文/祖天明
作为当下应用比较广泛的技术，大数据技术在生产仓储及配送环节中应用，给生鲜仓储和配送带来了积极的优化作用。为了更好地发挥这种技术应用价值，现在很多技术人员都将大数据技术引入到了生鲜仓储及配送环节中，期望依托这种技术来打造生鲜仓储及配送一体化体系。但在实际中，由于大数据技术自身新颖性，使得很多技术人员在进行这种技术应用时遇到了许多问题。基于此，对大数据技术下生鲜仓储及配送环节优化作进一步分析是非常有必要的。
大数据技术顾名思义就是大数据应用技术，涵盖了各类大数据平台、大数据指数体系等技术。但从物流行业领域来看，大数据技术使用还存在着范围小的问题。据相关数据来看，自动化管理在物流行业普及率连25%都没有达到。跟国外一些发达国家相比仍存有较大的差距。另外在这些自动化系统中还存在着较多旧系统，无法与当下大数据技术相匹配，从而给大数据技术应用带来了不良的影响。[1]
在生鲜仓储及配送环节中引入大数据技术具有重要的意义，其中具体的表现有以下三个方面。第一，大数据技术应用可以降低生鲜仓储和配送成本，提高物品供应的速度。这对于生鲜产品更具特殊意义，因为生鲜产品对时间、新鲜程度要求更高。同时将大数据技术引入其中也能够降低商品积压在仓库所占据的成本，从而实现企业经济效益提升。第二，做出科学决策。在生鲜供应链中，仓储管理和配送管理都涉及运筹和决策问题，比如配送路线选择，还有仓库库存量采购等。这些都离不开大数据信息分析，而大数据技术则可以很好地对这些信息进行收集与分析，然后从中找到其中有价值的信息，为生鲜仓储和配送决策提供可靠的数据支持，避免出现决策错误的情况，影响实际的物流服务质量。第三，对于产业升级也具有积极的意义。大数据技术应用改变了原先的产品供应模式，实现了仓储及配送的信息化和自动化管理。这样就能够给产业发展带来促进作用，实现了产业升级与转型。[2]
目前，国内已有的生鲜电商物流网络局限性比较大，只服务特定区域，而且在其他方面也存在着较多的问题，其中具体内容有以下几点。
3.1 仓储作业效率低。在对生鲜商品进行仓储和配送过程中，需要根据货物类型调节合适的温度，并根据具体温度将仓库划分为不同区域，比如冷藏区、冷冻区以及一些超低温冷库区等。目前，国内很多生鲜仓库还是沿用传统的管理模式，信息化与自动化程度比较低，基本上都是依靠人工进行作业。在这种情况下，仓储作业效率就会受到很大的影响，而且是依靠工人的经验进行作业，很容易出现货物存放不合理的问题。这就给实际生鲜仓储带来了不良的影响，严重降低了仓储效率。另外，在拣货过程中，一般是由系统将拣货单传达给拣货人员，然后根据拣货单的拣货要求完成拣货作业。现阶段很多生鲜企业仓储系统虽然采用订单批次处理策略，但主要还是人工筛选的方式完成拣货作业。这样就会造成拣货行走路径广冗长、拣货路径不合理的问题，严重降低了仓库运转效率。[3]
3.2 生鲜库存控制效果差。在对生鲜进行库存控制时，其最合理的控制状态就是零库存，即库存量刚好满足消费者需求，这样就能够避免生鲜库存堆积或者不足的情况。但现在很多生鲜电商企业都做不到零库存。在传统生鲜库存管理过程中，很多生鲜企业都是根据顾客的需求作为进货依据，往往忽视了市场变化所带来的影响。在这种情况下，库存就会与客户需求出现偏差，从而导致库存堆积或者不足的情况出现。
3.3 配送服务质量难以保证。除了以上两个方面外，现在生鲜电商物流企业还面临着配送服务质量难以保证的问题。作为生鲜电商物流供应链最后一个环节，配送环节所面临的客户群体具有随机性和分散性特点。在商品配送过程中，要想提升配送服务的质量，需要从人力和物力两个方面加大资源投入，而在这过程中，企业物流成本也会随之升高，不利于企业成本控制。同时，跟其他产品配送相比，生鲜产品因为要保证新鲜性，对于配送服务质量要求也更高，这相应的也会增大成本。据统计，生鲜产品在配送环节所产生的成本是普通物品的1.5倍。现阶段，生鲜产品配送路线很多都是靠工作人员的工作经验进行确定的，缺乏相应的科学依据。另外，为了降低企业成本支出，很多生鲜电商企业对于生鲜产品并没有进行全程低温控制。在这种情况下会给配送商品品质带来不良的影响，可能会出现商品变质的问题。[4]
通过上述现状分析可以知道，现在生鲜电商物流企业在仓储配送环节仍存有不少问题。为了更好地实现供应链优化，生鲜电商企业需要引入大数据技术，依托大数据技术构建一体化仓储配送体系。通过大数据技术应用来消除数据孤岛问题，从而实现信息有效交流，完善整个物流供应链，其中具体表现可以从仓储、库存和配送三个方面体现出来。
4.1 生鲜仓储运作管理优化。将大数据技术引入到生鲜仓储运作管理中，可以实现仓储运作管理优化，其中具体表现有以下几个方面。首先是在拣货方面，可以利用大数据来优化拣货路线。在仓库系统中，需要对订单产品信息和库存中产品信息进行全面了解，然后根据这些技术找到有价值的信息，利用大数据技术找到其中最佳的拣货路线。通过这种方式可以提升拣货的效率，减少企业在人工方面的成本支出。同时借助大数据技术，还可以构建一个完善的仓储质量监控系统。通过该系统，仓库的温度将会得到实时监控，有效避免了温度过低或者过高的情况出现，极大保证了生鲜产品的质量。在这过程中也可以对一些保质期比较短的商品进行监控，借助系统监控方式来减少人力投入。再次是生鲜产品入库时，仓库管理人员可以利用大数据技术来了解现在仓库产品的信息，找到其中有空缺的位置，然后根据这些信息制定最佳的搬运路线，避免出现路线过长而降低效率的情况。总而言之，大数据技术不仅极大提升了产品出入库的速度，而且也保证了出入库精准度，实现了仓储运作优化，极大地降低了仓储运作成本，实现了企业经济效益提升。[5]
4.2 生鲜健康库存控制。库存控制本质是一个利用大数据技术做决策的过程，通过挖掘上下游数据，分析其中所蕴含的信息，然后根据这些信息做好消费者需求预测。将大数据技术引入其中，可以实现消费者需求准确预测，从而达到零库存控制目的。所谓的零库存就是保证产品库存数量刚好满足消费者需求。
4.3 生鲜配送作业优化。在生鲜配送环节中，通过大数据技术应用可以实现这个环节优化。在具体操作中，应从消费者订单信息入手，根据客户的需求将物品送到顾客指定的地点。在这期间应制定出最佳的配送路线，然后将这路线发送给配送员，这样就能够有效避免配送环节出现走错路或者多走路的情况。同时为了避免产品出现超保质期情况，需要利用食品监控设备对配送的生鲜产品进行全程低温实时监控，并将具体配送信息发送给配送员和配送系统管理人员。通过这种方式可以起到以下两个效果，一个是可以提醒配送员现在生鲜产品的状态；
另一个是避免生鲜产品在配送过程中出现货物损坏的情况。如果出现货品损坏的情况也可以及时将这些信息反馈给配送系统，从而通知仓库管理员重新进行物品配送，并且也能够将这些信息告知消费者。这样不仅可以提升配送的效率，同时也极大提升了配送服务质量，给消费者带来一个良好的消费体验效果。[6]
综上所述，大数据技术对于生鲜仓储及配送优化有着积极的意义，可以实现仓储及配送的效率，降低货品物流成本。在实际中，生鲜企业需要重视大数据技术，依托大数据技术来构建仓储及配送一体化供应体系。构建仓库系统，通过大数据技术应用来挖掘订单产品信息和产品库存信息，从中找到最佳的拣货路线，实现高效拣货。同时根据温度对仓库进行合理布局和划分，并对每个区域的温度进行实时监督，避免出现生鲜产品在仓储过程中出现损坏的情况。在库存方面，生鲜企业要想达到健康库存控制，需要利用大数据技术，对各个时间节点的历史销售数据等信息进行整理和分析，完成消费者需求准确预测。最后，利用大数据技术对生鲜产品配送路线进行优化，提高生鲜产品配送环节服务质量。
引用出处
[1]基于用户个性化需求的智慧仓配一体化管理[J].冶金管理,2021,(12):35-41.
[2]邢健,姚亮亮.基于大数据下的通信安全库存预估模型研究[J].江苏通信,2021,37(02):90-93.
[3]陈玲,周光平.大数据时代下跨境电商物流发展存在的问题与对策[J].宿州学院学报,2021,36(01):29-32.
[4]肖东石.大数据背景下制造业供应链模式创新研究[J].现代商贸工业,2019,40(36):38-41.
[5]冯菊,刘嘉诺,徐林.“互联网+”背景下电商物流的仓配一体化研究[J].物流工程与管理,2019,41(07):83-84.
[6]高捷闻,何承芳.基于“互联网+”模式下电子商务物流仓配一体化研究[J].赤峰学院学报(自然科学版),2017,33(10):79-80.
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