王宏伟

（郑州工程技术学院，郑州450044）



大数据在物流服务创新中的应用

王宏伟

（郑州工程技术学院，郑州450044）

摘要：在信息化的时代，大数据的应用在各行各业显示出其决策和管理的优势。物流领域本身会产生大量数据，也可以利用大数据技术进行流程的优化。本文以物流服务创新为角度，分别阐述了大数据技术下，基本物流服务的创新以及增值物流服务的创新。有利于物流企业为客户提供更好的服务，同时提升自身的运营效率。

关键词：大数据技术；物流服务；创新

一、大数据应用于物流业具有较强的适应性

（一）大数据概述

大数据最早产生于2009年的甲型H1N1流感传播时，谷歌公司根据其网络检索产生的大量数据进行分析，及时预测了流感的源头及传播路径，而官方（疾控中心）的数据一般要滞后两周左右，大数据的能力由此显现。如今大数据在社会、生活、公共、商业等领域广泛应用起来，它是一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品及服务，或深刻的洞见。［1］大数据具有来源广泛、数量巨大、形式多样、关联复杂等特点，掌握并挖掘分析这些数据，将为企业提供生存发展的巨大价值，对于物流企业也同样如此。

（二）大数据可以广泛应用于物流行业

随着现代信息和通讯技术的快速发展，以及物流业务量的不断增多，伴随着物流产生的信息流及相关数据不断增大。物流企业要想长期保持旺盛的发展势头，在竞争中保持优良态势，创新是其发展的源动力。物流作为第三产业，服务是其本质，物流企业的服务创新为企业适应社会的不断变化、满足客户的需求，以及长期发展提供了源源不断的动力。

二、物流服务的创新点

物流服务是企业为了满足客户（包括内部和外部客户）的物流需求，开展一系列物流活动的结果。它是一种非物质形态的劳动，具有伴随销售和消费同时发生的即时性。物流服务的本质是达到客户满意，服务作为物流的核心功能，直接使物流具有营销的相关特质，因而衡量标准只能依据客户的满意程度。

物流服务通常按照业务可以划分为基本物流服务以及增值物流服务。基本物流服务包括运输功能、保管功能、配送功能、装卸搬运功能、包装功能、流通加工功能和信息处理功能等。增值服务是在提供基本服务的基础上，满足更多的顾客期望，为客户提供更多的利益和提供区别其他企业的优质服务，这是企业创造差异性特点、吸引顾客的关键所在。物流服务的创新就可以从增值物流服务入手。

增值物流服务又可以分为两个层次。一个是一般性的附加增值服务，包括订单处理、货物验收、货物的再包装与简单流通加工、代办货物保险、代办通关、代收货款、安装调试、货物回收或替换等；第二个层次是高级的增值服务，包括库存分析与控制、销售预测、分销中心的建立、供应链设计和管理、物流系统规划、物流成本核算分析等，这实际上类似于第三方或第四方的物流策划的服务。在大数据技术的应用指导下，物流服务的创新可以从一般的运输、仓储等业务创新，也可以从增值服务创新。

三、大数据的应用在物流服务创新中的体现

（一）基本物流服务的创新

1.运输服务的创新

对大数据的收集、整理、分析和应用可以通过对社会运力的整合，提升效率，降低成本。整合资源的关键是建立物流信息平台，可以通过以下两种模式进行。

模式一是大型企业牵头建立运营、其他物流企业或个人应用该平台，企业和个人通过该信息平台进行各种货运交易的同时，每一笔业务、每一次运输的数据就会被记录下来。通过对大量数据的分析，企业或司机的消费习惯、诚信记录、业务绩效等就会显现出来了，可以为客户选择提供依据。

模式二是构建全社会的运力生态系统。可以通过对货运车辆安装GPS设备，使GPS的运营商拥有成千上万的车辆数据，这些大量的、功能型号用途各异的车辆就构成了社会运力池。除此之外，还有传化物流、中外运等这样大型物流企业的私有信息平台，他们掌握并整合各自的运力，提供个性化、专业化的服务。当私有平台与社会运力池对接时，就会形成全社会的运力生态系统，系统运转的有效条件就是大数据的运用，如图所示。例如当某企业私有运力不足时，可以从社会运力中获得；而社会运力也可以根据自身特点为对应的企业进行服务。在大数据的作用下，车源和货源信息的及时性和可靠性得以保证，这有利于货运交易的进行；通过GPS系统，货物和车辆可以被实时监控，也提升了客户对于物流服务的满意度。

图全社会运力生态系统

2.仓储的服务创新

仓储服务的创新点应该在库存控制以及货品在不同仓库的分布上。通过对客户在不同时期的历史订单、社交媒体数据、搜索引擎的数据、甚至是天气新闻等数据的收集和分析挖掘，可以更加精准地进行库存控制。通过数据精密计算，发挥“虚拟库存”的优势，尽可能地使货物处于周转状态或者在途状态，有效降低库存，甚至实现零库存。

对于电商企业来讲，仓库的布局以及货品在不同仓库的分布也需要大数据进行指导。可以把历史订单、用户搜索、快递公司网点布局等数据与地理信息系统相结合，进行仓库的选址以及货品在不同仓库中的分布。

3.配送的服务创新

传统的配送环节一般都是根据客户订单组织货源，然后按照预定的线路配送至用户。但是当市场需求不稳定时，配送服务的调整与市场需求会出现一定的时滞性，而且需要较高的管理组织水平才能完成。运用大数据就可以弥补管理的不足。根据以往的配送信息，配送中心可以建立起相应的配送数据库，包括客户、车辆、路况、商品等数据。配送中心综合分析配送的数量、地点、时间等信息，根据分析结果安排配送活动。可以通过延长或缩短某一线路配货距离，或是增加（减少）某车的配送数量，以达到减少配送车辆、减少配送人员、减少油耗等目的，最终降低配送成本。

当遇到节庆等特殊情况时，客户的订单可能会呈现爆炸式增长。有大数据支持的配送中心就可以根据以前的数据，再加上交通及天气的预测，提前做好准备。如合理安排配送顺序，优先为大客户配送，优化配送车辆和人员，合理规划配送路线，以最快的速度进行配送，以满足客户需求。大数据的利用使固定线路、固定人员的配送变成适应市场的弹性配送，有利于配送效率的提升以及服务质量的提高。

此外，大数据的利用还可以颠覆性地解决配送中的“最后一公里”的人员不足问题。上下班的人群、出租车司机或是学生，通过自己手机上的某应用程序，可以与配送企业的系统连接，他们可以成为“临时快递员”，有效减少配送人员的负荷。这种众包模式尤其适合在“快递爆仓”时期或者是在地广人稀的农村和山区。当然，对于如此庞大数量的移动投递资源的管理，只有具有海量数据处理能力的大数据技术才能完成。

（二）增值物流服务的创新

1.供应链一体化物流服务模式的创新

传统物流服务是以实体货物为核心，帮助客户实现货物标的物的空间或时间转移。在企业内部数据及外部资源的运用下，物流企业可以为客户提供融合众多功能性物流服务的综合解决方案，即供应链一体化物流服务模式。这是把物料原材料供应至成品分发配送的整个链条作为一个基本的服务单元，按照系统论的观点进行统一管理。而且客户要参与整个物流服务过程中，根据客户需求或市场情况随时进行供应链的调整。

此外，根据大数据提供的信息，物流企业可以对上下游合作伙伴之间的资源进行整合。可以有效分析不同顾客的需求，为其设计不同的供应链体系，提供个性化服务。

2.提供物流成本的分析控制服务

在对客户提供服务的过程中，可以通过大数据技术，将客户的物流支出项目进行汇总，从细节对各成本板块进行分析，找出客户物流成本支出的问题所在并进行改进。假设发现了运输车辆维护费用过高问题，就可以通过大数据的监控和预测功能，对运输车辆进行防御性维修，只需更换必须更换的部件，以提前维护来减少损坏后的维修费用。

此外，通过数据分析，企业可以看到具体的业务运行情况，能够清楚地判断哪些业务利润率高，增长快等，把主要业务放在真正能够给企业带来高回报的业务上，避免无端浪费。同时通过对实时数据的掌握，可以即时对业务进行调整，确保每个业务都可以盈利，从而实现高效的运营。

在运用大数据的时候也需要注意一些事项。例如，要建立统一、集成的数据仓库，保证不同部门，如财务部门、运营部门、人力资源部门等看到的是相同数据，确保各个部门使用的数据，都是来自唯一的、单独的数据来源，这样可以大幅度提升数据质量。实现整个企业标准化的成本管控，从而提升企业的盈利水平。

参考文献：

［1］维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶.大数据时代生活、工作与思维的大变革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.

［2］张艳.物流行业如何拥抱大数据 ［N］.现代物流报，2013-11-26（B2）.

［3］陈语.物流中的大数据［N］.中国邮政报，2014-07-08 （4）.

［4］梁红波.云物流和大数据对物流模式的变革［J］.中国流通经济，2014（5）：41-45.

［5］高亚凡.大数据时代的公路物流—以传化公路港为例［J］.企业研究，2014（21）：26-28.

［6］鞠训科.当物流遇到大数据［N］.东方烟草报，2013-10-16 （5）.

［责任编辑：谭志远］

中图分类号：F252

文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2016）07-0043-02

收稿日期：2016-04-15

基金项目：2015年度河南省软科学研究计划项目（152400410313）

作者简介：王宏伟（1965-），男，河南新密人，教授，硕士研究生，研究方向：企业管理。