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大数据背景下区域智慧物流发展对策研究

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  摘要:随着信息技术的不断发展,物流行业如何发展以适应实际需求成为必须解决的问题。本文探讨了智慧物流的发展演变,分析了大数据的区域智慧物流发展现状,研究了大数据背景下区域智慧物流发展的相关对策。
  关键词:智慧物流;区域化;大数据
  中图分类号:F259.21    文献标识码:A    文章编号:1007-9416(2020)04-0000-00
   随着信息时代的不断发展,人们对物流要求的不断提高,物流行业的发展迎来的新的机遇和挑战。目前来看,物流行业在大量的物流需求面前,仍然存在诸多问题。随着信息技术的发展,大数据环境的日益成熟,结合大数据的区域化智慧物流有了更为明朗、良好的发展前景。
  1 智慧物流的发展演变
  1.1 大数据技术与物流业务的初期融合
   大数据的发展起源于20世纪末到21世纪初,其时物流行业仍然相对传统,规模并不大,业务也相对单一。对于多数物流企业来说,其物流运输服务相对单一,业务数据板块分布较为散乱,不能够进行统一的规划和决策部署。智慧物流的概念出现后,物流行业逐渐借助计算机平台进行物流信息数据的处理。在这一时期,出现了能够做出进一步规划的专家系统以及企业进行自我信息梳理的知识管理系统。企业能够进行更为系统和庞杂的数据信息记录以及员工的意见建议征集,而后通过专家系统做出相应梳理与规划,实现初步的物流智能。随着大数据以及云计算的发展,人们渐渐对大数据向物流行业的整合做出了进一步的重视,为后续发展奠定了基础[1]。
  1.2 大数据技术向物流服务的逐渐渗透
   21世纪,大数据技术广泛应用到人们的生产生活当中,也逐渐向物流行业进行渗透性的应用。此段时之内,物联网、云计算以及大数据技术发展飞快,各项云平台技术逐渐趋于成熟,为大数据向物流行业的更好应用提供了很好的条件。我国与国际物流接轨,进行了更多以大数据为基础的智慧物流模式探索。在大数据技术向物流服务逐渐渗透的初期,传统的物流服务受物联网的影响做出了相应的改变,如依据电子数据交换、射频识别、条形码以及全球定位系统等技术做出相应的物流信息数据处理以及交互。但是在具体应用上,对大数据的处理分析仍然十分有限,依旧存在模块断层,不能够形成全面高效的数据处理系统。到后期发展之后,区域化智慧物流网络初具模型,物流企业在大数据的支持下进行了系统化的改革,物流成本降低幅度很大,同时提高了配送的效率,用户体验更为友好。但是这一阶段大数据背景下的区域化智慧物流仍然处于初期发展阶段,缺乏相应的专业人才,信息手段相对落后。
  1.3 大数据技术在物流服务的广泛应用
   在2017年往后,以大数据为代表的云平台技术逐渐成熟,智慧物流的应用相对成熟,逐渐形成了一个完整的智慧物流体系,能够进行更好的物流服务和物流数据管理。在这一阶段,智慧物流的各个方面包括运输路线规划、仓库储位设置、供应链管理、物流信息整理以及总体市场预测都取得了明显成效。智慧物流不仅获得了更好的信息数据共享与交互,同时也实现了全方位的物流管理系统。但是同时智慧物流仍然处于发展初期,依舊有诸多问题有待解决,仍然存在很多有待完善之处。
  2 大数据的区域智慧物流发展现状分析
  2.1 信息平台有待完善与统一
   在大数据云平台不断发展的过程当中,物流企业为提升自身的物流服务水平以及其竞争力,逐步进行对应的智慧物流体系构建。当前尽管多数物流企业已有自身独属的信息数据管理平台,但是各个企业数据标准化有待提升,数据共享接口仍然有待完善,难以形成规模化的标准。区域化智慧物流的发展,需要形成统一的供应链网络,就当前来看,智慧物流的信息标准并不统一,仍然大量存在“信息孤岛”的现象,整体智慧物流网络依旧不能形成与需求对应的规模性。
  2.2 末端协同仍需发展与解决
   物流服务的配送末端包括销售平台、物流网点、消费者以及末端合作点的数据交互。末端协同的程度直接影响了物流服务的配送效率高低。在物流发展当中,末端协同往往存在效率较低、成本高的发展瓶颈。尤其在促销阶段出现的爆仓现象更会导致物流服务更低的用户满意度,客户粘性仍然有所欠缺。如果信息平台的整合度不高,依旧容易导致物流服务的整体资源浪费,智慧物流实施的停滞。
  2.3 政府平台缺乏介入和参与
   在现有的大数据背景下的区域化智慧物流体系,主要的参与者仍然是消费者、物流企业以及供应平台。政府作为必不可少的关键角色仍然缺乏足够的参与力度,且引导物流行业龙头企业主导智慧物流标准建立的力度有待提升。区域内政府需要制定一系列标准、规范化的智慧物流发展体系与政策,以便于物流行业的规范和高效运行。同时,需要对信息数据的采集进行更进一步的规范,以更好实现物流行业的数据共享与交互。
  3 大数据背景下区域智慧物流发展的相关对策
  3.1 区域内物流整体思路的重构
   智慧物流网络包括物流网络当中的各个环节,只有做好各个环节之间的衔接以及整合才能形成高效的物流服务系统。对于大数据背景下整体智慧物流网络的重构,应当主要进行三个物流子系统的建设[2]。(1)需求子系统的建设,需求子系统的搭建能够进行更好的个体需求分析以及相关的业务对接;(2)供给子系统的建设,供给子系统能够更好的整合碎片资源并进行稀疏价值的提取;(3)监管子系统的建设,政府部门对物流行业进行有效监管和规划,以实现物流行业之间的更好规划和互相合作。
  3.2 行业内关键核心技术与标准的确立
   (1)政府与行业、企业统筹协调,推动建立智慧物流标准体系与相关制度,加快制定数据接口、信息共享、RFID等关键技术的应用标准;(2)通过以大数据云平台为基础的核心处理,能够对各个独立数据进行汇集和分析,同时对其进行分类以及关联关系的挖掘,以实现更好的数据信息处理;(3)通过大数据技术进行物流业的碎片化信息的整合,提高整体物流服务效率,在物流服务的过程当中进行合理预测,避免风险发生和资源浪费。   3.3 政府政策的完善與实施
   区域物流的发展受政府产业政策影响较大,因此政府应该把智慧物流中的网络、交通等基础设施建设与政策支持、大数据技术资金扶持同步完善与实施,鼓励物流行业内实力雄厚的企业深耕智慧物流领域、创新运营模式,整合区域内智慧物流资源,促进传统物流企业与智慧物流企业协同发展,为区域内社会化、专业化、规模化的智慧物流服务体系发展创造良好的宏观环境[3]。
  4 结语
   总之,在信息技术不断发展的过程当中,大数据的应用必能使得物流行业向更大规模、更为高效的智慧物流转变。在政府积极推动、企业参与主导、标准逐渐完善、技术不断提升下,大数据技术的智慧物流会出现更多的创新发展模式,能够帮助物流行业进一步提高物流服务的水平。
  
  参考文献
  [1] 何黎明.中国智慧物流发展趋势[J].中国流通经济,2017(6):3-7.
  [2] 陶君成,潘林,初叶萍.大数据时代城乡物流网络重构研究[J].中国流通经济,2016(11):22-32.
  [3] 黄惠良,吴志华.大数据时代的物流信息安全意识亟待强化[J].物流技术,2013(22):18-23.
  收稿日期:2020-03-06
  作者简介:吴孟霖(1992—),女,河南郑州人,硕士研究生,助理讲师,研究方向:物流管理。
  Research on the Development Strategy of Regional Intelligent Logistics Under the Background of Big Data
  WU Meng-lin
  (ZhengZhou Vocational College of Finance and Taxation, Zhengzhou Henan  450000)
  Abstract: With the continuous development of information technology, how to develop logistics industry to meet the actual needs has become a problem that must be solved. This paper discusses the development and evolution of intelligent logistics, analyzes the current situation of regional intelligent logistics development of big data, and studies the relevant countermeasures of regional intelligent logistics development under the background of big data.
  Key words: intelligent logistics; regionalization; big data
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