物流業務體系是一項系統綜合工程，以物流業務為核心，以物流業務運行相關因素為支撐，通過各項要素有機配合高質量完成物流活動[1]。我國物流業務體系不斷更新迭代，先后經歷了基礎物流、供應鏈物流和智能化物流發展階段，在該過程中物流業務體系也從過去的七項基本業務拓展為供應鏈視角下的一體化業務和智慧物流業務，物流業務體系逐漸完成從傳統業務體系向智慧物流業務體系的轉型發展[2]。
供應鏈物流是指采購、生產以及銷售一體化的物流體系，從宏觀層面進行分析智慧物流業務主要為運用大數據、人工智能以及物聯網等網絡信息技術對供應鏈物流以及客戶服務開展系統管理所形成的智慧供應鏈物流管理。智慧供應鏈物流管理核心業務為供應鏈節點企業開展的采購物流、生產物流以及銷售物流管理。運用智能化技術開展供應商信息管理以及客戶需求分析，編制采購計劃，對采購訂單進行管理等。聯合云制造技術開展生產物流，包括生產相關材料運輸和存儲管理等。通過大數據技術對商品銷售信息進行調查分析，科學規劃銷售網絡，完成商品的運輸與配送等。
智慧物流業務主要為運用智能化信息技術實現對基本物流業務的智慧管理。一是智能運輸，主要為在物流運輸中通過應用智能化信息技術實現對運輸貨物以及運輸路線的實時監控，實現對運輸單據、運輸執行以及運輸結算的自動化管理[3]。二是智能倉儲，主要為在貨物倉儲中通過應用智能化信息技術實現貨物自動分揀，完成貨物出入庫信息自動采集和傳輸。三是智能配送，主要為在貨物配送環節通過應用感知節點等智能化信息技術實時了解掌握當前地理環境、交通條件以及客戶分布等，及時優化配送方案。四是信息控制，主要為在物流全過程開展數據全面感知、系統采集和自動傳輸，確保物流信息流完整性、及時性和可靠性。
第一，物流信息捕捉技術。該技術主要為通過應用物流感知技術以及數據采集技術，對物流運作過程中的各項基礎數據進行捕捉，包括物流貨物、流向、流速以及環境參數等，確保物流穩定有序運行。第二，物流信息傳輸技術。該技術主要為將采集得到的數據信息通過應用移動通信網以及無線傳感網等網絡信息通信技術實現在網絡通道中的快速、安全、穩定傳輸，并對數據信息進行初步處理。第三，物流信息處理技術。該技術主要為在物流數據庫基礎上，通過應用云計算以及大數據技術對物流信息進行實時處理，快速完成物流數據的運算以及存儲。第四，物流信息分析技術。該技術的主要作用為通過數據信息分析來深入發掘數據中所蘊含的價值，具體包括客戶關系分析、市場信息分析以及商品關聯分析等。第五，物流預測和決策技術。該技術主要基于當前及過去物流發展情況對物流未來發展趨勢進行預測，在精準預測基礎上通過對海量感知信息開展綜合分析，實現智能決策，提前進行物流規劃。
智慧物流業務體系結構主要包括業務層、應用層、技術環境以及支撐環境四個方面。
業務層具體可以細分為核心業務層、輔助業務層以及增值業務層。通過對智慧供應鏈物流管理和智慧物流業務管理業務進行整合，其中核心業務為主導，輔助業務為核心業務提供支持，增值業務為核心業務以及輔助業務的拓展和延伸。核心業務層主要內容為智慧物流供應鏈管理、基本業務管理和信息全過程控制，可實現物流業務體系不同環節之間的互聯互通。輔助業務層主要內容為征信管理、績效評價、智能加工以及智能裝卸等，通過各項輔助業務開展，提升核心業務智能化水平。增值業務層主要內容為供應鏈協同管理、資源集成與整合、物流體系設計等。
應用層為業務層各項業務的服務領域，直接影響物流業務應用價值。物流應用層從服務對象視角可以細分為企業物流、行業物流以及社會物流等，從服務范圍視角可以細分為區域物流、國內物流以及國際物流等。智慧物流需要基于特定環境下的物流需求提供物流服務。
技術環境泛指智慧物流體系建設中所需要的物聯網感知技術、大數據技術等系列技術。物聯網感知技術可以提升物流全過程透明化程度，實現物流的可視化和可追溯；大數據技術可以實時采集分析物流各個環節的數據信息；物流信息處理和分析技術可以充分發掘數據信息中的巨大價值，實現不同物流業務主體之間的協同運作，同時實現對物流發展趨勢的準確預測。
支撐環境有內部、外部之分，內部支撐環境主要包括相關設施、裝備、技術、管理以及標準等，外部支撐環境主要包括法律法規、金融、電子商務、信用以及安全等。內部支撐環境和外部支撐環境共同為智慧物流業務體系建設提供實施條件和基礎。
第一，數據采集，主要為通過運用感知技術以及大數據技術對物流各環節基礎數據進行采集。運用感知技術對物流運行過程中的各項基礎數據進行感知捕捉，運用大數據技術實現對數據的收集和存儲。第二，數據傳輸，主要為通過運用大數據技術以及相關媒介對數據進行初步處理和傳輸，并對采集得到的數據進行辨析、抽取以及清洗等。數據傳輸主要是通過傳輸網絡將已經預處理完成的數據安全、可靠傳輸到云計算平臺。第三，數據存儲，主要是對物流海量數據信息進行大規模存儲及運算。基于智慧物流業務體系需求構建物流數據庫，對接收到的數據信息進行集成化處理，然后將其存儲在數據庫中。第四，數據應用，主要為對物流數據進行大數據分析，為物流業務預測和智能決策提供依據。在數據分析基礎上，可以對物流業務未來發展進行準確預測，進而實現科學智能決策，推動智慧物流業務高質量發展。第五，數據呈現，主要為通過各種可視化技術將物流數據分析應用成果，呈現在電腦、智能手機等終端設備上，有助于對物流信息進行便捷快速查詢，提升物流數據人機交互水平。
第一，智能運輸，主要為從接受運輸需求到完成運輸任務的一系列作業流程。在該過程中物流企業通過物聯網感知技術以及定位技術等對運輸路線以及運輸貨物狀態進行實施監控，實現對貨物運輸的全程可視化管理和智能操控。第二，智能倉儲，主要為從貨物入庫到貨物出庫的一系列作業流程。在該過程中物流企業應用自動分揀技術、自動盤點技術以及智能化出入庫技術等，對整個倉儲過程進行智能化管理。第三，智能配送，主要為從接受客戶委托配送到完成配送任務的一系列作業流程，具體包括訂單管理、備貨、揀貨、配貨以及送貨等多個環節。在該過程中物流企業通過物聯網感知技術以及定位技術等，對配送方式、配送路線等進行優化，顯著提升配送質量和效率。第四，智能流通加工，主要為貨物從生產地到使用地過程中所實施的再包裝、計量、分揀以及組裝等一系列作業流程，在智慧物流業務體系下物流企業通過各種智能化設備技術開展智能化作業。智慧物流各項業務之間相互交互，實現了業務運營一體化、可視化和智能化發展。
智慧物流業務體系建設的最終目的是為了提供智慧物流服務，更好滿足客戶對物流服務的高效快捷需求。目前，我國智慧物流業務體系建設已經取得了顯著成績，但是整體依然處于早期發展階段，在技術創新應用以及業務體系構建方面還存在一些問題和不足。本文著重對智慧物流業務體系構建以及運營進行了分析，以期更好推動我國智慧物流發展。
滬公網安備 31011202008041號
