現代科學技術的快速發展對物流企業的管理模式產生了巨大影響，物流企業產生的數據量較大，大數據、云計算等技術的應用能夠幫助物流企業處理數據，并將其轉化為可用于物流企業管理的關鍵數據信息。同時，也有助于提升物流企業的運行效率，幫助企業制定更加可靠、準確的決策，滿足物流企業良性發展的需求。這種高效的數據處理方式，可以進一步提升物流企業的運營效率，幫助企業更快速、更準確地了解市場變化，為企業決策提供有力支持，降低物流企業的物流成本，進一步提升企業的競爭能力，為企業發展提供多方面的保障。
1 物流企業的管理特點
1.1 強調運營效率
物流企業在運營過程中，其核心業務是貨物的運輸與配送，相較于其他行業，運輸與配送過程中的經濟附加值較低，也就意味著貨物的運輸與配送價格通常比較固定，這既是物流企業的運營成本，也是影響物流企業盈利的主要原因。提升運營效率，可以有效降低人力、設備、庫存等方面的成本，為企業擴大利潤發展空間提供可靠保障。從物流企業服務的角度來講，較高的運營效率，可以提高客戶的體驗感和滿意度，在保證貨物能夠準時送達，并提供良好物流服務的同時，能夠提升客戶對企業的信任與好評。同時，在我國產業布局中，物流處于供應鏈的核心位置，物流企業的運營效率對供應鏈各個環節的協調順暢有著直接的影響，提升運營效率，可以有效減少由貨物拖延、錯誤造成的供應鏈損失，滿足供應商和客戶等多方面的物流服務需求；從市場角度來講，為了積極應對全新的市場需求和多方面的挑戰，物流企業應根據市場的變化動態調整運營策略，以便于應對市場的多元化發展需求，使物流企業在管理的過程中保證運營效率，提升物流企業的靈活性和敏捷性，為物流企業的可持續發展和長期競爭提供多方面的保障[1]。
1.2 復雜的供應鏈管理
物流企業作為供應鏈中的關鍵環節，其在運營的過程中必須參與到多個環節的協調與合作過程中，例如供應商、生產商、批發商、零售商等環節，在此過程中，還需要保證信息流、物流、資金流等方面的協調運轉，從而避免供應鏈運行中可能出現的問題，提升供應鏈的運行效率。同時，在參與多層次的管理過程中，物流企業需要統籌規劃每個環節中的具體工作，保證各個層次之間能夠無縫銜接，此外，還要能夠靈活應對由市場、產品需求、突發事件等因素給供應鏈運行帶來的動態變化。物流企業需要處理大量的供應鏈數據，如各種訂單、庫存、運輸等數據，因此，在提升供應鏈管理復雜性的同時，也增加了物流企業面臨的各種潛在風險。例如，在物流訂單信息管理的過程中，數據的處理問題極易引發貨物延誤、破損、丟失等問題，為此，在加大物流企業數據管理力度的同時，還需要進行進一步的風險管理，保證供應鏈能夠充分發揮作用。
1.3 數據驅動決策
首先，物流企業在運行過程中，每天都會產生大量的數據，影響企業的運營成本和盈利空間，如各種貨物的訂單信息、跟蹤記錄、運輸成本等信息。有效利用這些數據展開決策制定，在很大程度上可以降低由主觀性、偏見造成的對決策的不良影響，保證決策的客觀與準確。同時，在物流企業運行的過程中，對數據進行分析和挖掘，可以幫助企業發現在運行過程中存在的問題和瓶頸，幫助企業優化運營流程，提升操作效率。例如，在運輸數據的分析中，通過確定最佳路線和運輸方式，可以有效提升送貨效率，降低物流成本；其次，在物流企業的發展過程中，市場、產業的變化，對物流企業是否能夠獲得訂單有著直接的影響，數據分析可以幫助物流企業在對市場、產業變化進行有效預測的同時，進一步分析未來發展的趨勢，使物流企業能夠提前做出調整，應對市場的變化和需求，從而獲得競爭優勢。此外，客戶管理是物流企業管理中的重要組成部分，數據驅動決策的管理方式，使物流企業必須深入了解客戶的需求和行為模式，在為客戶提供個性化服務的同時，提升客戶的服務體驗，有效降低因交流、協作不充分而導致的服務風險[2]。
1.4 客戶導向
對于物流企業而言，其是否能夠取得成功與客戶的滿意度存在直接的聯系，在以客戶為導向展開物流企業管理的情況下，數據分析能夠使企業有效地了解客戶需求，通過滿足客戶個性化物流服務需求，提升客戶的物流服務體驗。以我國較為成功的物流企業為例，京東、順豐在提供物流服務的過程中，主要以準時、高效、高質量為服務標準，在滿足客戶需求的同時，提供相應的物流服務，例如航空件、大家電的物流運輸服務。但同時，也會適當地壓低物流服務成本，提供一些較為平民、省錢的物流服務，例如貨物物流、郵件物流。這種與客戶導向的方式，能夠使物流企業提供更具針對性的物流產品，滿足客戶個性化服務的需求，客戶更容易產生信任，與其保持長期的合作關系。同時，幫助物流企業樹立良好的口碑和品牌形象，從而獲得更多潛在用戶的關注，為物流企業的發展打下良好的基礎。
2 大數據對物流企業管理模式的影響
在討論大數據給物流企業管理模式帶來的影響前，首先需要了解大數據的具體作用，然后在此基礎上，分析大數據在物流企業管理模式中是如何發揮作用的，這樣才能更深入地分析大數據技術在物流企業管理中的應用價值。
2.1 大數據的作用
現階段大數據在各個領域中都發揮著十分重要的作用。從數據支持的角度來講，大數據提供的大量信息和數據，并以此為基礎建立的數據模型，可以幫助企業深入了解數據模型中包含的隱藏模式、關聯情況和發展趨勢，提供更加準確、全面的信息，便于企業管理人員做出相應的決策，保障決策的真實性與可靠性。例如現階段在客戶關系管理領域中應用的大數據，在分析用戶行為數據、偏好、反饋信息的情況下，可以幫助企業了解客戶真實的需求，并在此基礎上采取定制化、個性化的服務策略，在滿足客戶真實需求的同時，提升客戶的滿意度，為保證客戶關系的持續發展奠定良好基礎[3]。
2.2 大數據對物流企業管理模式的影響
2.2.1 對運營管理的影響
物流企業運營的過程中產生的數據量較大，但各項運營管理數據的價值未能得到充分的挖掘，大數據技術的應用，可以為挖掘物流企業運營過程中產生的各項數據提供支持。在對數據進行實時監測和分析的過程中，全面掌握車輛運行、貨物溫度、位置以及交通狀況等各項為物流企業運營管理帶來影響的數據，幫助管理人員及時發現并解決潛在的問題，提升貨物運輸的效率與可靠性。比如，通過利用RFID、傳感器、GPS技術，貨物的運輸可以做到動態、全過程的監測與管理，分析貨車的行駛情況、交通狀況，幫助駕駛員規劃物流行駛路線，實時動態地監測與調整，提升貨物運輸過程的效率與可靠性，從而降低運輸成本，達到提升物流服務體驗的目的。此外，大數據還可以對物流企業的市場需求、資源分配進行有效的預測和規劃。例如，針對市場、客戶、供應鏈數據的分析，可以幫助物流企業更準確地掌握市場動態，在此基礎上展開資源規劃，提升物流企業資源利用的效率。而在其他業務方面，比如客戶關系管理、風險管理等方面，大數據技術均可以為物流企業的運營管理提供多方位的數據挖掘和分析，從而更準確地了解物流企業當前的運營條件，對于進一步提升企業的運營效率具有非常重要的作用。
2.2.2 對供應鏈管理的影響
在展開供應鏈管理的過程中，大數據技術可以利用其實施監測和分析模式，確保供應鏈各個環節數據的公開透明。比如物流企業負責某產品的物流運輸時，從該產品的原材料采購階段開始，一直到商品的零售端，都可以實現對供應鏈各項信息的公開透明管理，監測到供應鏈各個節點的相關狀態和變化，便于物流企業協調、管理供應鏈的各項活動。同時，在利用大數據實時共享數據信息，展開物流運輸服務時，可以進一步進行數據的緊密交換和分析，使供應鏈的各個環節都能夠在緊密合作的基礎上，調整供應鏈活動，比如調整生產計劃、庫存策略，滿足市場動態變化的實際需求，有效減少由生產、物流運輸等原因造成的庫存積壓，對于保證供應鏈的整體效率具有非常重要的作用。對物流企業而言，大數據分析下的供應鏈管理，可以進一步優化物流企業的運輸路線、運力配置，針對各種情況對物流運輸的數據進行分析，進而選擇最佳運輸方案，減少物流運輸時間和資源分配成本。例如，根據供應鏈的真實物流需求，精準提供物流服務，減少物流車輛、設備、庫存的閑置時間，選擇最優的物流路線，有效提升物流運輸的準確性和效率。
2.2.3 對物流企業決策的影響
在物流企業的管理過程中，數據是驅動決策的重要基礎，而大數據在數據的分析與應用方面具有極強的優勢，為物流企業決策帶來的影響是至關重要的。物流企業做出的各項決策，均可以利用大數據分析，確保數據收集、分析的全面性，不僅包括物流企業運營相關的數據，還包括對某項特定市場、產業等多方面的數據挖掘，預測潛在趨勢和發展模式，為物流企業戰略發展決策的制定提供可靠支持。在市場、客戶數據的分析和挖掘過程中，預測市場需求的變化情況、物流產品的服務模式，促使物流企業進一步制定相關戰略決策，有效提升決策的準確性與合理性。例如在生鮮物流領域，相較于傳統的物流服務，生鮮物流具有更高的風險，但在我國生鮮市場快速發展的前提下，物流企業在相關領域的布局變得非常重要。大數據可以從市場的角度、物流企業的角度出發，全面、深入地展開生鮮物流運輸數據的挖掘，包括對訂單數據、物流成本的分析以及對市場需求、生鮮物流發展趨勢的預測，使物流企業決策人員能夠在真實、客觀的數據基礎上，制定合理的生鮮物流領域布局決策，提升決策的可行性與合理性[4]。
2.2.4 對客戶關系管理的影響
在客戶關系管理的過程中，大數據對客戶數據的挖掘能夠產生的作用是有目共睹的。在了解客戶實際需求、行為模式的基礎上，物流企業可以為客戶提供個性化、定制化的物流服務，提升客戶的滿意度。此外，還可以對客戶畫像進行深入的細分和定位，識別不同客戶群體的特點和潛在需求，提供針對性的服務和溝通策略，在了解客戶交互行為模式的基礎上，采取有效策略提升客戶的物流服務體驗。在客戶投訴與反饋的管理過程中，大數據技術的應用，還可以幫助物流企業準確識別客戶的真實訴求。例如，在對客戶意見、評論等數據進行綜合分析的過程中，了解客戶的真實訴求，并及時作出響應，可以在積極解決客戶問題的同時，改善客戶關系，提升客戶的滿意度和忠實度，為物流企業的業務增長提供可靠保障。
2.2.5 對物流企業風險管理的影響
風險管理對于現代物流企業的發展具有非常重要的作用，隨著我國市場化進程的不斷深入，物流企業的標準化、規范化發展成為當前的發展趨勢。做好物流企業的風險管理，可以有效避免風險對物流企業運行造成的不良影響，在保證物流運輸服務安全可靠的同時，也為物流企業的發展奠定良好的基礎。大數據技術的應用，可以為企業的風險管理提供更全面、更深入的數據分析與挖掘的支持，充分識別在各個領域中可能造成風險的因素，進行有效預警，降低風險發生的可能性。同時，通過實時的監控和響應，企業能夠快速應對、規避風險，避免風險影響進一步擴大。例如，在物流運輸的過程中，利用大數據對交通、氣候等數據進行分析，可以避免相關因素給物流運輸帶來的各項風險，幫助物流企業及時更換運輸路線、運輸方式，保障物流運輸過程的可靠性與安全性[5]。
3 大數據在物流企業管理中的應用策略
3.1 做好物流企業管理數據的整合
大數據技術的應用基礎，是確保數據來源的準確、可靠，而做好物流企業管理數據的整合，可以進一步提升大數據分析的可靠性與可行性。在此過程中，首先需要明確數據的來源，確保其準確性、及時性與合理性，在此基礎上建立物流企業管理數據的收集機制和流程，確保數據的連續性和一致性。同時，制定物流企業管理數據的標準，確保原始數據能夠在統一的標準下進行數據清洗，有效去除錯誤、失真的數據，并通過標準化的數據操作，確保數據的一致性與可比性。此外，還需要充分重視數據整合的可視化報告，通過可視化的儀表盤、報表等方式了解物流企業在運營過程中的各項關鍵指標和具體的數據信息，及時發現數據整合過程中存在的問題，提升大數據技術的應用效率。
3.2 展開智慧物流基礎設施的建設
在物聯網技術的快速發展下，大數據技術采集數據的模式變得更加多元化，開展智慧物流基礎設施建設，可以確保一線數據信息的收集、儲存、分析，保證大數據技術能夠提取到更有價值的信息，為企業決策提供保障。在此過程中，首先需要積極利用互聯網技術，將物聯網傳感設備分布到物流體系建設的過程中，利用相關的傳感器實現對車輛、貨物的遠程監測和調控，以提升物流運作的效率與可行性。在此基礎上，積極展開智慧物流基礎設施的跨界合作，與其他產業鏈的合作商共同進行智慧物流基礎設施的建設，確保每一個物流環節指導一體化的管理，并保證數據共享的全面性，為提升供應鏈的效率與可靠性打下良好基礎。
3.3 完善一體化物流管理運行體系
一體化的物流管理運行體系，對于確保物流企業管理過程的實效性具有非常重要的作用。在此過程中，首先應當打造統一的信息管理平臺，將物流服務的各個環節、參與方進行有效整合，實現信息的共享與流通，并此基礎上，進一步建立協同配送系統，確保及時共享和優化各項信息，進而優化物流企業的運輸路線和配送計劃。此外，還需要建立協同網絡，鼓勵各個參與方之間進行有效的合作與協調，共同解決在物流運輸過程中遇到的問題。例如，采取合作倉儲、多模式運輸等方式，可以有效提升整體運輸效率，降低運輸的成本，同時也能夠為大數據技術的應用提供更加全面、廣泛的數據支持[6]。
4 結語
現代社會中，大數據技術已經滲透到了各行各業中，物流企業在管理的過程中，會生成大量的數據，并且企業的管理和決策都依據相關數據而展開。因此，積極利用大數據技術，不斷優化企業管理模式和管理路線，有效控制企業運營成本，能夠為物流企業的競爭與發展提供可靠保障。
滬公網安備 31011202008041號
