| 标题 | 大数据应用环境下生鲜电商冷链物流基础运作环节初探 |
| 范文 | 黄礼舒 陶梅 郭宝璇 摘 要：当前，电商与冷链物流的融合发展是未来社会经济发展的重要方向之一，结合大数据技术的促进，势必进一步改善两者的结合发展模式。因为电商与冷链物流相结合的运营模式以及大数据作为一种新型的运作技术，其发展时间尚短，基础运作环节尚需研究，并在实践中不断加以改进。 关键词：大数据；电商；冷链；运作 因应时代技術进步，大数据技术在各个行业的拓展应用不断发展，物流行业亦是如此。随着人们对于生活品质的追求不断提升，在冷冻工艺学的基础支撑下，以制冷技术与特种运输为主要运作技术手段的冷链物流不断得到重视。冷鲜品电商作为电商这种新兴业态的重要分支开始日益显示出其重要性，作为实际运营的重要基础支撑，冷链物流运作迎来其提升契机，结合大数据运营的方式，将会有长足发展，在肇始阶段，其基础运作环节的研究非常必要。 一、生鲜电商与冷链物流概述 生鲜电商的出现极大地改变了以农产品为主的生鲜产品的销售、采购、运输及配送等环节的传统流通模式，较大幅度地减少了流通环节与层级，将生产现场与终端采购更加有效地结合起来，促进了优质生鲜产品的流通、市场建设及品牌塑造。以农产品为例，近年我国生鲜农产品电商的交易规模连续保持年均50%的增速，预计2018年将突破1900亿元，随着人们对于生活品质要求的不断提升，供给侧改革与互联网、数据挖掘与处理技术的促进，生鲜电商的发展日益迅速。 生鲜产品的运营具有运输仓储条件严格、非标准化、运输及配送时效要求高等特点，均会对作为基础运营支持环节的冷链物流提出更加严苛的要求。冷链物流是指为了最大限度地降低易腐物品在运输流通过程中因温度等外部环境问题所导致的损耗，而采用冷藏技术与设备保障其在运输流通过程结束时质量的物流供应体系。目前，生鲜产品企业的渗透率较低，甚至相当部分企业仍处于亏损状态，部分原因即来自于基础流通环节效率低、成本高的现状，提升其冷链物流运作效率即成为当务之急。 二、大数据环境概述 近年来，出于对网络时代和信息技术的正确认识，越来越多的物流企业及电商物流运营平台开始重视大数据技术的应用，终端信息化硬件设备的装备、专业运营系统的配置与使用、基础经营与运营数据的收集和整理使用，这些均在一定程度上提升了物流企业的运营水平。与此同时，冷链体系在大数据环境下的完善尚存在相当大的差距，基础软硬件环境薄弱，海量的运营数据并没有得到有效的整理与挖掘，统计学与其他数理模型的建立缺失，数据分析不足与价值失效，仍存在较多的基础问题需要解决。 三、生鲜电商冷链物流基础运作中存在的问题 1.标准体系不健全 现阶段，物流及冷链物流的发展迅速，但同时也存在标准缺失或标准体系不健全的问题，生鲜电商的冷链物流运作就更是如此。以一般物流标准为例，冷藏车辆及仓储设施的制造建设运营标准、冷藏运输仓储的生鲜产品的温湿度控制标准、冷链运作的现场控制与流程、特殊冷藏设备的研发与应用标准等等，均存在不同程度的缺失。以数据应用标准化为例，在大数据背景下的冷链运作数据采集、分析处理与应用标准均存在缺失，相关的数据采集技术开发、数据存储与处理技术开发、相关的数据应用工作标准、可视化的数据处理工具等工作板块尚存在较大的改进空间，当然也存在巨大的技术挑战。 2.数据应用不足 在目前的工作中，缺乏系统的生鲜电商冷链运作数据应用策略，整体工作较为散乱。在大数据环境下，冷链物流企业务必要对相关的有效数据展开有效地分析和应用，同时确保分析工作的及时性和精准度，才能有效地协助相关供应链各个环节上的决策者可以展开有效的战略及战术决策。在意识上，大多数相关企业仍停留在数据仅为内部运营服务的相对狭隘观点上，缺乏全链条的数据运用思维。同时，对于已有数据，缺乏大数据运作工具或者缺乏应用意识，仅只满足于某一运作结点的数据分析，不能在系统背景下进行较为全面的分析。 3.尚未形成全链条化的数据基础运作 众所周知，冷链运作的一个最为显著的特点就是全链条的环境封闭运行，这一特点也体现在其数据应用工作上。生鲜产品从研发、生产、加工、运输与仓储、销售分拨、配送一直到达终端消费者手中，每一个环节都会产生附着在该环节上的有效数据信息（温湿度等环境信息、运输仓储等运营信息等等），综合构成运作的全信息链条。目前，基于供应链运作的冷链物流全信息链条尚未得以完全构建，其运作保障与产品追溯等关键功能也无法全面实现。 四、有效利用大数据技术提升生鲜电商冷链物流运作基础环节 大数据的应用强调基础数据信息的收集并在其基础上进行科学合理的相关性分析，生鲜产品在电商环境下的线上经营本身在数据收集上就具备先天性的优势，随着相关的大数据应用技术的成熟，其基础运营环节的效率也会因之而提升。主要应该做好以下几个方面的工作。 1.加强信息化基础运营环境的建设 实现大数据技术应用，各运作环节的动态化实时数据直采能力非常重要，该能力建立在完善的信息化环境基础之上。以冷链运输车辆为例，应该在每一台车辆上配置关于温湿度监控数据、载重、舱容、运行条件、车况等基本信息直采设备，在该数据体系的支撑下构建相关的机器学习模型，不断升级成为具备自适应能力的终端调度系统。 2.推进行业及数据应用标准化建设 当前的时代要求和行业运营需要条件下，标准化体系构建已经成为生鲜产品质量安全保证的重要前提。推进大数据技术在冷链物流运营中的广泛应用，完备的标准化体系将起到重要的数据枢纽作用，线上的电商模式更是如此。从研发生产阶段的产品分级，到运输仓储环节的环境参数、温湿度控制，再到不同运输仓储方式的有效转换连接，在设备设施、作业流程与方法、质量检验与控制、数据信息的分类编码等环节均应实现标准化运营，为大数据技术应用夯实基础。 3.重视数据运用改善 数据应用应该从数据反应的及时性、有效性和恰当性入手。根据生鲜电商冷链物流运营的实际特点，数据反应的及时性非常重要，由于产品的时效性敏感，过度滞后的数据分析是无价值的，应充分发挥大数据技术的优势，通过及时反应，消解生鲜电商产品的季节性影响，有效降低相关的成本增加与风险。与此同时，在物流运营的海量数据中，应提升构建有效的分析算法模型，去粗取精，防止无效运算与处理，抓住运行的核心数据信息，获取符合运营需求的信息，提升效率，控制成本，有预见性地采取运营及经营措施。 4.在基础环节上构建全链条信息网络 全链条的信息网络构建必然发端于基础环节的提升，除了以上各措施外，应在系统全局下进行环节分解，针对每一个关键运营环节构建大数据背景下的信息处理模块，从网络运营的角度思考全信息链条的实现。在不断优化生鲜电商冷链运营工作的条件下，也可以扩展到经营甚至辅助企业活动的相互契合，比如，结合精确生鲜产品配送网络与路径选择的人员配置模型、生鲜产品干线运输设计下的智能定价与成本控制模型等，最终，构建全面契合生鲜电商冷链物流网络的信息支撑体系。 参考文献： 李晓.基于大数据的生鲜农产品电商配送优化研究[J].农业经济，2018（06）：106-109. 作者简介：黄礼舒，广州工商学院国际经济与贸易系学生；陶梅，讲师，广州工商学院经济贸易系专任教师 |
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