大数据对物流企业管理模式的影响研究
蔡亚轩（盐城工业职业技术学院）
摘要： 基于信息化时代背景下，大数据技术为各行各业的发展带来较大的影响，为我国经济的发展发挥着积极的促进作用。尤其近些年来，电子商务行业的发展，带动了物流企业的迅速发展，而电子商务已经无法满足物流企业的规模化发展，因此，物流企业要注重大数据技术的应用，并将其应用到企业管理中，为物流企业管理提供重要的技术保障。本文主要对大数据带来的挑战可机遇进行了全方面的分析和研究，旨在促进物流企业的可持续发展。
关键词： 大数据；物流企业；管理模式；影响；挑战；机遇
一、大数据为物流企业管理带来的挑战
（一）物流数据处理能力不足
现有DMS、TMS、WMS 等物流系统数据存储、分析和处理能力不足，通常情况下主要以TB 或GB 为存储和分析单位。随着大数据时代的带来，物流数据高达PB、EB、甚至ZB。基于当前这种庞大数据的背景下，物流企业数据处理能力略显不足。当前这一问题的出现，不但成为IT 行业需要引起关注的问题，同时也物流企业必须解决物流数据存储和处理分析软硬件的配置问题。
（二）物流基础设施设备信息化程度不足
物流企业基础设施设备包含着诸多方面的内容，其中主要有处理设备、数据搜集、配送、运输、仓储等。基于诸多方面因素所影响，很多物流企业对于基础设施设备投入不足，不仅对物流企业的发展造成了严重的阻碍作用，甚至对整个行业的发展造成严重的阻碍。与美国相比较而言，中国人均占有仓储面积相对较低，仅仅占据美国人均1/14.从中国现有物流基础设备角度来讲，其现代化程度较为滞后，其中70%以上的设备过于陈旧，主要来源于20世纪90年代。由于这些设备较为落后，致使其无法满足大数据时代的要求。
（三）物流企业大数据专业人才不足
基于大数据背景下，物流企业要想实现自身长足发展，就需要给予大数据的整体认知，同时要拥有大批大数据专业人才。只有具备专业的人才，才能够保证对大数据的采集、分析和处理。目前，物流企业在实际的发展过程中，并没有给予大数据人才足够的重视，注重专业人才队伍建设，为大数据相关工作的处理提供重要的保障。但绝大部分企业未能够做到这一点，这在一定程度上阻碍了物流企业的发展。
依据文献[2]中的吨铁碳排放计量方法，即碳排放量=直接碳排放量+间接碳排放量—碳排放权抵扣，可以计算出每种配方的单位碳排放量，等式中直接碳排放量、间接碳排放量、碳排放权抵扣所包含的项目如图1各虚线框中所示。
（四）对个人隐私保密性不足
物流企业在实际的经营管理中，大数据搜集工作的开展，极有可能造成个人隐私泄露的问题。而当前这些问题在电信银行已经屡见不鲜，同时也将会伴随着整个互联网行业的发展。在大数据应用推广过程中，物流企业应当结合具体实际情况，正确搜集、分析、处理数据，同时还需要做好相关保密工作，制定严格的保密措施，避免个人隐私等遭到泄露。
二、大数据给物流企业管理带来的机遇
（一）推动营销管理模式升级
大数据包含着较大的潜在商业价值，大数据与物流集成设施设备有着同样重要的位置，成为当前物流企业宝贵的资源。物流企业在实际的经营管理中，可以通过大数据技术对市场变化情况进行全面掌握，同时根据掌握到的信息数据，挖掘潜在的机会，开辟市场，使其更好的为物流企业的发展提供重要的保障。由于直观上的判断并不意味着准确，仍然存在诸多方面的不足，为了妥善解决好当前这一问题，则需要注重发挥大数据技术的应用优势，促使物流企业整体营销服务水平得到提升，进而推动营销模式的升级改进。
大数据技术在交通运输管理领域的应用，不但有助于通过数据分析选择运输路径，而且在很大程度上降低了运输成本。具体主要体现在以下内容：其一，物流企业通过分析大数据，可以从中挖掘诸多有价值的信息，为各项工作的开展提供了坚实的基础，提升了资源的利用率，合理规范了相关运输人员的行为，规划车辆运输路线，对于增大物流企业经济效益发挥着重要的作用。其二，有助于追踪交通运输事故的原因。根据其出现的原因，对运输方案进行合理优化，保证方案的可行性。此外，大数据分析用于特殊商品运输方案的优化。例如，在进行冷链商品运输时，为了保证冷链商品运输的质量，需要重点对其运输温度进行关注，同时根据实际运输的情况，对运输方案进行合理优化，以此来达到冷链商品运输的效果，进而保证物流企业运输的效果。
物流企业的发展离不开专业技术人员，因此在进行人才招聘时，应当注重对应聘人员心理数据、性格数据、能力数据进行综合分析，并根据实际分析的结果，对应聘人员是否适合职位做出准确的判断。此外，物流企业在对内部员工进行专业考核时，为了保证考核结果的最优化，则需要结合具体实际情况，对在职人员忠诚度数据、工作满意度数据等进行全面分析。物流企业在数据获取过程中，切勿采取单一的对象进行。其主要原因在于此类数据不全面，不能够为数据分析提供重要的保障，使得数据分析结果无法得到保障。尤其现阶段，当今网络作为事务网、物联网以及互联网，为物流企业的发展提供了数据保障，通过对大数据进行分析，可以推动物流企业人力资源管理模式更加合理化，以此来实现物流企业的可持续发展。
（二）推进物流企业运输管理模式优化
Festo的仿生学产品，向来就是各展会最引人注意的亮点。自2006年，Festo就开始了对仿生科技的探索，这十几年中，更是有诸多仿生成果接连问世。从大自然的蚂蚁、大象、企鹅、飞鸟、蝴蝶、水母及狐蝠等等动物身上获取灵感，应用于各工业场景，到Bionic Workplace气动协作型机器人工位的推出，当Festo的仿生学梦想照进现实，运动控制领域迎来新纪元。当仿生机器人手臂与众多彼此连接互通的辅助系统以及外围设备共同协作，让未来工业释放无限乐趣！
（三）实现物流企业人力资源管理模式合理化
因此，鱼粉中钙含量的高低也是区分鱼排粉与全鱼鱼粉的一个较为有效的指标。钙含量小于5.0%的可以视为全鱼鱼粉。
（四）推进物流企业决策管理模式科学化
（1）物流资源的配置决策：由于物流市场上的运输资源与存储资源有着较强的随机性和动态性。因此，物流企业要对市场变化情况进行实施关注，同时注重发挥大数据技术的应用优势，综合分析大数据，进一步挖掘市场需求信息。为了最大限度对物流要素进行利用，需要对原有方案进行改进，保证方案的可行性。
（2）竞争环境预测分析与决策：物流企业在实际的应用管理中，要想实现其经济效益最大化，则需要对物流企业内部数据进行科学分析，同时还需要注重分析竞争对手数据。可借助多种手段获取对手数据，其中主要包括互联网技术、论坛、微博等，而后在运用大数据技术分析处理获取到的对手数据，从而对竞争对手动向进行科学合理的预测，为企业经济决策提供数据参考。
（3）物流的供给与需求匹配决策：物流供给往往体出现一定的季节性特征，物流企业就需要获取特定时期、特定区域的物流供给与需求数据，对这些数据进行分析，才能做出仓储与配送决策。
三、结语
综上所述，随着科学技术不断的应用发展，大数据技术应运而生，并且在社会各领域得到了广泛的应用。大数据在物流领域的有效应用，为物流企业带来全新的发展动力，但机遇与挑战并存。因此，物流企业在实际发展过程中，要合理应对大数据带来的挑战，善于抓住其带来的机遇，灵活运用大数据技术，合理优化物流运输与仓储管理等各环节工作，最大限度发挥大数据技术的应用优势，使其更好的为物流企业的发展而服务，进而促进物流企业实现可持续发展。
参考文献
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