敏捷物流亦稱敏捷供應鏈（Agile Supply Chain.ASC），多數的中國物流公司將敏捷物流稱為“途途物流（wuliuku）”。我國很多經濟學的專家都對敏捷物流進行過一些研究，本文主要針對大數據驅動下的敏捷物流運行機制進行了一些研究，文章是一篇物流論文范文。

　　摘 要：在大數據的時代背景下，物流服務企業面對著更大的挑戰，同時也有了更好的機遇，分析了現代敏捷物流的特點。不同信息技術背景下敏捷物流的運行機制側重點也不同，研究了敏捷物流的新內涵及發展的新方向。對比分析了傳統敏捷物流的運行機制，構建了基于大數據信息條件下的敏捷物流運行模型。從傳統的敏捷物流系統向多元化、開放化、效率化延伸發展，豐富了敏捷物流的概念。構建的敏捷物流運行模型為物流從業者和新時期的物流服務企業提供了具有實踐意義的借鑒。

　　關鍵詞：敏捷物流,大數據,現代物流技術

　　Abstract： In the era of big data， logistics service enterprises are facing greater challenges， they also have a better opportunity at the same time to analyze the characteristics of the modern agile logistics. In the context of different information technology， the operating mechanism of agile logistics is different， and the new content and new direction of agile logistics is studied. The operation mechanism of the traditional agile logistics is analyzed， and the operation model of agile logistics based on the large data information is constructed. From the traditional agile logistics system to a diversified， open， efficient extension of development， enrich the concept of agile logistics. The construction of agile logistics operation model provides a practical significance for the logistics practitioners and the new era of logistics service enterprises.

　　Key words： agile logistics; big data; modern logistics technology

　　0 引 言

　　敏捷的起源要追溯到1991年，當時美國的Lehigh大學聯合國內13家公司共同撰寫了名為《美國21世紀制造企業戰略》的報告，在這份報告里首次提出了敏捷制造(Agile Manufacturing)和虛擬制造(Virtual Manufacturing)的新概念[1]，在此后的幾年里，敏捷制造被廣大學者和從業人士廣泛研究，研究的成果也得到了廣泛應用。2000年，美國斯坦福大學全球供應鏈管理協會在敏捷制造及相關概念的基礎上，構建了全球供應鏈敏捷性模型，從產品開發柔性、采購柔性、制造柔性和后勤柔性四個方面分析了全球供應鏈的運行模式，并討論了四個柔性因素對敏捷供應鏈的影響[2]。

　　在此后的幾年里，學者們將敏捷的含義進行了廣泛的拓展，從敏捷供應鏈到敏捷物流。敏捷供應鏈在國外得到了更廣泛的研究，而敏捷物流在國內得到了相對廣泛的研究。至于敏捷供應鏈，南開大學的王玲等對敏捷供應鏈的研究做了總體概述[3]，在此不再贅述。武漢理工大學的王洪波對敏捷物流系統的構建及運行方式進行了深入的研究[4]，華中科技大學的劉小群、馬士華對敏捷物流的運作技術與方法進行了深入的研究[5]，大連海事大學的王惠等對敏捷物流的配送問題進行了動態分析[6]。目前，在國內大數據一直是研究的熱點，大數據和敏捷物流結合的研究還很少見，而在IT行業的熱度卻一直未減。

　　1 大數據對敏捷物流的影響

　　大數據字面理解就是大量的數據，這個大量也就是巨量，其規模超出了在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理，還有利用。維克托・邁爾―舍恩伯格和肯尼斯・庫克耶在其有關大數據的著作中明確預測是大數據的核心，量化一切是數據化的核心，把一切事物數據化[7]。 在今天，大數據是研究的熱點也是商業應用的主流元素之一，大數據在先進的物流服務公司也有著一定的運用，如順豐速運公司利用大數據管理客戶的訂單，從客戶撥打客服電話要求派單時，順豐速運的數據庫就開始記錄和運作這個訂單。

　　近年來，人們越來越重視到大數據的價值，大數據可以被廣泛使用，人們迫切地想把相關的數據轉換成有用的資源優勢。大數據對各行業都有一定影響，大數據對物流行業有著深刻的影響，它體現在以下幾個方面：

　　(1)尋找優質的服務提供商更有效

　　當一個客戶需要尋找物流服務提供商時，他可以利用大數據平臺來找到最適合自己需求的物流服務提供商，他還可以利用大數據對該公司過去的服務情況進行分析，以此來獲得更好口碑，更高可靠性的業務信息。

　　(2)訂單效率大幅度提升

　　大數據可以更高效地完成訂單，不需要復雜的手續，通過電話或網絡傳輸必要的基本信息之后，就可以足不出戶實現配送需求。

　　(3)配送運輸效率大幅度提升

　　當一個訂單生成時，大數據可以幫助選擇最優的配送路線，如果是多個倉庫內提貨再配送，大數據還可以分析在哪個倉庫提取哪些物品以及提取的數量。這些會更加快速地完成訂單的準備工作以及訂單的配送運輸。 　　(4)倉儲管理更高效

　　通過大數據可以分析出倉庫中哪些物品達到了最低庫存水平，可以根據相應的數據信息來預測某些物品的未來幾個月的趨勢，甚至可以直接向上游供應商下訂單。

　　敏捷物流的靈魂是更高效率，更高質量滿足客戶的需求，更低成本來提高企業的收入。通過對比普通物流服務模式，大數據對敏捷物流的影響更為重要，因為大數據直通敏捷物流的核心。通過先進的技術手段來實現敏捷物流是當下更為迫切的事情，而大數據時代的來臨是敏捷物流發展的春天。如圖1所示，物流供需兩方通過大數據平臺實現敏捷物流的運行。

　　2 大數據驅動下的敏捷物流運行分析

　　2.1 大數據的挖掘、處理與儲存

　　大數據的挖掘就是針對在普通的數據挖掘技術基礎之上發展起來的特定的挖掘技術，它可以滿足對海量數據的抓取以及臨時存儲。大數據挖掘通過設定的計算算法搜索相應的信息，它與計算機科學、統計科學、人工智能和模式識別的搜索算法、信息論、信號處理等學科緊密相聯。在進行大數據挖掘的時候首先要有一個挖掘的原始數據范圍，然后根據設定的算法進行選擇數據，選擇好數據之后就要進行預處理，把數據的結構轉換成可存儲的統一的結構，然后再根據設定的特定的算法進一步對預處理后的數據進行挖掘，進行存儲或者分析和同化。大數據挖掘常用的算法有Apriori、K-means、pagerank、Adaboost等，在運用這些算法的時候也會用到關聯規則。所謂的關聯規則就是兩個或兩個以上變量的取值之間存在著或近似存在著某種規律，可以分為因果關聯、時序關聯以及簡單關聯三類。數據的關聯規則是數據庫中存在的一類重要的潛在可被發現的信息，這些信息往往有著很高的利用價值。如圖2所示，一個大數據挖掘的模型圖。

　　挖掘了數據之后還要進行處理，也就是通常所說的數據清理或數據清洗。數據清理可通過分類、相關性分組、聚類、復雜數據類型挖掘等糾正數據庫中可識別的錯誤，包括檢查數據一致性，處理無效值、缺失值以及重復值。通過對數據的處理，可以構建基礎的可靠性比較高的數據庫，為后面的數據利用做了有效的鋪墊。

　　得到了大數據之后，接下來就要進行存儲。據預測，到2020年全球以電子形式存儲的數據量將達到近35ZB，是2009年的40倍之多。根據IDC的統計，2010年底全球已經有了超過120萬PB的數據量了。這么巨量的數據很難用物理的存儲設備來進行集中存儲。所以，在實際運用中對數據的存儲可分不同地點進行分類存儲，或者尋求專業的數據管理公司進行存儲，也可就某公司的具體業務相關數據進行存儲以備使用。

　　2.2 根據儲存的大數據實現更高效的敏捷物流

　　敏捷物流系統是一個相對復雜的系統，它在運行的過程中有著很強的動態性，而且它還涉及了不同組織之間的信息、資源等元素的交互與協調。敏捷物流運行的評價指標就是快速、及時、可靠性、成本等關鍵要素，根據這樣幾個要素進行評判所構建的敏捷物流系統的優劣是有一定科學依據的。有了穩定的敏捷物流系統之后，再結合大數據及相關技術手段，可實現敏捷物流的高效運轉。對物流服務提供商來說，更高效的服務也就意味著更豐厚的回報。例如，全球著名的郵遞和物流集團 Deutsche Post DHL旗下公司DHL公司，它是國際快遞和物流行業的全球市場領先者，它提供快遞、水陸空三路運輸、合同物流解決方案，以及國際郵件服務，目前在中國大陸地區有快遞服務、電子商務、貨物運輸和供應鏈方案四種服務模式。DHL公司的國際網絡將超過220個國家及地區聯系起來，全球員工總數超過31.5萬人。在2015Teradata大數據峰會上，DHL公司做了“DHL的數據科學―迅速了解成本并拉動利潤率增長”為主題的分享活動。DHL公司積極面對大數據浪潮，把大數據及相關的技術應用于對物流風險的管理，從而可以為客戶提供更優質的服務，并推出了相應的解決方案Resilience360。Resilience360已經得到了DHL公司客戶的一致認可，并為用戶創造了價值。全球最大的底盤與傳動技術提供商德國采埃孚(ZF)集團在生產拖延的情況下，為保證客戶交貨日期，公司會采用空運的方式交貨，每年ZF需要進行1萬余次這類特殊情況空運，涉及55個國家。在傳統的物流運輸模型中，此時的成本很高而且意外的風險也很大。當Resilience360出現后，它可以很好地幫助ZF集團對供應鏈環節各種潛在風險進行可視化管理，使管理層有直觀的方式了解和控制可能的潛在風險點。Resilience360系統對涉及ZF集團的500余個站點和167個機場進行風險評估，生成風險評價報告，甄別出若干個高風險機場，并根據風險程度規劃應變方案。此外，Resilience360系統還根據ZF集團對新興市場(中國、印度、巴西等)的戰略規劃和運營狀況進行優化，減少空運成本支出。通過對非結構化的數據進行大數據技術處理，并識別潛在的供應鏈風險，DHL公司在大數據應用原理并不算特別復雜，但有效地提高了客戶的滿意度，同時也塑造了其物流服務的個性化和差異化。

　　為了使客戶更有效地進行供應鏈管理，降低或者避免風險，物流服務提供商必須做到：首先要建立一個模型包括描述供應鏈所有因素及其關系的拓撲圖，然后持續監控對供應鏈的績效產生影響的各種因素。為達到這個目的，物流服務提供商要從社交媒體、歷史信息、綜合新聞、天氣預報、股市等公開的海量信息中抓取有關地區政治、區域經濟、衛生、自然環境等數據，然后對這些數據進行整合與分析。

　　2.3 敏捷物流運行模型

　　敏捷物流運作的基本原理就是在控制成本的前提下進行供應鏈整體物流響應時間的壓縮，也就是物流服務提供商在獲得客戶訂單或預測到客戶訂單后，通過一系列的相關運作，可能包括原材料的采購、原材料的加工、倉儲管理和運輸等環節，最后保質守時的交到客戶手中。敏捷物流在時間方面的控制，需要供應鏈各節點在物流、信息流、資金流等方面進行集成整合，其中集成整合的運作是最為關鍵，也是最難以實現的重要因素[8]。如圖3所示，結合大數據的敏捷物流運作模型。 　　在實際運用中，敏捷物流在不同的行業還是有所區別的，例如，針對冷鏈物流和普通物流就有著很大的不同。此外有的企業是自營物流，而企業本身的核心業務在于生產，此時的敏捷物流運行模式也是有所不同的。針對第三方物流服務提供商來說，敏捷物流的發展有更大的空間，敏捷物流的運行也有更高的可行性以及可靠性。

　　3 研究總結

　　研究了大數據驅動下的敏捷物流的運行機制，結合大數據的特點和敏捷物流的特點實現敏捷物流的服務。在國內，敏捷物流的發展還很不完善，而且從地域上來看也很不均衡，東部沿海地區與西部欠發達地區存在著比較大的差距。如何在國內實現敏捷物流，對物流服務企業來說不應該是盲目的擴大服務點或其他硬件設施，而是應該利用現代科學技術實現自身的飛躍發展。大數據對敏捷物流的幫助是有目共睹的，很多企業也實踐了這一點，例如亞馬遜(Amazon)公司預判顧客可能會下的訂單，并做好倉儲準備，甚至可以在顧客下訂單之前就將貨物送到顧客手中。如何利用好大數據是未來的重要研究方向，目前云計算科學技術的發展也很迅速，結合云計算和大數據的研究，如果可以應用到敏捷物流的發展中將會極大地促進服務效率的提升。

　　參考文獻：

　　[1] Kidd P T. Agile Manufacturing： a strategy for the 21st century[C] // In Agile Manufacturing (Digest No. 1995/179)， IEE Colloquium on， Coventry： IET， 1995：1-6.

　　[2] Patty Swafford， Soumen Ghosh， Nagesh Murthy. A Model of Global Supply Chain Agility and its impact on Competitive Performance[C] // Stanford Global Supply Management Forum Working Paper， 2000.

　　[3] 王玲，呂坤. 敏捷供應鏈研究綜述[J]. 物流技術，2010(2)：169-171.

　　[4] 王洪波. 敏捷物流系統構建及運行方式研究[J]. 武漢理工大學學報(交通科學與工程版)，2011，35(4)：817-820.
　　物流論文發表期刊推薦《物流工程與管理》（月刊）創刊于1979年，是由全國商品養護科技情報中心站主辦的物流刊物。論文涉及范圍包括：倉儲物流行業的理論研究，國內外物流成功經驗及信息，倉儲物流運作可操作性方法及案例，本行業的經營管理技術及安全管理技術等。本刊堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。