对智慧物流的理解精选(九篇)

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第1篇：对智慧物流的理解范文

关键词:智慧物流；区域；发展

一、智慧物流的含义、发展背景、现状及趋势

智慧物流就是传统物流与信息物理系统(CPS)相结合，是信息物理系统应用于物流领域所产生的一种新型物流业态。信息物理系统(CPS)是融合了互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术形成的技术体系，是物质世界互联互通、虚实融合的智慧系统，这个系统的产生与发展，给社会及国民经济各行业带来了巨大冲击，推动着包括物流业在内的各行业的发展创新。智慧物流的提出最早源于IBM(国际商业机器公司)公司2008年提出的“智慧的地球”概念，最初理解是在物流运作的各个环节都以信息技术为基础、纳入信息系统的控制之下，实现系统全面的感知、处理、调整，使物流更好地服务于社会。随着物联网(IOT)技术的发展与应用，我国于2009年提出了“智慧物流”概念，开始了智慧物流的探索与发展。随着“智慧物流”三大核心系统的发展，2017年以来，智慧物流已经成为业界高度关注的话题，无论是电商企业还是物流企业，都开始大力发展智慧物流。特别是各级政府也认识到智慧物流的重要性，开始推动智慧物流的发展。2009年国务院提出了“感知中国”建设战略，物联网被正式列为五大新兴战略产业这一。2010年，“智慧物流”入选物流业十大关键词。2016年，国务院常务会议决定“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级，这是中国物流业的‘供给侧改革’”。这标志着智慧物流的发展上升到国家层面。物流业是应用物联网技术最主要的行业，随着二者的深度融合，智慧物流已经进入全面发展的时代。主要表现在以下几个方面：一是信息感知、采集的技术与产品全面应用。仓储盘点、物流分拣、快递收件与配送等领域手持终端已经全面普及。特别是在快递领域，手持终端设备正在向与手机融合、小型化化方向发展。2018年物流领域手持终端产品产销量同比增长30%以上。二是人工智能技术得到深度探索与初步应用。物流机器人全面发展。仅2018年销量增长至少在2万台以上，同比增长50%以上。无人机、无人仓、无人港开始出现并快速发展。无人机配送网已经在江苏、陕西、云南、广东等地尝试常态化配送，预计目前物流领域参与货运、配送的无人机有1万架左右。从企业看，京东于2018年2月获得民航西北地区管理局的授牌，成为陕西省无人机航空物流多式联运创新试点企业，也是国内第一家以省域为范围进行无人机物流配送的国家级试点企业。2018年3月，京东无人配送站开始运营，可以实现无人配送中转。2018年3月，顺丰速递获得中国民用航空华东地区管理局无人机航空运营(试点)许可，可以在指点的授权空域内商业化运营。同年5月，中国邮政EMS水陆两栖无人机试飞成功，“饿了么”获准开辟中国第一批无人机即时配送航线，目前已有17条无人机航线，覆盖面积达到58平方公里。等等。无人驾驶货车开始上路进行测试，“无人配送车”开始在特定区域常态化运营，并在繁忙的市区继续进行配送测试。在青岛、厦门、上海，无人港码头空无1人，巨大的集装箱被稳稳抓起、平移、放下，无人驾驶车辆来回穿梭运输。三是仓储智能化水平不断提高。全自动化仓储系统已经日趋成熟完善，仓储系统是到目前为止物流智慧化水平最高领域。特别是在制造业物流领域，无人的全自动化物流系统发展最早，由于产品品类简单，产品包装标准，智慧无人化仓储已经越来越普及。四是大量物流装备已经接入互联网。据有关媒体报道：到2018年底，全国已有600多万辆道路运营车辆、近4万辆邮政和快递车辆、3000多座内河导航设施，近3000座海上导航设施使用北斗定位导航。使用GPS定位导航的货运车辆估计更多。这些接入互联网的货运车辆，以信息互联、设施互联带动物流互联，推动了智慧物流的发展。五是货运互联网吸引了大量资金投入。利用物联网打造的车联网，实现了货物运输的透明化管理，实现了货运资源优化整合与最佳配置，降低了车辆空驶率，提升了货物跟踪与追溯的信息化水平，是近几年来物流领域资本投资的热点，吸引了大量资金投入，资本聚集已呈饱和状态。目前，5G应用已经开始试点。随着人工智能的不断发展，传统物流领域各环节的自动化、智能化水平将迎来快速发展。

在制造业物流领域，自动化立体仓库、自动输送分拣系统、装卸、搬运机器人等将高速增长。物流系统网络化、智能化水平不断提高，将成为工业互联网的一部分。在电商物流领域，手持智能终端系统、智能终端自提货柜快速增长。在物流配送中心，智能拣选系统、机器人等也快速增长，智能化、网络化水平不断提高。在信息系统领域，大数据、云计算等与物联网不断融合，成为引导电商物流配送、整合物流资源、建立物流网络的神经系统。云仓储系统将得到较大发展。在商贸物流领域，仓储业转型不断升级，智能物流系统快速发展。带托运输、按托盘进行货物的定位与追踪、按托盘订货交货将快速增长。智能周转箱循环共用系统增速较快。在智能追溯领域，各项感知技术和自动识别技术如RFID、视频技术、传感技术、条码技术等应用更为广泛。物流技术装备的可视化、智能化水平不断提高，发展空间巨大。在“物流业+物联网”创新方面：智慧物流操作系统将开始应用，并推动全面的创新与升级。人工智能在物流系统各个环节得到应用并不断创新。区块链技术与物联网不断融合，推动供应链金融等领域应用与创新。物流领域大数据计算模式将不断创新，边缘计算、雾计算出现，会朝着实时/离线计算融合方向发展。机器视觉技术应用更为广泛，在仓储自动化、管理智能化方面发挥更重要作用。仓储柔性自动化系统和作业模式不断成熟，相关技术标准将得到全面推广。

二、智慧物流得到高度重视的客观必然性

智慧物流的产生源于物联网在物流领域的应用，目前尚处于研发推广期，还没有发展到大规模的应用阶段，之所以受到高度关注，在于：

(一)这是物流业在国民经济中的地位决定的物流业在国民经济中被定位为基础性、战略性、先导性产业，是融合了运输、仓储、信息、金融等产业的复合型服务业，在国民经济中处于十分重要地位。对于其重要性，有专家学者曾这样论述：在一个城市甚至一个地区，可以没有工业、农业，但绝对不能没有物流业。国家也十分重视物流业的发展，从出台《物流企业分类与评估指标》，到印发《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》，再到《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，既彰显了物流业的重要性，也为物流业的又好又快发展提供了政策支撑。

(二)这是解决我国物流业目前存在问题的必然途径我国虽是世界第一物流大国，但也存在着物流成本高物流效率低的突出问题。据统计，我国的物流成本占GDP的比重在14%左右，而欧美等发达国家则在8%～10%之间。存在这一问题的主要原因，主要在于物流各个环节存在信息不对称、资源利用率运营效率低、人工成本高等诸多因素。要解决这一问题，必须推进互联网与物流业的深度融合，利用现代信息技术，整合集约物流各环节资源，不断提高运营效率降低运营成本。同时加大物流设施装备升级改造力度，提高物流机械化、自动化、数字化水平。

(三)这是信息化时展的客观要求信息时代信息和信息化是社会发展的基本动力，数字化、网络化、电子化是信息社会新的经济运行模式。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》以来，各行业各领域与信息化的融合不断深化，转型升级不断加快，信息化助推经济发展的作用凸显。在社会信息化水平日趋提高的环境下，物流业智慧化水平水涨船高是客观必然。

三、区域推动智慧物流发展的对策建议

智慧物流的发展显然还处于初级阶段，还很不充分。尽管如此，智慧物流发展不平衡的问题已经显现。这种不平衡主要表现为，东部、南部等经济发达地区的物流企业的智慧化水平明显优于中西部、北部等经济欠发达地区。既使在同一行政区域内部，经济条件优越的地方物流企业的智慧化水平也高于经济条件弱的地方。为了不输在“起跑线”上，各地政府不同程度地把推动智慧物流发展提上了议事日程。根据多年来的学习、考察及思考，同时借鉴了有关专家学者的研究成果，对各级政府如何引导推动本区域内智慧物流的发展提出以下建议。

(一)推进行政管理体制创新从业务角度看，智慧物流涉及工信、交通、商务、科技等部门。从现行的管理体制看，对物流的管理却比较分散，各地政府主管部门并不统一。有的发改部门管理，有的交通部门管理，有的商务部门管理等等。这种多头管理的方式，造成了管理职责不清晰、投入分散、办事效率低下、信息不对称等问题，不利于智慧物流的发展。为了解决上述问题，需要将管理物流的职责进行集中。为此，有的地方政府成立了物流局(办)，作为政府管理物流的职能部门，有的地方成立了物流工作专班，将过去的分散决策、分散投资统筹起来，为物流企业发展提供最优的资源、最短的流程，全力引导推动智慧物流有序快速发展。上述创新做法，取得了较好效果，值得各地学习借鉴。另外，最好将既懂信息化又熟悉物流运作的专业人才充实到行政管理队伍中，用专业的人管专业的事。

第2篇：对智慧物流的理解范文

2002年，本人承担了一项纵向课题，对我国制造业企业物流现状进行调查分析，其成果作为指导当时中国制造业企业发展的基础数据之一，被广泛引用。十多年过去了，情况如何呢？

众所周知，我国物流装备产业经历了过去十多年的快速发展，其变化是振奋人心的：到今天已经具备了一定规模和一定技术水平的物流装备企业，市场规模和从业人员增长10倍以上，整体来看已经迈上新的台阶。然而，回顾过去十多年来物流装备技术的发展和应用，更多的亮点在流通领域，制造业企业的物流发展却相对缓慢。这是令人遗憾的。

对比2002年的研究成果，我们看到，制造业企业在进行物流升级改造时，自动化立体库仍然作为最重要的现代物流技术被广泛采用，而基于精益生产和供应链管理的物流技术，包括适应各种生产模式的生产物流系统，如单元器具管理、工位管理、JIT管理等，除在少数行业。如汽车、卷烟企业得到应用外，其他企业很多还处于传统物流管理的模式之中。智能工厂，智慧物流则更是遥不可及。

相对来说，以联想、华为、海尔等为代表的现代制造业企业，物流的发展是与世界同步的，但他们更多的是受到了像DELL等外资企业的影响。

这种受外资企业影响深刻的现象，还发生在汽车制造业企业，尤其是以德国大众为代表的欧洲企业，其先进高效的物流系统对现代企业物流做了很好的诠释。

当前在论述中国制造业存在的问题时，居于主流的仍然是十多年前的观点：一是结构性问题，低端产能严重过剩，对外依存度高，自主开发能力弱；二是处于价值链低端，产品附加值不高，贴牌生产，利润微薄；三是低产能，高污染，高能耗。这是中国传统制造业企业的典型特征，我们在这条路上走了太长时间。

相对于传统制造业，备受推崇的现代制造业，则由于技术含量高，处于价值链的上游，占据了产业发展的核心地位。近几年热议的德国“工业4.0”，似乎给中国提了一个醒：低端制造业已经走到尽头了。于是，我们也提出了《中国制造2025》，明确了宏伟目标：2025年迈人世界制造强国行列，2035年整体达到制造强国中等水平，2050年综合实力进入世界制造强国前列。

“工业4.0”热的持续升温，似乎从根本上触动了中国政府和企业的神经，促进制造业升级发展成为共识。然而，对于所有宏大的目标如何实现，我们还不能过于乐观。因为中国制造业物流存在的诸多症结将影响我们前进的速度。

症结之一：对物流的作用认识不足

什么是“工业4.0”？德国人给出了三个核心：智能工厂，智能生产，智慧物流。其中，物流在现代制造企业中扮演了不可或缺的重要角色。

在2002年前后，因为课题的缘故，本人曾经两次参观了SEW公司的德国工厂。负责接待的人每次都询问我是参观生产系统，还是参观物流系统？因为这是SEW对外的两个窗口，也是构成该企业的两大核心系统。这于我而言是非常震撼的，因为这是第一次强烈感受到物流对于制造业企业的巨大作用。可是，我国的很多企业家到现在对物流还不能深刻认识。

今天，SEW位于中国苏州的生产厂也按照德国的模式进行建设，许多参观过该工厂的人给我介绍了他们的参观感受，同样是震撼。在中国，还没有一个企业如此重视生产物流。这种重视不是说企业在物流建设中投入多少钱，建设多少立体库，而是对物流在生产制造中的作用的深刻理解。

“工业4.0”是德国2013年提出的，其实他们早在数十年前就开始了实践。以SEW为例，在上世纪90年代建成的德国工厂中，生产系统包括了毛坯粗加工、减速器壳体加工、自动喷涂等多达数百个工艺的加工和组装流程，其关键技术设备，包括铜与铸铁的焊接工艺、复杂曲面的组合加工，每年都在不断改善。一个典型事例是，我在第二次参观该企业时，看到三年前有6个生产流程的加工中心，已经组合成一个全自动的组合加工中心，不仅大幅度降低了操作人员数量，而且加工质量和效率大幅度提升。讲解员也非常骄傲地给我介绍了这一点。SEW工厂的物流系统建设更是叹为观止：形式各异的7个自动化物流中心负责各生产环节的物流配合。其中，喷涂后的吊挂自动库和成品发运前的密集存储系统，据说是在1999年以前就已经建成投入使用的，而我国直到最近几年才开始使用密集存储这一技术。

德国人是严谨的，对待生产物流也是如此。由于所有零部件及组装用的外购件均有唯一的编码，不仅解决了大规模定制产品的特殊性问题，如配色、机油加注等，同时信息化管理对于保证产品的质量起到了关键作用。如机油加注，不同地区的用户，加注的机油或许不同，数量也有差异，但由于采用数字化管理，所有生产线上的产品均统一编码，全自动控制，不存在加错和加多加少的问题。物流，在现代工厂中，已经参与到生产管理和质量控制的环节之中，不仅仅只是物料供给和成品存储。

反观我国的制造业企业，对物流的认知还远远没有达到这一高度，最多是在考虑提高效率和节约成本上。智慧物流的精髓，还远没有深入人心。

症结之二：对物流的技术认识不足

毋庸置疑，物流技术的应用关键在于其适应性，选择“合适的”物流技术和建设“合适的”物流系统是制造业企业物流系统建设的关键。当然这也适用于其他领域。

纵观我国物流装备技术的发展，虽然取得了长足进步，初步形成了自己的体系，但存在的问题仍然是非常多的，有的还非常突出，总体技术水平与欧洲和日本还有很大差距。其中最重要的有三点：产品多样性不足，产品成熟度不够，产品标准化欠缺。

第3篇：对智慧物流的理解范文

[关键词]大数据；农产品物流；“互联网+”

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.012

“十三五”时期我国经济发展进入新常态，向形态更高级、分工更复杂、结构更合理阶段演化。2016年7月20日，总理在国务院常务会议上强调“推进互联网+物流，既是发展新经济，又能提升传统经济”。此前，总理曾3次主持国务院常务会议，讨论通过《物流业发展中长期规划》，部署发展现代流通业建设法治化营商环境，推进“互联网+流通”行动，“要推动互联网、大数据、云计算等信息技术与物流深度融合，推动物流业乃至中国经济的转型升级。这是物流业的‘供给侧改革’”。

农产品物流关乎国计民生，是百姓的生命线。我国在农产品物流方面仍有很突出的“短板”，发展农产品物流业、降低流通成本还有很大的潜力可挖，“互联网+物流”也是农产品物流业今后发展的方向。互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅在于其高效的传播方式，互联网的高速发展产生大量数据，其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。数据就是资源，是互联网的核心，数据中心是互联网行业的生存立业之本。因此，整合与深入挖掘数据资源，为农产品物流经营提供决策支持，为经济运行提供分析预警，为农产品供应链上、下游企业提供数据共享和相互协同，用数据创造新的农产品物流价值，是大势所趋。

1 农产品物流大数据及其特征

1.1 大数据的定义

什么是大数据？ “大数据”这个概念突出的特点即数据库的“大”，这些大数据已经完全超出了传统数据库及计算机常用软硬件的处理能力。正如麦肯锡全球研究所所定义的，大数据（Big Data）是无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。[1]大数据的定义是相对于当前可以利用的技术和数据资源而言的。

1.2 农产品物流大数据的特征

农产品物流是产生海量数据的产业，农产品物流数据具有以下特征。

（1）数据来源复杂性。农产品物流领域的大数据源，可分为：农产品生产基础地理位置信息、仓储RFID读取信息、GPS映射数据、图像文件、车载信息、时间与位置数据、车辆数据、高分辨率影像、矢量、遥感及动态监测数据等；CRM（客户关系管理）、流量监测、查询应用、分析器等应用数据；报告资讯、科研数据、调研数据、公共数据、公共信息等。[2]

（2）数据结构多维性。农产品物流的大数据既包括存储在数据库里的结构化数据，也包括日志文件、 XML文档、JSON文档和电子邮件等半结构化数据。对于物流企业而言，更多的数据类型是办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、配置文件、图片、图像和音频/视频信息等非结构化数据，半结构化、非结构化数据占大数据总量的75%～85%。这种数据格式的互不兼容性、多维性、结构复杂性、随机性为物流企业数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析与应用带来了极大困难。

（3）大数据的供应链特征明显。农产品物流供应链上的参与者包括农产品生产者、初加工、仓储、运输、配送、包装、销售等各个环节，物流轨迹长，环节多，每个环节都产生海量数据，环节性数据特征明显，因此，物流行业大数据的应用呈现出供应链特征。

（4）数据价值密度低。在某些环节产生的数据价值密度低。以农产品冷藏车车载监控视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有1～2秒，甚至没有，造就大量的无用数据；农产品仓储过程如果为每件农产品使用常用的无线射频标签（RFID），标签使货物当前的位置、装载和卸载的时间，存放的地点都很容易被追踪到，但是 RFID识别器每隔10秒反馈快件的位置及状态，这些数据将形成海量数据，一旦货品离开仓库，之前存库的所有数据价值低，真正有用的是货物存入和离开的数据记录，如果货物库存3月，那么这期间每隔10秒的位置定位反馈数据就没有长期保存价值，但又必须收集这些数据，时刻掌握货物流向状态。

2 大数据给农产品物流业带来的机遇

农产品物流涉及的数据源主要包括这几个环节：产前管理（投入品及环境资源）、产中管理（生产）、产后管理（物流）。其中，产前和产中是关联数据，产前和产中的信息化管理主要是提供优质的农产品和协调区域品种结构数量，产后主要服务于物流。数据拥有者之间需要协同共享，整合数据资源，形成大数据池，并利用大数据技术进行分析，才能更好地服务于优质农产品生产和高效物流。

2.1 大数据技术是建立大平台、大物流、智慧物流的基础和关键

未来的物流平台化发展是主流趋势，而大数据是物流平台的有力技术支撑，是驱动平台运营的核心；大物流的主要目标是要实现全社会物流资源的整合利用，必须以大数据作为基础资源；智慧物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，实现物流的智能化、网络化、信息化、电子化，实现传统物流向现代物流的转变。这三大新兴物流的发展和实现都需要数据分析为支撑。[3]

2.2 大数据技术是突破农产品物流发展瓶颈的利器

目前我国农产品物流行业的发展面临着巨大的困难，亟须突破发展初期的界限，迈向更高层次的发展。物流业一直被称为“第三利润源”，但在农产品物流方面，由于农产品的特殊性，物流过程复杂、损耗高、风险高，企业数量多、规模不大，行业整体物流成本高。而物流成本高一方面取决于设备的利用率及先进性，另一方面取决于信息和数据的整合分析。如果能够充分分析和挖掘物流数据中的潜在价值，就能够帮助农产品物流企业降低产品损耗和物流成本，数据就成为突破“小物流”到“大物流”的利器。

2.3 大数据的应用是未来农产品物流业发展的必然趋势

一是企业竞争需要大数据。未来的农产品物流市场，竞争更激烈、市场变化更快，利用大数据分析技术挖掘隐藏在海量数据中的价值，支撑和创新业务模式，将成为企业的核心竞争力；二是物流应用需要大数据。以电商为例，电商物流等社会化物流的强劲发展对每个节点的物流信息需求越来越多，需要通过大数据技术将物流业务数据与物流增值服务融合起来，缩短配送时间，降低损耗；三是供应链发展需要大数据。全程供应链可视化是全球供应链的发展趋势，当C2B和O2O模式全面渗透到农产品物流的整个过程，物流信息的可视化是必然成为基础运营的重点，数据必成为核心；四是农产品物流企业经营与管理需要大数据。传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代，只有对真实的、海量的数据进行分析挖掘，进行市场预测，才能真正抓住市场，因此，大数据是农产品物流企业内部管理和优化必备的基础。

3 大数据给农产品物流业带来的挑战

作为一个新生领域，尽管大数据意味着大机遇，拥有巨大的应用价值，但同时也遭遇数据质量与实效、数据共享、数据标准化、数据人才等诸多问题的挑战。只有解决这些基础性的挑战问题，才能充分利用这个大机遇，让大数据为农产品物流业服务。

3.1 数据源的质量和实效性问题

企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。大数据来源有很多，数据结构随着数据源的不同而不尽相同，农产品物流企业要想从纷繁复杂的多个数据源及时地获取高质量的数据并进行有效的整合，是一个巨大的挑战。在数据收集的阶段，由于农产品周期性短，流动性强，环节多，流动数据的变化较快，如果物流企业没有实时的收集所需的高质量数据，那么收集到的数据很可能是无效的。数据质量问题一般表现在属性缺失、数据不完整、数据处理不及时、数据不准确、数据重复、数据属性不一致等，从而影响数据信息不可靠，导致信息化建设效果不理想、决策出现偏差。一是在数据采集方面。数据采集是一个很大的市场，因为分析的数据模型可以根据需求和思维做，但所有的前提是数据的采集要准，现在的问题是采集不到或采集不准。农产品物流本身就是低利润行业，信息化水平低，投入积极性不高，人员素质不高，如何采集符合要求的数据，这是必须面临的问题；二是物流企业掌握了物流的主要信息，但由于利益与竞争问题，物流行业上报数据的真实性如何去监督，质量难以保证，如果原始数据质量很差，基于此的分析结果就不可信；三是由于人为控制数据的收集和统计过程，会使结果产生扭曲和偏差。发生暗箱操作、修改数据、无中生有“创造”数据的事情，这样的数据准确性、完整性低，利用价值不高，这就大大降低了数据的价值。如果数据质量问题不可避免，应用时过度依赖这样的数据，将产生很严重的后果，因为假数据比没数据对社会的危害还要大；四是在数据管理方面，如果对海量数据不能够进行有效管理、处理，会让更多数据沦为垃圾，造成“数据过载”。

3.2 供应链数据协同与共享问题

农产品物流供应链长、环节多，每一步都会产生大量的数据。一是供应链上各企业数据共享难，供应链上各企业数据如何采集、如何共享、如何利用可能会成为影响大数据应用的瓶颈。尤其对于处于大数据中下游的企业来说，如果缺乏数据源头的支持，将“巧妇难为无米之炊”。目前虽然各大巨头都嚷着要开放，其实并没有真心诚意将数据源开放，或者只允许在其各自平台上运行。二是公用共享数据也难，封闭在各部门中，难以看到融合的曙光。例如，气象部门详尽的天气预测数据，是研究农业生产的第一手数据，但大部分数据被束之高阁；又如，农产品丰收季节，物流运营商拿不到生产和运输数据，难以提高物流效率。三是社会环境使数据共享难。大数据应用在我国还处于新生态阶段，数据安全、客户隐私信息保护的法律法规都不完善，部分物流企业高层管理人员还没有意识到大数据资源给自身企业带来的商业价值，对大数据的共享认识还没有真正提升到企业发展的战略高度[4]，数据共享还有很长一段路要走。

3.3 数据标准化问题

大数据不仅来源于行政记录、商业记录，还来源于互联网、移动互联网、数码设备、物联网、传感器等方面。一方面，部分数据基本术语和编码尚未标准化。现行的政府统计数据和企业数据虽然遵循一定的原则和标准，但是需要共享的数据采集、数据存储与记录、数据交换等都缺乏统一的数据标准。另一方面，来源于各种数据采集器、移动互联网等的数据多为半结构化数据和非结构化数据，与现有统计的结构化数据体系具有很大差异。因此，如何将数据基本术语和编码标准化、如何将半结构化数据和非结构化数据与结构化数据体系相结合，还有待进一步研究。

3.4 数据管理人员问题

大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，仍需要人类扮演重要角色。农产品物流业的竞争关键还是人才的竞争，人才是物流业发展的核心要素。面对大数据时代的挑战，专业数据管理人员的配备才是保证大数据质量的关键，由于大数据本身的多样性、复杂性增加了大数据在处理和管理上的难度，现在物流企业既懂得数据挖掘、数据分析技术，又熟悉农产品物流规律和特征、农产品物流企业运营的复合型技术人才寥寥无几。

4 农产品物流业的大数据策略

大数据时代已经来临，大数据不仅是企业的事，更应是国家的事，要从国家层面发展大数据，实施网络安全与信息化战略。大数据是一场革命，它对现有生产力和生产关系的影响是颠覆性的，只有将大数据的重要性提升至国家层面，在发展目标、发展原则、关键技术等方面做出顶层设计和规划，才能推动各行业大数据的应用与发展。在大数据背景下，如何打造真正的农产品物流“数据资源”，建立有效的有较高质量的政府公共数据库，使数据转化为资源，用数据破解“农产品安全”与物流顽疾？政府与行业、企业该如何应对？

4.1 国家层面，制定“大数据战略”

规划先行，确定大数据的战略地位，把大数据当作国家重要的战略资源。一是这需要我国在国家层面上给予大数据高度重视，在政策制定、资源投入等方面给予强力支持，消除壁垒，集中各界力量建立大数据良性生态环境，重视大数据理论与应用基础研究及安全。从宏观层面制定大数据研究的长短期规划，抢占时代先机。二是立法工作要超前进行。美国在2000年就颁布了《数据质量法》，规定公民、公司、组织对政府公布的数据可以质疑，我国虽然有《统计法》这样关于数据提供和使用的法律，但主要针对的是传统数据情况，在大数据这方面还还存在相当大的空白和欠缺。因此，借鉴欧美等国经验，立法先行。三是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，设计国家大数据政策框架，指导和协调公共领域的大数据管理，以促进建设过程中各个环节的正规有序。

4.2 行业层面，布局农产品物流大数据发展规划

大数据环境下的农产品智慧物流实现并不仅仅是技术方面的问题，建设农产品大数据智慧物流的过程中将涉及农业行业、IT行业、交通运输业、仓储行业、农产品配送业、农产品加工业等，众多行业间如何规划、管理、协调、合作与共享等存在诸多问题。因此，布局大数据农产品物流发展，既需要政府的顶层设计，更需要农产品供应链上各参与企业从下到上的积极参与。一是为适应大数据的时代特点，要在坚持完善现有统计制度的基础上，制定行业数据采集应用相关标准，建立政府综合统计与政府部门数据统计统一、协调、互补的政府“大统计”模式。搭建一个共享平台，在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。二是围绕农产品物流的核心和目标，调动行业内部门各方资源，建立集共享、服务、查询研究于一身的各部门数据资料的横向和纵向共享平台，实现资源共享。三是开发建立与统计工作流程，相配套的数据采集系统。形成统一管理系统下各负其责、资源互补、信息共享的协同运行机制。四是突破部门之间的信息孤岛缺陷，通过数据，把仓储、配送、高铁、公路、水运等物流资源整合利用，让农产品物流运转越来越快，打造农产品智慧大物流体系生态圈，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

4.3 企业层面，要高度重视大数据资源

一是农产品物流企业必须有大数据思维。消除对大数据片面认识和理解，重视大数据，及时应用大数据，将以往的信息技术围绕企业自身效率转变为用大数据的内、外部资源，利用资源共享平台，使“数据说话”走向企业的决策中枢。同时，要培养全员大数据意识促进大数据应用技术在组织内的扩散，并内化为组织整体技能，共同维护数据资源，促进企业决策者、管理者、业务人员和数据工程师基于数据分析和数据应用的沟通、共享、协同，消除“数据孤岛现象。二是农产品物流企业必须建立数据资产管理战略。用数据资源来提高物流效率、优化物流服务，让大数据成为物流企业总体战略的一部分。[5]三是提升企业信息化水平，奠定大数据采集与应用基础条件，重视数据采集质量与实效。利用各种先进信息化技术，建立企业信息化管理体系与信息化平台，提升物流效率。充分利用内外部数据资源，发掘组织内部的“休眠数据”并认真评估其价值，同时要高度重视外部数据对企业的战略价值，推动企业内部的数据处理系统与合作伙伴的相关系统的集成，实现顺畅的数据交换和信息交流，使线上线下达到一种物流共生共赢状态，形成新商业生态系统，推动农产品物流产业的跨越式进步。[6]四是针对农产品物流特殊性，积极对接农产品生产、初加工企业数据平台，拓展生产企业与物流企业联动发展，通过与生产企业的数据交换，整合资源，保证产品质量追溯，提升服务效率。五是重视大数据人才引进。培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。大数据人才是复合型人才，需要掌握统计学、数学、计算机科学、人工智能、人文社会科学等多个领域的技能和知识，对农产品物流，还需要精通农作物生长规律、农产品特质、市场营销、国际贸易等知识，且能够跨越学科和专业限制融会贯通，针对特定农产品能够制订多种快捷便利、保值增值的物流方案，这才符合社会分工日益精细化的现代经济要求。

参考文献：

[1]张天琪.大数据时代农产品物流的瓶颈及突破[J].商业时代，2014（18）：10-12.

[2]张天琪.大数据时代农产品物流的变革与机遇[M].北京：中国财富出版社，2015.

[3]肖婉宜.大数据在物流领域的应用研究[J].建筑工程技术与设计，2013（6）：288.

[4]田雪等.大数据在物流企业中的应用[J].电子商务，2015（1）：36-37.

第4篇：对智慧物流的理解范文

【关键词】物流信息技术应用 ，项目设计方案 ，教学改革

【 abstract 】 this article in view of the traditional teaching the defects existing in, combining modern vocational teaching characteristics, in order to fully arouse students' enthusiasm for study, we from the course in the logistics work on the practical application of the proposed in this paper, based on the "project design scheme" teaching method.

【 key words 】 logistics information technology application, project design, teaching reform

中图分类号：G720 文献标识码：A 文章编号：

现代物流通过运用许多新技术、新设备，尤其是现代信息与计算机网络技术，使物流的工作效率和经济效益获得前所未有的提高。同时随着现代信息技术尤其是计算机互联网技术的飞速发展，许多企业迫切需要一批精通现代物流管理理论和熟练掌握现代物流信息技术的复合应用型人才，从而对物流从业人员的知识结构和技能提出了更高的要求。

1 传统教学方法的弊端

传统教学方法主要以教师为中心，通过教师讲授相关知识点来传播相关内容，学生被动地听课，这种模式下，学生的学习积极性很难得到激发，学习效率也较为低下，一方面由于一些信息技术不太出现在日常生活中，而教学过程中实践教学环节薄弱，缺乏合作与互动，不利于培养学生的实际操作能力；另一方面目前的教材在介绍相关知识时，理论教学内容偏多，实用性技能操作训练太少，难以满足物流行业生产实践的需求。诸多原因，造成本课程不能达到应有的教学目的。

传统教学方法在知识传授、思想传播方面是能起很大的作用，但在能力训练方面往往力不从心。所以造成很多学生学完这门课，成绩也合格了，但却说不出哪些能力提高了，似乎跟没学差不多。当然，我们不能因为学生没学到实在的技能，就否定了该门课的重要性，我们的教学方法应该要作相应的改革了。

2 “项目设计方案”教学法

职业教育的培养目标是技能型和应用型人才，针对传统课程教学中存在的缺陷，结合现代职业教学的特点，为了充分调动学生的学习积极性，我们从课程在物流工作岗位上的实际运用出发，提出了“项目设计方案”教学法。

2.1 课程内容构成分析

物流信息技术包括了许多和物流业务活动相关的一些专业技术的知识和操作技能，有条码技术、无线射频识别技术、GIS/GPS技术、EDI技术、POS系统、ERP系统等。这些专业技术有的仅仅以概念的形式出现，有的则是包含了概念、原理和基本应用，而有的既有原理又有实践操作。为了使学生能够更加轻松、快捷、方便地掌握课程相关内容的操作技能，并通过操作技能的掌握来达到对所学知识和技能的理解和领会。我们可以把这些技术细分成一个个项目，然后通过设定相关任务，主要以相关技术设计项目方案的形式，分组完成设计方案如下：

组建物流信息平台。以小组为单位在机房实际组建内部网络，规模等于小组人数；各小组的内部网与教师组建的网络联通，构建起分公司和各办事处的信息平台硬件。

选择和安装物流信息系统软件。根据物流业务设计物流管理信息系统应该实理的功能和应具有的模块，在前面构件的网络平台上安装“中诺思的第三方物流管理软件”。

通过条码枪等自动采集设备对物流信息进地快速准确采集。在中诺思的系统中对货物的品名、产地、数量等信息进行编码并打印内用条码，用条码枪录入系统进行入库操作。

使用数据库或功能软件对采集的物流信息进行整理分析和加工处理。在数据库系统中独立调用、添加、修改录入商品信息，并把一个数据库中的信息复制并导入另一个数据库中。

通过网络技术（包括公网和EDI专网）进行物流信息的传递。通过信息平台，完成出库配送、核算等业务操作，完成信息调用、传输，以及更新数据库的操作，发现信息传输中存在的问题。

GPS和GIS的使用。练习使用常规的车载GPS系统；以小组为单位研究挖掘GPS和GIS在物流领域中的应用，并汇报研究成果。

为了能把该项目设计方案做好，首先需要做一系列的调研，调研方式可以是网上调研也可以是实地调研，调研是一个逐步积累的过程，也是一个循序渐进的过程，从调研中可以获得许多有益的设计元素，方案设计前进行的调研所持续积累的时间越久、对目标思考的程度越深，那么，得到的结果就会越细致、越具体、越接近所希望达到的目标。

还需要对该技术的类型进行分析，同时根据实际应用场景选择合适的方案，帮助完成书本知识和应用技能之间的过渡。整个设计方案需要具备以下几方面的功能：设备功能展示和操作，工作原理介绍和模拟体验，实际应用环境下操作流程展示和技能训练。由于课程涉及的专业技术覆盖面广、专业性强，同时在技术实现过程中还需要把复杂的技术简单化，为此，在设计过程中需要借助更多的智慧，而这种智慧可以在企业中应用这些技术的专业技术人员身上找到，这些智慧来源于工作实践，可以帮助方案的设计更具有实用性和可操作性，是实践教学环境中不可或缺的宝贵资源。

2.3考核方式

高等职业教学强调对学生基本素质及职业能力的培养，而目前的考试形式和评价标准还比较单一和片面，考试形式主要以记忆为目标，对技能的考核比重仅占最终课程成绩的一小部分。本着“按需施教、学习致用”的基本原则，教学过程逐步转向重点对职业岗位能力的培养，因此，笔者建议在课程的考核中，采用过程考核方式，教师作为分公司负责人，负责对每个办事处小组的业务处理过程进行考核，同时各小组之间也相互监督进行考评，考核成绩作为每次任务完成的绩效考核依据，各个课程项目设计方案组合成绩取试，以考核学生的实践技能。课程考核形式的改革，更能拓展学生的创新能力，有利于开拓学生的个性和灵活运用所学知识的能力。

参考文献：

[1]姜大源.职业教育学研究新论[J].教育科学出版社，2007（117）

[2]张洪杰.《物流信息技术与管理》课程的改革分析与探讨[J].商业经济，2008（117）

[3]邓子云.《物流信息技术与应用》课程的定位问题研究[J].职业教育研究，2011，（154）

第5篇：对智慧物流的理解范文

关键词:知识管理;供应链管理;策略

供应链管理是指运用集成的管理思想和方法,以实现供应链整体效率为目标,在整个供应链系统,包括产品从原材料阶段一直到最终交付用户的过程,对与产品相关的物流、信息流、资金流、价值流及业务流进行计划、协调、组织、执行和控制等的管理活动。随着知识经济时代的到来,知识作为一项资源,正在改变着传统供应链管理的策略和方法,并迅速成为供应链管理的重要内容。

一、知识管理概述

(一)知识的类型

知识可以广泛地分为显性知识和隐性知识。显性知识是指易于与他人交流,而且易于理解,可以编码,用系统、正式的语言传递的知识。典型的代表如“知道什么(know what)”类知识。

隐性知识是个人的、与特定语境相关的知识,泛指技巧形式、能力或技术性的知识,如知道如何去做(know how)。人类在生产和生活实践中创造了大量的经验知识,其中有许多从实践中摸索出来的经验难以用语言和文字让人能够容易理解地表达出来,而只能通过人与人之间相互接触和交流,从而达到“传情达意”的传播知识效果,这种只可意会、不可言传的经验知识称之为隐性知识。隐性知识的提出主要是基于其难以交流的特征,它产生于具体的实践活动中,以经验知识为主要组成部分。因此隐性知识可归纳为:在具体实践性的活动中产生的、与组织中人力资源紧密联系的、以经验为特征的难于理解、表达和交流的那部分知识。

从显性知识到隐性知识,这个过程称为内化过程,它是主体学习、利用知识的重要途径;而从隐性知识到显性知识,这个过程称为外化过程,如研究部门或专家在内部创造和开发过程中获得的经验,经过创新、分析和提炼,形成对组织有价值的知识并录入到组织的知识库中。通过隐性知识的外化,可以将分散在员工头脑中的零星知识资源整合成强有力的知识力量,从而达到充分运用智慧的目的。隐性知识的具体外化不断丰富着知识主体的显性知识库,而组织的显性知识则是隐性知识存在的土壤,两者相互转化、不断循环,使得企业的创新能力得到螺旋式的提升。

(二)知识管理

知识管理是指为了达到组织的目标,管理者执行基本的管理职能对“概念资源”进行有效的管理。这包括了对信息、知识进行收集、整理、储存、新知识产生、显性知识和隐性知识的相互转化、知识资产的形成和运营等一系列过程进行的管理。换个说法:知识管理的目标就是力图将最恰当的知识,在最恰当的时间,传递给最恰当的人,并作出最恰当的决策,使企业具有智慧并提高企业的智商。

总的来说,知识管理就是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径,利用集体的智慧来提高企业的应变和创新能力。知识管理包括几个方面工作:建立知识库;促进员工的知识交流;建立尊重知识的内部环境;把知识作为资产来管理。

二、知识管理在供应链环境下的应用

(一)供应链环境下知识管理范围的延伸

在供应链环境中,对知识的理解要跨越单个企业的范围,延伸到整个供应链,即从供应商的供应商到客户的客户这样的一个网链。

这种环境下的知识管理是指供应链上各组织内的显性知识及隐性知识通过各种共享手段为供应链中其他成员所共同分享,从而转变为供应链的共同知识财富。例如,供应链中某个组织中员工个人的知识(可能是信息、经验、想法,或者只是一种灵感)通过各种共享手段(如知识共享平台、会议或团队学习等)使个人知识为供应链集体所共享,在共享的同时,经过员工共同的讨论、分析、修正,原始知识得以进一步的扩大和创新,知识的质量和数量不断提高,最终成为供应链上各企业的知识财富。

(二)供应链上企业知识管理的核心――知识共享

供应链上企业知识管理的核心就是链上节点企业的知识共享。知识共享十分重要,其本质是一种使知识能够被组织内的其他人利用的行为。它通过把知识从个人转移到组织,然后转变为组织的经济与竞争优势,从而转变为组织的知识财富,提高组织的智商。

供应链是由链上的各个节点企业组成的,各企业都包含了自己的显性知识和隐性知识,如何将各企业的显性知识和隐性知识提升为整个供应链的显性知识并共享是一个比较系统和庞大的问题。

(三)建立供应链的知识管理系统

当掌握企业核心技术的员工离开企业时,有可能造成知识供应链的中断,对企业和供应链带来不可挽回的损失,因此,对于企业来说,有必要建立企业的知识管理系统,对于供应链来说,更有必要建立供应链的知识管理系统。

供应链中知识管理的目标是提高知识创新与运用的效率、使供应链成员间的知识水平达到协调与优化。通过供应链管理和知识管理的结合,有助于企业同重要的顾客或合作伙伴共同创建延伸的运行环境。同时,通过延伸的知识管理,企业创建涵盖顾客、供应商及合作伙伴的知识网络,才可能取得最大的收获,在创新、产品开发和交易过程中取得领先地位。

知识管理思想在供应链管理中的应用使得企业可以对一般业务信息和企业知识进行集成共享,在完善的供应链知识网络环境下,实现供应链总体效益最优。供应链中知识管理的应用主要体现在以下几方面:

1、企业内外知识的收集整理。将企业平时办公中所产生的知识用标准的数据格式收集起来,然后通过文件数据库将所有的文档统一归入系统平台,即知识库,借助数据连接功能使其与系统中其他应用数据库连接起来,从而完成知识管理数据库中数据管理的统一。

2、物流知识管理。在传统的供应链中,由于受到信息交流的限制,需要较长的时间才能完成一个物流活动,同时,传统的物流过程由多个业务流程组成,经常受到个人因素的影响。随着知识管理的运用,客户的需求、供应、配送的信息都可通过知识网络得到体现,供应商可以实现敏捷供应,从而做出科学的决策。

3、提高供应链的敏捷性。由于供应链上各个节点企业的需求随着时间不断发生变化,为了满足客户的需求,提高供应链效率要素之一就是提高供应链的敏捷性,并进行创新。基于知识管理的企业强调员工知识的更新,定期组织培训,鼓励员工学习,不断深化企业的知识,提高企业的智商,从而有利于企业人力资源的开发。由于不断吸收新信息、新知识,企业的供应链管理就能走在时代前端,并能随时调整企业发展方向,使企业能够有效把握市场机会。

4、优化供应链资源配置。传统供应链上的节点物流企业大多需要置备大规模的仓库设施,以满足客户的需要,这样往往导致组织松散,机构庞大,难以提高物流服务水平。为保证及时、安全、经济地将商品送达顾客方,有必要对现有物流企业进行合理的规划和技术改造。通过供应链的知识管理,物流企业可根据商流的供求特点将分散在各地、分属不同系统的物流设施和资源通过虚拟企业连接,经过科学规划重组,发挥物流设施和服务优势,扩大服务半径和货物集散空间,优化供应链,完善服务水平。

三、供应链中知识管理的实施策略

知识管理的实施是一个非常复杂的过程,本着供应链中知识管理的保密、协调、开放及共享的原则,本文提出几项知识管理的实施策略,这些策略有待实践的检验和进一步的研究完善。

(一)建立供应链统一的数据平台、知识库,使知识编码化

由于各个节点企业在供应链上所处的地理位置不同且较为分散,经营行为具有独立性,因此有必要建立供应链统一的数据平台及知识库,使知识编码化。

(二)建立和完善知识网络

知识的共享与传播是供应链中知识管理的核心,要实现这一目标最有效的方式是在供应链内建立交流的网络,将各成员的知识源通过网络联系起来,同时提供电子邮件、短讯、音频或视频会议、即时消息(在线沟通)等多种媒介的正式和非正式的管理沟通。联系越广、越有效,知识就能得到越多和越好的共享,而这又反过来意味着知识得到了发展。

(三)建立信任机制

只有创造信任的气氛,才能发挥知识管理的效用。建立信任机制的目的就是在一定的机制保证环境下,使供应链各参与节点企业在保持自己的核心知识,保证企业的竞争优势的前提下,参与供应链成员间的知识共享与交流,在交流与共享知识的同时使自身获得新的知识,提高企业的竞争能力。

因此,必须培养和维护供应链企业间知识共享的信用,使供应链成员充分认识到以信用为前提的知识共享能够为它们带来高于以往的合作收益,从而提高自己的施信和受信额度,尽可能实现知识在供应链企业间的充分共享。

(四)改善企业组织结构

要使知识共享在企业内部不受任何约束和障碍,使之成为一种自然而然的行为,需要对传统的企业组织结构做一定的调整。

首先,组织管理者思想要开放,敢于突破固有的思维模式,勇于改变管理模式,由监督转为激励,由命令转为指导,自上而下形成一种共享学习的宽松环境。

其次,要突破“面子”问题,任何人的知识都不是完全的,需要通过学习来获取,知识共享有其存在的必要性。而暴露自己的知识差距对许多知识员工特别是已经成为专家的高级知识员工,存在着“面子”的挑战问题。要突破这个“面子”,就必须创造一种组织环境,使组织的每一位员工都认为贡献知识与人共享是一种自然而然的行为。

再次,改变知识“富者愈富”的现象。在企业内存在的一些难度较大或者较新的专业知识领域,企业需要聘请专家或偏重于企业内专家级的员工,如果长期在该领域过分依赖专家,那么就减少了企业内一般知识员工学习和共享知识的机会,使得专家愈来愈受到重视,而一般知识员工得到的知识共享机会相对较少,对知识共享文化的形成非常不利。

(五)建立良好的激励机制

在企业内部,一名掌握很多知识的员工将自己的知识共享却没有在企业内得到任何正面的反馈,无论如何对这名员工都是一种打击。因此企业内部需要建立一种针对知识共享的激励机制,使得将自己的知识共享的人会有相应的回报。在供应链中,各个企业通过自身独特而他人无法复制的知识在供应链中获得强势地位,把自己独有的知识共享,在一定程度上是与企业行为方式相悖的。如果没有一套有效的激励机制,就会抑制企业共享知识的意愿,破坏整条供应链上知识共享的氛围。

四、结束语

在知识经济时代,知识将成为企业最重要的战略性资源,如何管理和利用好企业的知识资源已成为企业管理的新课题。知识管理将成为供应链的一个新的管理内容和发展方向,供应链管理的重点将从信息集成转移到知识集成。可以预见,在知识经济社会环境下,供应链管理的功能将进一步扩展,即把企业的知识资源纳入其管理范围。

参考文献:

1、王骏.供应链管理[M].科学出版社,2007.

2、万君康,梅小安.企业知识资本管理及其绩效评价[M].机械工业出版社,2006.

3、林榕航.知识管理原理[M].厦门大学出版社,2005.

4、夏书章.知识管理导论[M].武汉出版社,2003.

5、盛小平.知识管理:原理与实践[M].北京大学出版社,2009.

第6篇：对智慧物流的理解范文

关键词：物联网 物联网技术 供应链 SCM

SCM的发展现状及存在的问题

（一）SCM发展状况

1.供应链。所谓供应链（supply chain）是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。它由围绕核心企业的供应商、供应商的供应商和用户组成，包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。在供应链中，每个企业都是一个节点，节点和节点之间是一种供给和需求的关系。若把供应链比喻为一棵枝叶茂盛的大树，生产制造企业就是树根，商则是主干，分销商是树梢，树叶便是最终用户。在根与主干、枝与干之间的一个个结点上，都蕴藏着多次物流、信息流、资金流和事务流的流通，遍体相通的脉络便是管理信息系统，这种关系可以用模型图1来描述。

2.供应链管理。供应链管理（Supply chain management，简称SCM）指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。通过这种现代化的管理手段，在从原材料到最终产品销售过程中，能够以正确的数量、正确的时间进行产品制造和分销，降低系统的成本，提高总体服务水平，提高供应链整体绩效。

3.供应链的发展现状。20世纪90年代，供应链上的成员企业开始认识到信息不共享是提高竞争力的重要障碍，于是开始在整个供应链范围内实现资源共享，加强了对信息流和物流的协调，供应链管理得以发展成形；21世纪始，企业间建立合作伙伴关系，形成战略同盟，并开始注意对不确定信息的共享，充分发挥信息技术在供应链管理上的作业支持和决策支持作用，从而SCM发展到成熟阶段。

（二）供应链管理中存在的问题

1.自身结构和运作方式致使“牛鞭效应”的出现。供应链由多个节点企业构成，核心企业的供应链管理能力不够强，集成化供应链系统未构筑，则供应链的结构层次一般较多，这必然会导致上游企业无法实时共享末端用户的需求信息。当用户的需求信息从供应链末端自下而上传递，经过层层过滤，必然会扭曲、失真。同时，需求预测、批量订货、价格波动以及短期博弈等运作方式也致使信息不对称和变形。因此，多层次的供应链网络、未集成的供应链系统、节点企业独立地进行库存及订货决策导致“牛鞭效应”产生。

2.缺乏规范和标准化程度低阻碍共享信息平台的建立。物联网技术的应用与发展起步较晚，短短十几年的发展过程中，国内外专家学者跻身其中，理论成果颇丰，但由于物联网涉及的技术多，因而缺乏技术标准和行业规范，供应链管理过程繁冗和信息编码标准化程度很低，这无疑阻碍了SCM共享信息平台的建立。

3.节点企业信任机制缺失造成战略同盟形成困难。供应链上的节点企业之间为了暂时和短期利益，没有真正做到让供应链上所有成员共享全部信息，再加之信息技术应用的落后，使得供应链上下游企业之间的业务活动难以协调甚至造成脱节，使业务活动变成了各自为政，形成模糊的黑洞，导致成本高且可控制性差（蒋伟，2011），所以供应链成员之间存在严重信任危机，包括下游节点不信任上游节点、上下游节点信任愿望不对称、信任的易毁性和恶性循环以及供应链规范信任机制的缺失，因此造成战略同盟很难形成。

4.条块分割和行业壁垒延缓绩效评估体系的形成。尽管节点企业引入供应链管理，由于企业性质和生产过程的相异，很容易形成行业壁垒，出现“商业机密”为己所有、不为他用的现象。因此供应链成员间相互挤压十分突出，这种挤压表现为价格、成本和风险挤压，最终形成利润和生存空间的挤压。这种挤压不仅对弱势企业是打击，也对供应链造成负面的影响，通常造成供应链整体成本的增加，所以延缓供应链整体绩效评估体系的形成。

物联网技术概述

（一）物联网

物联网（The Things Of Internet）被称为世界信息产业第三次浪潮，代表了新一代信息发展技术，被世界各国当作应对国际金融危机、振兴经济的重点技术领域。所谓物联网是将无处不在的末端设备设施，诸如传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、家庭智能电器、视频监控系统、全球定位系统（GPS）、红外感应器以及智能尘埃等，通过通信网络，与现有互联网结合，采用合适的信息安全保障机制，让所有物品均能够彼此“交流”、为人类提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、安全防范、决策支持、远程控制以及自动识别等服务功能，最终实现对“万物”的“高效、节能、安全、低碳”的“管、控、营”一体化。

（二）物联网的内涵解读与结构分析

对于物联网的内涵，可以从应用角度和技术角度两个层面理解和把握。从应用层面理解，物联网是指把世界上所有的物体都联接到一个网络中，形成“物物联网”，然后“物物联网”又与现有的互联网结合，实现人类社会与物理系统的整合，达到更加精细和动态的方式管理生产和生活（邱伏生，2011）；从技术层面理解，物联网是指物体通过智能感应装置进行全面透彻的感知，经过传输网络的可靠传递，到达指定的信息处理中心，最终实现物与物、人与物之间的自动化信息智能交互与智能处理的网络（邱伏生，2011）。其系统结构包含感知层、网络层和应用层三个层次，详细构成可以用图2的模型来描述。

（三）物联网技术

1.物联网感知技术。物联网的感知层就类似于人类的睛、鼻、耳、口和肢体等器官，融合了视觉、嗅觉、听觉、味觉和触觉等功能。目前物联网就是通过相当于人类“五官”来感知信息，依靠的技术主要包含RFID技术、传感技术、定位技术以及激光扫描技术等。其中，RFID技术相当于物联网的“眼睛”，是物联网感知技术的核心技术，是一种基于电磁理论的非接触式自动识别技术；而传感技术充当了物联网的“皮肤”角色，利用传感技术可以把通过RFID采集的信息转换成电信号传递至信息中心或信息平台；经过信息平台处理后的数据信息必须要反馈给信息应用端或用户方能让人类享受到物联网带来的便利，因而必须利用定位技术，将信息准确地传递到有信息使用请求的终端设备或用户处；激光扫描技术则能帮助人类快速、高效、准确的将物品代码（EPC）或信息采集并传递至云服务器端进行处理。

2.信息传递技术。物联网的网络层是建立在现有的互联网网络基础设施之上的，利用互联网网络介质和网络设备（网卡、网桥、路由器、集线器和交换机等），将感知层采集到的物品信息实时传输，主要依靠信息传递技术，把现有的ipv4扩展至ipv6，解决信息传递带宽受限的技术问题。

3.网络技术。物联网的网络技术主要是借助互联网、2G/3G网络、通信网络、广电网等线路，利用现有的有线通信技术、无线通信技术以及已经成熟的各种网络协议，把感知到的所有信息按照要求进行加密、转换、分组、传递。

4.信息智能分析与控制技术。物联网的所有成员一旦被植入智能芯片之后，就相当于它们有了“智慧”，能够主动或被动地与用户进行交流“思想”，这是物联网的一个关键技术，这种技术的实现主要依靠云计算，它具有虚拟化技术、高性能存储技术以及云计算平台管理技术，利用这些技术物联网可以快捷高效地从云服务的海量数据中挖掘出用户需要的信息，结合管理信息系统MIS，可以协助人类进行智能分析和自动控制。

物联网技术对SCM的影响及作用

（一）管理过程得以优化

利用物联网技术可以把企业供应链管理转变为“物-物”模式，通过感知、传感和智能处理技术，能够实现物与物的直接“交流”，从而减少了系统对人的依赖，这样的SCM过程得到很大的优化，进而使整个供应链的运营效率得到提高。

（二）信息共享得以同步

借助管理信息系统MIS、物联网的网络技术、传输技术等，把供应链节点所有企业的全部信息实时在供应链之间同步共享，这样可以让所有供应链参与者都能及时、动态地了解客户的最新信息和需求，以便成员企业能够迅速作出相应的变动，利用物联网的跟踪技术可以减少向其他成员传递信息数据时出现的失真现象，参与企业就能最快而准确地预测各种变化，从而大幅度降低管理成本。

（三）客户个性化需求得以满足

供应链网络通过物联网技术可以增强对供应链系统内部的信息流、资金流、物流以及事务流的监测和控制，帮助企业确定物资采购路线、降低库存仓储成本和优化产品生产工艺，实现供应链的业务流程再造，因而在满足客户个性化需求的同时，也能够提高生产效率，降低管理成本。

（四）供应链管理可视化得以实现

以物联网技术为基础，我们为供应链中的每一个“物品”贴上电子标签EPC，标签里包含该物品的所有相关信息，通过红外感应技术、信息采集技术和视频监控技术，让每个人通过信息系统IS都可以追溯产品的成本、生产厂址及日期、加工过程、流通详情以及生产该产品的原材料来源。这种价值信息链通过互联网在企业内部网络Intranet以及外部网Extranet进行共享和交换，从而实现了供应链管理的可视化。

基于物联网技术的SCM发展趋势分析

随着物联网的普及和物联网技术的影响，首先，供应链管理反应速度更快，供应链各节点企业之间集成化、协同化、一体化的趋势更加凸显，选择少而精的合作伙伴以保证供应链运作的高效性，因而供应链绩效更加优化（蒋伟，2011）；其次，物联网技术实现了货物在各个环节上的自动化管理，加强对产品质量的动态监控，保证企业能够提供高品质的产品，因而供应链管理与质量控制更加智能化；最后，企业可以利用物联网技术，在保证采购、物流和生产等上游流程稳定的基础上，通过有效监控商品流动情况，及时读取客户需求的变化，实施基于产品的增值服务，切实提高客户对企业产品的满意度和企业的竞争力（王辉等，2010），使得供应链管理更加体现企业的服务化。

随着物联网技术的发展和完善，基于物联网技术的供应链管理必然会受到巨大冲击和影响，那么未来的SCM发展必然会致使整个供应链波动幅度和不确定性不断增加，若要保持增长需要真正的全球化客户和供应商网络，市场动态需要地区性、成本优化的供应链配置，风险管理触及端到端供应链，现有的供应链组织需要得到真正的整合和授权。

参考文献：

1.蒋伟.探析物联网技术对供应链管理的影响[J].物流科技，2011（2）

第7篇：对智慧物流的理解范文

1 我国物流企业的发展现状

1.1 物流服务的组织方式

物流是企业生产以及在商业活动中以物权转移为基础而衍生的相关的货物转移以及相应的服务活动。物流产业是融合了采购、运输、仓储、货代和信息等领域的复合型服务产业。按照物流的组织方式，可以将物流分类为第一方物流、第二方物流、第三方物流和第四方物流四大类。

第一方物流（1PL）/第二方物流（2PL）形成于20世纪80年代以前，仅表现为简单的货物仓储与运输的职能，其产生发展源自工业企业以及商业企业内部，仅仅以简单的程序，主要服务于生产环节和销售环节，其中第一方第二方主要指卖方和买方。

第三方物流（3PL）兴起于20世纪8090年代的欧美国家，随着经济不断发展，市场需求不断扩大，为了满足客户需求，更加接近原料产地以及生产配送基地，企业推出实时生产、实时配送一系列服务，以达到改善产品质量，提供服务效率的目的。同时，企业通过第三方专业运输、仓储企业，将物流业务外包等来提高效率。

第四方物流（4PL）自20世纪90年代末，随着竞争力不断上升，科技进步不断发展，仅仅局限于运输和仓储的传统物流正在向带有供应链管理的现代化物流转变。有效的把运输仓储装卸加工整理配送等方面相结合，不仅提高了物流工作的效率，还降低了物流环节的成本，是横亘在管理企业与第三方物流中间的中立管理者第四方物流应运而生。第四方物流可以提供物流方案的设计，并对供应链上各环节间的四流（商流、物流、资金流、信息流）进行管理，使之运行更顺畅、效率更高。

不同类型的概念以及优势劣势

第一方物流（1PL）一般指的是卖方，从操作性方面来看，生产者，供应方组织的物流活动更加灵活，管理更加严密；但是需要通过投资，才能使整个供应链经营和管理起来。

第二方物流（2PL）一般是指买方，企业有较大的自主权，对应的针对销售者或流通企业组织而言，更类似于分销商。但是需要投资，将有可能给和管理整个供应链

第三方物流（3PL） 主要是通过合同的方式，委托专业物流服务企业，对物流运作进行管理，实现信息系统下的对物流全程的管理控制。

第四方物流（4PL）主要负责物流规划的提供，咨询物流信息，建立信息系统，供应链咨询等，不实际承担具体的物流活动，类似于管理咨询公司，而且需要借助实体物流公司。

1.2 我国物流企业的发展现状

在过去的三十年的改革开放，中国的经济和社会发展有了很大的提高，综合实力不断增强。然而在物流产业方面，中国与发达国家相比仍存在很大的差距，尤其是在一些大中型企业内部，从传统运输的模式向现代物流过度时，物流作业发展缓慢，导致出现了不能适应现代物流信息网络等一系列问题。高于发达国家10%左右的水平[1]。

目前，中国物流业的运营模式可以分为两类，一为第一方物流（1PL）/第二方物流（2PL），即现代物流。另一种类型为第三方物流/第四方物流，即现代物流，其中以第三方物流居多，第四方物流的发展仍处于萌芽阶段。中国产业信息网的《20132018年中国物流行业市场深度研究及投资战略咨询报告》中显示：虽然我国物流行业发展较晚，但是通过吸取发达国家已有的经验及教训，可以取得后发优势。逐渐向综合的现代物流靠拢并逐步发展。

2 中国物流企业核心竞争力的目前的发展状况

2.1 物流企业核心竞争力的含义

核心竞争力最早由1990年提出，发表于《哈佛商业评论》，其作者是美国学者普拉哈拉德 （ C.K.Prahalad）和英国学者哈默（Gary.Hame I），在发表的《企业核心竞争力》一文中，他们特别进行了阐述。他们认为，企业内部协调各方面资源以及经过整合后的知识和技能就是核心竞争力，能够在特定的物流环境下支持物流企业持久的生存和发展，被物流企业长期依赖，并且开发核心技术的集合，就是核心竞争力。与此同时，核心竞争力也是物流企业可持续发展、提升竞争优势和提高利润的源泉。简单来说，物流企业的核心竞争力具有独特的特征：价值性、稀有性、知识独特性和不易模仿性，并且能够更好的让客户满意，比其他竞争者具有更高的物流能力。

2.2 我国物流企业核心竞争力的构成分析

在特定的物流环境的配套物流企业的生存和发展，可以统称为物流企业的核心竞争力，它是物流企业和发展长期依赖集的核心技能， 由此可知物流企业的核心竞争力主要体现在以下几个方面：

（1）物流企业对于物流资源的整合能力，即企业针对不断变化的市场环境，将企业有限的物流资源与社会分散的物流资源进行合理的配置，使企业资源达到无缝衔接的状态。

（2）物流企业的运营能力，即物流企业充分利用现有的资源为社会创造财富，变现为物流企业对资源的利用率，主要由三部分构成：物流管理能力，物流控制能力，物流作业能力。其中，物流管理能力主要体现在物流企业制定物流系统的准则方面，以及物流企业对业务规划评估的能力方面。物流的控制能力则体现在对于物流作业流程的实时监督，快速调动的能力。物流的作业能力则体现在物流在其各个作业环节的运行能力。

（3）物流企业的战略眼光。社会环境不断变化，尤其是近几年物业的迅速发展，这使得物流企业所生存的环境充满更多的不确定，市场在不断波动，需求则时刻更新，技术不断地发展，这要求企业能够掌握这些变化趋势，据此制定与环境相适应的战略方针，这样才能在众多物流竞争者中保持领先，获得竞争优势。

（4）物流信息技术的应用能力。现代信息技术经济全球化的高速发展得益于迅速发展的计算机互联网，随着计算机科技的普及，实现了货物、技术、服务等多重信息有效地流通于世界各地，信息技术对于物流企业尤为重要。可以简化过程，使得各部门有机的衔接在一起，提高整体效率。

（5）物流服务的创新能力，物流企业创新能力主要体现在两个方面： 一是服务理念的创新：物流企业需要认识到，现代物流服务是一个综合管理多个功能解决方案的，由物流企业综合提供的，不同于简单服务功能组合的一项综合式服务，它需要整合多个物流功能，管理着客户物流运作，基本上充当了物流责任人的角色； 二是服务内容的创新，在基本服务的基础上新增添增值服务，从而将包括在内的非核心业务向核心业务推进延伸。

2.3 我国物流企业核心竞争力隐含的局限性

目前，我国国内的物流市场正在以飞快的速度发展。有些巨大的潜力，但是与日渐成熟的国家相比，我国现代物流业发展才刚刚起步，相当多的企业仍然采取自营物流等传统方式，分析目前中国第三方物流企业的发展现状，可以看出制约其发展的因素还有很多：

（1）服务功能少，不能满足客户的需求。我国的物流企业大多数处在传统物流向现代物流推进转变的阶段，主要提供运输和仓储等相对简单的服务，而类似于流通加工、供应链解决方案等的增值服务还没有普及。因此，严格意义上讲，这些企业还不能称之为真正的现代物流企业。除此之外，物流服务水平达不到客户对于物流期待的效率、经济、稳定的要求，这与发达国家还存在明显差距。

（2）物流企业管理水平不高。从目前形式来看，经济高速发展，社会有了明确的分工，客户的多样化、个性化的需求也越来越多。一方面，物流企业需要提供更符合客户需求的服务，另一方面也提高了对物流企业经营管理方面的要求。分析现状，我国物流企业的管理有很大一部分还处于比较粗放、低效的状态，这是由于物流企业没有制定科学的、合理的决策制度，业务操作规范也没有实现标准化，服务评价制度更有待完善，以至于不能满足客户的高质量服务需求，造成服务质量较低的情况。

（3）缺乏专业物流人才，低水平管理。我国物流企业发展受到制约的一个重要原因就在于缺乏物流人才，在发达国家，高级物管中绝大部分有学士学位，且以物流相关专业出身的较多。而在我国大多数的物流企业的管理人员学历较低，其对物流的观念仍停留在传统物流上，对于第三方、第四方物流的理解不到位，供应链管理等的知识没有深入的了解。物流企业专业人才的缺乏，尤其是处在高级管理职位的从业者专业性不高，导致我国大多数物流企业管理水平低，使其向现代化物流方向的发展进程缓慢。

（4）信息化程度较低。我国多数物流企业在信息化建设方面正在加强，但与发达国家相比还有一定的差距。物流企业在信息处理和运用方面的能力有限，缺少公用的平台，大多数的信息处理以自带的信息系统为主：一是在管理软件的应用方面，全球卫星定位系统 （GPS）、地理信息系统 （GIS）、物资采购管理（MRP）、企业资源计划（ERP）及供应链管理（SCM）等类似管理软件在物流中的应用太少，使得信息处理的水平太低；二是不能有效的使用EDI 技术及互联网等公共物流信息交流平台，相互之间没有统一的数据库信息处理标准，使得物流企业之间的联盟与沟通形成了一个个的信息孤岛，很难协调起来。

3 我国物流企业核心竞争力发展趋势分析

虽然在我国物流企业发展的过程中，暴露了核心竞争力的一系列问题，但是，中国宏观经济良好发展，物流产业发展迅速，我国物流企业核心竞争力仍然具有以下发展趋势：

3.1 传统物流向现代物流转型是行业发展的必然趋势。

当下我国还有相当部分的物流企业以传统的营运模式运行，即仅提供简单的货物运输和仓储服务，物流，主要产生于工业企业和商业企业内部，并借此机会发展，其主要服务于销售环节和生产环节，由传统物流向现代物流发展是我国物流企业发展的必然趋势。

3.2 建立起来的物流联盟

物流是一个综合的复杂系统，包含了运输、仓储、包装等一系列环节在内，而对于中小型物流企业来讲，单靠自身很难构建整个复杂的功能网链，中小物流企业的战略联盟势必应运而生。

3.3 物流企业将经历更为明显的并购

物流行业既有的粗放增长和简单服务无法在产业结构调整和改变发展方式中发挥基础性作用，同时也是不可持续的。随着市场和客户需求的不断转变，要求物流企业从传统物流转向现代物流发展。因此我们认为物流行业将进入一个兼并收购期[3]。

3.4 物流企业信息化的进一步发展成熟

在互联网+的背景下，物流企业的信息化建设逐步加强是必然趋势。主要包含两个方面，一是建立起更加科学合理的内部管理系统和面向客户的管理系统，构建物流企业公用的物流信息平台，可将企业内部的各个部门有效的衔接起来，整合业务流程，二是基于大数据的智慧物流化进程的快速发展，大数据作为国家战略，大数据产业迎来年均逾100%的增长率数据的智慧物流将是现代物流的发展方向。为了达到即时服务目标，有望对大数据技术的充分应用，物流路线、选址及仓储等实现进一步优化。企业借此可以优化自身资源配置，增强其核心竞争力。

第8篇：对智慧物流的理解范文

【关键词】进口报关 时间优化 数据挖掘

1 引言

信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往和人们所从事的任务没有什么关联，还不能作为判断、决策和行动的依据。对信息进行再加工，进行深入洞察，才能获得更有用的信息，即知识。从数据到知识，要经过分析加工、处理精炼的过程。我们可以把知识从低到高区分为四个等级：数据、信息、知识与智慧。数据是原始素材；信息是可以对比且具有相关背景资料的数据；知识是可用于指导行动的信息；智慧是为达到特定目标而运用知识的能力。

数据挖掘，又称数据库知识发现，是数据库技术的进一步扩展，所谓的数据挖掘是非琐碎的过程，揭示了隐含的、未知的从数据库中大量数据和信息的潜在价值，使得人们收集数据的能力大大提高。数据挖掘是一种决策支持过程，它是基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术、高度自动化企业数据分析，归纳推理，发掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

2 N公司进口报关流程的状况

2.1 进口报关的方式

进口报关应该分为一般贸易进口和进料加工企业这两个方法。

2.2 进行报关的程序

在正常情况下，进口报关分为4个步骤，：声明、查检、纳税和释放。

2.3 流程结构图

如图1。

3 利用数据挖掘处理问题的整体策略

3.1 制作价值流程图

3.1.1 描述个人职能

进口报关流程不同于传统的制造业，是个信息处理的过程，每个人的职能比制造业更加复杂，明确每个人的职能，才能知道价值流程图的每个子流程。每个企业的进口报关有着自己的特性，所以在分析前，必须重新梳理他们的职能。每个人的职能描述可以分以下5个方面：

（1）来源：他的前道是谁，他们分别会提交过来什么任务，是信息还是实物。

（2）处理规则：对于每个任务，处理的规则是什么。

（3）任务目标：每个任务最终会达到什么效果。

（4）等待机制：不同于实物制造流水线工人的职能单一，进口报关流程中的每个人往往有其他无关的任务，所以清楚任务所面临的可能等待，是清楚某些任务出现不正常的延迟的必要事件。

（5）错误处理：因为类似的信息处理任务的非标准特质，所以出错率较高，错误处理机制的好坏往往决定着任务处理时间分布。

（6）去处：成功处理的任务的下个处理程序。

3.1.2 分析进口报关的信息处理流程

以N公司的进口报关流程的基本情况为例：

（1）从国外制造商和物流服务商那获取报关需要的原始凭证：合同，发票，运输单据，箱单。

（2）子流程：海运过程，报关文档的预处理，电子申报，海关审核报关单据，现场检查。

（3）涉及的合作方：国外制造商，物流服务提供商，N公司进口部门，报关商，海关。

（4）涉及人员：总共约20人，其中专职本任务的约10人。

（5）考核指标：总的流程时间，N公司目前的设定标准天数为7天。

3.1.3 画出价值流程图

价值流程图（Value Stream Mapping，VSM）是丰田精益制造（Lean Manufacturing）生产系统框架下的一种用来描述物流和信息流的形象化工具。VSM可以作为管理人员、工程师、生产制造人员、流程规划人员、供应商以及顾客发现浪费、寻找浪费根源的起点。

它在这的主要作用：

（1）帮助数据分析人员去理解流程，理解企业的业务数据背后的逻辑，从而建立数据挖掘的具体模型，运用恰当的分析模型。

（2）当数据分析结果出来时，便于把它翻译为具体的问题，这样提出的改善项目，业务人员才能理解这些项目的意义，才能争取到更多的资源支持。

3.2 数据分析

3.2.1 数据的前期工作

（1）挑选数据。把N公司进口报关的数据记录整合，结合对进口报关流程的理解，剔除与流程时间无关的记录要素。

（2）数据的预处理。删除异常和无效的数据，把所有的数据转换为标准格式。

（3）数据的转换。将把数据转换成一个模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，一个恰当的挖掘算法分析模型是数据挖掘成功的关键。

3.2.2 列出可能的影响因素

对整个流程进行分析，根据第一步的个人职能描述，从和他们的交流中提炼可能的影响因素，并且区分哪些是难以改变的，哪些是精益改善的重点，对于N公司的进口报关流程，如表1所示。

在后面的数据分析中，首先要把整体的的延迟效果分摊到每种因素上，区分不同的因素对整体的流程时间造成的影响。因为这些可改善因素是难以记录，这也是区别于传统制造业的数据分析难点，所以本文的思路是，把属于不可改变因素造成的延迟影响剥离出来，找出可改善因素在当中的影响效果，然后从可能的改善方面去指定改善措施。

3.2.3 筛选最有改善价值的流程段

这部分主要是比较不同情形下，流程时间的波动情况，引入了改善价值评估的3个属性：改善空间，改善难度，情形权重。

在一定的情形下，流程时间在准时和延迟状况下的分别有两个分布。

A：延迟分布的均值-准时分布的均值差越大，表示改善空间越大。

B：延迟分布的标准差-准时分布的标准差越大，表示当中的干扰因素越多，难以去分析波动的具体，改善的难度越大。

C：延迟分布的权重，表示如果得到改善，它对整体的影响大小。

改善价值=A/B*C，通过计算不同情形下的改善价值，企业可以迅速的定位它应该重点分析和改善的地方。

3.2.4 运用数据挖掘工具具体分析

数据挖掘的原理是数学统计和计算机编程的相结合，所以对于数据挖掘的初级应用只需运用一些成熟的工具即可，目前较为成熟的数据挖掘工具为SAS，SPSS和Minitab，Mat lab，根据对N公司的实际问题和数据的观察，采用SPSS较为适合。

3.2.5 数据挖掘方法选择

决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来做预测。

决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：

相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1， x2， x3 等则是帮助我们达到目的的变量。

3.3 提出精益改善项目

（1）决策树的结果以树的视图出现，它的含义基于前面对决策树算法的描述，每一层都是一个最优分类：见附图一

（2）通过观察，发现了9个节点异常，清晰的数据请见图2。

（3）进一步比较它们的数据，做出柱状图，见图3。横轴为3组国家，纵轴为流程时间，

认为异常的依据，因为它们的延迟记录都属于其他原因（另外两个分类为COO延迟和没有延迟原因记录），但是却发现对于不同的国家，N公司的进口报关流程的时间有着明显的诧异，SPSS自动把所有的记录国家分为3组：1，VN，MY，IN；2，HK，TH，LK，ID；3，其他一些小批量的国家。相差的时间最高达到了4.55天，即36.4个工作小时，这个值得进一步研究挖掘。

而通过进一步与相关业务人员交流，由于决策树排除了已知有记录的客观因素的干扰，从理论上来讲，同一环境中，来自不同国家的进口报关单证的处理时间应该接近。

显然这里是一个问题点，需要进一步找出改善措施，遍历整个决策树，结和相关人员的经验知识，提出所有的问题点。

3.4 相应的改善措施

上述决策树被遍历后，一共得出9个问题点，它们的位置见附图2。

上述的这个问题点，最后的改进方案为：

第一，改善员工对其他国家分类下的业务处理能力，加强对员工的技能培训。

第二，重新审视员工对1条订单的业务处理能力，总结在此情况下异常的原因。

第三，使用处理软件，使得处理复杂单证的时候，时间大幅度下降。

3.5 预计的效果

以上述的例子问题节点为例，如图4所示。

假如，能让所有国家的报关单证按照表现较好的节点4（VN，MY，IN）的来，那么（HK，TH，KH，ID）可以短短1.15天，而且决策树的结果提供了这个节点的样本量。所以这个节点改善后对整体的改善效果也可以得知。

某个节点的改善空间（天）*权重=这个节点的改善对整体流程时间的改善。

再从另外一个角度看改善效果，其中业务人员给出的理论标准时间为1天，原产地证COO造成的延迟为1.15天，剩下的0.76天是其他的因素造成的延迟，引用图5。

减少的浪费时间比例=0.46/0.76=61%

如果，N公司的进口报关流程没用进行大的流程改革或者技术提升，即理论标准天数补天，那么所以通过改善这9个问题节点，将可以较少61%的无效时间。

4 结论

本文通过将前期建立价值流程图，中期的数据挖掘和最后的多点准确的精益改善措施，帮助企业的有效缩短了进口报关流程的时间。在没有大幅度改变进口流程和没有投入技术升级的情况下，有效找到了进口报关流程中最薄弱的环节，有的放矢的提出相应的改善措施，这需要改良者能贯穿进口报关业务，精益和数据挖掘，综合要求较高。

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作者简介

张园园（1982-），女，安徽省濉溪县人。现为合肥工业大学计算机与信息学院在读硕士。系安徽工业经济职业技术学院实验师。主要研究方向为计算机应用技术。

作者单位

第9篇：对智慧物流的理解范文

关键词：区块链技术；冷链物流；信息化建设；建设策略

随着我国经济社会的高速发展，自2012年以来，生鲜食品需求逐渐攀升，消费者对生鲜食品的质量、营养与安全也提出了更高层次的要求。尤其是基于农业大国背景下，加快发展冷链物流运输，可以最大化地提高生鲜食品销售质量以及运输安全性，保障蔬菜、水果、肉类等食品在生产、储存、运输、销售等环节中始终处于温度、湿度适宜的环境，减少运输中不必要的成本损失，提高运输效率。同时，加快构建冷链物流信息化体系有利于实现生鲜食品跨地区流通，长期保持稳定销量，促进农户收入持续增长，提高生鲜产品销售质量，保障食品安全，促进社会经济增长。文章主要对区块链技术概念与特征进行深入概述，对基于区块链技术的冷链物流信息化建设问题进行简要分析，并据此提出相应改进措施。

1区块链技术概念与发展特征

1.1概念界定

区块链技术表面来看较为深奥、难以理解，但是其本质原理较为浅显易懂。具体来说，可以将区块链整体看做一个分布式地图，在不同的分布区域内，均拥有权力相当的应用主体。这些权力相当的应用主体可以借助区块链中不同链条实现信息融合共享。在进行信息融合共享过程中，区块链技术还可对一些市场交易技术进行高端隐私化处理。在区块链技术发展初期，广泛应用于市场金融交易领域，因此，为保障市场用户的信息交易安全与资金交易安全，区块链技术通常借助全方位加密手段和高技术秘钥科技对一些数额交易较大、信息较私密的事件进行系统加密处理。此外，区块链技术还借助自身高科技数据计算系统对一些权力主体的应用进行深入平衡，最大化保证其保密性同时，也平衡了主体权力的运用，促进市场公平性，杜绝不必要交易成本的浪费。

1.2发展特征

在区块链技术中，最核心的技术就是其系统内部的非对称高端加密技术与时间戳技术，这些核心技术主要具备以下几种特点：一是具备高度去中心化特点。传统互联网交易管理中心通常总是在不受任何约束情况下对市场交易进行管理，会导致管理中心的权利逐步向绝对化趋势发展，大幅增加市场交易成本，逐步降低交易效率。而区块链技术与之不同，区块链技术主要采用高度合理的去中心化模式，并不依靠交易管理中心进行统一管理。区块链技术主要依托高端加密数据测算技术对用户信息进行分层管理，即使在某一层发生信息泄露问题，也不会影响整体信息管理系统。二是具备区块链安全性能。现阶段，在互联网交易中均采用对应秘钥技术来保障用户信息，但随着物联网、大数据技术的持续发展，对应秘钥技术在使用过程中较易产生信息漏洞。而区块链技术中采用的是非对应秘钥技术，大大提高了信息的安全性。三是具有反复验证性能。在区块链中具备时间戳技术，可以依托该技术对不同时间节点的用户信息进行实时搜索与查找，且在时间戳技术的系统控制下，用户信息很难被恶意修改与盗用。

2基于区块链技术的冷链物流信息化建设存在的问题

2.1冷链物流信息化平台尚不完善

我国当前尚未建立较为完善的冷链物流信息网络组织。在产品生产和销售过程中缺乏提供信息的网络平台，造成了产品信息错位、不对称现象，进一步导致产品市场供需不到位、信息输出混乱等问题。与此同时，全国大多数冷链物流企业均没有属于自身的独立信息化网络平台。即使有少部分企业拥有独立的产品信息系统库，但企业之间信息缺乏共享机制，产品供需信息仅仅取决于各自企业拥有的局部市场消费现状。这些信息流动性差、准确性低，较易受到局部消费市场的影响，导致产品销售风险升高，提高生产成本。

2.2冷链物流的人才培养缺乏

随着我国区块链技术的不断发展，冷链物流产业开始逐步发展起来。具体来看，冷链物流人才培养与其他物流运输人才培养在本质上存在较大区别。冷链物流人才培养在掌握相关冷链加工、运输、储存等相关知识与经验后，还需要深刻了解食品安全、农业、生物等几方面的知识。由于我国区块链、物联网技术仍旧处于初步发展阶段，同时掌握冷链物流基础知识与区块链技术的人才屈指可数，加之整个冷链物流行业人均工资水平普遍较低，因此，大部分从事冷链物流行业的工作人员是外行，缺乏基础冷链物流知识。以冷库为例，许多操作人员没有经过长时间专业培训就直接上岗，缺乏冷链基础知识，经验尚且不足，物流管理意识相对薄弱，一旦在运输途中操作管理不当，极易造成冷链产品安全问题。

2.3冷链物流运输追踪系统单一

现阶段，我国生鲜食品的全程追踪监控与运输管理是整个冷链物流的重要组成环节。为确保生鲜食品的新鲜度与安全度，需要在整个冷链物流运输过程中对生鲜食品进行全方位追踪监管。但目前我国在冷链物流运输中主要存在对生鲜食品的全程运输监管力度不足、全程运输追溯信息系统欠缺等问题，无法最大化实现生鲜食品冷链安全供应链的全面管理与具体追踪管理，导致无法提供真实、可靠、准确的运输追踪信息数据。由于收集的运输信息不全面、追踪系统不完善，在运输中一旦出现问题无法及时发现原因，错过最佳解决时间。同时，由于生鲜食品安全信息与生产信息不太透明，无法及时有效地对供应链中生产、包装、储存、运输等环节进行合理管理。

2.4冷链物流运输温度缺乏保障

冷链物流运输产品一般均具备易损坏、易腐败、价值较低及大小不一等特点。在运输过程中，对环境温度、湿度、包装结构等指标均具有较高要求，必须达到冷链运输规定标准。但是在目前我国冷链物流的温度运输控制中，尽管某些关键环节设定了温度控制工鞥，但仍无法建立全方位温度控制系统，即无法实现运输温度全程控制。由于现阶段我国冷链物流运输环节中温度控制环节都是独立且单一的系统，因此，无法保证产品在冷链运输过程中温度长期保持很稳状态，且由于温度缺乏具体保障，更易致使冷链产品出现食品安全问题。

3基于区块链技术的冷链物流信息化建设的相关措施

3.1加强冷链物流信息化管理规范

首先，健全信息安全保障规范。健全冷链物流系统信息安全标准，例如冷链运输作业基本标准、冷链运输环境温度设定标准与温度控制标准。同时，结合国际通用物流标准，实现产品链上各环节信息收集与管理均有基础标准可依。完善政府信息、企业信息、个人运输信息等方面相关政策法规，同时与区块链技术相结合，保障冷链物流信息的运输安全。发挥区块链技术的检测作用，采用“分层检测、相互驱动”的管理模式，并及时介入网络信息平台，将运输车辆温度情况、运输定位纳入综合监控范围，促进冷链物流运输安全保障。其次，完善冷链物流相关信息规划。依据《国务院办公厅关于快速发展冷链物流保障产品安全促进消费升级的意见》、2019年中国冷链物流行业报告等政策规划创新制定基于区块链技术的冷链物流信息化建设体系。需要将区块链技术重点作为冷链物流信息化建设体系的发展基础，进而将信息化作为促进区域协调运行、实现经济发展的强有力手段。同时，完善消费市场准入机制，为冷链物流信息化体系建设提供较为稳定的构建环境。最后，加大冷链物流政府扶持力度。各地政府需要对冷链物流企业以及农产品销售企业在物流人才培养、流通区域通行权、土地买卖、税收等方面给予一定优惠政策扶持力度。同时，充分利用各地政府关于区块链技术、科研开发等专项资金项目，打造新型冷链物流信息化建设体系，重点支持一批全面化冷链物流龙头企业茁壮发展。此外，鼓励这些新型企业积极与信息化院校进行深入合作，联合培养具备冷链物流基础专业知识与科技创新知识的物流信息化高端人才，优化冷链物流人才结构，为冷链物流信息化体系建设奠定夯实基础。

3.2创建智能集装箱信息管理平台

冷链产品和其他产品在物流方面存在很大差距。冷链产品具有储存周期短、产品附加值高、回收处理性能低等特征。为提高我国冷链产品市场交易量，政府和相关运输部门出台了众多相关政策和指导方针，提出要依靠建设产品冷链物流信息网络来促进产品销售。对此，可以创建以区块链技术为核心指导的智能集装箱信息管理平台来构建高端冷链物流信息网络。所谓智能集装箱信息管理平台，主要是指依托互联网、大数据以及区块链技术对产品冷链物流进行集中管理。该管理平台与电商销售平台相似，当装满产品的冷链物流集装箱达到指定地点时，可利用红外线扫描技术对其进行全方位扫描，以此获取集装箱货物重量及运输编号等信息，然后利用信息数据传输平台呈现冷链物流集装箱图像。相较于传统集装箱物流运输过程，冷链集装箱物流运输可以充分借助此项智能平台，大幅度缩短集装箱扫描时间，提升交易效率。同时，该智能平台还可借助区块链技术和人工智能技术对集装箱内冷链产品种类进行分类，例如一些保质期相对较短的蔬菜、肉类等农产品，会在平台检测中加入温度、湿度数值，以便选择更好的运输路线。

3.3建立全程冷链运输信息化链条

一个完整的冷链运输信息化链条主要涉及产品生产、加工、储存、运输等环节，且要求产品在全程中处于低温运输环境，以此充分保证产品销售质量。冷链物流主要利用区块链技术对运输各环节进行信息数据全面覆盖，保证冷链物流各环节紧密联系，提升运输效率。第一，生产信息化。以农产品为例，运用区块链技术建立数据信息库，利用各种传感器对农产品生产环境温度、空气湿度、光照程度、土壤湿度等指标进行数据采集并及时将其录入信息库，对农产品生长环境进行定期检测，对所收集数据进行深入分析、统计及研究，以此优化农产品生长环境，提高农产品生产质量，达成生产质量化、智慧化目标。第二，加工信息化。产品生产后，在产地进行简单分类、挑选与包装，最终进行装箱。利用区块链技术可以实时记录产品加工过程中的数据信息，例如产品监测过程、加工环节、加工日期等信息，将数据信息上传至政府相关部门的官方平台，以便广大用户在各大销售市场通过智能手机对产品加工信息进行查询，也有助于督促产品加工质量的提升。第三，产品储存信息化。通过各地政府的资金投入以及各地冷链企业的不断加入，需要增加冷库数量。同时，运用区块链技术构建冷链储存管理系统，实现储存信息化、智能化发展。此外，运用区块链技术还可对冷链冰库各个功能区域进行合理优化与组合，进而形成智能化冷链储存仓库，提高冷库运输效率。第四，运输信息化。将区块链技术与湿温传感技术进行有机结合，通过车辆监控系统将农产品在冷链物流运输过程中的信息数据及时传输找到冷链检测系统中，系统在接收到数据信息之后进行不定期监管，以此提高冷链物流产品运输效率。

4结论

综上所述，我国基于区块链技术的冷链物流信息化建设工作，是一种长期发展性工作，应当杜绝出现“一蹴而就”“单一化发展”的思想观念，积极运用区块链技术不断健全已有冷链物流信息化体系。在区块链技术支持下，我国冷链物流系统可以利用网络智能信息化平台，及时有效预防潜在食品安全风险，也能发现并解决存在问题及时。通过区块链技术与我国冷链物流的高度融合，真正使智能信息化系统在运输中发挥督导作用，提高冷链物流运输效率，也能提升产品运输质量。

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