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本文转自：信阳日报

汤玉巧

当前，我国制造业和流通业正在加快转型，企业对于供应链的管理要求不断提高，传统粗放型物流管理在成本控制与响应速度及风险防范方面的局限日益明显。智慧物流以物联网与大数据及人工智能等作为技术基础，把物流各个环节的信息采集与传输以及决策相整合，为供应链的各个节点提供实时且精准的数据支持。在此背景下，对智慧物流如何有效支撑企业供应链精细化管理展开研究，对提高供应链整体效能与降低运营风险有着现实意义。

一、智慧物流的内涵与企业供应链精细化管理的现实需求

智慧物流综合运用物联网与人工智能等技术手段，能够针对物流系统进行精细化与动态化及可视化的管理工作。从结构层次上，智慧物流包括基础、感应、传递、分析与决策五个层次，进而建立从感知至执行的闭环模式。企业供应链的精细化管理需要对速度与质量及成本进行全维度的管控，然而传统的管理模式依靠人工记录与分段式的信息传递方式，难以满足各环节实时响应与全程可追溯的要求，致使企业存在信息孤岛与库存积压等诸多问题，而智慧物流凭借技术整合打通数据壁垒，正是弥合这一管理缺口的关键途径。

二、智慧物流支撑企业供应链精细化管理的主要路径

（一）数据驱动下的仓储与库存精细化管控

智慧仓储把物联网设备作为感知终端，货物的入库数量与存放批次及库存时长等信息被实时汇入企业大数据平台，并且和ERP系统对接，管理层由此掌握动态库存状态，及时把库存调节到经济合理的水平。在需求预测方面，大数据分析技术整合历史销售数据与市场趋势及季节性波动因素，对未来库存需求做量化预判，进而在采购计划与生产调度间建立数据联动，防止库存积压和短缺同时出现的被动状况。某制造企业引入自动化立体仓库与AGV设备，搭配传感器和云计算系统，让拣货与堆码等作业环节实现无人化运营，使库存盘点误差率大幅降低，人工成本与操作失误率也一同下降。因此把仓储管理从依靠人工判断的经验型模式，转变成以实时数据为依据的量化决策模式，能够让库存管理拥有精细化的技术条件。

（二）全程可视化支撑运输环节的动态管控

运输在供应链中是不确定性程度最高的部分，货物位置产生偏差与路线出现拥堵及遭遇延误风险等会直接对交付的精确程度造成影响。智慧物流把GPS卫星定位与RF技术及视频监控系统进行整合，能够持续不断地把运输车辆和货物的实时状态展示在企业调度中心，以此支持路线的动态调整与目的地的临时变更。货物状态监控方面，在外包装与运输车辆上部署温湿度传感器与压力感应器等器材，能够不断把货物在运输途中的状态回传到控制平台，一旦出现异常情况便会触发自动预警，从而让问题在配送过程中能够得到解决。另外，可视化管理可将运输环节中原本处于隐性状态的风险转变为可被监测与可进行介入的管控对象，进而使得企业的配送精度与客户服务响应能力得到提高。

（三）供应链上下游信息协同与风险管控

智慧物流依靠云计算平台，把上游供应商的原材料供货情况与下游销售商的订单动态及企业自身的生产进度整合到一个统一的共享系统中，实现全链条数据透明化。上游供应商可据此精确安排备货计划与交货周期，尽量压缩原材料库存，提升供应响应的准时性，企业也能够依据下游销售数据及时调整产能结构，减少供需不匹配的情况。另外，区块链技术的引入使得各节点交易数据和合同执行记录不能被篡改，有效降低违约和信息造假风险，大数据技术通过持续分析供应链行为数据，形成一个从事前预判到事中监控再到事后决策支撑的全周期风险管理闭环，让供应链精细化管理从单个企业内部延伸到整条链条。

三、结语

智慧物流借助数据感知与信息传递及智能决策的系统整合，为企业供应链精细化管理提供了能够实际落地的技术支持，在仓储管控与运输优化及上下游协同等方面都具有清晰的应用价值，有助于推动企业供应链转变为数据驱动。然而，当前实践依旧面临跨企业系统标准化模式尚未统一以及数据安全与隐私保护机制需要加以完善等限制，可通过建立跨行业供应链信息标准的统一框架与提高人工智能算法在动态风险预警中的精度等，为供应链精细化管理的理论和实践提供更具针对性的支持。

（作者单位：山东经贸职业学院商务工程技术系）