摘要：物流行业作为一个新兴业态，在经济领域中占有十分重要的优势，随着社会需求和市场的增加，物流行业的管理问题也在不断凸显。近年来，随着我国物流行业规模的扩大，各种前沿的物流管理技术也随之发展。本文阐述了信息网络化、云计算、大数据、数据库等新兴理念与技术在物流管理中的应用，希望能够为我国物流企业管理的进一步提升，迈向世界物流强国有所帮助。

　　关键词：物流管理; 信息网络化; 云计算; 大数据; 数据库

　　一、现代物流管理中的信息网络化实施

　　在现代物流管理工作中，信息的网络化应用和发展是推动物流工作健康高效发展的重要基础。实现物流管理网络化不单单是为了节约成本，更重要的是为了提高物流传输的效率和质量。

　　1.现代物流管理信息网络化特点与功能

　　现代物流管理网络过程中，有一个日益突出的特点，就是信息来源范围非常广。较之一般的网络信息传递来说，物流网络信息传递来源涉及从商品的采购到商品的流通;覆盖范围广，现代物流信息网跨区域跨部门流通的特点非常明显，覆盖的面积非大;信息专业性强，物流的信息传递主要表现在流通方面，并且注重信息的即时性。

　　物流信息的功能主要建立在交易活动，管理控制和决策分析等几个比较重要的功能的基础之上。实现信息共享物流系统是一个非常复杂的系统，牵扯到很多环节，其中的各个分支系统通过资源实体的运动被联系在一起，当物流管理的总目标有需要的时候，各环节通过协调完成物流系统内资源的配置。而这些环节的沟通基础就是信息，只有在确保信息通畅的基础上才能保证整个物流系统的正常运转。所以说，现代物流管理中的信息网络化是企业内部，企业之间甚至是全社会信息共享的必要手段。物流信息透明化并且可追溯传统物流管理中有一些信息是不清楚，甚至是隐藏的。而现代物流管理中通过信息的网络化，可以使得物流信息传输更加流畅。并且得益于全球范围内信息网络的组建，物流信息已经实现由“点”到“面”的深入覆盖，以信息网络化的形式将同一物流企业内的不同部门、不同的企业联系在一起，以更低的成本实现了信息数据的高效共享。与此同时，也减少了一些部门和部门之间不必要的过程，实现了信息的可追溯。

　　2.现代物流中信息网络化的实施方式

　　2.1加强国际互联网的合理利用

　　国际互联网就是一种计算机网络系统。目前已知很多国内外的物流企业都非常注重对国际互联网的资源利用，并以此为基础开发了各种属于自己的在线查询系统，并通过互联网，客户可以随时查询到物流信息并能即刻得到反馈，并且在数据传送到顾客电脑端的过程中是被加密保护的，安全性无可置疑。而我国的物流企业在对国际互联网数据的利用这一方面明显做得不够，对专业大数据的收集分析工作尚在初始阶段，这就导致国内物流企业之间的信息交流合作受到一定程度的影响，拉低了企业的综合竞争力。近年来，我国一部分规模较大的物流企业也开始使用国际互联网获得和发布信息，虽然有些地方比起国外还不是很成熟，但是这充分证明了我国的物流企业已经意识到信息网络化的重要性并且正在积极地实现。因而对于国内的物流企业来讲，实现对通用数据的充分利用是未来一段时间内的主攻方向。

　　2.2加强信息发布的主动性和时效性

　　高频率地主动发布信息就是对信息资源最好的利用。只要是国际互联网能够覆盖到的地方，发布的信息就有可能得到有需要的人们的关注。在信息时代的背景下，比的不仅是物流的速度和效率，信息的时效性也是非常重要的。因此，信息发布后还需要注意时时更新，因为国际互联网上的数据和信息从一定意义上来讲并不是特定属于某一企业的，但是互联网上的数据和信息却与时间息息相关，因而信息的时效性也将成为决定企业核心竞争力的关键要素。

　　2.3企业内部网络的构建

　　建立完善的内部网络可以对企业有很大的帮助。首先，市场营销方面，销售人员可以通过企业内部网络随时掌握相关的客户需求信息并向客户及时准确地提供本企业最新的产品情况;其次，项目管理方面，企业的其他相关部门，比如生产部，可以通过内部网络得到订单信息，及时合理地安排生产计划;最后，客户支持方面，企业售后人员可以通过本企业的内部网络了解客户的反馈信息并提供具体的售后支持。具体来讲，物流企业内部网络一般包括客户服务器和基本平台两部分。客户服务器惯以三层组成，基本平台就包括网络平台、开发平台，用户平台和服务平台等部分。在通常情况下，内部网络按企业的规模和网络的功能可以分为四个应用级别：一级应用可以实现公共信息的基本共享;二级应用则可以使用工具检索，实用性加强;三级应用就实现了数据的动态访问;四级则可以访问所有联合数据信息。

　　2.4注重专业人才的培养

　　物流管理中的信息网络化建设离不开专业人才的技术支持，尤其是在物流信息技术领域的复合型人才方面的培养值得各企业充分的重视。同时，企业还应该为员工提供相关专业知识技能的培训，这也是现代物流信息网络化的要求和目的之一。

　　物流信息管理中实现信息网络化运作是现代物流信息发展的主要方向，需要企业从各个方面引起重视，在发展过程中结合自身的实际情况，充分利用国际互联网等各种资源，积极学习国外企业的先进经验，提高我国物流信息管理中的网络化水平，促进现代物流业的良性发展。

　　二、物流管理系统云计算的应用

　　信息网络化需要有强大的信息处理能力，有了信息网络化的背景，云计算的引入，可以共享海量的信息，可以使用行业间的数据和服务，为物流企业的互联网平台应用提供较大的升值空间。

　　1.云计算的应用现状、水平和发展趋势

　　对于物流企业来说，基于云计算的仓储、运输平台具有拓展性和智能性，可以最大范围地共享信息资源，实现仓储物流真正意义上的协同创新。因此，如果将“云计算”广泛运用到物流企业中并得到推广，那么，信息获取和传播的方式将从根本上改变，提升物流基础设施运营效率以及软件服务化更新换代，促进新型增值信息服务业态跨行业融合应用，给经济带来飞跃式的发展，给社会节省大量的人力、物力和财力。

　　目前我国的物流企业中，云计算技术的应用刚刚起步。中国政府在“十三五”信息规划的技术背景中特别对云计算技术做了更加明确地阐述，明确提出“云计算”技术是我国今后五年信息化产业发展的重点领域之一。目前政府推广“云计算”技术如火如荼，比如北京市政府启动了祥云工程，无锡市政府致力于打造中国的“云谷”。将“云计算”技术应用到物流仓储管理中，无论是在政府还是在产业界，都将掀起一场“云计算”的研发热潮。

　　2.基于“云计算”的设计方案

　　云计算的体系结构是由云用户端、服务目录、管理系统、资源监控、部署工具组成，来访问云服务器集群的，利用这种结构相辅相成的联系，能够实现基于“云计算”的强大的共仓储管理平台，实现网络资源共享功能。云计算的核心技术是基于虚拟技术，该技术采用将计算资源进行调配的方法，实现分离数据、存储、网络、硬件和软件等应用系统的各个层面，打破数据资源池、存储、网络、服务器等物理设备间的划分，实现系统架构动态化，可以动态地使用各种资源，实现集中管理，从而提高了系统架构的灵活性和服务能力，缩短了时间，降低了投入成本。大宗商品种类比较繁多，社会消费者的需求也多种多样，我们将这些玲琅满目的商品的信息资源存储在云服务平台上，让众多不同的产品供应商向云服务平台申请一个账号，进入平台来输入所需要销售的信息，以备消费者的需要。这个云服务平台就是一个信息非常丰富的信息资源池，可以共享信息资源以备大众浏览。

　　云计算的引入极大地改变了传统的物流企业仓储物流分销的一些不足，让物流市场更加便捷、可靠。随着在物流管理系统中对云计算的研究，将进一步理解云计算的本质，进而实现云计算在仓储物流管理中更高效的应用。

　　三、大数据在物流企业管理中的应用

　　有了云计算做基础，就可以实现大数据存储与计算。大数据是当前企业物流管理的一个重要组成部分。大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是网络信息化的重要产物。

　　物流企业通过大数据，可以对自身物流仓储运输等情况进行详细分析，并且通过大数据可以对企业在物流管理当中存在的问题进行详细的分析，可以及时地发现企业物流管理当中存在的一系列的问题，并通过远程监控采取针对性的管理措施，从而从根本上提高企业物流管理水平。

　　1.大数据背景下企业物流管理当中存在的问题

　　1.1企业物流管理对大数据重视不够

　　目前在我国企业的物流管理过程当中，部分大型企业在实际的管理上慢慢与大数据管理挂钩，并且广泛地到实际的物流运作当中。但是我国大部分企业在物流管理上对大数据重视不够，这主要表现在，部分企业物流管理人员，不了解什么是大数据，怎样使用大数据，在这样的观念的指导下，有效落实大数据管理是不可能的。另外很多企业在实际的大数据管理过程当中认为大数据物流的管理就是应该提供一定的物流管理软件就可以，这样对大数据的理解过于狭窄，很多企业在物流的管理过程当中，都是采取传统的是手工管理模式和方法，如在物流收件过程当中还是采取传统的手工方式，管理方式和方法非常落后。

　　1.2大数据背景下企业物流管理投入不足，制度不完善

　　在目前我国很对企业在大数据的投入管理过程当中非常不足，不能满足快速发展的信息化要求。很多企业都是在业务必须需要的时候才进行信息化投入，部分企业在实际的大数据投入过程当中，认为一个物流管理软件就是大数据的投入，大数据没有深入到实际的物流运作的整个过程当中。其次在大数据背景下企业物流管理过程当中，相关制度不完善，主要表现在企业在物流管理过程当中，对大数据物流的管制度上没有进行明确的规定，在大数据的规划、人才引进和岗位划分上基本没有，在实际的大数据管理过程当中是一个盲目的过程，这样大数据的效果并没有得到有效地发挥。最后，市场机制和物流技术缺乏标准化。无论是哪个国家，在物流行业快速发展的过程中，总会涌现出一些物流管理问题，在国内的物流行业高速发展的过程中，这一问题同样客观存在，由于国内物流管理起步较晚，目前国内还未建成统一规范的监管体系。

　　1.3大数据背景下企业物流管理风险问题突出

　　目前很多企业在物流管理过程当中，在大数据的引用上，没有针对风险采取针对性的防范措施，这样导致企业在大数据的运用上存在一定的风险隐患。如网络病毒的入侵、客户信息泄漏等各种问题，对企业物流的发展产生较大的影响。如二维码技术可以对物流中的货物进行标识，人们只需要使用手机扫一扫商品上的二维码，就可以物流系统中的货物进行了解，但是这样就存在信息有泄漏的风险。

　　2.物流企业如何运用大数据进行管理

　　2.1加强对大数据管理的重视力度

　　首先在观念上要加强对大数据的认识程度，在实际的管理当中，企业物流管理人员要针对大数据的含义和具体运用采取针对性的培训，让广大的物流管理人员认识到大数据对物流管理的重要作用，让他们自觉地学习大数据管理相关技术，提高大数据管理技能。其次，在大数据的管理过程当中，企业高层要高度的重视，只有高层的重视才能保障企业大数据相关管理理念和方法得到落实。

　　2.2加强企业物流管理的大数据投入，完善相关管理制度

　　在企业物流的管理当中，首要的是加强大数据相关投入，在这个投入上可以从两个方面入手，第一个是硬件设备设施的投入，在管理上建立完善的投入计划，针对常用的大数据相关软件和工具进行采购。第二个是在人员的管理上加强投入，在实际的投入当中要引进大数据管理专业人才，提高企业大数据发展的人才支持力度。在企业物流管理当中要设立专门的培训经费，针对相关人员在大数据操作技能上进行培训，提高基本操作技能水平。在实际的信息化技术上也要加强投入，如在货物运输途中，物流公司可以自动让所有通过物流中心的货物获得相应的物流条码，该条码当中包含了大量商品信息，而当这些商品进入到仓库时，仓库管理人员就可以通过扫描条码来获得这些货物的准确信息，然后进行货物盘点以及分拣，这样一来，就大幅度提升了整个货物运输和物流管理的效率。在大数据背景下，要完善相关管理制度和方法。在企业物流管理的流程和方法上，要不断的与大数据靠拢，企业要根据自身的实际情况，建立符合自身的大数据管理制度。在企业大数据发展规划、企业人才引进、岗位设置、绩效操作流程等方面的制度进行详细的设计，并且根据实际的情况进行修正，保障相关管理制度的可行性。

　　2.3加强企业物流风险管理

　　在企业物流的大数据的运用当中，要树立风险管理意识，建立风险应对程序，对事前、事中和事后风险采取针对性的应对措施，针对可能存在的风险，要采取针对性的预防措施。要加强风险管理系统的运用，加强客户信息的保护能力。

　　大数据是当前信息化发展的重要产物，大数据对提高企业物流管理效率和降低企业物流成本发挥着重要的作用。因此针对物流企业管理中对大数据重视不够的突出问题，要根据问题，具体问题具体分析采取针对性的措施，加强对大数据管理的重视力度;加强企业物流管理的大数据投入，完善相关管理制度;加强企业物流风险管理，以此提高企业物流管理水平。

　　四、数据库技术下的物流企业管理设计

　　大数据时代，每天数以亿计的数据，都会有专门的数据库对数据进行整理归纳。对于数据库需求的分析，在大数据领域会起到至关重要的地位。对于物流企业管理来说，如何用数据库技术将不同的仓储运输方式以及资源进行整合，为物流运输管理工作的展开打下良好基础，是物流行业发展中面临的一个重要问题。

　　1.基于数据库技术的物流管理系统框架设计

　　一般情况下，在整个结构系统框架中会被分为三部分，基础数据层部分、数据处理层部分与数据应用层部分。基础数据层在一定程度上能够为物流管理系统基础问题的解决，提供有效定量分析数据信息。数据处理层对基础数据层提供的数据信息进行智能分析与智能处理。在此期间，数据仓库系统发挥着不可替代的作用。可以将物流管理系统中不同节点的信息孤岛数据上传到相应的数据仓库中，接着数据仓库系统可以展开一系列数据归集、数据清理以及抽取等工作。加强对挖掘模型的应用，明确运输数据信息中的知识以及不同业务模式等。数据应用层对用户的请求进行接收，并将命令查询的最终分析结果返回。数据应用层包含许多不同功能模块内容，比如，专家系统模块以及数据挖掘模块等。

　　2.基于数据库技术的物流管理系统功能模块设计

　　2.1数据采集模块对物流管理的设计

　　物流在实际运输过程中，会涉及到许多不同部门，比如，不同监管部门、运输部门以及货物企业等。不同部门以及企业之间的业务关系相对复杂，而且彼此之间的联系是多式联合运输业务数据产生的第一现场。因此，在数据采集模块设计中，要保证数据模块功能能够将不同业务部门之间的数据进行有效连接。接着通过数据采集器，将数据进行统一处理，存储到相应的数据库系统中。数据库中的数据信息，可以为数据仓库处理系统提供有效数据源，数据信息的真实性与准确性也将得到保障。避免出现信息资源浪费情况，实现信息共享，提升信息利用率。

　　2.2模型分析库模块的设计

　　在多式联合运输物流管理系统的模型分析库模块设计时，会涉及到许多不同内容。不同子功能模块，在促进多式联合运输物流各项工作顺利展开中发挥着一定的辅助作用，并将多式联合运输物流管理决策中的许多问题更好解决。比如，运输路径选择问题、运输方式选择问题、组合选择问题以及屋子库存选择问题等。除此之外，模型分析库模块在制定复杂管理目标、完善评价以及明确物理行为中发挥着不可替代的作用。模型分析库模块可以将许多不同的多式联合运输方式进行有机结合，形成一个较为完善的物流运输管理系统，为后续各项工作的展开打下基础。

　　2.3数据仓库模块的设计

　　数据仓库模块是物流管理系统中的关键与核心，资料显示，一般情况下，数据仓库模块是由三部分构成，分别是数据仓库管理系统、数据仓库以及数据分析应用。数据仓库模块能够为多式联合运输物流管理系统中的信息挖掘工作以及模式识别工作打下基础，数据仓库管理系统主要工作内容是，实现对整个系统以及数据储存的管理。加强对在线联机的分析，同时强化对多维数据分析工具的应用，从而明确数据挖掘内容以及模式识别内容。在这一过程中，使数据仓库能够在物流管理中，将自身的决策作用充分发挥。物流系统工作效率，会受到数据仓库数据处理能力的影响。数据仓库数据处理能力强，系统工作效率也会提升;数据处理能力较弱，系统工作效率也无法保障。在多式联合运输物流管理系统中，会对数据信息进行分类，分类会严格按照相应的主题进行。并将数据信息存储到数据库中，为后续决策系统决策工作的展开打下良好基础。使得决策的科学性与合理性得到保障，提升信息分析处理质量与处理效率。

　　五、结束语

　　本文立足于新兴理念与技术在物流管理方面的应用，对信息网络化、云计算、大数据、数据库等方面在物流管理中的应用进行了初步的阐释，以期为中国物流企业管理方面的转型升级作出有益的探索。C

　　(作者单位：中海油能源物流有限公司)

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