一、物流供應鏈數字化發(fā)展現(xiàn)狀與存在的問題

伴隨著信息技術、網絡技術的飛速發(fā)展，數據資源已成為現(xiàn)代社會發(fā)展虛擬經濟、數字經濟的重要組成部分。在實體經濟領域，業(yè)態(tài)的變革與物流行業(yè)的快速發(fā)展進一步催生了海量數據，數據的深化應用與數字化轉型已經成為推動物流供應鏈發(fā)展的一個重要命題。

（一）數字經濟時代背景

社會經濟與信息技術的快速發(fā)展催生了海量數據，數據已成為當今時代重要的戰(zhàn)略資源。數字技術的出現(xiàn)，顛覆了傳統(tǒng)的處理和應用方式，極大地提升了數據信息生產量。據統(tǒng)計，2022年，全國移動互聯(lián)網接入流量已接近2620億GB，僅微信用戶每天產生的數據流量就超過數億TB。據研究，中國的數據產生量約占全球數據產生總量的23%，我國已是名副其實的數據資源大國。從經濟效益來看，我國大數據產業(yè)規(guī)模已接近1.6萬億元，在制造業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)、電子商務、移動支付等各個領域均獲得廣泛應用[1]。從市場規(guī)模來看，我國的數字產業(yè)日趨成熟，涵蓋了數據采集、存儲、處理、分析和應用等環(huán)節(jié)，其中，數據分析和應用環(huán)節(jié)市場規(guī)模最大，占比超過50%。

（二）物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

物流連接著生產和消費，是一種為滿足消費者需求，通過組織、安排產出地和銷售地之間的貨物流動，實現(xiàn)高效率和低成本貨物流動的物理性經濟活動，融合了運輸、保管、包裝、裝卸、流通加工，以及相關信息的處理和管理等一系列服務功能。2022年，我國社會物流總額突破347萬億元，實現(xiàn)了穩(wěn)定的增長，物流規(guī)模躍居世界首位，總收入超過12.7萬億元，其中，規(guī)模企業(yè)實現(xiàn)了逆勢增長，市場份額得到了穩(wěn)步提升。一方面，物流行業(yè)的快速發(fā)展不僅提升了商品流通的效率，順通了經濟脈絡，也改變了人們的生活方式和提高了人們的生活質量。我國物流行業(yè)正在進行數字化轉型，旨在優(yōu)化資源配置、降低成本、提高服務水平，從而滿足市場需求，從長遠來看，智能物流將成為未來物流發(fā)展的重要趨勢[2]。另一方面，數字技術在物流供應鏈中的應用使物流企業(yè)逐步開始構建并提升差異化的核心競爭力，力圖擺脫同質化、低成本的競爭格局。

（三）物流供應鏈運行中存在的問題

物流供應鏈以物流活動為核心，將供應鏈上的各個環(huán)節(jié)進行整合和優(yōu)化，以實現(xiàn)物流運作的高效、順暢和可持續(xù)性。物流供應鏈包括采購、生產、倉儲、運輸、銷售等環(huán)節(jié)，涉及供應商、制造商、物流服務商、銷售商等多個主體。經過多年發(fā)展，國內物流供應鏈體系建設取得了一系列顯著成果，但目前也面臨著發(fā)展瓶頸。

1. 物流成本較高問題

根據中國物流與采購聯(lián)合會發(fā)布數據顯示，2022年我國物流總費用占GDP的比率為14.7%。我國《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》明確提出到2025年，社會物流總費用與GDP的比率較2020年下降2個百分點左右。目前，這個比例仍然偏高，這說明我國物流供應鏈在效率、運輸成本、管理成本等方面仍然有較大的改善空間。

2. 信息化程度偏低問題

盡管一些大型物流企業(yè)應用了信息技術、物聯(lián)網技術，但從整體上看，國內物流供應鏈的信息化程度仍然較低，存在信息不對稱、資源無法有效配置、運營效率低下等問題。

3. 配送效率問題

高度發(fā)達的電子商務增加了物流需求，但在配套基礎設施方面，仍然存在著交通擁堵、倉儲設施不足等問題，影響了配送的效率和準確性，導致消費者滿意度下降[3]。

4. 供應鏈風險控制問題

供應鏈的穩(wěn)定性和可靠性對于物流企業(yè)的運營至關重要，然而，國內物流供應鏈在風險控制方面還存在一定的不足，例如對單一供應商過度依賴、缺乏應對突發(fā)事件的預案等。

5. 人才培養(yǎng)與需求不匹配問題

物流供應鏈數字化的發(fā)展需要大量具備專業(yè)知識與技能的人才，然而，目前國內相關人才的培養(yǎng)與實際需求存在不匹配現(xiàn)象，制約該行業(yè)的進一步發(fā)展。

二、數字化對物流供應鏈創(chuàng)新發(fā)展的作用

（一）提高物流運作效率

數字技術可以對物流運作過程中的各個環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)控和數據分析，在運輸、倉儲、配送等環(huán)節(jié)及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，提高物流運作的效率和質量。同時，通過對歷史數據進行挖掘和分析，能夠為物流企業(yè)提供更加精準的預測和決策支持[4]。

（二）優(yōu)化庫存管理

數字技術可以對庫存數據進行實時監(jiān)控和分析，幫助物流企業(yè)更加精準地掌握市場需求和庫存狀況，減少庫存積壓和浪費，優(yōu)化庫存結構和管理流程。

（三）提升客戶服務水平

物流企業(yè)通過數字技術，可以對客戶的需求和行為進行分析，更加精準了解客戶的需求和偏好，為客戶提供更加個性化、貼心的服務和產品解決方案，提升客戶滿意度和忠誠度。同時，還可以為企業(yè)提供更加精準的營銷策略和推廣方案，實現(xiàn)擴大市場份額和提高銷售額的目的[5]。

（四）促進產業(yè)協(xié)同發(fā)展

數字技術可以實現(xiàn)供應鏈上各個環(huán)節(jié)之間的信息共享，促進產業(yè)協(xié)同發(fā)展，提高運作效率和管理水平，降低成本。企業(yè)可以通過數字技術提高市場分析的精準度和商業(yè)洞察能力，更好地把握市場機遇，應對挑戰(zhàn)。

（五）加強風險管理

數字技術可以對物流供應鏈中的各個環(huán)節(jié)進行風險評估和預警管理，為企業(yè)提供更加精準的預測和決策支持，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)和應對潛在風險，降低物流運作過程中的風險和不確定性，保障企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。

三、數字技術在物流供應鏈中的實施路徑

（一）制定數字化轉型戰(zhàn)略

數字技術在物流供應鏈中的實施是一個系統(tǒng)工程，需要從戰(zhàn)略層面出發(fā)，建立適應數字化轉型發(fā)展的架構體系。首先需要評估當前業(yè)務發(fā)展情況和市場現(xiàn)狀，明確數字化轉型的目標，包括提高效率、降低成本、優(yōu)化客戶體驗等。其次需要根據目標和現(xiàn)狀分析，制定全局的數字化轉型的戰(zhàn)略，包括數字化技術的選擇、數字化業(yè)務體系的構建、組織變革等方面。同時，需要制定數字化轉型的短期、中期和長期計劃，確定所需的技術、資源、人員和時間表，以及預見可能遇到的挑戰(zhàn)和風險，以便逐步推進實施。

（二）優(yōu)化組織架構與決策機制

數字化轉型需要改變傳統(tǒng)的經營管理模式，樹立數字化發(fā)展理念，建立與數字化轉型相適應的組織架構，包括扁平化、靈活性、跨部門協(xié)同等特點。明確各部門的職責和角色，確保數字化轉型過程中的內外部的有效協(xié)作和溝通。同時，建立與數字化轉型相適應的激勵機制，形成數據驅動的決策機制，通過數據分析來優(yōu)化決策過程，提高決策的科學性和準確性，強調數據在數字化轉型中的核心地位。

（三）建立數字化業(yè)務系統(tǒng)

對現(xiàn)有的供應鏈流程進行全面的梳理，識別其中存在的問題和瓶頸，確定數字化轉型技術選擇和系統(tǒng)構建的重點和優(yōu)先級。運用物聯(lián)網技術、人工智能技術和自動化技術等新興技術，建立適應市場與企業(yè)需求的數字化的業(yè)務運行系統(tǒng)。以數字化工具和技術為基礎，實施數據的實時收集和分析預測市場需求。通過引入自動化設備和智能系統(tǒng)，實施物品的實時跟蹤監(jiān)測與調度優(yōu)化。通過大數據技術對物流路徑進行規(guī)劃和優(yōu)化，選擇最短或者最經濟的路線[6]。利用人工智能技術和自動化技術實現(xiàn)訂單處理、倉儲管理等環(huán)節(jié)的自動化。

（四）評估數字化轉型的效果

實施數字化轉型后，需要對數字化轉型的進程進行持續(xù)監(jiān)測和分析，了解數字化轉型的實際效果和存在的問題，定期對數字化轉型的效果進行評估和總結，通過收集數據、關鍵績效指標的監(jiān)測和分析等方法來評估數字化轉型的效果，了解數字化業(yè)務流程的實際效益。由于數字技術的實施往往涉及大量的數據流動和處理，還需要對數字化轉型過程中數據系統(tǒng)穩(wěn)定性、數據安全、隱私保護等方面的進行綜合評估分析。

（五）持續(xù)改進和優(yōu)化

數字技術在物流供應鏈中的實施并不是一蹴而就的，而是一個持續(xù)優(yōu)化和迭代的過程，需要不斷調整和優(yōu)化轉型策略，以適應市場變化和技術發(fā)展。在評估數字化轉型效果的基礎上，不斷總結經驗，針對存在的問題進行深入分析，找出問題存在的根本原因，制定針對性的解決方案，采取有效的措施解決這些問題，消除冗余和低效環(huán)節(jié)，提高數字化決策水平、組織與流程的智能化水平，提高數字化業(yè)務流程的效率和準確性，提升物流供應鏈的適應性與競爭力。

四、數字化轉型中物流供應鏈創(chuàng)新發(fā)展的策略

（一）構建數字驅動的物流供應鏈體系

物流企業(yè)應通過大數據、云計算、物聯(lián)網等技術手段，實現(xiàn)物流供應鏈各環(huán)節(jié)的信息實時共享，提高供應鏈的透明度和反應速度[7]。同時，要通過數據分析與數據管理，整合資源，優(yōu)化物流線路、倉儲管理、運輸調度等環(huán)節(jié)，降低物流成本，提高供應鏈效率。

（二）加強技術創(chuàng)新與協(xié)同發(fā)展

物流企業(yè)應推動物流供應鏈相關技術的發(fā)展，如自動化設備、無人機、無人車等新技術的應用，提高物流效率。同時，應通過協(xié)同發(fā)展，促進產業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的合作，實現(xiàn)資源共享、風險共擔，提高整體競爭力。

（三）提升物流供應鏈的智能化水平

物流企業(yè)應借助人工智能、機器學習等新技術，實現(xiàn)物流供應鏈的智能化，提高各環(huán)節(jié)的自動化水平和智能化決策能力。例如，通過智能倉儲管理系統(tǒng)，實現(xiàn)倉庫內貨物的自動化調度；通過智能運輸系統(tǒng)，實現(xiàn)物流線路的優(yōu)化和運輸工具的智能調度[8]。

（四）深化跨界合作與協(xié)同創(chuàng)新

物流企業(yè)應推動產業(yè)鏈內外的企業(yè)、高校、科研機構等多方合作，共同開展物流供應鏈領域的技術創(chuàng)新和應用。通過跨界、跨區(qū)域、跨部門合作，整合各方資源，實現(xiàn)產業(yè)鏈的優(yōu)化升級，提高供應鏈的整體競爭力。

（五）加強人才培養(yǎng)與技能提升

物流企業(yè)應加大對物流供應鏈人才的培養(yǎng)力度，提高人才的綜合素質和專業(yè)技能。同時，持續(xù)關注員工的數字化技能和知識水平，鼓勵內部開展職業(yè)技能培訓，提升員工隊伍的整體素質，為物流供應鏈的創(chuàng)新發(fā)展提供人才支持[9]。

（六）保障數據安全與合規(guī)性

在構建大數據驅動的物流供應鏈體系過程中，物流企業(yè)應重視數據安全和合規(guī)性，制定數據安全政策，確保數據的收集、存儲、處理和使用都符合相關法律法規(guī)和企業(yè)規(guī)定。加強數據保護和技術防范，確保供應鏈系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，提升企業(yè)信譽和品牌形象。

（七）加強政策導向與產業(yè)扶持

物流企業(yè)應關注國家政策導向，積極爭取政策支持，如稅收優(yōu)惠、科研資金等。同時，應加強與政府、行業(yè)協(xié)會等的溝通與合作，推動物流供應鏈相關政策的制定和實施，為產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供良好的政策環(huán)境。

五、結語

數字技術的快速發(fā)展為物流業(yè)提供了前所未有的發(fā)展機遇，為物流供應鏈創(chuàng)新發(fā)展提供了廣闊空間和良好條件，但同時也提出了新的要求和挑戰(zhàn)。在社會經濟發(fā)展方式發(fā)生深刻轉變的背景下，物流企業(yè)應加快數字化轉型，構建數據驅動的物流供應鏈體系，提升物流供應鏈智能化水平，解決物流供應鏈面臨的各類實際問題，以推動物流業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展。