秦棋处

摘要：大数据已经渗透到物流企业管理的各个环节当中，在经营模式创新和业务流程优化方面都扮演着重要角色，为物流管理企业发展提供了重要的机遇。企业要结合大数据时代提出的新要求，对现有的物流管理体系进行优化，才能提高物流管理的效率和质量。基于此，本文对物流成本和大数据简介、影响以及基于大数据的企业物流管理体系优化的措施进行了分析。

关键词：大数据;企业物流;管理体系

随着物流行业的不断发展，大数据技术的不断成熟，二者的结合有效的提高和优化了企业物流管理模式，大数据技术中的各项内容可以更好的帮助企业物流管理体系的发展，提高企业工作效率。

1 物流成本和大数据简介

1.1 大数据技术的意义和特点

大数据时代的不断发展，企业要高度重视物流管理体系的构建，提高物流管理水平，充分发挥出大数据技术的作用。大数据技术又也被称为巨大的数据，其中包括大规模的数据，目前，我们不能使用主流软件进行相应的处理，管理，整理在一个相对合理的时间，这使得它成为帮助企业决策咨询。一些专家提出大数据，主要针对所有处理都不采用随机分析方法进行相应的分析处理，其特点包括数据量大、类型多、处理速度快、价值密度低、商业价值高等。

1.2 物流成本及其分类

物流成本是指在空间中移动产品所需要的劳动力和物化劳动力的货币绩效。换句话说，在运输货物的过程中，人力、物力和财力的总和称为物流成本。企业物流成本是指采购、销售、生产及相应物流活动的总成本，主要分为：装卸、检验、加工、仓储和验收的仓储成本;库存占用资金即库存成本的兴趣在于分析大数据环境下现代物流与传统物流的区别;订单处理、采购处理等管理费用。

2 大数据在物流管理中的影响

大数据分析模式可以更好的适应现代物流企业的发展，以大数据作为物流管理的支撑，可以更好的将信息节点进行一定的优化整合，再通过数据中心的集中分析处理，最终转化为物流管理中有价值的信息，为物流企业管理者的决策提供有力的支持，不仅如此，大数据作为物流管理的核心技术之一，可以更好的对客户需求进行分析，提高客户对物流的信任度，进一步防止客户流失。

3 基于大数据的企业物流管理体系优化的措施

随着互联网的普及，电子商务应运而生，带动了物流企业的发展。在大数据的背景下，抓住机遇，迎接挑战，需要物流企业创新和改革传统的物流管理模式，并掌握时代潮流基于网络的特点，促进物流企业的发展和创新，以帮助促进中国主要企业的市场竞争力。

3.1 充分利用现代技术创新物流管理模式

电子商务的发展掀起了网上购物热潮，同时也对物流管理提出了新的要求，作为企业要充分利用现代技术搭建和完善自己的网络物流体系。首先要加强对信息技术和大数据的应用，生产商、供应商和销售商建立统一的信息化平台，共享信息，互助互利，建立长期的合作关系，减少临时合作，这样不仅会增加交易成本，还不利于物流可持续的发展。其次物流管理要标准化和专业化，充分利用互联网的技术构建完整的物流管理系统，有统一的管理系统，不仅可以物流管理的时间和成本，避免重复工作，还能提高物流覆盖率和快捷性。对客户需求和建议可以及时记录，不断完善该系统，使其更加满足客户需求。然后还要对库存进行专业化的管理，商品储存也是物流中的关键一环，要准确记录库存信息，保证商品正常流通，争取就近取需，提高物流效率，也为商品运输节省时间，给客户提供更好的购物体验。然后还要充分利用人工智能技术辅助解决物流中遇到的问题，减少客户咨询问题时的等待时间，提高物流服务质量。总之，作为企业，要不断加强供应链管理，从采购、库存和分销管理等各个方面入手，同时利用数据分析和预测方法控制企业物流成本和风险，用科学专业的手段完善物流管理系统。

3.2 组织架构

进行物流管理体系组织架构设计时，企业要明确自身经营管理模式，对现有的业务内容进行调整，重视垂直管理模式的应用，明确各个部门的职责，充分发挥出物流中心和信息中心的作用。企业要结合自身发展规律，打造完善的物流管理体系，维护企业的物流管理经营权和财产权，建立全新的集权和分权组织架构，有效提高物流管理的效率。此外，企业要进一步提高物流配送中心的服务水平，完善运营软件的功能，实现多个部门联动。

3.3 配送管理系统的优化

为了实现内部物流信息的有效管理，企业必须依靠大数据技术进一步完善配送系统。依托大数据，以数据和智能的方式对配送信息进行处理和优化，从而优化物流配送功能，保障物流配送环境的安全，保护客户的基本利益。首先，企业需要及时更新物流配送信息，使客户能够及时了解物流配送的动态。其次，企业要重点加强物流配送远程控制，在线调整和监控配送路线，以保证合理的物流配送操作。

3.4 大数据技术在智慧物流商物管控中的应用

大数据背景下智慧物流商物数据包括大宗商品数据和零售商品数据。大数据在商物管理中的应用可以使得对商品管理在时间空间上进行智能化决策，科学管理商物的流通节点及流通通道，实时掌控商物的流量流向。商品的流量流向呈现动态变化的特点，物流企业运用大数据技术及时捕捉到商品的生产厂商数据、供应商数据、商品市场数据、商品流量数据、商品流向数据、消费者购买数据、消费者行为习惯、竞争对手数据等，运用分布式存储、云存储技术、SQL/NoSQL技术对数据进行整合管理、按照结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的分类对数据进行分类管理，通过云计算技术、并行处理技术、网络技术等对数据进行处理，建立关于商品流量流向、流通结构等方面的数学模型，对相关指标进行分析，再运用关联分析、聚类分析等大数据分析挖掘技术，从中找出对商品流量流向、流通结构影响最大的指标，排除干扰分析结果的指标，得出最优的解决方案，以调整商品的流通结构使之合理化，控制商品的流量流向，对商品流通的核心节点及流通通道实现实时控制，进而还可以预测商品未来的需求情况，开拓新的市场，扩大业务的范围，实现商品流通过程的精细化、可视化管控。

3.5 业务流程

要重视对业务流程的优化，凸显业务流程重组，就能保证物流运输的线路得到有效的优化，提高物流配送的便捷性。可将业务流程分为三个阶段，要由配送中心发挥出相应的监管职责，对产品进行装车扫码和登记，然后采用GPS对数据进行定位，由专业的物流平台负责监督和控制。要对物流配送的到达进行监管，对条形码进行扫描，做好交接登记。

3.6 完善团队管理体系

构建物流工作体系，需要依托大数据，注重加强物流人员素质。首先，企业需要引进技术人才，加强物流信息系统的研发，提高企业物流系统的服务功能，保证企业物流服务的安全和质量。其次，企业要注重加强对物流人员的素质培训，定期开展培训活动，提高物流管理的整体效率。

4 结束语

综上所述，企业要充分意识到大数据所带来的优势和面临的挑战，对现有的物流管理体系进行优化。要制定完善的技术方案，明确优化的内容，对组织架构进行简化处理，充分发挥出物流软件的作用，对海量数据进行有效的存储和处理，确保业务流程更加全面，有效发挥出大数据等先进技术的作用。

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