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基于大数据的仓储共享模式研究

wxianyue3年前 (2021-02-02)共享店铺677

李欣郭跃显侯维磊

摘要：近年来，随着大数据在社会发展各方面的渗透，对共享物流的发展产生了深刻影响。文章基于大数据技术对共享仓储的影响，结合目前的仓储共享模式及库存管理理论，提出了在大数据技术支持下的由虚拟库存管理作为主要管理思想的仓储共享模式，该模式不仅实现了对仓储空间的更好的利用，而且还提出结合需求预测、路径优化算法、信息共享等方法对仓库进行管理的思路，以降低供应链成本，提高物流效率。

Abstract： In recent years， with the big data technology infiltrating into all aspects of modern society， it has had a profound impact on the development of sharing of logistics. Based on the impact of big data technology on shared storage， combined with the current warehousing sharing model and inventory management theory， the essay proposes a warehousing sharing model which under the supports of the big data technology and uses virtual inventory management as its main management idea. It not only achieves better use of storage space， but also proposes ways to manage warehouse inventory by means of demand forecasting， path optimization algorithm and information sharing to reduce the cost of supply chain， and rise the efficiency of logistics.

關键词：大数据;共享仓储;虚拟库存管理

Key words： big data;shared storage;virtual inventory management

中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）26-0014-03

0 引言及文献综述

随着信息化的不断发展，越来越多的信息与数据联系在一起，数据成为了一种社会资产。通过对大量数据的分析和处理，可以挖掘到更多信息，找到事物间的内在联系，并据此解决相关问题，促进社会发展。与此同时，世界进入了共享经济的时代，物流行业也不例外，出现了共享运输、共享仓储等概念，目的都是想通过共享的方法，提高物流效率，降低物流成本。在仓储资源的共享过程中，存在着大量信息的交流共享，但现有的共享仓储模式都只是对各处的闲置仓储资源进行简单的收集与再交易，虽然一定程度上避免了仓储资源的浪费，但由于固定的仓储资源无法适应变化的市场环境，在提高仓储空间利用率、降低仓储成本的实施效果上并不理想。由于大数据技术与共享仓储有着许多相互适应的特点，故将大数据与共享仓储相结合的方法成为一种思路，在优化仓储资源的同时，对供应链上的各种信息进行大数据分析，便可以挖掘信息背后的影响因素，从而降低供应链上的牛鞭效应，减少整个供应链的物流成本。

王姿力（2018）在《共享物流发展模式及路径优化研究》中对共享物流的发展模式进行了深入的研究共享仓储商业模式，她认为目前现有的共享模式包括：仓储资源的共享、运输资源的共享、配送资源的共享以及设施设备的共享。共享物流发展中的问题主要存在于标准化体系不健全、安全防控系统不完善、信息平台发展滞后等方面，同时这些问题也为共享物流的进一步发展提供了方向。陈文行（2019）在《大数据背景下电商平台信息分享策略研究》中通过大数据技术对市场上影响需求的因素进行分析处理，得到电商平台对供应链上部分企业共享信息的最优策略，并就信息共享策略对供应链利润的影响做了深入分析;郝飞飞（2019）在《对我国共享经济的审视与思考》中从宏观角度对我国经济社会现状的问题做了简要分析，认为共享经济是一种解决思路，并从需求视角对共享经济的发展进行了深入的分析阐述;吴宏（2016）在报道中对大数据和共享物流的关系做了详细分析，在共享仓储资源模式的发展中，论述了大数据在信息平台建设、物流服务预测及降低物流成本等方面的作用，认为大数据是推动大物流的有效手段。

国内大多数研究都是集中在共享物流发展模式方面，对于各种模式具体结构及运作的研究却不多见。此外，在各种共享物流模式的研究中，大多只是对现有的仓储及运输的共享模式概括，并无太多创新之处。本文针对共享仓储模式的发展现状，结合相关理论，提出一种基于大数据处理技术，以虚拟库存管理为主要思想的共享物流模式，并对该模式具体的运行机制与结构进行了详细地阐述。

1 共享仓储相关理论

1.1 虚拟库存管理理论

1.1.1 虚拟库存管理内涵

随着物流的发展，企业越来越倾向于从供应链角度对库存进行控制，也提出了一些库存管理的方法，如供应商参与管理库存、联合库存管理等，但都难以对市场的动态变化做出灵活的应对，库存管理效果并不理想。与此同时，在互联网、大数据迅猛发展的背景下，产生了虚拟库存管理的概念。虚拟库存管理是一种基于整条供应链的库存管理方法，包含虚拟联盟、核心企业以及虚拟协调中心三个部分。其中虚拟联盟就是确定库存管理的范围，通常情况以整条供应链作为虚拟联盟;虚拟协调中心的本质为信息处理与分享中心，是虚拟库存管理的最重要部分，是进行一切库存管理的基础;核心企业是指处于供应链中最重要位置的企业，通常由该企业负责统筹协调整条供应链的运营情况。虚拟库存管理中，各个节点企业需签订严格的合作共享协议，以提高整条供应链的利益为目的，并为此提供决策所需的各种数据。

1.1.2 虚拟库存管理特点

虚拟库存管理是对供应链整体库存的管理，其本质就是对供应链的各种信息进行分析处理，并将处理结果共享以减少供应链牛鞭效应的影响。与传统库存管理理论相比，虚拟库存管理结合了共享仓储的思想，在多个方面有较大优势，现对两种库存管理理论在几个影响库存成本的重要方面进行比较，对比结果如表1所示。

由表1可以看出，虚拟库存管理理论拥有共享性强、动态控制库存资源以及全局性强等特点，在库存管理方面有更好地效果。

1.2 大数据与共享仓储模式的关系

大数据技术与虚拟库存管理理论下的共享仓储模式是相互依靠，互相支持的。大数据技术为共享仓储模式的合理运行提供技术支持，共享仓储模式为大数据技术提供运算平台，用虚拟库存管理理论对共享仓储模式进行管理，就必须要结合大数据的分析处理技术。

首先，仓库中的各种产品、原材料等物质的出库入库，以及仓储资源的变化势必会产生大量的数据信息，大数据技术方便对这些数据信息的整理和分析，为信息共享平台提供最新最准确的数据信息;

其次，虚拟协调中心的作用就是对收集到的各个虚拟联盟成员的相关数据进行处理和分享，那么就要求协调中心需要有强大的数据处理分析能力;此外，為保证该模式的灵活性，协调中心应能够根据供应链上各节点企业的历史销售数据以及当前的实际情况等信息，对近一段时间各节点企业的需求量进行预测，以降低库存成本增加的风险，这就需要依靠大数据技术结合预测模型，通过大量数据运算才能完成;

最后，在仓储共享的过程中包括运输、出库入库、装卸搬运等多种物流活动，而这些物流活动带来的库存信息的变化对仓储共享的灵活性具有显著的影响，所以需要对这些货物产品进行监测与跟踪，以保证各种后续物流环节的准确性与易操作性;而且大数据技术可以利用当前仓库布局情况，合理规划装卸搬运等物流活动的路径，便可以在提高物流效率的同时减低物流成本。

2 共享仓储现状分析

目前市场上的仓储模式大致包括两类：自建仓储模式和租赁仓储模式，无论哪一种模式，其所拥有的仓储资源都是固定的。但是共享仓储商业模式，由于供应链上的牛鞭效应以及其他原因，造成各节点企业接收到的市场需求信息与实际需求的偏差，进而引起库存变化。这种情况下，固定的仓储资源面对变化的库存，便会产生大量仓储资源闲置。为及时调整仓储资源，提高仓储资源利用率，共享仓储应运而生。据调查，根据服务对象及服务范围的不同，市场上的共享仓储模式大致分为三种：仓储资源信息发布、“互联网+仓储运营”以及行业信息交互及交易服务的公共平台。其中前两种模式是起于线上信息共享，并不断整合线下仓储资源;后一种模式则是以线下仓储资源为基础，借助互联网实现仓储资源的线上交易。两者的最终目的都是实现仓储资源的共享，提高仓储资源的利用率，并未涉及到其他物流服务。

但是纵观上述的这三种仓储共享模式，都只是机械性的分配现存的空闲仓储资源，信息共享平台发布的也只是这些空闲仓储资源的信息，虽然在一定程度上增加了仓储资源的利用率，但应用起来却不够灵活，仓储资源利用率的提高并不明显;此外，由于供应链上的牛鞭效应，导致需求信息不够准确，无法根据供应链上的市场信息做出合理的生产销售计划，购买的一定时间段的仓储资源仍有可能无法适应企业生产要求，出现资源浪费或不足等情况。

3 仓储共享模式构建

3.1 基于大数据技术的仓储共享模式运行机制

基于以上共享仓储模式存在的种种问题，本文将结合第一章的相关理论基础，构建一种新的仓储共享模式。为在实现仓储资源共享的同时尽可能地降低仓储成本，本文采用虚拟库存管理理论作为供应链仓储共享模式设计的主要依据。现基于大数据分析技术，结合虚拟库存管理理论，对仓储共享模式运行机制进行设计：

该模式包括三个层次：资源层、处理层以及决策层。其中，资源层是将供应链上所有节点企业实际拥有的空闲仓储资源、仓储设施设备以及库存等资源的数据组成的一个大数据库，数据库中的内容由供应链上的各个节点企业提供，各节点企业必须对这些信息的真实性负责。这是保证仓储资源可以科学准确地进行共享的基础和前提。

处理层以虚拟协调中心为主，主要任务是利用大数据技术对资源层的数据库中的资源信息进行分析和处理，为决策层提供决策依据。虚拟协调中心处理作用包含三个方面：①首先是需求预测作用。各个节点企业需向虚拟协调中心提交一套科学合理的需求预测指标体系，由虚拟协调中心根据各节点企业往年需求数据以及预测指标体系对各个节点企业的需求量进行预测，并将预测结果上传到决策层由核心企业根据各个节点企业实际情况以及供应链实际运行机制对预测结果进行调整。根据预测调整结果，在仓库中留出需要的仓储资源，将剩余的仓储空间数据放置在信息共享平台上对所有企业共享，供其他供应链的企业使用，更科学地提高仓储空间的利用率;②其次，当仓库中的货物出入库操作对库存引起变化时，虚拟协调中心需对资源数据库进行即时更新，并且将各种资源情况共享给供应链上的各个节点企业，方便各企业之间的库存调拨及使用，提高仓储共享的灵活性;③各个仓库应将仓库中各种货物的品种及布局设计提交至虚拟协调中心，虚拟协调中心设计寻优算法，寻找各种布局情况下最优的装卸搬运路径，将设计结果交由决策层确认与调整。当有货物需要入库或出库时，根据系统提供的货物信息，按照最终确定的最优路径进行出入库以及装卸搬运操作，减少叉车的运行路径，提高物流效率的同时减少仓库物流成本。

决策层由核心企业担任决策任务，根据虚拟协调中心提供的各节点企业的需求预测结果以及仓库路径优化方案等数据，结合供应链的实际运作机制，由各个节点企业代表参与制作各个节点企业这段时间的生产销售计划，并将最后的决策结果反馈到虚拟协调中心，使虚拟协调中心根据最后的调整结果向各个节点企业发布各个环节的实施方案，最大限度地确保仓储共享模式的科学与准确。在大数据技术下，由虚拟库存管理理论作为主要库存管理思想的仓储共享模式的结构与运行流程如图1所示。

3.2 基于大数据技术的仓储共享模式意义

通过此仓储共享模式对仓储资源进行管理分配，对仓储资源共享及供应链整体发展都有重大意义。在仓储空间共享方面，虚拟协调中心通过整理分析供应链各个节点企业提供的销售数据及影响因素，对需求进行预测，从而将不需要的仓储空间提供给其他企业使用，提高了仓储共享的灵活性和仓储空间利用率;同时，将供应链信息对所有节点企业共享，很大程度上减小了由于数据不及时导致的牛鞭效应，降低了决策风险，增加了库存调拨的灵活性，减小了库存成本;此外，虚拟协调中心利用仓库各种货物的布局信息以及货物库存量，可以准确的对出入库货物的行驶路径进行设计，以找到最优的装卸搬运路径，能够大幅度减少仓库内的物流成本，提高物流效率。

4 仓储共享模式的实施对策

4.1 确定标准化制度

进行仓储资源的共享，首先要解决的就是标准化的问题。仓库的闲置面积以及仓库内的设施设备都属于线上交易的仓储资源，若没有一个统一的标准化制度，那么共享就无从谈起。由于我国物流市场上一直没有一套正式的标准化制度，所以共享一直以来也无法实现。在这种情形下，一方面需要政府推动物流市场标准化体系的构建，另一方面则是采用该共享模式的物流联盟需要努力的：首先在供应链内部应确立明确的标准化制度，并且在各闲置仓库内配备标准化设备;其次，在虚拟协调中心向外界发布可交易仓储资源时，一并发布标准化数据。这样一来，虽说交易量可能会减少，但却避免了不必要的麻烦，有利于提高仓储资源合理配置的效率。

4.2 建立共享资源的安全保障机制

仓储资源包括了闲置仓库空间、商品库存以及设施设备，供应链内部还包括供应链节点企业各种内部信息，属于重要的商业机密。如此，商业信息的安全以及其他物质资源的完整便对共享模式的顺利构建起着决定性作用。首先是供应链以外企业共享的物质资源，虚拟协调中心应制定明确合理的资源使用规定，并将有可能发生的资源损坏、丢失等情况的赔偿办法一一列明。对于供应链内部企业，该模式实施的前提就是要求各节点企业之间充分的信任，所以，必须保障商业信息的安全保密。在确定参与虚拟联盟的企业时，必须签署一份规定严格、全面的商业信息保密协议，协议上列明所有的潜在危险及处罚办法。

4.3 建立信息共享平台，强化大数据分析技术

模式中的虚拟协调中心的功能很多，但主要的就是信息共享平台和大数据分析技术。信息的共享是该模式必不可少的部分，在此基础上，才能进行大数据的分析处理。大数据分析处理技术作为该模式的核心，需求预测、路径优化以及各种仓储资源的分配、库存的调拨都依赖与大数据技术的处理分析。准确的大数据分析不仅可以提高供应链的反应速度、增加核心企业决策准确性，同时也是调节市场变化的关键手段，对于供应链有重要意义。

5 总结

本文从共享经济的角度出发，利用虚拟库存管理的相关理论，以大数据技术作为支持，设计了一套共享仓储的应用模式。在该模式中，对共享仓储模式与需求预测模型和路径优化算法的结合机制及运行流程进行了科学详细的阐述，为更加科学准确的控制库存成本，提高仓储资源利用率，降低仓库物流成本提供了思路。由于本文只涉及共享仓储模式的设计，并未涉及具体企业的供应链真实数据，故文中并没有对具体的预测方法及路径优化算法进行设计，在运行实际数据时，需根据实际运行情况进行调整。

参考文献：

[1]陈文行.大数据背景下电商平台信息分享策略研究[J].商业经济研究，2019（01）：83-85.

[2]袁雪妃，李家政.共享模式下运输与仓储创新的发展[J].经贸实践，2018（04）：203-204.