一、信息技術在現代物流企業管理中的作用

1. 掌握豐富數據信息

信息技術在物流管理上的應用,主要體現在為物流企業提供全面的數據資源,這些資源包括市場動態、貨品品控、客戶檔案以及企業發展趨勢等不同水平和范圍信息,從而指導企業不斷發展。在詳細的數據指導下,物流行業可以通過完善的供應鏈管理,準確評估市場狀況和內部條件,制定科學管理策略,保障物流企業在未來的管理和執行過程中處于高水平。

2. 提供決策依據

運用信息技術,物流企業不僅可以獲取多類型信息,還能幫助企業進行準決策。在供應鏈管理過程中,通常所采用的數據信息多來源于日常物流活動,這些信息具備實操性和高度可信度。物流企業在監控、配送、供給等關鍵環節的精準性,是完成總體任務的必要條件。利用信息技術進行分析,可以讓企業在物流活動的每個關鍵節點中挖掘出被忽略的信息,從而指導企業做出正確的戰略選擇。同時,隨著信息技術在眾多行業的廣泛應用,物流企業在供應鏈管理中,需要深刻理解并充分利用信息技術優勢,在實際操作過程中發揮其價值,從而提升整體工作效能。

二、現代物流企業管理現狀

1. 對大數據應用不重視

較多企業逐漸認識到大數據帶給行業的各種便利,并開始借助大數據應對職場所面臨的問題,一些較大企業也已在嘗試把大數據技術融入管理流程,在物流方面應用這項技術來處理工作事項。但是,多數企業還沒有將大數據和物流管理有效結合起來,物流管理行業未能充分認識到大數據技術的價值,亦未能充分利用其潛能。

許多從事物流管理的工作人員對大數據技術缺乏了解,對其使用方法亦是一知半解,且工作理念較為傳統,導致他們難以實現大數據技術與物流管理的整合。此外,較多企業對物流管理行業應用大數據技術的理解較為膚淺,僅僅局限于熟練掌握物流管理的軟件工具,導致了該技術在物流管理上難以展現其真正的價值。在大部分情況下,這些企業仍然依賴人工來解決問題。例如,在接收物流貨品時,仍舊使用人力處理,不利于工作效率和質量的提升。

2. 物流管理基礎設施落后

基礎設施的應用影響著企業是否能順利運行與發展,企業要實現物流管理的現代化必須有健全的基礎設施作為支持。但實際狀況是,很多企業在設施方面還有較大的缺口,資金匱乏等問題導致物流相關的硬件無法獲得適時有效的更新與保養,相關的輔助設施也未能同步升級,造成了企業在物流自動化和機械化方面大為落后,無法有效提高物流作業效率。同時,物流基礎設施不健全將會導致資源的大量溢出,人力資源的開銷不斷上升,各物資的損失始終保持在一個較高水平,這將明顯提升企業的物流成本,對于物流企業實現現代化發展產生不良影響。

3. 物流管理信息化人才不足

在企業物流管理的信息化發展中,需要一大批專精于物流信息管理的人才來提供強力支持。這些人才對企業在物流管理上的創新發展、流程走向和整體質量具有深遠的影響。當前形勢下,我國多數企業在推進物流管理信息化時,廣泛存在對信息技術運用和人才培養投入不足的現象。這一狀況直接導致專業物流信息管理人才的短缺,并進一步引起企業物流信息流轉不暢和管理人員素養不高的問題,不利于企業物流管理的信息化升級和創新。

4. 數據處理效率不高

在當代企業的物流管理活中,常常依賴一個較為完備的管理系統以對運輸、揀選和儲存等物流服務進行操作處理,并且針對各異的服務環節需配置專門的處理單元。每個業務單元按照其特定的操作需求來執行數據的處理、分析及存儲工作。如果管理上的數據儲存空間遭受限制或干擾,數據的分析及處理工作的效能便會大打折扣,進而對整個企業物流的管理效率產生負面影響,不利于企業實現持續、穩健的發展。

5. 物流配送管理不到位

隨著大數據應用的推廣,眾多企業原本的物流配送體系已不足以支撐其業務拓展需求,影響了資源的配送并削減了企業的運營效能。尤其是在物流配送這一塊,經常需要因為訂單的批次和數量的變動而調整作業流程。在當前的物流配送模式下,為確保供應鏈與銷售鏈的有效性,常常采取二次配送的方法。這樣的做法往往會造成新增的運輸線路,從而增加運輸開銷,給企業的經濟狀況帶來不利影響。

三、大數據時代背景下現代企業物流管理模式的優化思路

1. 重視大數據管理

在物流管理中,企業需強化對大數據控制的重視程度,明確積極的、先進的管理理念,充分認識到大數據的重要性。首先,準確理解大數據技術,掌握其定義、內核、特點及優勢,并把該技術與實踐管理相融合。企業需對工作人員進行系統培訓,讓他們掌握大數據的根本概念并認識到它在物流管理方面的重要應用,激發他們自發性學習的熱情,進而能熟練運用相關的知識與技術。其次,管理人員需重視大數據技術的影響力,增加資金投入,采用先進的管理方式,從而提升物流管理的質量。

2. 重視智慧物流基礎設施建設

隨著互聯網技術的不斷發展,大數據收集方法愈發豐富多樣,建立智慧物流的基礎設施有助于保障一線數據信息的采集、存儲及分析工作的順利進行,從而確保從大數據技術中提煉出更高價值的信息,這對企業制定戰略至關重要。在這一過程當中,首先要有效地運用互聯網技術,把互聯網的感應器廣泛植入物流系統建設中,通過這些感應器對車輛和貨物進行遙感監測與管理,進而提高物流管理的效率?；诂F狀,應主動攜手各產業鏈共筑智慧物流基礎設施,確保物流各環節統籌兼顧,實現數據互通的無縫對接,奠定提高物流管理效能和穩定性的堅實基礎。

3. 重視人才培養工作

開展員工培訓時,可以把學習效果跟業績評估掛鉤,從而促進員工積極進修,確保他們在現代化物流企業的日常運營中能更有效地履職。物流行業信息技術發展尚需跋涉漫長道路,無論落實獎懲機制還是保障操作的透明公正,都需社會各界鼎力相助,以此增強從業人員在數字化領域的工作熱情與自覺性。通過構建校企互動平臺,聯手高等教育機構,為物流行業輸送實習生及應屆畢業生；開展多種合作模式,如企業參與認識性實習、學生赴企業頂崗實踐、訂單式人才培養以及專業人才赴校講學等,縮短物流企業與學術界的距離,從而更高效地彌補人才短缺,并推動物流行業的人才儲備。

4. 重視管理數據整合

對于大數據技術而言,根本上要保障數據源頭的精確度和可信度,通過對物流管理數據的有效匯總,能夠進一步增進大數據分析的可信度與實施的可能性。在此項工作中,關鍵是要識別數據的出處,保障它的精準性、時效性和合理性。在此基礎之上,形成收集物流管理信息的體系和程序,以確保數據的持續性和統一性。同時,制定物流管理數據的規范標準,在統一規范下梳理原始數據,有效剔除錯誤和不實的信息,并且通過規范化操作保證數據的一致性和可比性。另外,高度關注數據整合所生成的報告,通過可視化控制面板、統計表格等工具掌握物流企業運行中的主要性能指數和詳細數據信息,迅速分析在數據整合過程所存在的問題,以提升大數據技術的應用效果。

5. 建立完善的物流配送管理體系

為便于精準地分析和分配資源,需先對資源進行統一規劃與調配。為適應市場發展,還需持續進行微調和提升,方可有效避免資源的無端浪費。利用大數據領域的優勢,打造一整套科學合理、反應迅速且行之有效的資源配置流程去支持企業的各類商業活動,其中包括物資流轉規劃與零售業務等。同時,對企業物流分發動態信息要進行梳理與深入分析,以確保信息數據的安全性與精確性。充分挖掘數據價值,建立基于大數據的物流配送樞紐,并結合自身實際情況擬定周密物流規劃,確保物流活動有序進行。通過匯總和整合物流節點生成的各類數據,實施數據資源的集中控制及流程的一體化管理,以此提升企業物流配送效能,科學調配資源,實現減少開支與增強效益的目標。

6. 探索適合物流企業大數據應用的方式

在物流企業運行過程中,大數據的應用有望在多個環節助力業務效率的提升,包括改善倉庫管理、優化配送路徑、提高客戶服務素質、更有效地分配人力資源以及改良物流站點的選址等。盡管目前對于大數據技術的實際運用方法仍在探索過程中,物流行業需主動探索并采納適合自身的大數據技術應用方案。以配送站點選址的最優化為例,重心法選址模型能夠基于配送成本、運送距離和貨物量等因素來決定站點的位置。這種模型雖然可以迅速得出站點位置,但忽略了如氣候狀況、商業環境、基礎設施和交通條件等其他關鍵因素。借助于大數據技術的特點,如大數據量、多元數據源、充足數據儲備以及迅速的數據更新,可以借由數據挖掘方法獲取更加綜合、精確、及時的參照信息。這種方式有助于選址工作,規避了傳統定位方式的弊端,并因此能夠得到更為精確的選址決策。

四、結束語

總而言之,現代物流經濟背景下,物流企業必須積極創新管理模式。依托大數據技術,企業與顧客的聯系更密切,信息交流更加迅速和高效,能夠確保物流管理持續進步,推動物流業務朝著現代化、一體化、智能化發展。