摘要：随着大数据时代的到来，信息的高度共享，很好地解决了传统供应链中存在的信息共享问题。基于大数据，物流企业供应链管理可以在需求预测、服务定制、风险评估、信用评估等领域产生积极的应用效应。这些运用有利于实现供应链物流的精确化、精细化和共享化，从而提升企业的供应链管理效率。

关键词：大数据时代；物流企业；供应链管理；优化措施

1.物流企业大数据供应链管理的重要性

1.1.掌握丰富的数据信息

对于大数据供应链管理的作用而言，体现为向物流企业提供全面的数据信息，此类数据涉及多个层次、等级，诸如市场行情数据、货物质量数据、货主信息数据、企业发展前景数据等，能够指明企业发展的方向。同时，在这些数据的作用下，物流通过供应链管理能够科学判断市场环境、自身因素，进而设计科学、合理的管理方案，确保后续发展中管理模式和执行力能够维持在较高水准。例如，凭借长期配送任务数据，物流企业能够掌握货主详细信息，然后进行多角度分析，以便于在后续工作中向消费者提供更加高效和精准的服务，促进企业工作效率与外在形象的提高。

1.2.提供决策依据

物流企业利用大数据供应链管理，除了能够获取各类信息之外，还有利于自身做出正确的决策。通常情况下，供应链管理中运用的大数据主要来源于日常物流管理工作，涉及极强的实践性与可靠性。监管、运送、供应等均属于物流企业的主要环节，要想顺利完成最终任务，就需要确保各个环节的准确性。对此，物流企业可通过大数据处理分析物流包含的各个环节，找出其中忽略的关键信息，指明企业决策的正确方向。

2.大数据时代物流企业供应链管理的优化策略

2.1.利用大数据分析提高物流运输质量

为了对卖家、客户、上游供应商利益关系进行协调，物流企业应利用大数据优化供应链，掌控供应商提供的相关数据，并立足于市场条件，进行分析预测，明确数据指向性与规律性，进而从市场的重重阻碍中挣脱出来。比如，据2020年京东双十一物流数据可知，物流订单一共涉及了13532个品牌，送达速度在一天之内，原因在于京东凭借大数据分析，构建了货主信息数据库，之后将其规模扩大。在物流企业内部，实现大数据管理的重点就是确保供应链数据收集的科学性和合理性，其决定了物流供应链运转是否有序且高效。

2.2.增强供应链管理优化企业数据库

对供应链数据收集进行改革属于物流企业的重点，比如长时间以来，京东物流均在倡导物流智能盈利，其仓库共有750个，运营商品在500万个以上，而这也是其物流供应链现货率能够达到95%以上的原因。京东物流的供应链运营，表现为利用大数据开展品牌销售分析，以此形成智能化的供应链。借助大数据促使智能预测的方式顺利实现，确保京东物流可以更好地收集相关数据。所以，现代物流企业需要给予数据收集更多的关注，立足于数据的具体情况（商品出入库等），采取一系列完善、创新措施，建立健全数据库体系，同时密切关注大数据在数据分析机制方面的运用，积极解决和优化物流企业供应链管理机制方面的问题，借助对供应链数据模式进行完善，全面优化物流企业供应链管理。其主要是为了借助现代化和信息化手段，促进供应链管理模式提高，以客户需求服务体验为基础，让客户高度重视企业服务质量，通过对供应链管理模式进行优化，同时展开信息收集工作，促进客户的满足率进一步提高。

2.3.建立物流数据信息采集平台

受大数据影响，物流企业供应链涉及的系统化优势逐渐显露了出来。立足于此，借助其供应链相关系统，可以统一管理物流企业的整合性以及综合性资源，如此便能促进物流企业内外部管理的共同发展，同时为其交流合作提供了重要帮助，进而夯实物流企业综合一体化运作系统持续发展的基础。例如，根据实际情况，对物流企业的供应链技术与体系进行优化，推动物流企业良好发展，逐渐向着符合时代要求的方向转变。同时，通过大数据先进技术提高物流管理智能化、自动化水平，有利于物流企业供应链在运行和管理方面顺利适应新环境。另外，物流信息的整合、归纳以及优化，需要由物流数据信息采集平台实现，所以建立现代数据信息采集平台，可以顺利达到数据信息收集与交互的目的。第一，加强大数据收集整合能力，及时掌握供应链上下游实际动态，做好物流信息跟踪与采集等相关工作，并对有益信息进行深入挖掘，整合各类信息；第二，确保物流数据信息采集平台的安全性，构建安全防护系统，不断增强员工安全防护意识，备份重要数据，防止出现信息泄露与丢失的状况；第三，增强数据采集系统可视化监控与分析，通过可视化数据矫正工具，确保物流业务数据在采集方面的精确性。

2.4.优化业务流程

当前，我国物流企业不论是规模还是实力均有很大上升空间，服务主要依靠供应链的某个环节，还不能将原料—销售服务的全链式经营管理目标顺利实现，且对于大管理与大物流的全链条管理服务的提供也存在非常大的难度。随着物联网和互联网的不断发展，受地域产品运输、多样产品销售等因素的影响，加大了物流管理某些环节的压力，如物流操作、库存周期等。与此同时，物流效率还受到政府管制、跨区域物流配送等因素的影响。因此，物流企业应以发展战略为基础，发挥出大数据管理工具的作用。建立配送和运输中心，在调度道路运力资源时，以大数据分析为参考，确保运输管理更加高效；利用大数据分析使业务流程更加可视化，在配送中心有序调拨货物；通过大数据实时掌握外包承运商和自由车队实际运作情况，进而在外包承运商方面做出正确选择，对自有车队进行科学管理；通过大数据对物流业务进展情况有一个实时掌握，以便更好地管控业务风险，并优化物流企业运作与服务质量。

3.结束语

综上所述，在大数据环境下，物流企业的供应链管理优化问题是一个十分复杂的问题，要求各个环节都参与其中。因此，迫切需要利用大数据对供应链管理的普遍性规模、运行中的数据开发问题和市场绩效进行深度分析，同时，企业对于大数据算法的需求也更加关注。只有不断地对大数据进行管理分析，才能使物流企业的经营运作更加完善，从而发展出一套适合于企业的供应链管理模式，这也是大数据对物流企业整体作用的具体表现。大数据不仅可以为物流企业提供最优的供应链管理服务，还可以帮助企业构建出层次分明、功能互补的供应链管理系统。

参考文献：

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