基于大数据的农产品物流一体化研究

基于大数据的农产品物流一体化研究
作者：天天论文网日期：2016-3-22 9:36:31 点击：5
［提要］本文通过建立农产品物流一体化模型，提出大数据时代农产品物流一体化四种模式。

针对大数据时代农产品物流一体化发展的制约因素，分析基于大数据的物流职能集成，提出大数据应用于农产品物流一体化的对策建议。

关键词：大数据；农产品物流；一体化；数据集成
2011 年麦肯锡在题为《Big data：The next frontier for innovation，competition and productivity》一文中提出“大数据”的概念。

什么是“大数据”？大数据是海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

即“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。

大数据时代的到来，物联网、云计算等信息技术将广泛应用于农产品物流的发展，成为突破农产品物流一体化信息瓶颈的重要因素。

本文将在大数据应用的基础上，构建农产品物流一体化模型，并提出对策建议。

一、基于大数据的农产品物流一体化模型所谓农产品物流一体化，就是以物流系统为核心的由农产品生产企业经由物流企业、销售企业直至消费者供应链的整体化和系统化，包括农产品生产、收购、运输、存储、装卸、搬运、配送、流通加工、分销、信息活动等一系列环节。

（图1）
基于大数据的农产品一体化物流是指通过物联网、云计算等信息技术，将海量数据引用于农产品生产、采购、运输、储存、配送、销售等环节，促进物流的协同化和一体化，将物流信息和技术进行有机集成以完成对整个冷链物流监控的过程，其模型见图2。

农产品物流一体化对于大数据的应用主要是通过全球定位系统、无线射频技术、二维码扫描等先进的信息技术从农产品物流系统抓取、收集、整合、匹配物流信息，保存在公共数据库中，以保持数据的完整性、实时性和准确性。

同时，物流管理信息系统通过物流信息管理平台对这些信息进行加工、分析、处理和利用，形成有价值的大数据农产品供应链物流信息。

（图2）
二、基于大数据的农产品物流一体化模式农产品物流一体化对于大数据的应用主要是通过对农产品物流信息收集、储存、加工、处理和传输来实现对农产品物流活动的有效控制和管理，通过对农产品物流数据的挖掘和分析，为农产品物流企业规划、运营提供有效的决策支持，其对数据的应用模式体现在农产品物流、仓储、包装、流通加工及市场交易中。

（一）农产品物流运输统筹优化模式。

现阶段，我国农产品物流以小农经济为主，农产品物流基础设施建设落后，物流中间环节冗长、组织化程度低、农产品物流供需信息闭塞、物流主体数量多且比较分散、农贸市场缺少公益性、农产品质量安全问题层出不穷、政府调控和监督力度不够、物流信息的滞后性等。

因此，要加强我国农产品物流运输统筹优化模式。

同时，消费者对农产品的需求朝着绿色优质方向发展，因此现有农产品物流运作模式已远远不能满足市场需求，需要完善农产品物流运输统筹优化模式，在大数据的基础上通过建立农产品物流运输数据库，通过数据采集与处理，实现全网贯通的物流运输，并协作优化农产品物流各方面运作，提高农产品物流运作效率和消费者的满意程度、降低物流运输成本。

（二）农产品仓储统筹优化模式。

在互联网大数据发展的趋势下，一种以自动识别技术为基础的农产品仓储物流管理系统逐渐发展，综合自动识别技术、环境监控技术和手持式无线数据终端设备等多种软硬件技术，并且针对国内大多数半自动化仓库的一维条码实现了兼容，拥有作业迅速、检索方便、稳定可靠、兼容性好等诸多优点，并能提供低成本、高效益的解决方案，为整个物流总体运作优化提供技术支持。

（三）农产品包装及流通加工统筹优化模式。

为了加大消费者对农产品的吸引力、提升农产品的品牌价值以及延长存储时间，对农产品进行包装和流通加工是有效的重要途径。

建立在大数据分析基础上的农产品包装及流通加工，可以在带给客户满意和实现更快捷的物流配送基础上，有效地挖掘其中的利润点，从而获取更多的利润。

（四）农产品市场交易数据集成模式。

农产品市场连接着消费者、生产者、运输商等多种参与人群，隐藏着巨大的信息数据，是一个集成性的数据宝库。

其数据是融合了农产品区域性、季节性多样性和周期性等特征后产生的类型多样、结构复杂、具有潜在价值并且难于分析和处理的海量集合。

据统计，我国农产品流通中每年经由
批发市场实现的交易额已经突破了3万亿元，其中隐含了农产品的成本、价格、消费者地区及年龄结构、库存、物流、劳动力等多种多样的业务形态数据。

三、大数据时代农产品物流一体化制约因素分析（一）农产品物流的参与者和运作者较为单一。

我国农产品物流体系的运作主体比较单一，个体农户一般分散经营，规模较小，对大市场并不熟悉，在进入市场时无法负担起较高的交易成本，其效率也较低；加工企业主体规模较小，产品单一，运行效率低下，供应链的组织与管理落后。

（二）农产品市场物流数据收集困难。

我国农产品的生产地及销售地繁多且分散，数据收集因此变得复杂。

很多具有一定规模的销售商和生产商因为资金比较雄厚，视野更为开拓，对于整体的农产品成本价格信息、物流配送信息等数据掌握的比较全面。

但对于另一些分散的小农户和经销商来说，更多的是进行小范围的农产品交易，信息收集并不完全，从而影响了物流一体化职能的发挥与实施。

（三）供应链信息交互系统不健全。

在目前来看，我国农产品物流主要是采用批发、零售的方式进行交易和运输，对进行数据处理的供应链的组织与管理处于落后甚至于断裂的状态，因此供应链的组织协调工作很难。

信息交互不健全使得供应链物流发展的薄弱环节，同时也加大了农产品物流组织工作和运行的成本。

（四）农产品物流标准化程度低。

农产品物流信息标准化有利于提高农产品物流的质量，然而在现阶段，随着大数据的发展，我国农产品物流基础设施薄弱、信息化水平程度较低是不争的事实，对于农产品物流标准化很难达到高层次的水平，特别是对于不同的企业监督监管环节具有不同的标准体系和共享机制，很难做到信息的反馈和农产品物流信息的追踪。

四、基于大数据的农产品物流一体化对策建议（一）改善物流一体化中农产品质量安全控制。

全面提高农产品质量，应利用物联网智能追溯系统，收集相关数据源，并建立农产品质量安全信息追溯大数据中心，将农产品生产及物流的信息关联起来，形成一整套的信息追溯链。

通过此类追溯链，可以实现农产品信息从生产厂商甚至具体生长土地到批发商或零售商的正向跟踪或批发零售商到生产地的逆向获取，并对大数据进行定位分析，从而使农产品质量安全监管得到突破。

（二）加强物流资源信息的集成。

物流资源信息的集成，一是要以信息技术为支撑搭建农产品流通平台；二是以信息技术为载体加强农产品流通监管；三是构建一个农产品流通管理模式。

以数据信息取代文字说明，以及时性取代后补性，以主动性取代被动性，将物流中的每一个环节都纳入到监管体系中以避免监控盲区及漏洞的出现。

（三）充分发挥基于大数据的物流职能。

物流职能集成体系的建立不是一蹴而就的，更不是单方努力就可以实现的，它需要物流环节中的每一个参与者都要积极参与，从最初的加工包装到后期的配送监管等，供应商、需求商、中间配送商等都是其中的重要参与者，他们都应当从本领域出发为该体系的建立发挥相应的功能与价值。

因此，在物流职能集成进程中要做到政府引导、企业创新、各自出力、相互协调等要素，利用大数据收集及分析成果，不断寻找各个职能发挥的契合点，用最快的速度、最低的成本完成整体物流活动，从而为农产品增值。

主要参考文献：
［1］李广武.大数据在农产品物流管理系统中的应用［J］.物流技术，2013.10.
［2］蒋元.基于物联网的农产品仓储物流管理系统研究［D］.湖南农业大学，2013.
［3］李晓锦，范秀荣.农产品物流体系的规制及其专业化发展［J］.农业经济问题，2006.8.
［4］王艳霞.山东省农产品冷链物流产业发展研究［D］.山东：中共山东省委党校，2015.。