，向用户提供运输状态查询等服务，帮助配送企业分理订单、制作调度单。4.大数据分析系统。该系统具有发现智慧与规整智慧功能，在日常配送过程中借助传感器、智能设备以及RFID技术对货物信息进行自动收集与处理，以此为基础对数据进行分析，再结合商业智能筛选出来的信息，充分挖掘有价值的信息，从中发现机遇与风险，借助智能模拟模型，以概率风险为基础对某项配送策略涉及的时间、成本、质量与服务等方面进行评估，预测业务运作的关键流程与高风险活动，进而调整资源分配进行差异化管控。最终将新知识与模式存储于商业智能模块，实现智慧创新。
（三）智慧配送体系功能结构
智能配送体系由三个层次构成，如图1所示。第一个层次是数据通信层。包括RFID分拣系统与感知记忆系统。主要是借助自动识别、传输、监控与定位技术实现对信息的收集、存储，跟踪、传输，从而为其他相关活动提供实时信息与数据。因此，数据通信层是智慧配送体系功能协同的基础。该层次主要服务于以下业务流程：第一，订单处理流程。这是配送活动的第一个环节，对整个配送业务有着至关重要的作用。主要流程包括订单受理、订单数据处理和订单状态管理，完成对订单的分类整理、确认审核等操作，并通过EDI系统将订单确认信息传递至关联部门。订单信息被确认之后，要根据订单查询货物的备货情况，然后根据查询结果进行库存分配。应用新传感技术、RFID技术、视频监控技术等可视化库存存储状态，并实现对目标货物的快速锁定，借助移动计算技术制定拣货单和出货单。依据这些单据进行出库物流作业。订单执行过程可以应用无线网络传输技术、GPS技术等进行实时监控与跟踪，及时反馈订单处理过程中的问题，提供给大数据分析系统加以解决。第二，拣货作业流程。配送中心对客户订单进行确认、审核后，会对订单信息进行分类，同时制定出相应的货物配送清单，安排拣货。拣货操作流程借助RFID、条形码技术以及传感技术等，实现货柜货物自动提醒、拣选路线智能优化。能够明显提高拣货的效率，减少人工操作的出错率。第三，分拣作业流程。在拣货作业完成后，需要检查完成分类后的货物，确保发货数量、质量和规格的正确性。此外，还必须检查分拣的货物与订单的相符程度。自动感知识别技术能够自动识别货物数量、完整程度、质量状态等信息，减少人工操作的环节。在检查分拣的货物与订单相符程度的过程中，通过RFID读取货物的电子标签，检验标签信息与订单货物条码信息的一致性就可以完成此项工作。第四，送货流程。在货物送到消费者手中的过程中，通过视频监控技术、GPS、GIS等实时跟踪运输工具的行驶状态、行驶路径等信息，并向用户提供实时的信息查询功能。第二个层次是业务管理层。主要依靠配送管理信息系统来调度日常的配送业务，包括订单管理、库存管理、分拣配货管理、配送调运管理和信息反馈管理。配送管理信息系统作为与外界客户联系的窗口，接收电子商务系统传递的顾客订单以及连锁零售门店的补货订单。配送中心接收到顾客订单后，先对订单进行审核，审核通过借助库存管理系统查询库存从而决定是否需要外部供应商采购以满足订单需求；在分布式仓储管理系统中，依据订单的可执行情况进行仓库的订单分配，如需异地调拨则涉及货物调拨管理。制定好货物出库计划之后，对订单分拣、拣货、配货及配装活动进行管理。其中涉及到的自动拣货操作以及拣货路径设定，可以借助数据通信层相关技术自动化运作；另外配货及配装活动需要依据顾客的分布地点、送货时间的要求、交通状况、物品冷藏冷冻温度控制的要求、货物体积与重量、车辆体积额载等情况，借助大数据分析系统获得最优化的决策支持。设定好相关计划以后，系统输出确定出库信息，通过配送管理信息系统平台为顾客提供订单处理进度等查询服务。第三个层次是智慧创新层。通过应用大数据分析系统对配送过程中各个功能以及业务流程进行优化分析，最终形成智慧化解决方案。大数据分析系统通过接收RFID分拣系统以及感知记忆系统所识别及存储的配送业务运行数据，实现数据挖掘与知识发现。另外，该系统记录配送管理信息系统日常事务的处理模式与方法，作为事务管理决策实施的依据与优化的基础，对于多种目标与约束条件下可能存在的效率提升、成本降低、时间缩短的机会进行捕捉，借助智能模拟模型探索最优化方案。智慧创新层要实现的功能包括订单分离、配送需求匹配、智能分解、最优运输路线规划、智能配装、预警与监督以及问题反馈等。大数据分析系统通过把相关的业务操作的数据进行规整，按照设定的优化目标，通过数据挖掘形成某些规律，并将可能的解决方案模型存储于数据仓库中，将半结构化或非结构化的问题逐渐转化成结构化问题。基于不同的业务目标，大数据分析系统将通过智慧调度模块与配送管理信息系统的相关功能进行连接，将优化的结果传递给各流程的操作人员，为该项活动具体实施方案的制定提供智慧化参考。
参考文献：
1.张彤.大数据背景下智慧物流业务体系构建与运营[J].商业经济研究，2019（21）
2.王柏谊，孙庆峰.大数据时代物流信息平台构建与建设对策研究[J].情报科学，2016，34（3）
3.李佳.基于大数据云计算的智慧物流模式重构[J].中国流通经济，2019，33（2）
4.张向阳，袁泽沛.网购时代我国“智慧云物流”平台体系与协同运营模式研究[J].中国科技论坛，2013（7）
5.公双雷.云环境下我国电子商务物流模式研究及应用[J].价格月刊，2015（6）
6.李远远.智慧物流信息平台规划研究[J].学术论坛，2013，36（5）
作者:施和平 程永生 单位:景德镇学院 江西财经大学
