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文档简介
1、 我国智慧物流发展面临的主要问题及应对策略 梁锡坤摘要:针对现代物流业的现状与智慧物流建设目标之间的差距,分析了体制与机制、信息标准化建设、企业的信息化及智能化建设、信息平台建设、高级专业人才培养等智慧物流发展过程中遇到的主要问题;结合国内行业现状,提出了上述问题的应对策略,以期为相关主管部门、行业协会及公司企业提供管理及运营方面的参考。关键词:智慧物流;问题与策略;信息化与智能化;现代信息技术;信息平台:f252 文献识别码:a :1001-828x(2016)012-000-02一、引言智慧物流是将新一代信息技术应用于物流产业链中,实现物
2、流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化,从而提高资源利用率和生产力水平的创新服务模式。十二五期间,国家及部分省市已经启动并落实智慧物流相关项目的规划和建设,但是真正从区域、城市、行业、企业、技术等多个层面来看,智慧物流发展过程中面临不少问题,严格意义上讲,国内智慧物流建设还处在起步阶段,如何解决智慧物流发展过程中的各类问题需要宏观理念和微观方案。这里,就国内当前智慧物流发展面临的一些问题进行了分析,并就这些问题的解决提出了建设性的策略。二、智慧物流智慧物流是基于互联网通讯,通过物联网、人工智能和自动化技术的集成,使现代物流系统模仿人类智能,具备感知、学习、推理判断和自主解决物流配送各环节产
3、生的若干问题的能力。智慧物流通过数据处理和网络通讯平台,综合应用条形码、rfid、传感器、全球定位系统、移动通讯等技术于包装、配送、运输、装卸、仓储等环节,实现货物配送及管理的可视化、可控化、网络化、信息化、自动化1。智慧物流通过科学的动态管理实现物流的智能化,能有效地提高资源利用率,降低物流成本,提升行业服务水平,增加行业附加值和社会价值2。智慧物流的技术核心是信息的智能获取、传递、处理和运用,涉及自动识别、数据挖掘、人工智能和地理信息系统四大领域。自动识别是高度自动化的准确的海量数据采集和输入过程,应用于物流运输、仓储、配送等方面;应用数据挖掘方法,通过对物流数据的统计、分析、综合、归纳和
4、推理, 揭示物流系统运行的规律,为系统优化提供依据;以神经网络、进化计算和粒度计算为代表的人工智能技术应用于现代物流系统,大大提高了物流各环节的智能性;地理信息系统是将订单、网点、送货、车辆、客户等方面的数据纳入一张图表进行管理,实现快速分单智能化、网点布局合理化、运输路线最优化、包裹监控与管理自动化3。发展智慧物流有利于降低物流成本、提高企业利润,有利于加速物流业的发展、推进现代信息技术在物流行业中的应用,有利于促进企业生产、采购和销售系统的一体化智能融合,有利于提高物流行业的生产效率,有利于促进国家及地方的经济实力和综合竞争力4。三、我国物流行业发展现状国家近年来,物流行业发展取得显著进步
5、。2015年底物流业景气指数为55%,环比回升0.8个百分点,物流转型升级继续推进,物流运行处于“增速减缓、结构调整”的发展格局。2015年,全社会物流总额达220万亿元,与2010年相比增长70%左右,年均可比增幅为8.7%;社会物流总费用与gdp的比率降至16%左右,行业运行效率有所提升;物流企业法人单位超过30万家,吸纳从业人员超过3000万人;基础设施状况进一步改善,节点布局趋于合理,产业生态圈逐步形成。同时,物流行业信息化水平明显提高。2014 年,中国智能物流市场规模超过 1800 亿元,同比增长 26%,智能物流的整体化提升还有很大空间5。四、智慧物流行业发展面临的主要问题(一)
6、智慧物流管理体制不够健全,运营机制有待完善智慧物流管理涉及发展与改革委员会、交通部、工信部等众多行政管理部门,智慧物流业务涉及商务、交通、信息技术等众多行业领域。当前物流行业存在多头管理、条块分割、信息孤岛等现象,行业资源浪费较为严重。亟需设立智慧物流发展行业协调组织,为智慧物流建设提供体制机制保障。(二)物流信息化标准体系尚未完善,信息交换及共享存在障碍物流信息化标准涉及物流信息技术、服务、编码、安全和管理等方面的标准化、统一化,而物流运营过程中的信息衔接及交换也有赖于信息化标准的支持。智慧物流国家标准尚不健全,信息共享不畅,降低了行业管理和运行效率。(三)智慧物流建设地区间不平衡,企业间差
7、距较大,企业内部智慧化程度偏低长三角、珠三角初步建立了地区层面的行业标准,普遍采用了基于物联网技术的智慧物流管理及运营平台;但中西部地区的智慧物流建设刚刚起步,有的地区物流运营还限于传统的半人工模式。部分大型物流企业如顺丰、京东等构建自己的智慧物流系统,但地区间布点不平衡、管理措施不到位;大部分中小物流企业受限于自身条件或当地的基础设施建设水平,信息化、智能化步伐缓慢(四)物流信息平台建设不完备,信息技术应用率较低,物流信息应用网络化水平低。物流公共信息平台包括物流电子政务、物流电子商务和电子物流三个子平台,分别实现政府监管和服务、供应链一体化网络商业活动、物流运输全程实时监控管理的功能。当前
8、,东部地区主要省市的三大平台已投入运营;但东西部物流信息平台建设大部处在规划起步阶段;由于没有连接制造商、零售商、客户之间的国家级信息集成平台,导致物流产业链过长,国际物流信息交换不畅,跨境物流效率低下。另一方面,以物联网等为代表的现代信息技术在物流行业的应用率较低,智慧物流的现代技术手段尚未在全行业普及,智慧物流云平台、大数据平台、移动定位技术和移动服务终端使用率偏低。 (五)专业人才培养工作滞后,物流人才供需的结构性矛盾突出当前国内物流人才缺口在30-50万人左右,人才供需的结构性矛盾明显,兼有物流管理、计算机技术、网络通信技术、物联网架构等相关知识并熟悉现代物流信息化运作流程的高端复合人
9、才“一人难求”。据统计,物流专业高端人才和一线技能人才缺口近80%,高级物流管理人才满足企业实际需求的不足10%。另一方面,高等院校输出人才的数量和质量难以满足企业发展的真实需求,行业人才供需结构性矛盾突出。五、发展智慧物流的主要策略当前物流行业发展呈现信息化、智能化、国际化、服务优质化、产业协同化的基本趋势,应遵循“创新驱动、主抓重点、有力保障”的基本原则积极推进全国范围内的智慧物流建设进程5,同时应从以下几个方面落实物流智能化建设的各项举措6,7,8,9。(一)创新驱动,推进物流企业的信息化和智能化建设物流行业的创新发展,必须加快现代信息技术在整个物流产业链的研发应用,提升物流企业的信息化
10、和智能化水平,同时要积极创新管理运营模式,提高供应链管理和物流服务水平,形成物流业与制造业、商贸业、金融业协同发展的新优势。物流创新驱动,应积极整合物流设施与技术、信息平台、金融服务等要素资源,推进行业的规模化和协同化发展。物流信息化是智慧物流建设的基础和核心。物流信息化的首要任务是公共物流信息平台的建设;公共物流信息平台是指为物流行业各主体提供物流信息服务的公共商业平台,其功能是为国际物流生产提供信息化手段的支持和保障。加速推进国家、地区及企业内部的公共物流信息平台建设,实现物流系统对物流信息及数据的快速反应及迅疾处理能力,是节能降耗,提高物流行业效率的有效途径。物流智能化是物流自动化及信息
11、化的综合运用。现代人工智能理论和技术如专家系统、机器人等为物流作业过程中大量的运筹和决策问题提供了关键支撑,如库存水平、运输路线、自动导向车的运行轨迹和作业控制、自动分拣机的运行、物流配送的决策等问题,都可以借助人工智能技术顺利解决。此外,无人搬运、机器堆码、无人叉车、自动分拣、无纸化办公、虚拟供应链管理等技术应用,都是物流企业智能化建设的内容。(二)整合资源,加强智慧物流基础设施建设和信息资源共享建设以国内铁路干线如京沪和京广、欧亚陆路交通如中欧铁路大通道以及国际国内黄金水道如长江水运为主干的跨区域物流大通道;重点打造面向亚洲的物流枢纽及面向东盟的陆海空联运节点。加强“云计算、大数据、物联网
12、、移动通讯、卫星导航及定位”等现代信息技术在物流领域的研发应用;以物流公共信息平台建设为支撑促进物流信息与公共服务信息的便捷对接;加快特种、专业物流装备的研发工作;加强物流企业与制造企业的战略合作,提升物流配送的规模化和协同化水平,推动海陆空联运建设和物流企业的兼并重组。(三)着力推进重点工程建设推进“物流标准化工程、物流信息平台工程、物流新技术开发应用工程”等软件基础设施建设;落实“多式联运工程、物流园区工程、应急物流工程、再生资源回收物流工程”等硬件基础设施工程建设;推动“农产品物流工程、城乡物流配送工程、电子商务物流工程”等民生物流工程建设;协调“资源型产品物流工程、制造业物流与供应链管
13、理工程”等工业物流工程建设5。(四) 培养智慧物流管理和运营的专业人才物流专业人才培养应与行业发展同步,积极借鉴国外物流专业人才的培养机制,核心管理和技术研发岗位的复合型人才学历教育与培训工作应同步开展;加大高端人才引进力度,促进物联网、云计算、信息技术服务等领域的高级人才向智慧物流管理和运营方面的转型;完善人才服务的市场机制,促进人才的合理流动与优化配置。六、结束语当前,就全国范围看,智慧物流建设在不同地区、不同层面、不同阶段如火如荼地看展起来,但建设过程中面临着许多实际问题需要逐步解决,本文就智慧物流管理体制与运营机制、物流信息标准化建设、物流企业的信息化及智能化建设、物流信息平台建设、高级物流专业人才培养等问题进行了深入分析,并提出了解决这些问题的基本思路,期望文中的观点和理念对国内智慧物流建设及发展具有参考价值。参考文献:1智能物流eb/ol.http:/ 2016-4-6.2 智慧物流eb/ol.http:/ , 2016-4-6.3智能物流的主要支撑技术eb/ol.http:/42015年社会物流总额达220万亿 从业人员超3000万人,中国经济网eb/ol.http:/
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