大数据时代物流企业创新变革研究

来源 :中国市场 | 被引量 : 0次 | 上传用户:oyfj2009
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  [摘要]本文首先分析大数据时代数据挖掘和分析技术迅速发展及在物流行业的应用现状,然后分析了青岛市物流企业的内外部环境发生的变化及机遇,以及促进物流企业创新变革的因素,最后提出物流企业创新变革对策。
  [关键词]大数据;创新变革;转型升级
  [中图分类号]F253[文献标识码]A[文章编号]1005-6432(2014)22-0008-03
  
  1引言
  大数据时代来临,这是一个频繁的颠覆性变革的新业务时代,从PC到互联网,从物联网到云计算,呈指数级增加的社交网络、移动设备、电子商务把人类社会带入了一个以PB为单位的结构与非结构数据信息的新时代。研究表明2012年人类产生的数据,是2003年之前所有数据的500倍,到2015年大数据还将增长3倍。只有10%~15%的企业能充分运用大数据,这部分企业的财务指标比竞争对手高出20%。越来越多的企业发现运用创新的商业模式和技术,将见解和知识转化为业务优势是企业长足发展的必由之路。
  大数据的概念最早由全球知名咨询公司麦肯锡提出,维基百科中将大数据定义为所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。高德纳对大数据的定义是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。大数据分析技术分为五层:数据采集、存储、处理、分析、应用及展现。传统的IT公司如IBM、微软、SAP等都在大数据分析技术投入大量研发费用,以满足日益增加的大数据技术需求。
  目前大数据在物流领域的应用日益广泛,引导着物流企业在大数据挖掘基础上,将洞察力快速转化为公司决策。UPS国际快递公司是较早使用大数据预测和决策的公司之一,2000年开始使用预测性分析检测自己全美60000辆规模的车队,以便及时进行防御性修理,只需更换必须更换的部件,从而节省了好几百万美元。多效的地理定位和UPS的最佳行车路径系统设计了尽量少左转的线路,使得油耗降低,行车安全和效率得到了大幅提升,2011年,UPS驾驶员少跑了4828万千米的路程,节省了300万加仑的燃料并减少了3万公吨的二氧化碳排放量。
  大数据及大数据分析技术的发展,给社会带来了巨大的变化,面对日新月异的内部、外部环境,物流企业正处于创新变革的关键时期。
  2大数据时代促使物流企业创新变革的因素分析21传统物流方式利润低,物流企业生存压力大
  2013年,青岛市社会物流总费用13364亿元,占全市生产总值的比重为167%,虽然比全国低09个百分点,但比发达国家仍高出近一倍。青岛市物流企业分为传统的仓储型、运输型和综合型,这些企业的物流业务中缺少以增值为特色的物流服务,使物流服务类型缺少技术含量,不能给客户带来增值体验,传统物流服务形式价格透明,物流企业面临着劳动力成本上升、原材料价格上升、融资成本增加、研发与宣传成本上升的困扰,物流企业的生存压力较大。尤其是政府明确提出要发挥市场的资源配置功能,物流企业不能将赢利和发展寄托于政府对人工成本、税收的调控,IBM公司指出已转型的企业通过利用大数据分析技术规范业务行动,通过创新获得竞争优势,以收入增长为主要业务挑战,以获利的方式赢得/留住客户,具有强大的数据分析能力和洞察力,使用洞察力指导未来战略和实时决策,从而使企业做到明智决策和领先优势。
  22国际贸易中心城市建设为物流企业转型提供了机遇
  2013年10月11日,青岛市政府发布了《青岛市国际贸易中心城市建设纲要》,其中提出要实施电子商务引领发展、国际货物贸易提升发展、国际转口贸易突破发展、国际服务贸易跨越发展、国内外贸易融合发展“五大行动计划”,推动传统对外贸易向现代化国际贸易转变,打造青岛蓝色经济升级版,建设东北亚区域性国际贸易中心城市。预期在3~5年内电子商务交易额超过5000亿元,国际货物贸易总值达到1000亿美元,社会消费品零售额达到4000亿元。尤其是电子商务引领、大宗商品进口交易指数平台建设、自由贸易园区与自由港政策的争取、转口商品集聚中心的建设、境外商品采购服务体系建设为青岛市物流业的发展提供了前所未有的机遇。
  青岛市入选全国15个共同配送试点城市之一,国家商务部、财政部推进试点城市共同配送项目,重点扶持公共信息平台建设、先进技术应用、标准化设备应用、配送模式创新等领域,倡导企业构建由物流园区、物流中心、配送中心、社区终端配送网点、智能自提柜和手持终端等设备组成的五级配送网络体系。每个项目扶持资金不超过600万元,政府在引导企业运用大数据技术发展方面创造了机会,为企业转变商业模式提供了资金保障,使提升城市共同配送水平成为可能。
  23大数据平台迅速发展为物流企业转型奠定了基础
  231物流公共信息平台建成使用
  青岛市物流公共信息平台(wwwqingdao56comcn)2013年年底建成使用,可以在线提供货找车、车找货、陆海空信息交换、运输专线等综合物流信息服务,每天可提供4万多条物流供求信息,帮助中小物流企业和物流从业者提供有效的信息交换服务,轻松实现网上交易。全市有近50%的物流企业登录该平台,物流公共信息平台的建成可以减少车辆空驶率和能耗,有效降低企业经营成本,消除企业之间的信息孤岛,是提高物流企业的核心竞争力,提升青岛市物流产业转型升级的有效途径。
  青岛市物流公共信息平台的建成为将来中小物流企业的SaaS服务模式提供了可能,随着公共信息平台的不断优化,有偿将平台、硬件、数据库等租赁给中小物流企业是值得探索的运营模式,一方面提高了公共物流信息平台的使用效率,另一方面节约了中小物流企业的信息化建设资金。
  232第三方大数据平台发展迅速
  国内电子商务发展迅速,以淘宝为代表的电子商务公司运用积淀的大数据,正试水提供物流公司、商家的实时决策,获得更高的商业回报。比如淘宝用积淀的大数据分析指导快递公司完成双11的订单配送;天猫无线开放大数据,通过与商家分享数据,由商家自主定义数据分析,锁定目标客户群,提高更精准的数据分析,提高营销效率和效益。淘宝后台记录了卖家、买家、物流公司等大量的数据,这部分数据的充分挖掘分析蕴藏着大量的商业机会。
  专业大数据分析公司尤其是国外公司纷纷抢占中国市场,如ETC提供各种技术和工具,帮助客户释放信息的力量,帮助企业转变运营方式,充分利用信息的价值来实现业务优势。
  233企业的信息系统建设基础扎实
  目前很多物流企业经过多年的信息化建设,拥有ERP、OA、WMS等信息系统,RFID、GPS等数据采集技术,人才数量和质量可观的IT部门负责信息系统的优化、升级、维护、数据分析,掌握着公司大量的内部业务数据以及与大量客户的历史交易数据,虽然这部分公司无法与外部大数据相比,但对这部分内部数据的充分挖掘,也是指导公司业务,发现竞争对手忽视的利润空间的有效途径。这部分物流公司具有了大数据洞察力物流公司的雏形。
  24大数据分析人才的培养为物流企业提供了人力保障
  在智联招聘上搜索数据挖掘师、数据分析师岗位,青岛地区各企业的有效需求为79个,青岛软件园人力资源服务有限公司正在进行“云计算及大数据课程”的开发及培训工作,为社会提供更多的了解商业并且具有高度数学分析能力的分析师。
  IT人员出身信息技术,对商业模式洞察力缺乏,仅仅停留在流程优化落地或局部数据分析,数据的应用价值远远未被发掘出来。现有的数据分析人才缺乏大数据分析能力和商业知识,不能从数据中获得有意义的洞察。近期国家提出建设现代化的职业教育体系,就要求本科院校、高等职业院校注重跨专业的人才培养模式,在传统的计算机信息管理专业中开设物流技术方向,或在物流管理专业中开设数据分析方向,培养符合社会需求的复合型高端人才,满足社会需要,促进企业发展,打造青岛市物流行业的转型升级版。
  3物流企业创新变革对策
  31对接外部电子商务大数据平台,挖掘商业机会
  大数据要求企业不仅要重视内部数据的采集、分析,更要重视外部数据的采集与分析,海尔日日顺和阿里巴巴合作,从一个侧面体现了物流企业获取外部数据的有效方式。大数据的来源是社交平台、政府公共信息平台等,物流企业从现在开始就要做好对接大数据平台的准备。
  从《青岛市国际贸易中心城市建设纲要》中看出电子商务、国际贸易、内贸各占三分之一,尤其是日新月异的国内、跨国电子商务的发展成为物流企业转型的首选。海尔日日顺前身是海尔物流,被中国物流与采购联合会称为“中国物流觉醒第一人”,主要从事海尔内部物流业务,海尔物流不断探索转型之路,2009年以来先后与多家国际知名物流公司传出合作消息,接着与Argo、美乐乐等进行合作,效果并没有达到海尔的期望。2013年,海尔日日顺凭借全国42个DC和遍布三、四级市场的配送网络,以及配送家电等大件商品物流 “打通最后一千米”即需即供的物流模式,在一定程度上符合阿里巴巴“菜鸟网”对分拨中心的要求,获得阿里巴巴的青睐,实现了海尔物流社会化业务的华丽转身,通过此次强强联合,实现了配送资源的有效利用,减少了阿里巴巴的重复投资,促进了海尔日日顺在资金及大数据资源方面的共享。
  海尔集团与阿里巴巴集团的联手是一次为应对实体经济发展速度滞后于虚拟经济而可能产生的新一轮互联网经济泡沫的前瞻性举措。这是一种在洞察并满足消费者需求的基础上,虚拟经济体与实体经济有机融合并形成利益上共赢、行动上共进并达到一种共生状态的现象,是新商业生态系统的典型,将推动中国物流产业的跨越式进步,并让中国的制造业通过这个平台走向世界。
  32挖掘企业内部与客户的交易数据,形成独特的创新模式大数据软件提供公司,即便是世界顶尖的公司,在为企业上线大数据挖掘软件时,工作的实质仍是通过发掘企业的需求,根据企业组织内部洞察力建立合适的数据挖掘模型,大数据软件提供的是技术的框架,所以企业发现大数据技术只是软件,而其中运载的是企业的洞察力,通过大数据软件转化为企业的战略决策和实时决策。因此,物流企业在外部大数据不能对接的情况下,先挖掘内部数据,探索独特商业模式的同时,为大数据分析软件的使用奠定基础。
  金宇物流是一家民营企业,其业务的基础是仓储、报关、报检、货代、海运操作,这些基础物流操作赢利不大,金宇物流根据自己存储大宗货物的特点,并借助自己成熟的物流信息系统,充分挖掘数据,探索金物贸一体化的物流模式,给企业带来了巨大的变革。
  金融与物流结合:仓单质押是比较常用的金融和物流结合的方式,在保证了企业库存收入的基础上,在企业补货中将运输、报关等业务锁定金宇来做,由仓储业务通过监管派生出其他的物流企业,第一为企业带来了利润,第二控制了风险,第三密切了与客户的合作,使客户不能离开金宇。在此基础上,金宇公司开展现货银行业务,金宇的信息情报部门分析适合做现货银行的货物,控制风险,将原来由银行贷款变成金宇放款,获得利润。
  物流和贸易结合:中国进口一般是CIF,出口一般是FOB,通过对海运数据的分析,金宇公司成立印度公司,在国外订舱进口用FOB,建立航线优势,有效牵制了船代公司、船务公司,增加了物流收入和利润。另外,金宇公司还根据掌握的大数据分析大趋势、小波动,给客户提供库存解决方案。
  金宇物流认为大的物流都可以将贸易包含进来。用质押监管捆绑客户,让客户无法选择,只能选择金宇。不是单纯降低成本,而是靠提高服务,让客户心甘情愿地买物流服务。作为民营企业的金宇物流公司对大数据的运用、增加客户黏着性非常具有时代创新。
  33对接生产企业数据平台,拓展生产企业物流企业联动发展通过与生产企业的数据交换,发现生产制造企业在物料管理、采购等方面的业务需求,整合资源,进行业务模式复制,实现物流企业的赢利。
  中储股份青岛分公司建立了以信息化为纽带、以现代物流技术为手段的多维物流服务体系,提供科学合理的个性化物流解决方案。中储物流在仓储加工配送、港口物流、多式联运、保税物流、质押融资基础上,2011年成立了新业务发展部,大力拓展项目物流等新型物流业务。
  项目物流:某船厂原材料管理不善,当需要某种型号的钢板时,就要进行翻板,有时候一天要翻好几次,每张钢板的密度、工艺都不一样,很容易翻乱,找不到钢板,管理成本非常高,最后只能报废。青岛中储给船厂提出解决方案,首先进行钢板清理、录入系统,第一期项目下来为船厂盘活资产3000万元,全部进入系统,达到正常使用,节约了成本,达到了双赢。制造企业内部物流服务:中储还参与汽车、家电制造企业的仓储配送外包业务,为制造企业配送到工位。自营贸易或代客采购:许多企业关于钢板的原材料信息不是很多,采购量受到限制,在采购价格上不像中储整合资源最优,企业的资金也是有限的,中储可以替企业先垫付资金,一方面中储有专门做这项业务的人,从全国乃至全球找到钢板信息,以量拿到最低的价格,先垫付资金,价格上可以得到补偿,受到很多企业的欢迎,纸浆和煤炭业适合这种自营贸易。
  以上三个变革方向是目前已经成功的物流企业运用大数据工具创新变革的案例,此外各中小物流企业可以依托青岛市城市共同配送项目,发挥生产企业、物流企业、商贸企业的集聚效应,实现企业利润和社会物流效率提高。物流企业经过信息化建设的初期阶段,在拥有了企业内部数据分析经验的基础上,随着商业环境的变化,物流公共信息平台的成熟,政府交通、物流统计等信息的公开与对接,物流企业的业务会进一步分化,有的物流公司会通过大数据分析获得更多的商业机会和客户,有的物流公司会将大数据部门分化出去成为独立的社会化大数据分析公司,更多的小微物流公司会借助物流公共信息平台低成本地实现物流数据的存储、交换和分析。物流公司逐渐转型细分为物流大数据分析公司、供应链一体化业务公司、物流资本运作公司以及以客户为中心的新型物流公司等多种类型,实现青岛市社会物流的规模化、网络化、集约化、现代化。
  4结论
  本文通过分析大数据时代背景下,青岛市物流业面临的国际、国内贸易形势的变化,在对物流企业调研的基础上,提出了物流企业创新变革的对策,并对物流企业在大数据时代应用分析技术转型分化进行预测,为物流企业运用大数据挖掘技术,使洞察力转化为战略决策和实时决策,获得竞争优势,提出了可行的思路,值得物流企业进行借鉴。
  总之,大数据时代,物流企业转型的目标是成为以客户为中心,凭借实时分析的大数据技术进行商业决策,实现企业的高速发展,在这个过程中,大中型物流企业充分发挥创新变革的引领作用,小微物流企业通过灵活的物流联盟,发挥集聚效应,从而促进整个物流行业的转型升级,提高整个社会的物流效率。
  
  参考文献:
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  [基金项目]山东省软科学研究计划项目“大数据时代基于社会物流统计的青岛市中小物流企业发展研究”(项目编号:2013RKB13001)。
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