大数据助推物流业发展

大数据助推物流业发展（精选8篇）

大数据助推物流业发展 篇1

工信部软件服务业司陈英 副司长

《信息技术与标准化》 (以下简称《信》) :大数据作为新兴产业, 其产业链涉及数据的收集、处理、传播、存储到流通服务等一系列信息技术, 您认为大数据对当前软件产业发展具有哪些重要战略意义?

陈英:数据是信息社会至关重要的生产要素, 也是支撑经济社会可持续发展和保障国家信息安全的核心战略资源。随着信息技术和网络技术应用的不断深入, 数据的作用日益凸显, 数据的管理和利用能力已成为国家社会管理和服务能力, 以及国家信息安全保障能力的重要基础。大数据的热潮兴起于新一代信息技术的融合发展。移动互联网、云计算、物联网、社交网络等应用使得数据规模爆炸式增长, 对大数据的管理、处理、分析的需求日益迫切, 这有力推动了大数据技术和产业的快速发展。同时, 大数据的处理和分析结果又将反馈到这些应用中, 进一步加快提升其创新发展的能力, 进而推动和支撑新一代信息技术产业的发展。

软件产业作为新一代信息技术产业的重要组成部分, 大数据的发展将给软件产业带来重大的发展机遇。由于大数据的数据类型繁多, 并大量以非结构化数据的形式存在, 使得传统的数据库管理技术和软件无法满足当前大数据管理和分析利用的需求, 这就迫切需要建立能够与大数据发展相适应的技术体系、产品体系、服务体系及标准体系, 这必将给软件产业带来新的发展机遇和更为广阔的增长空间。据统计, 2012年全球大数据业务收入中, 近60%的收入来自软件和服务。

《信》:结合软件产业发展的现状和基础, 我国在促进大数据产业发展方面具有哪些优势?

陈英:一是我国网民数量居世界之首, 每天产生的数据量也位于世界前列, 并已经形成一批骨干企业。淘宝网每天有超过数千万笔交易, 单日数据产生量超过50 TB。百度存储网页数量已接近1万亿页, 每天处理的数据量将近100 PB。可以说, 我国骨干互联网服务企业在数据存储和利用方面已形成了良好的技术积累, 在技术能力和服务能力方面已经与国际知名企业基本处于同一竞争水平, 这既为我国发展大数据产业提供了良好的基础, 也对进一步丰富面向大数据应用的软件和服务提供了发展空间。

二是我国在部分领域已经具备一定的大数据处理能力。在金融、电网、电信、海关等重要行业和领域已经实现或逐步实现了大量、海量业务数据的集中。基于这些数据, 银行间实现了金融信息的实时交互和金融服务的多途径提供, 电网实现了一体化的智能电力调度, 电信运营商实现了对数以亿计用户和各类增值服务的灵活支持, 海关实现了对进出口货物的详尽掌控。某些行业数据的软件解决方案可以稳定运行并提供服务, 这说明了我们在某些行业已经初步具备了面向大数据应用的软件研发和供给能力, 这将给更大规模发展大数据提供产业基础。

《信》:为了顺应大数据产业发展趋势, 工信部软件服务业司开展了哪些重点工作, 取得了哪些进展?

陈英:软件服务业司高度重视数据管理和大数据产业的发展, 利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署, 针对互联网和大数据发展对非结构化管理的迫切需求, 安排了非结构化数据管理研究类课题, 对非结构化数据管理的核心技术进行集中攻关, 研制了非结构化管理系统, 目前在航空、医疗、教育、出版等领域进行了试点应用。同时, 针对事务型数据管理的需求, 安排了大型通用数据库管理系统产业化类课题, 数据库产品已经在电子政务、电力、电信等行业和领域进行了一定规模的应用。此外, 在推进大数据应用、标准化研究等方面也开展了一些基础性工作。

《信》:标准对于推动新技术的发展具有重要的促进作用, 我国在大数据方面开展了哪些标准化工作?取得了哪些成果?

陈英:标准化是推动大数据发展非常重要的切入点, 我们组织全国信息技术标准化技术委员会进行了大量的前期研究工作, 开展了大数据标准化的需求分析、标准体系框架研究等工作, 对数据采集、数据表示、数据存储、数据安全、数据管理等方面的国内外标准进行了全面的梳理, 并结合当前大数据发展的迫切需求, 及时启动了一些关键标准的研制计划, 在相关国际标准化组织也提交了大数据研究的相关提案。此外, 在国家标准化管理委员会的支持下, 全国信息技术标准化技术委员会还成立了非结构化数据管理工作组, 聚集了国内产、学、研、用优势力量开展非结构化数据标准的研究工作。

《信》:大数据产业在未来发展过程中, 也将会面临诸多挑战, 在机遇和挑战面前, 您认为中国大数据产业发展有哪些难点和瓶颈?您有哪些建议?

陈英:在促进大数据产业发展方面, 难点和瓶颈主要有两点:

一是技术和产品上的瓶颈。大数据具有数据体量大、数据类型复杂、处理速度快等需求特点, 对数据处理和挖掘能力提出了巨大挑战, 这就需要创新一些技术把庞杂无序的数据进行分析、处理和集成, 变成有用的信息。这些技术包括海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析等关键技术, 我国这些技术的基础还比较薄弱, 需要进行攻关和突破。另外, 大数据的分析利用还有赖于社会学、统计学新理论和行业知识与信息技术的深度结合。这方面国内的技术积累也比较薄弱。在产品方面, 一些以专用、自用为主的大数据分析工具出现较多, 而基础性、通用性的大数据分析工具相对较少, 随着技术的进步和产业的发展, 应该会不断沉淀出一些基础工具, 使得下游企业开发和利用更加便捷, 以进一步提升大数据产业的整体服务能力。

二是人才上的瓶颈。与信息技术其他细分领域人才相比, 大数据产业对人才的复合型能力要求更高, 不仅需要掌握计算机软件技术, 还需要掌握所服务的行业和领域知识。但目前真正理解业务、能根据大数据应用需求研发核心算法的高端人才非常少。这一点, 不仅在我国缺少大数据复合型人才, 全球范围也存在很大的人才缺口, 并且随着大数据的持续快速发展, 这个缺口会日益明显。

我国应该高度重视大数据应用与发展, 将其作为新一轮科技竞争和产业竞争的战略重点, 加快大数据产业布局, 加强核心技术、关键产品、典型服务与商业模式的协同创新, 提升大数据的管理和利用能力, 提高信息消费的广度和深度, 促进产业结构调整和经济增长方式的转变。

大数据助推物流业发展 篇2

俗话说“人尽其才，物尽其流”。这句话很好地说明了快捷高效的物流对行业生存和发展所带来的重要性。目前，现代物流技术在中国发展缓慢、而行，很大程度上是由于现行体制下许多客观因素的制约。

同样，现代物流技术的运用，是烟草行业终端建设、网建提升中一个不可或缺的重要环节。现代物流体系，对烟草行业这个摩天大厦也起到了非常重要的支撑作用。

在企业的运行过程中，现代物流体系建设发挥的作用是非常之明显。全球著名的连锁企业，如沃尔玛、麦德龙，无一例外地借助于卓越的物流管理，取得了令人侧目的市场地位。这也是我国烟草行业物流体系建设所需要借鉴或认真学习的。

从坐商到行商、从农网到城网、从传统商业到现代城乡一体化的物流体系建设，现代物流建设工作一直伴随在烟草行业的终端网络建设左右。在看到物流建设工作发生翻天覆地可喜变化的同时，也看到了烟草物流体系建设的不足。那么，制约烟草物流建设的“瓶颈”到底在哪呢？

一、思想认识不够

从本质上来讲，烟草行业的物流体系建设在原有的基础上有了质的飞跃，但我们看到，物流建设步伐不齐，建设理念还有待于进一步的提升。在物流建设过程中，有的地方还没有完全解放思想，墨守成规的传统思想还在束缚着物流整体前进的步伐。

大部分烟草企业均成立了物流管理部门，但对职能定位模糊、认识不足。物流建设是一个科学而系统的工程，并不仅仅是卷烟配送，为零售终端搞好服务这么简单，需要多部门的沟通与协调，在管理能力、运作能力还需要进一步地增强。

目前，多数企业的物流管理部门主要是负责产品的采购、仓储和运输等，而不具有统一协调信息流和资金流的管理能力。至于从供应链管理角度去考虑问题的企业则少之又少。大多数企业虽然已经或正在建立物流配送中心，但管理中存在很多问题，可以说一直都处于摸索阶段，有的步伐缓慢，影响了行业整个系统的良性运转。

有少数企业仍存在着部门间各自为政，即企业内部管理脱节情况，与大物流、大配送的管理理念相距甚远，企业内部的部门间信息共享、共同决策力度还不够。因此，要建设一个快速高效地物流配送体系，首先要转变思想误区，在思想认识上有所提高。

二、物流配送效率偏低

在现代企业管理中，物流效率的高低对企业的效益产生了直接的影响。在现行的情况下，许多烟草商业企业或工业企业已经认识到物流配送的重要性，其物流配送中心也在正常运转，但因为行业所处的特殊性，其利用率偏低，增加了企业的运行成本。卷烟配送人员存在着为送烟而送烟的思想，信息反馈及其他附属的增值服务几乎是一片空白。

另外，行业在物流信息化方面的应用水平也比较低，原始而简单的配送模式、直接影响了物流效率的提高。电子信息技术及多功能的电子商务平台的应用还只是停留在收银和库存

管理的原始阶段，根本没有将相关数据用于工业企业供应管理、企业的商流分析及对市场需求以及企业营销策略的分析和研究上。

在库存管理方面有的企业运用计算机系统进行计划调拨和库存管理上，但由于数据采集自动化问题并没有解决，影响到库存管理的自动化，导致商品周转天数较长、库存商品结构不合理、导向差、资金运转速度较慢的“瓶颈”。

三、资源共享力度不够

现代物流体系的建设，并不能只停留在部门之间的资源共享方面。而是要和上游的工业企业、下游的零售客户实行资源共享，形成一种自上而下的网络管理格局和一整套管理流程。企业需要实现从采购到销售整个过程信息流与物流、商流、资金流的有机结合。并且在应用过程中，商业企业要根据企业自身的要求对信息系统不断升级、不断完善，逐步形成适合企业自身特点的物流信息系统；还要与主要供应商、零售客户实现微机联网，开展电子数据交换，建立稳定的信息交换系统，便于信息共享。

在现行的工作中，虽然许多商业企业已经在信息化方面做了大量的工作，也取得了一定的成绩，但是在信息的利用上，做得还不够好。有许多商业企业还局限于企业的内部局域网，能够在互联网上公布商品信息的很少，信息资源馈乏。在供销信息的分析方面，没有让信息系统充分地发挥作用，有的只是能够调调数据、打打报表，系统设置简单，没有把信息资源很充分地利用起来。

缺乏必要的公共物流信息平台，定单管理、商品跟踪、库存查询等物流信息服务功能较弱，严重制约了物流运行效率和服务质量的提高。

四、物流标准化程度较低

物流标准化程度低是我国物流业普遍存在的问题，烟草行业也不例外。有许多商业企业现在还存在着人工收货、点货，人工装配的问题，极大地降低了仓库管理的效率，增加了出现差错的概率。同时，各种运输方式之间装备标准不统一，物流器具标准不配套，在一定程度上延缓了物流机械化和自动化水平的提高。这对各种运输工具的装载率、装卸设备的实载率、仓储设施空间利用率方面的影响较大。

首先，表现在装载车辆不统一，影响了现代物流的科学发展。随着现代化技术在物流方面的不断运用，统一车型的配送车辆有助于自动化程度的提高，有利于机械化作业。物流配送人员服务标准和流程不规范，影响了终端零售客户满意度。

另外，还有许多的商业企业还存在着代订代送，委托第三方进行卷烟配送的现象。在现实的工作中，这些送货的区域基本上是集中在农村、偏远地区或道路不畅的山区，而这些地区的网建基础还很薄弱。实行委托送货以后，这些第三方的人员为这些零售客户提供的只是送货服务，其目的很单纯，他们也不可能花出额外的时间来对卷烟销售渠道进行维护工作。同时，在委托送货的过程中，有些委托人向服务对象私下收取费用，克扣服务对象的卷烟、卷烟被调包等等。这些现象都会给烟草行业的经营与服务形象带来负面的影响。

“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越”。卷烟商业企业的现代物流体系建设，应该从现实出发，应该从行业的特殊性出发，结合行业在物流建设中存在的问题，不断吸取别人的成功经验。俗话说“他山之石，可以攻玉”，以此来探索出一条适合行业自身发展的光明大道。针对行业物流工作的不足，笔者提出几条浅见，旨在于“抛砖引玉”：

一、现代物流，制度先行

现代物流业的发展离不开良好的政策指引和制度约束。烟草行业应该利用行业现在高速、良性、健康发展的有利契机，利用现有的基础实施，建成一个便捷、安全、高效低成本的全国性的物流大系统。应借鉴行业外的成功经验，出台一些物流管理政策和相关制度，促进物流业快速、健康、有序发展。

首先，必须做到有计划、有安排、有布署、有落实的现代物流发展规划。这既包括技术性规划，还应有体制性规划，要做到详实、利于操作，不能闭门造车。

其次，要加大对薄弱物流的投入力度。特别是一些老、少、边、穷物流不发达的地区，要加大物流硬件、软件的投入，进行政策性的扶持，不能因为物流投入成本大、收益小而听之任之，影响现代物流整体推进的步伐。

另外，要积极推广现代物流标准化。积极采用物流信息分类与编码标准、物流信息采集标准、物流信息交换平台标准、推行物流信息管理平台建设。抓紧制定和实施物流业急需的技术标准和管理标准，加强物流企业的标准体系建设，使烟草行业的物流标准化达到新水平。

二、整合资源，提升效率

导致物流成本高的原因有多个方面，其中最重要的是体制造成的物流效率低下。

通过现代物流建设，能够提高商业企业内部管理执行能力和卷烟物流配送能力，大幅度降低卷烟流通过程中人力、物力资源的浪费和耗损，降低物流成本；牢牢掌握卷烟产品的流通渠道，更容易掌握零售客户的需求，提供针对性服务，提升运行效率，从整体上降低烟草行业的流通成本。

在这种情况下，要建立起统一的物流岗位职责设置和作业流程，实现了物流的专业化分工、集约化管理和规范化经营。有条件的地方可以使用全球定位及地理信息系统和线路优化系统。同时，要积极推进按照整盘扫码、托盘运输，积极探索与工业企业物流建设工作的对接办法，尽可能地实现机械化、现代化作业。

三、构建信息网络平台

随着信息技术的不断飞速发展，现代化的科技手段越来越被现代物流所广泛采用。可以这样说，信息技术是现代物流的生命线，要提高物流的现代化管理水平，就必须要构建起大范围、大规模的物流信息网络共享平台。

要建立起如此大规模的信息网络共享平台，一方面需要国家局的大力支持，最好由国家局统一牵头进行软件开发和模块设置，这样一方面可以节约资源，一方面也可以达到全国范围内的资源共享，把信息资源最大化地利用起来。

在目前现实的物流管理工作中，市县之间的资源共享有的地方还没有实现，造成这样的结果就是对信息平台建设滞后。在这种情况下，商业企业要加强物流信息商品化、数据库化、代码化的研究，力争扫码到户，规范货源管理；加强物流信息处理电子化和计算机化的研究，实现资源共享；加强物流信息传递标准化的研究，规范物流操作程序及物流配送流程的规范化；加强物流信息存储系列化、规范化的研究，做到库存资源的最大化利用。

在构建物流信息化网络平台的同时，要积极采用电子数据交换、多元化电子商务、互联网等信息网络技术、企业资源管理系统，逐步构筑覆盖全省甚至是全国的现代物流信息平台。要建立智能化运输系统，积极采用运输及配送实时跟踪的GPS定位系统，要现实对对供应、销售、储运等环节的物流活动实行计算机管理，将工业企业、商业企业及零售客户有机地连接起来，从而实现对物流各环节的有效控制和全程管理。

四、优化配送资源

制约现代物流技术发展还有一个关键的问题，就是卷烟配送的力度还不够。卷烟商业企业的配送触角还没有伸到大江南北的每一个角落，特别是物流配送线路设置的还不科学、合理，重复劳动的现象还存在。

要建立一个高速、高效地现代物流体系，首先，要对物流配送线路进行科学设置，特别是对一些配送大车辆无法深入的地区，要有效进行物流的对接，在利用好物流资源的同时，要达到降本增效。

其次，要打破区域的框框科学划分配送线路，现有的物流配送线路，几乎都是以县或乡为单位进行物流配送线路的划分。这样的划分，在区域上有一定的局限性，从而带来了一种多跑路、线路利用率不高这一结果。因此，要使现代物流高效运转，就要打破这个区域的框框，在大市范围内，打破区域进行配送线路的设置工作，从而达到现代物流高速、高效运转的目的。

从网建的雏形到现行网建的全面提升，中国烟草基本上完成了“建网、管网”从初级到中级时期，现已经上升到“用网”这一高级时段。在现行的工作中，商业企业的物流发展虽比过去有所进步，但与先进的跨国集团相比差距甚远。烟草行业的高级决策层要及时制定物流管理政的政策和相关制度，促进物流业健康稳定发展，从而达到形成全国一盘棋、全局一盘棋的良好局面，为现代物流业的发展创造良好的环境和条件。

大数据助推政府治理变革研究 篇3

1大数据对政府治理的影响

美国著名统计学家、管理学家爱德华·戴明曾讲过:“我们相信上帝,除了上帝任何人都必须用数据来说话。 ”国外大数据早就如火如荼地开展, 近两年我国很多地方政府提前顺应大数据趋势,建立了新的政府职能机关———大数据管理局,主要负责研究拟订并组织实施大数据战略、规划和政策措施,组织和推动大数据研究和应用工作等。 比如贵阳市推进“十大工程”,力争把贵阳建设成为以大数据内容中心、 服务中心、 金融中心为内涵的“中国数谷”;广东率先启动大数据战略推动政府转型;上海推进大数据研究与发展三年行动计划; 山东成立农业大数据战略联盟,提高农业竞争力;浙江省高速治堵将用大数据等。 可以说,大数据正对人类的思维方式、生产活动及政府治理产生重要影响。

1.1 促使政府信息公开化和透明化

信息公开透明对于政府治理现代化至关重要, 信息不对称会使权力失去监督,滋生不良作为,甚至是腐败行为。 大数据实质是推进了政府信息的进一步公开和透明。 一方面,以前难于公开的信息和数据可以通过互联网和数据聚合来公开;另一方面,大数据时代下公民参与、监督政务的途径和机会越来越多样化。目前越来越多的社会组织开展民意调查, 政府也同样利用互联网在线与民交流, 双方共同作用必将使政府治理是一个更加公开透明、信息共享、良性互动的治理。

1.2 有助于提高政府预测能力和决策能力

从政府治理的角度讲,大数据可以将原本分散在不同个体、不同部门、不同行业的数据作为整体,通过加工、分析、融合,实现统一管理和利用。 这大大提高了数据的相关性、有效性和真实性,这可以在很大程度上提高政府的预测能力,增强应对突发事件能力和应急响应能力,提高决策的科学性和有效性。

1.3 有助于提升政府公共治理能力和服务水平

截至2014 年,中国共有664 个城市,2 852 个行政县,40 446个行政乡。 目前中国中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达到70%。 大数据使得政府部门之间、政府与市场之间协同工作,大大节约时间,减少行政成本,提高行政效率。 比如大数据政府的信息是共享互通的,这样使得民众在跨部门、跨地区办事时衔接方便,省去不必要的盖章证明、书面证明等。 大数据还能够提高政府服务的精准度和及时性,在需要查询、筛选信息时,大数据能够快速提供资料,提供真实有效的信息。 这将推动政府管理理念和社会治理模式创新, 从而在在很大程度上提高政府治理水平及公信力。

2大数据时代下政府治理中存在的问题

2.1 重视不够、利用不足

2014 年 “大数据”一词第一次出现在 《政府工作报告中 》,李克强总理也频繁提及大数据,高度重视大数据发展和应用,多次作出重要批示指示,明确指出大数据发展空间无限,要求围绕简政放权、政务公开、商事登记制度改革等加快推进大数据发展及应用,并促进大数据与相关产业共同融合发展,形成产业结构调整新局面。 可见,借助大数据推动政府治理变革,提升政府治理能力,是本届政府关心的重大问题。 但目前有些政府部门对大数据认识不够,收集数据意识不强,对数据敏感度差,专业性人力资源与人才队伍的紧缺,导致数据利用率不高,政务活动中大数据发挥作用不大。 究其原因是由于政府部门缺乏开发这些数据资源力和激励。

2.2 法律法规滞后

大数据充分发挥作用的前提是信息公开与共享, 这就涉及到数据安全问题,海量数据会成为黑客攻击的对象,存在病毒和泄漏风险。 另外,大数据汇总在一起不可避免地加大了个人隐私泄漏风险,有些数据会被滥用,对个体造成不良影响。 正如最高人民法院中国应用法学研究所所长孙佑海所讲:“大数据挖掘分析得越精准、应用领域越广阔,个人隐私和数据安全保护就会变得越紧迫。 ”目前在政府治理中大数据技术仍处于初级阶段,大数据方面的法律法规还不健全,对大数据的管理还不够完善。

2.3 数据共享不足

信息共享是大数据政府发展的前提, 但是由于信息的零散性及保密性等特征,有些数据开放程度不够,信息共享不足。 相对来讲,政府部门掌握着与民相关的大部分数据,如税务数据、交通的数据、能源的数据、养老的数据、社保的数据、环境的数据等。 而这些数据部门壁垒问题严重,数据重复建设多,整体上存在着碎片化、部门化和管控导向的局限,这就使得数据处于割裂状态,数据的关联性、完整性和有效性大打折扣,数据不能达到真正共享。

3大数据背景下政府推动治理变革的途径

用大数据带来的信息变化推动政府转型, 提高政府治理能力,促进政府治理现代化,这与政府自身发展密切相关,更与整个社会改革紧紧联系。 大数据时代,信息公开和数据共享已是大势所趋,政府部门应起表率作用,通过严密规划与运科学行来推进大数据的发展,以促进政府治理变革。

3.1 强化大数据意识

传统的决策一部分是依靠领导意志、 专家建议等进行思维判断做出决定和方案,即“经验决策”,一部分是依据随机的抽样调查、典型调研的小数据,而大数据则依靠的是全面、完整的数据事实,这在很大程度上提高了决策的精准性,大大避免了决策的主观性,降低了决策过程及结果的盲目性和不确定性。 因此,政府部门应转变思维方式,正确认识和强化大数据意识,将数据理念、数据知识纳入到公务员培训体系中,营造“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的氛围,最终实现用科学、有效的数据来推进政府治理现代化。 目前,各地政府正在转变思想观念,加快了大数据推进步伐,前往贵阳大数据交易所考察的政府部门络绎不绝,通过参观、交流、分享,其他政府的大数据也会尽快建立和完善。

3.2 加快数据基础设施建设

贵阳市被誉为“中国数谷”,原因是在电力、气候、硬件和人才等基础设施建设方面做得出色。 可见,大数据基础设施是大数据技术应用的载体,决定着海量数据能否被有效收集、分析、融合和应用,因此,要尽快完善大数据基础设施建设,为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施,为政府治理中大数据技术的应用提供基础和平台。 另外大数据还需要软件设施,即大量的人才和高新技术。 政府可以从服务外包、 电子政务等入手,逐渐探索和应用硬件设施和软件设施,选择大数据相对完善的部门开展治理大数据技术应用示范工程,如:医疗、金融、卫生等具有一定大数据基础的政府治理重点领域, 以带动和促进政府治理其他领域大数据技术的运用［1］。 关于基础设施建设主体政府可以鼓励和引导社会组织和商业机构参与公共数据的建设,提高数据开发利用的效率,鼓励和引导第三方数据免费共享和再利用,加快公共数据的流动和价值发掘［2］。

3.3 加速数据信息收集与整合

数据收集是数据开发、整合、利用的前提。 在美国,以立法的形式确定了“最小数据集”制度,在各个领域强制收集必要的数据,并据此进行科学决策,从而推动了治理的精细化和透明化而最小数据集的出现, 最早就是出于不同组织之间信息交换的需要［3］。在我国,目前国家发展改革委按照“统一平台、互联互通存量共享、增量共建,物理分散、逻辑集中”的原则,正逐步推动政府部门间的信息共享,已取得显著效果。 目前,全国统一的国家电子政务外网已横向连接了118 个中央单位和14.4 万个地方单位,纵向基本覆盖了中央、省、地、县四级,承载了47 个全国性业务系统和5 000 余项地方业务系统。依托国家电子政务外网搭建的全国统一的国家数据共享交换平台基本建成,13 个行业领域的跨部门共享交换业务已通过或拟通过国家数据共享交换平台实现,涉及部门超过100 个。 要想加大政府信息公开度,提高政府信息和公共数据的共享程度,需要从以下几个方面展开:首先,政府需要加强顶层设计和统筹规划,建立统一的数据标准体系,明确部门数据共享的范围边界和使用方式,厘清部门数据管理及共享的权利和义务, 完善大数据的使用规则、 数据更新规则、数据安全规则等。 其次,将可利用的分散于不同部门、行业和个体的数据逐级进行收集和汇总,然后通过审查核实,补足不全的数据。 最后,最重要的是将海量、真实、有效的数据相关联融合,并利用可视化技术从海量数据中挖掘出具有前瞻性、潜在性和创新性的知识。

3.4 加速大数据应用进程

据中国电子技术标准化研究院 《大数据标准化白皮书》指出,中国政府大数据主要应用于以下领域:智慧城市、政务、公共服务、交通、教育、医疗等,这些领域大多涉及政府治理和民生其中,“智慧城市”、“政务”以及“公共服务”位列前三。 这一调研结果与国务院的《纲要》内容精神一致,在推动社会治理与公共服务方面,都倡导充分、有效地利用大数据,以此提高社会治理和服务水平。

大数据的最终价值在于运用,要创新数据收集和整理方式建立有效的政府治理方式。 具体来讲,有几下方面:第一,大数据可用于监督政府行为,评估政府绩效。 推动改进政府管理和公共治理方式,借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理,完善大数据监督和技术反腐体系,促进政府简政放权、依法行政;第二,大数据可用电子政务。 政务智能代替或辅助不同领域决策,如人口统计领域、交通领域、卫生领域、安全领域等,政府治理应加快大数据在这些领域中的运用,提高公共服务质量和水平;第三,大数据可用于政府治理方式创新。 可以探索利用“互联网+治理方式”模式,改变传统的治理方式,利用互联网与治理对象之间建立起新的沟通渠道。 比如,发起“村微信群”或“社区微信群”,这样既获取群众诉求、发现问题,又可以公开政务活动信息、宣传科技种植知识和卫生防控等信息。

摘要：大数据成为提升政府治理能力的新途径和新动力,对政府信息公开化和透明化、提高政府预测能力和决策能力产生重要影响。目前,我国在大数据发展和应用方面已做出了规划,但仍存在着认识不够、数据共享不足、法律法规滞后等问题。因此,政府必须强化大数据意识,完善大数据基础设施,加快大数据收集、整合及运用进程,只有从理念和行动上做出积极回应,才能使大数据成为政府治理变革的有力工具。

大数据助推物流业发展 篇4

长久以来, 高校毕业生就业问题引起了全社会的关注, 高职学生作为这一群体的重要组成部分, 其就业工作压力更是有增无减。河北省人社厅日前发布的“2015 河北省非师范类高校毕业生生源信息”白皮书显示, 今年我省非师范类高校毕业生共317016 人, 比去年减少18365 人, 减幅为5.48%;专科生159707 人, 较去年减少了23177 人。[1]无疑, 就业人数的减少会让高校和毕业生松了一口气。然而, 随着京津冀协同发展的节奏不断加快, 2015 年越来越多高校毕业生开始关注河北的企业。多数毕业生都认为京津冀协同发展将会是河北的重大机遇, 选择留在河北的求职者也越来越多。如何针对高职毕业生特点, 有效提升就业工作质量, 高效服务高职毕业生与用人单位, 是高职学校就业工作人员普遍面临的难题。化解这一问题, 不仅需要落实好原有政策, 进一步建立健全就业政策体系, 而且要拓展新的有效工具和途径[3], 互联网、大数据思维方式的出现, 给高职毕业生就业研究开辟了一个新的方向。大数据在加强预测、提升就业工作质量等方面都具有创新应用价值。

二、大数据思维方式解析

大数据并非一个确切的概念。最初, 这个概念是指需要处理的信息量过大, 已经超出了一般电脑处理数据时所能使用的内存量, 这些数据不再是用传统数据库的表格来整齐排列, 人们也不再认为这些数据是静止和陈旧的, 大数据使人们的思维发生了重大变革。

大数据的核心就是预测, 它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录预测冬季流感的传播;亚马逊根据用户在其网站上的类似查询进行产品推荐;Facebook通过用户的社交网络图来得知用户的喜好;大数据已经撼动了世界的方方面面, 从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的各个领域。

对于高职毕业生就业的大数据应用, 例如:“计算机软件”专业近三年的就业率以及今后三年的就业率发展趋势, 其毕业初始加入IT公司的可能性, 5 年后从事IT某个具体领域的可能性, 毕业后自主创业的可能性, 将要选择的合理薪金标准以及最佳就业区域, 都是大数据可以预测的范围, 以此为高职毕业生规避就业风险, 正确认识自身价值, 不盲目为了就业而就业, 提高就业质量提供科学性的指导意见。另外, 通过对毕业生就业反馈信息数据的获取, 为高职学校专业的设定, 教学计划的调整以及教学方法的转变提供准确、可靠的建议。

三、大数据在高职毕业生就业中的应用原则

建立高职生就业分析的大数据应用, 不再仅局限于当前的数据收集、信息共享与交流互动, 要有以下四个方面的指导原则:

1、找到高职毕业生同本科毕业生的不同特点, 为高职学生就业进行合理定位

高职院校同本科院校相比较, 在培养目标、培养方式、课程设置上都有很多不同, 直接导致高职毕业生的择业心理、择业区域范围、择业薪金水平的期望值会有所不同。针对高职毕业生的大数据分析一方面应该更加适应高职学生的特点, 收集更多有关高职毕业生就业有关数据, 为他们的就业提供更叫有效的指导和帮助;另一方面, 在数据收集和分析时可以更多关注和本科院校的对比分析, 这样才能发现高职院校和本科院校的各自优势, 为学校政策调整、专业和课程设置提供指导性建议。

2、要分析与高职毕业生相关的所有数据, 而不是依靠分析少量的样本数据

小数据时代的随机采样就是以最少的数据获得最多的信息。在信息处理受限的年代, 收集和分析全部数据是不可能的, 因此, 随机采样取得了巨大的成功, 但它本身存在许多固有的缺陷。大数据是指不用随机分析法这样的捷径, 而采用所有数据的方法, 即“样本= 总体”。毫无疑问, 拥有全部或几乎全部的数据, 我们就能够从不同的角度, 更细致地观察和研究数据的方方面面, 这是随机采样无法做到的。

例如:对于2015 年石家庄所有高职院校毕业生就业分析, 其中已发生的就业行业分布的数据很容易做到精确, 但这个分析模型不容易建立;假设河北化工医药职业技术学院的“应用化工技术”专业是河北省所有高职院校中的独有专业, 则此专业毕业生的就业维度很容易确定;但河北省几乎所有的的高职院校都开办了“计算机应用”专业, 则该专业的就业分析就难以用搜集到的已有分布提取分析因子、建立分析模型。大数据应用的所有数据是指能搜集到的所有和毕业生就业相关的数据, 包括国内经济趋势、京津冀地区就业行业情况及区域分布、相关行业的人才需求情况、毕业生的基本情况 (可以包括学业情况、身体状态、家庭情况等等) 、毕业生就业后几年的职业发展情况、就业后的信息反馈情况、毕业生毕业学校的相关专业课程设置情况、师资力量以及教学模式等, 在这些海量数据中提取维度, 通过维度相互交叉分析对比, 可以得出某阶段对高职毕业生就业最有影响的因素排名, 为毕业生最优就业提供重要的参考依据。

3、要勇于接受有关高职毕业生数据的纷繁复杂, 而不再追求精确性

追求精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱, 剩下95%的非结构化数据都无法被利用, 比如网页、音频、视频等资源。通过接受不精确性, 我们可以开始从一个比以前更大更全面的角度来理解事物和发现事物的发展趋势。

针对高职毕业生就业相关数据的采集包括社会、行业、学校、学生个人等各种各样的数据, 消息来源除了学校、政府、就业单位提供的结构化数据之外, 还包括网络 (如官网、网络社区、微信、微博、搜索引擎等) 中的文字信息、图片信息、音频、视频信息等非结构数据。海量数据的收集让精确性成为无法实现的目标。然而, IBM、谷歌等成功应用大数据的公司用事实证明:纷繁复杂的大数据对事情发展趋势的预测以及它所带来的巨大商业利益远远超过增加一点精确性。例如, 把收集到的海量的、混乱的高职学生就业数据和好的分析法相结合, 应可以及时预测到不同特点的高职毕业生就业趋势变化, 这样才能及时引导毕业生的择业方向, 也能及时调整相关学校的专业设置。

4、不再探求就业工作中难以捉摸的因果关系, 转而关注事物的相关关系

建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。只要知道“是什么”, 不需要知道“为什么”。例如, 不需要解释2102-2014 年这3 年间为什么“计算机软件”这一专业的高职毕业生就业成功率有75%, 要做的是预测今后3年该专业的高职生就业率会上涨还是下降, 以及其上涨和下降的幅度范围。

四、就业分析的大数据应用建设方式

高职学生就业大数据应用系统的建设应该采取政府主导, 通过授权和协作的方式联合互联网公司共同完成。

政府是政策的制定者, 也是很多结构化数据的掌握者, 他们可以通过学校、招聘企业、就业指导部门获取大量数据。2015 年开始中国政府明确表态要开放大数据, 大数据是金矿, 互联网公司当然意识到了其中的价值, 他们希望获得这些数据, 把不同来源不同性质的数据关联在一起交叉挖掘分析得到更多价值。毫无疑问, 他们是具备强大数据采集和分析能力的数据掌握者, 他们可以收集到用户通过搜索引擎搜索的有关求职和招聘方面的信息, 并通过这些信息预测岗位需求和提供情况;他们可以通过爬虫软件收集有关学生就业的纷繁复杂的文字信息、图片信息、甚至是音频、视频信息, 并通过数据挖据算法找到数据之间的相互关系, 以此预测就业发展趋势。正如阿里巴巴拿到微博数据可以挖掘做好精准营销、拿到交通部门数据可以与菜鸟网络结合、拿到金融监管部门数据便可与用户交易和理财记录结合做个人征信;百度拿到交通部门数据可以与百度地图结合、拿到博彩指数公司数据结合网络数据做世界杯预测……

政府部门希望从大数据中获取价值的主要目标是维持国家稳定, 实现可持续发展, 确保公民的基本权力, 改善国民福利和促进经济增长。公司、企业希望通过提供产品和服务获取利润, 发展或维持自身的竞争优势, 创造令消费者和其他利益相关者满意的价值。所以, 只有政府主导的、联合或授权掌握先进技术, 肯投入资源利用大数据的互联网公司创建的高职学生就业大数据应用系统的建设才会更好地从学生的角度出发, 更好地为毕业生服务。就是说, 政府一方面要开放自己的大数据, 另一方面也需要从大公司拿到特定数据。除了数据贡献之外, 还有技术服务。政府不擅长技术, 互联网公司却擅长, 帮助政府部门建基础设施、建开放平台、开发数据挖掘工具。这样政府主导、合作或授权的方式, 既能使大数据的应用能更好地为大众服务, 也能促进大数据平台上的良性竞争。

五、大数据分析在高职毕业生就业应用中的注意事项

大数据分析因为和传统分析模式不同而带来了巨大的思维转变, 需要注意以下几点:

1、由于大数据分析的核心思想是用数据发现“问题”, 因此本文中不具体提出影响高职毕业生就业的数据分析维度, 而只指出尽可能地搜集与就业相关的海量数据;这是与传统研究不一样的地方。

2、大数据分析的数据基础必然建立在获取更多个人信息之上, 而且通过分析还可以使数据之间产生关联关系, 进而涉及更多的个人隐私数据, 如家庭关系、健康状况等。在大数据时代, 我们需要建立相应的隐私保护模式, 这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任, 而不是将重心放在收集数据之初取得个人同意上。同时, 应该建立规章, 规定使用者如何评估风险, 如何规避和减轻伤害, 如是否可以对信息进行模糊处理, 最终确保个人免受无妄的伤害。

3、随着大数据分析在就业指导中作用加强, 其预测的精准性会越来越高, 很有可能对某些基础专业带来损害, 尤其是在目前还比较浮躁的社会风气下, 会成为学生放弃选择该专业的现实依据, 就业指导者应给予更加专业、具体、个性化的辅导。

六、结论

大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分, 就像交通、水电和通信网络一样不可或缺。大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展, 进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

高职学生就业分析, 作为社会学和教育学相交叉的内容之一, 大数据在其中的应用也将会越来越广泛。本文提出的政府部门主导, 授权或合作互联网公司的就业分析大数据应用方式, 为大学生就业趋势的预测提供了一种可选择的方式。目前, 高职院校的就业工作已经出现了向前延伸趋势, 对非毕业年级学生甚至入校新生的关注与指导内容与日俱增。通过大数据的应用, 全面服务各年级、各类型学生, 帮助其认识自我、科学定位、准确规划, 是就业工作的又一方向。

总之, 高职学生就业的大数据分析并不是一个充斥着算法的机器世界, 政府和教育界的指导作用不会被完全取代, 因为大数据分析为我们提供的不是最终答案, 只是参考答案。未来, 将会出现更好的方法和答案。

参考文献

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[2]明承瀚, 党瑞红.大数据理念在高校就业工作中的应用[J].理论前沿, 2014 (20) :27-31.

[3]陶礼军.用大数据助推大学生就业难题化解.光明网-《光明日报》.

[4][美]维克托·迈尔·舍恩伯格、盛杨燕、周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社, 2012.12.

[5]刘菊香.大数据分析在大学生就业中的应用[J].文教资料, 2013 (28) :145-146.

大数据助推物流业发展 篇5

我们从内涵角度定义工业大数据比较困难,因为它涉及到很多各种各样的数据。但是从外延角度来看工业大数据比较容易,大体上是“3+3”。第一个“3”是指3个层面:企业,企业上面的供应链、产业链和生态链,以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有3个过程:生产,使用以及发展中的经营效益,所以,“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。

从企业的角度看,工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业,一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人,一直到管理、决策、市场、服务,像这样的环节都在使用。

从供应链、产业链和生态链的角度来看,工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和,这三个链之间很难一刀断开。所以制造业、工业生产整个过程是一个链环周。这个链环不仅指的是一个企业,企业只是这个链环中的一个环节,更重要的是我们的政府机构、研究机构,需要把控和研究如何追求产业制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业大数据。

从行业管理和宏观调控的角度来看,工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据,在工业行业又包括很多企业,做好工业数据管理需要这样一个链条,所以“3+3”构成了工业大数据的外延,每一个环节,使用的和需求的中间形成交集,这样才对工业大数据的发展提供了基础。

对此我有四点主要的结论:首先,“3+3”加起来的组合就是工业大数据;第二,产生、使用和进一步发展需求的工业大数据是不同的交集;第三,进一步发展需求的大数据最大;最后,最重要的一点,工业大数据中,工业是主体。

二、工业大数据的作用和意义

同样是从三个层面,加上一个需求,我们来看一下工业大数据的作用和意义。

首先,从最小的层面——企业来看,工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务,为企业实现计划的发展战略和目标的实现服务。

第二个层面,工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看,不管是CSM的生产圈,还是一个特定产品制造过程的供应链,或是一个完整生产过程的分析,工业大数据都是为了它的形成和优化。对于一个企业来说,很少来决定一个供应链,更不能决定一个产业链的完善、优化。所以当我们讲供应链产业和生态链的时候,在这个链条下更需要政府管理部门的协调。

第三个层面,工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求,提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用,但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身,我们要对经济发展面临的重大问题作出回应,甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略,而到宏观调控的时候,不但要从行业的发展战略,还要从整个经济发展趋势去看这些问题怎么解决?这就需要信息。

第四,从工业转型升级的需求看,工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造、以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025,都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的工业3.0,是以装备和生产线为核心的自动化,而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。

总结一下,工业大数据的研究和实践要服务于加快制造业转型升级、提升工业竞争力;这个目标要落实到企业创新、设计、生产、经营、管理、决策的每一个具体环节;这个目标要落实到供应链全局优化、产业链和生态链的形成和优化的每一个具体环节;这个目标要落实到工业行业管理和宏观经济调控决策的每一个实际需求。

三、工业大数据推动制造业转型升级

首先要知道存在着哪些主要问题:在数据生成环节,主要存在跑冒滴漏和非标准化的问题;在数据利用环节,主要存在数据不足、质量不高、各个环节协同存在制度、核算、标准等大量障碍;在发展需求环节,主要存在缺乏预见性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和标准规范等问题。

要想建设好、应用好大数据,先要解决三个问题。首先是建设好大数据,什么是建设?把大数据看作探矿、采矿、炼矿、用矿,实际上探矿和采矿就是建设好信息,可以从三个纬度四个方面来建设好信息。三个纬度首先是发现,然后才可以按照应用需求结合起来。其次要有制度,要有标准,要实现系统之间的互操作。同时我们还要发现、收集、组织,来提升系统性、完整性、及时性、准确性。而利用好大数据有若干个关键环节。这是建设好、运用好大数据。

最后,大数据发展要特别注重取得实效、最佳实践和理论研究。

第一,要特别注重实效。因为今天的大数据,每一个环节的形成都有其实效,这件事情从开始到做完以后,效果究竟是什么?企业家在用大数据对其企业各个环节进行改善提升的时候,首先第一条要把提高效率放在首位,这是关键,而且对于制造业来说,要永远把利润率放在最重要的位置。当然,工业大数据不能直接用钱来算,有的环节是企业老板在管理上、服务上提效,但是这个效果必须是可测量的,不管是定性的还是定量的。

第二,要特别注重最佳实践。i5数控机床,从开始研发到今天位列智能数控机床试点领先的行列,花了十年的时间。为什么前面几年没有成功?就是因为数据缺失。缺什么数据?高端数控机床为什么长期被国外控制?数控机床的技术为什么那么长时间没有克服?因为不管是材料的发展,还是装备的发展,都没有数据,没有实践过程中的数据,是发展不起来的。而如何建立模型,也需要数据来支撑,但是原来由于高端数控机床都由国外来控制,我们没有数据。另外,在这个过程里面还倡导商业模式,机床是按服务模式收费的。所以它又变成了今天最新最热门的制造行业分享经济。这显然是一个最佳实践,这里面工业数据是极其重要的。

第三,要注重理论的研究,注重方法、制度创新的研究。在这个过程中,需要对制造业发展的趋势、特征,工业大数据的内涵外延,工业大数据建设和利用的系统方法,工业大数据质量保证、协同发展、制度创新等等一系列问题进行研究。

技术创新助推绿色物流发展 篇6

绿色物流当中存在着一些问题:有运输车辆自身耗油快的问题;有车辆调度不合理的问题;有司机懒散怠慢、开虚假发票的问题;还有运输监督手段不够的问题。

在我们跟一些物流公司的接触过程中,感觉只有简单的技术手段节能是远远不够的,管理节能可能更为重要,如果不能解决管理节能的问题,技术节能在实际应用当中也很难实现。

我们有一个智能管理系统“士帕能”。这个系统主要由两部分组成,一个是技术节能,这是我们最初做的一个产品,后来加入管理节能,形成了“士帕能”的智能节油管理系统。这个系统安装到车辆上以后,能达到节能减排的目的,同时对车辆有一定的养护作用。

“士帕能”是一款精准的管理软件。我们现在利用OBD的传感器通过G P S及北斗系统运输数据回控制台,可清晰监控车辆用油量、健康状况、行驶状态,司机驾驶习惯、车辆位置等信息,通过传回数据对车辆进行有效监控,合理调度,从而减少浪费,这中间减少的浪费比我们本身的设备减少得更多。

实时监控,可随时通过系统查询车辆的实时位置、实时故障、速度、行驶方向。可以查询指定车辆、单位、司机的最新位置,对查询结果进行打印。查询某一车辆某一时间段行程轨迹。可查看指定单位或指定单个车辆的一段时间内的行程记录,及时发现异常、油耗情况,主要是减少偷油的状况。“士帕能”可随时对车辆进行360度的安全体检,提示故障报警,分析故障原因,给出故障意见,解决调度通讯费用。

借物流助推长江航运的发展 篇7

1 认清现代物流对助推长江航运的意义

(1)发展长江的现代物流,是长江融入世界经济、参入市场竞争、改善投资环境、实现产业整合的需要,而我国经济的高速发展及由此带来的巨大商机,为长江航运发展现代物流服务提供了广阔的天地。

(2)现代物流包括运输、装卸、包装、仓储的合理化和系统化,加工配送的一体化及信息管理的网络化等,被誉为现代城市的新利润源泉。现代城市,尤其是经济中心城市,为了增强经济辐射力和集聚力,就是要千方百计地吸引巨大的物流、资金流、信息流、人才流,其中的核心是物流。有了巨大的物流,才会有巨大的商机。正是这种战略的需求,我国沿海城市和长江的沿江城市,都十分重视港口和腹地连通工程建设,以求从根本上改善物流服务环境,增强吸引物流服务的力度。这些条件,对长江航运发展现代物流提供了良好的客观条件,也为港航企业提供了新的利润增长点。

(3)航运企业从提供海洋运输服务发展到提供综合服务,已是国际性趋势。从上世纪70年代开始,就有国际班轮开始进入物流领域,经过20年的逐步发展,这些国际航运企业的综合物流服务已经形成了相当的规模,他们已经将综合物流服务的目光瞄准了中国日益扩大的物流服务市场,正以极快的速度向中国市场渗透,他们为长江航运企业带来了新的理念和新的盈利方式,为长江港航企业参与世界和全球航运的竞争提供了可能。

2 正视长江航运物流的现状和面临的问题

首先,长江港口物流产业处于自发状态。物流基础设施建设缺乏统一规划,港口设施和运输管理不能完全适应港口物流的发展要求,其次,缺乏集装箱深水枢纽港,口岸管理环节还不太适应和熟悉物流的运作特点;第三,各港口的仓库设施不配套,仓储利用率低,信息传递设施亟待改进;第四,多式联运不发达,增加了物流环节,也使得有关物流技术指标较差。

从长江港航企业发展物流的状况来看,他们在成本上的优势,主要体现在劳动力成本、土地租赁价格相对较低等方面。与此同时,由于企业运作和管理水平尚须进一步提高,因此,还存在一定的浪费耗损,这在一定程度上削弱了成本的优势。

目前,长江港口物流的发展水平尚处于初级阶段。主要开展的是运输和存货管理服务,增值服务还很少,港口企业提供的物流服务还不全面,质量有缺陷,也没有形成规模。虽然长江开展物流的企业为数不少,但严格意义上可称为专业物流企业的不多。即便是上海港和长航集团这样的大型企业,也只是完成了物流服务中运输和配送的环节。一些枢纽港提出要作区域性物流中心,但完成的也只是物流链中的部分环节。长江港口大量的运输仓储设备都处于吃不饱的状态,长江航运所拥有的优势发挥程度还远远没有发挥出来。

3 制定发展长江航运现代物流的科学对策

面对国际和国内现代物流的发展大趋势,长江航运发展现代物流业的原则是:第一,市场配置资源,政府营造环境。充分发挥市场配置资源的作用,调动企业发展现代物流的积极性,注重投资的经济效益;政府要为现代物流发展营造良好的经济、政策和体制环境,支持和引导现代物流业的发展。第二,统筹规划,协调发展。加强物流基础设施地区之间、部门之间的协调和衔接,重点选择一些大中城市及一些重要产品,优先推进。从实际出发,防止盲目攀比和重复建设。第三,整合物流资源,提升现有物流设施的功能。改革现行行业管理体制,打破部门和地区分割,促进物流服务的市场化和资源社会化,优先整合和利用现有社会物流资源,提升物流设施的功能,提高物流设施的利用率。第四,以人为本,实现社会和经济的协调发展。以满足企业和消费者不断增长的物流需求为出发点,创新物流服务方式,提高服务水平。大力发展多式联运,节约能源,保护环境,减少交通拥堵,保证交通安全,实现经济和社会的协调发展。

发展我国现代物流业将采取以下措施:

(1)鼓励生产流通企业应用现代物流管理技术。应用现代物流管理技术,改善传统工业企业的管理,发展规模经营和跨地区、跨国经营,鼓励流通企业采用现代物流技术,降低物流成本,提高经营效率和服务质量。积极发展连锁经营、统一配送和电子商务等现代流通方式,促进流通的现代化。

(2)培育专业物流服务企业。要放宽市场准入,取消各地对物流企业经营范围的行政限制,促进现有运输、仓储、货代、外贸、批发企业的服务延伸和功能整合,加快传统物流企业向现代物流企业的转变。要积极引进现代物流的先进技术和管理经验,提高物流企业的信息化水平和技术装备水平,按照一体化、信息化、标准化的要求,增强物流服务能力。要清理和完善有关物流的行政法规,破除物流市场的地方保护和行业垄断,整合现有物流资源,鼓励运输、仓储、配送、货运代理、多式联运企业通过参股、兼并、联合、合资等多种方式进行资产重组,扩大经营规模,培育一批服务水平高的大型专业物流企业。

(3)加快物流信息化进程。积极推进企业物流管理的信息化,促进信息技术的广泛应用。加快构建物流管理公共信息平台,大力推进物流电子数据交换(EDI)的普及和应用,制定物流信息的标准和网络接口规范,建立物流信息的共享机制,提高物流领域的信息化水平。建立全国性公路运输信息网络,实现信息共享,降低货车的空驶率。

(4)建立物流标准化体系。将物流标准化内容列入国家技术标准发展总体战略,尽快提出物流技术标准总体规划。要以物流术语标准、托盘和集装箱标准、物流服务流程标准为基础,加快建立物流标准化体系。要积极采用国际标准,加快制定和修订物流和物流信息管理的基础性标准。要改革标准管理体制,逐步使企业成为制定物流行业标准的主体。

(5)积极发展新型运输服务方式和单元装载方式。要鼓励运输服务方式的创新,解决由于运输方式落后和各种运输方式衔接不畅带来的货物在运输过程中多次搬倒、装卸等问题。要加快发展多式联运、集装箱运输、散货运输、通用航空运输等新型运输方式,推广应用厢式货车、集装箱、散粮车辆,开发使用专用车辆,加快集装箱中心站、中转站及散装码头建设,加强各种交通设施建设的紧密衔接配合,提高运输速度和效率。要加快推进单元装载化,推行以一贯托盘化为核心的单元装载方式。要建立托盘共用系统,引进单元装载化物流机械,支持单元装载化物流设施建设。

(6)加强物流新技术的开发和利用。要积极开发和利用新的物流技术,提高物流的速度和效率。抓好现代物流技术示范工程,推动关键技术和产品的专业化。要鼓励企业采用仓储运输、装卸搬运、分拣包装、条码印刷等专用物流技术装备,提升我国物流装备技术水平。

(7)提高物流国际化水平。要加强主要国际港口、国际海运集装箱终点站、多功能国际货运终点站、国际机场等物流设施建设,提高国际货物的中转能力。简化通关程序,提高通关效率。加快“口岸电子执法系统”的推广应用,建立大通关信息平台,积极推进大通关工程建设。

(8)加快发展重点城市物流。中心城市是物流活动高度密集的区域,也是物流发展的重要节点。要依据中心城市的功能定位、经济发展水平和基础设施等条件,以港口带动、产业带动、消费拉动、交通运输枢纽带动等模式,加快发展中心城市物流业。要重点发展区位优势明显、基础设施完善、物流规模较大、市场发育良好的城市,特别是要加快发展国际型物流城市。

(9)加快建设主要物流通道。要扩大规模、完善布局,推进综合交通网络的尽早形成。铁路方面,重点建设客货分线、能源运输系统和集装箱运输系统;建设客运专线,重点是北京—武汉、天津—秦皇岛等客运专线和城市密集地区(珠江三角洲、长江三角洲和环渤海地区)的城际客运系统;以及煤炭运输的北煤东运通道建设,重点是对大同—秦皇岛、石家庄—太原等铁路线路进行扩能改造;集装箱运输系统要开行双层集装箱列车,重点建设18个集装箱枢纽站场。公路方面,重点建设国家高速公路网,完成“五纵七横”国道主干线和西部地区8条省际间主干线,形成沟通省会和重点城市的高速公路骨架网。港口重点建设长江三角洲地区、珠江三角洲地区和环渤海地区的集装箱、矿石、原油和煤炭运输系统,形成上海国际航运中心,北方和华东矿石及原油中转运输系统,以及北方煤炭装船运输系统。民用机场重点建设首都国际机场扩建工程和上海浦东国际机场扩建工程。内河加快长江口、珠江口深水河道治理工程,以及长江中下游航道整治,提高航道等级;重点建设长江中下游集装箱运输设施和矿石中转运输设施;提高内河航运船舶技术等级和船型标准。

大数据重构物流未来 篇8

从最早依靠工业化发展而崛起, 到近十年随着电商的普及而迈入新时代, 如今又到了行业转型升级开辟新路径的时刻, 我国物流业的发展动能不断因时而变。2016年物流业正发展壮大, 并步入资本时代, 然而在推进产业升级的过程中, 传统物流业以及互联网物流创新企业都在面对更为严峻的考验和竞争压力。

对物流行业而言, 由于产业升级关系到链条上每个相关主体的切身利益, 供应链能力决定了企业的竞争力和盈利能力。因此, 通过信息协同把各要素和想关注主体联合在一起, 以一体化的方式提升供应链竞争力尤为重要。供应链竞争力的提升, 必须从全局优化, 一体化考虑, 透明是其基础。

十年前, 深圳易流科技股份有限公司 (以下简称“易流科技”) 以运输全链条信息透明为切入点, 不仅在业内率先提出了“物流运输过程透明管理”的理念, 更是创建了“基于全供应链的物流透明管理系统”, 对推动物流信息系统建设的规范化与标准化均具有重要的实际意义。

2016年10月13日, 第十一届中国 (深圳) 国际物流与交通运输博览会智慧物流论坛暨第十届物流透明管理峰会在深圳隆重召开。今年正值“物流透明管理”理念提出十周年之际, 本届峰会以“透明连接未来—构筑透明一体化供应链”为主题, 吸引了物流供应链领域600多家企业1000余物流业精英人士参会, 峰会规模盛况空前。

政策解析:“三多、四化、五个一”

峰会上, 深圳市交通运输委员会副主任徐忠平首先致辞并指出, 互联网推动了智慧物流产业的兴起, 促进了物流产业的信息优化和管理的透明度, 此次峰会以“构筑透明一体化供应链”为主题, 顺应了物流产业发展的趋势和潮流。

中国物流采购联合会副会长贺登才用“三多、四化、五个一”介绍了物流行业当下的政策动向, 并着重介绍了“无车承运、营改增、治理超限超载”三个方面的政策重点。

“三多”第一“多”是多式联运, 多式联运正在上升为国家战略;第二“多”是多业联动, 即物流业和交通运输业、制造业、流通业、农业特别是金融业, 实现多业联动, 融合发展;第三“多”是多网协同, 包括天网、地网、运输网、仓储网络或者干线网络、配送网络的协同运作。

“四化”第一是平台化, 当今时代不管企业物流还是物流企业, 都在向平台化迈进;第二是集群化, 当前正在形成以物流产业为基础的产业集群;第三是智慧化;第四是生态化, 物流不是独立存在的, 而是和其所服务的上下游企业以及相关方面形成生态系统, 共生共荣, 共建共赢。

“五个一”一是基础设施一张网, 这个是大趋势;二是运营管理一体化;三是业务流程“一单制”;四是标准规范一根绳, 只有统一标准才能为一体化运作提供条件;五是市场监管一道令, 即打破地方和部门之间障碍, 形成全国统一的物流市场, 执行统一的监管标准。

中国物流信息化泰斗、中物联专家委员会主任戴定一从供应链角度对物流平台及大数据进行了深入分析。他认为, 物流平台及物流大数据需要解决公共物流基础设施的问题, 需要构建“公平-责任-诚信”的行业秩序, 并指出, 平台是在分离了资源的所有权与使用权之后实现了使用权的 (资源) 整合, 是物流发展从一种均衡向另一种均衡的演变, 是对供需进行结构化匹配。

实践分享:营造供应链管理新生态

互联网在传统产业, 特别是在物流与供应链中扮演了怎样的角色?作为中国第一家上市的供应链企业, 深圳怡亚通供应链股份有限公司董事长周国辉认为, 不能把互联网当做一种盈利的商业模式, 只能把它作为一种工具, 作为一个信息平台, 作为一个内容, 还要作为一个客户体验的平台。他还从当今企业生存环境的角度进行分析, 提出要实现供应链的优化管理, 需要摒弃“大而全、小而全、肥水不流外人田”的思维, 需要着眼核心竞争力的打造。周国辉指出, “供应链+互联网”将驱动o2o新生态:标准的o2o将消失, 实际的o2o将会重生, 并且实际的o2o将以供应链管理和服务为基础, 进行资源整合。

在认识了大数据技术能够帮助物流产业提高效率的现实之后, 下一步物流企业在实际操作用, 如何借助互联网实现供应链管理的创新成为关键。为此, 阿里云物流行业总经理刘飞从大数据及云计算的角度, 分享了需求预测、库存优化、配送调度优化、物流网络优化等方面供应链管理的创新案例, 这些案例都需要相应的计算模型和云计算的处理支持。“一个企业用没用大数据可能会带来质的差别。今天阿里云在国内公共云市场处于领导地位, 产品体系全, 节点多, 用户广。尤其是大数据平台, 我们提供从底层的计算引擎到一些通用模型与算法, 也会参与到用户具体的业务建模, 帮助用户构建业务模型。”

亚马逊物流副总裁李卓生也就大数据与供应链发表了自己的观点:“在我看来, 整个供应链就三句话—对的时间、对的地点、对的数量。只要把这件事情做好, 供应链就做好了。整个科技创新都是在协助企业怎么样把这件事情做好。”他还介绍了亚马逊的战略核心, 包括物流+、“海外购”、Kindle、云计算等, 通过创新电商仓储物流模式, 构建高科技数据系统, 实现有条不紊地处理海量订单和对用户需求的高效响应。

全球最大的日化企业P&G运输运作负责人陈联程分析说, 供应链的KPI由“成本、时效、安全”这三项组成, 供应链的内容包含“生产、计划、物流”三个方面。他认为, 当下物流业面临信息沟通的不同步、层层转包和资源浪费、配载能力千差万别、高峰时期的资源调配能力不足、假货的存在等问题, 这对物流业而言既是挑战也是机会点。如何解决这些问题?需要构建“透明化、数字化、自动化、简单化”的物流模式, 这就是供应链管理的下一个路口。

分论坛聚焦:“一体化”和“信息化”

当前, 我国物流业处于增速放缓、效率提升、需求调整和动力转换的战略转型期。全球新一轮科技革命, 为产业转型升级创造了重大机遇。互联网不仅作为一种技术手段, 更作为一种思维方式, 深刻影响着物流行业。如何利用信息化技术提升服务能力, 转变商业模式, 已成为关系到物流企业能否转型成功的关键。尽管我国物流信息化发展尚处初期阶段, 但物流企业对相关技术和产品的探索已经全面展开, 催生出互联网+车货匹配、互联网+合同物流、互联网+货运经纪、互联网+库存管理等新模式, 成为物流业大众创业、万众创新的重要源泉。

Geoconcept (法国) 公司的陈路毅表示, Geoconcept公司专门做基于GIS (地理信息系统) 做物流的区域规划与配送线路的优化。“目前GIS已经开始在中国应用了。与平常所用的百度地图、高德地图等不同, 这些地图只是一些图片, 本身并没有一些属性, 比如说道路的属性。在我们GIS定义里面, 道路其实分很多种属性, 比如说是高速公路、普通国道, 甚至是城市道路, 我们会考虑不同的车型在不同道路上的行驶速度是不一样的, 会影响物流配送的实操工作。通过GIS对道路进行分析之后, 我的模型才能建得更精准, 更符合物流使用的价值。”

国内也有做得比较有特色的物流互联网平台, 共生物流就是其中的一家。董事长卢立新表示, 共生物流致力于打造“共赢生态圈”, 简称共生, 就是通过互联网技术优化物流企业的采购、运营、销售、资金、财务以及内部的管理。同时, 他也指出, 没有信息化的传统物流, 必然会被淘汰, 但是盲目地信息化, 也并不一定能够给企业带来竞争力, 毕竟中国市场内有大量的中小微物流企业, 而真正适合这类企业的产品又少之又少。“物流信息化还有很多路要走, 有时候不仅仅是技术的问题, 要回到经营理念。”

经济全球化使得物流管理开始向供应链一体化的方向发展。如今, 供应链一体化已逐渐成为业内共识, 但是共识与落地还有一段差距, 该如何去做成为业内关注的又一大焦点。日日顺华南区总监张思海认为, 供应链一体化应该是一个生态圈, 内部和对外都必须融合, 而日日顺要打造虚实融合的最后一公里大物流生态圈平台, 依托四网融合的优势提供专业化、标准化、规范化的物流服务。

河南工业大学教授王焰认为, 供应链的竞争将成为一种新常态, 同时要关注四个“动”:第一, 供应链一体化是一个动态变化过程;第二, 创新的驱动性;第三, 市场的拉动;第四, 人才的跨界融合与流动。他还表示, 透明化是整个供应链一体化的基础, 前提是企业或人有没有这种主动的连接性, 从制造企业到流通企业再到现在的平台企业, 怎么样通过人的力量或者组织的主动性连接起来, 真正创造更多的价值。

未来预测:透明3.0引领数据物流时代

“当前, 整个物流行业陷入‘转型和创新’的迷茫之中, 好像不提转型和创新, 我的这个物流就没有水准。但这里我要提到, 物流是一个非常传统的产业, 对国内物流业而言, 现阶段更多注重的应该是工业工程的积累。”易流科技董事副总裁黄滨在主旨演讲中的观点犀利而中肯。

构建“透明化、数字化、自动化、简单化”的物流模式是供应链管理的下一个路口

他指出, 当下的行业热点与行业面临的实际问题不太一致, 行业的问题是“总体物流效率低下”与“个体执行的物流效率很高”形成悖论, “悖论”的根本原因是“无效的物流搬运次数过多”。因此, 他给出的思路是:从微观上, 物流企业要构建弹性和柔性的业务处理能力;从宏观上, 构建透明化的一体化的供应链系统, 即“物流透明3.0”。

透明一体化供应链是什么?黄滨解释说, 主要是指应用互联网以及信息化技术把供应链中物流要素进行透明连接, 并系统的考虑终端需求拉动以及供给的有效响应, 在这个过程中尽最大可能地减少不必要的中间环节的物流的过程, 在整体上实现物流及供应链效率的提升。

“只有把物流全要素的透明连接做起来以后, 我们才有可能实现未来物流的数据化。我相信, 当透明之光照耀整个中国物流行业的时候, 我们那个时候才会有资格产生真正巨无霸的互联网的物流公司。易流就走在这个正确的康庄大道上, 也希望我们所有的物流行业的人能够和易流一起开创中国物流的透明的未来!”黄滨说。

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对物流行业而言, 产业升级关系到链条上每个相关主体的切身利益, 供应链能力决定了企业的竞争力和盈利能力。因此, 通过信息协同把各要素和想关注主体联合在一起, 以一体化的方式提升供应链竞争力尤为重要。

如今, 供应链一体化已逐渐成为业内共识, 但是共识与落地还有一段差距。日日顺华南区总监张思海认为, 供应链一体化应该是一个生态圈, 内部和对外都必须融合。

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