翟岗巍     

（浙江保宏境通供应链管理有限公司，浙江 杭州 310000）

摘要：在数字经济加速渗透的背景下，物流产业链与供应链管理的数字化转型已成为提升行业竞争力的核心路径。传统物流模式受限于信息孤岛、响应滞后与资源错配，难以满足客户对时效性、灵活性和透明度的需求升级。物联网技术通过设备互联实现全链路可视化追踪，人工智能算法优化库存配置与运输路径，区块链技术则构建可信的供应链协作机制。这一转型不仅涉及技术工具的应用，更要求企业重构业务流程。本文聚焦数字化转型在物流与供应链场景中的实践路径，为行业可持续发展提供参考。

关键词：数字化转型；物流产业链；供应链管理；应用；挑战

全球化竞争与消费需求升级正倒逼物流供应链体系重构，数字技术成为突破传统效率瓶颈的关键杠杆‌。新一代信息技术不仅重新定义货物流动方式，更改变产业链价值创造逻辑——仓储机器人的自主决策、运输路径的动态优化、供应商评估的实时数据穿透，标志着行业从经验驱动转向算法驱动的历史拐点‌。本文将分析数字化转型在物流产业链与供应链管理中的应用与挑战。

一、数字化转型的核心内涵

数字化转型核心内涵在于通过数字技术重构传统业务逻辑，实现全链路数据的贯通与智能决策能力的跃升。其本质是将物流活动转化为数字镜像，依托物联网、大数据、人工智能等技术，打通采购、生产、仓储、运输等环节的数据孤岛，形成实时可视的业务图谱。这种转型并非简单叠加技术工具，而是通过数据要素的深度渗透，重塑供应链价值网络的运行规则，在保障服务可靠性的前提下，实现资源配置效率与响应灵敏度的本质提升。

二、数字化转型在物流产业链与供应链管理中的应用

1.数字化转型在物流产业链中的应用

（1）仓储环节的智能化升级

①自动化仓储系统

自动化仓储系统的核心在于通过硬件设备与软件系统的融合，重构传统仓储作业流程，实现从货物入库到出库的全链路无人化与精准化操作。在硬件层面，部署高密度立体货架与堆垛机协同作业系统，结合托盘尺寸标准化改造，最大化利用垂直存储空间并压缩巷道宽度，提升库容率与存取效率。穿梭车与轨道式搬运机器人（AGV）的路径规划算法与仓库布局动态适配，通过激光导航与惯性导航混合定位技术，确保设备在复杂环境中稳定避障与高效调度。针对中小件商品分拣场景，采用交叉带分拣机与机械臂组合方案，通过视觉识别技术解析包裹条码或三维轮廓，完成按订单需求的自动分拨与集货^[1]。软件层面构建仓储管理系统（WMS）与设备控制系统的双向数据通道，实时同步库存状态、设备运行参数及订单信息，通过动态任务分配算法优化设备协同逻辑，例如在入库高峰期优先调用空闲AGV补货，而在出库时段集中资源保障分拣线产能。流程优化上，推行“到货即入”模式，利用自动称重体积测量设备在入库环节同步采集商品物理属性，联动WMS生成储位分配建议，消除人工录入与二次搬运环节；出库环节采用“边拣边分”策略，通过智能灯光拣选系统与电子标签联动，引导操作人员按最优路径完成多订单并行拣选。

②库存监控与预警

通过物联网技术与数据分析模型的结合，实现库存状态的全天候可视化追踪及异常风险的前置干预。在数据采集层，依托RFID电子标签与智能货架压力传感器的融合部署，实时获取货物的位置、数量及存储环境参数（如温湿度、震动幅度），并通过低功耗广域物联网（LPWAN）传输至云端数据库。对于高价值或易损商品，加装振动传感标签与光学扫描装置，动态监测搬运过程中的倾斜角度、跌落风险及外包装完整性。数据处理层采用多维度库存分类模型，基于商品周转率、保质期及需求波动性等参数，将库存划分为动态缓冲层、安全储备层及呆滞处理层，并匹配差异化的监控策略。例如对高频周转商品设置小时级库存刷新频率，而对长尾滞销品启用周期性抽检机制。预警机制设计上，建立三级阈值触发规则：基础阈值用于提示常规补货需求（如库存量低于安全水位），中级阈值关联供应链扰动事件（如供应商交货延迟或运输路线异常），高级阈值则针对突发性风险（如仓库环境超标或设备大规模故障）。预警模型需嵌入时间序列预测算法，基于历史销售数据、季节性波动因子及市场趋势预测，动态调整安全库存阈值，避免静态规则导致的过量囤积或断货风险^[2]。在响应层面，构建自动化补货触发逻辑，当库存低于阈值时，系统自动生成采购订单并推送至供应商端口，同时预留人工审核接口以应对特殊场景（如促销活动前的主动备货）。针对呆滞库存，启动智能调拨推荐引擎，基于区域仓的销售需求与物流成本模型，生成跨仓调配建议或促销清仓方案。库存监控体系需与供应链上下游系统集成，例如打通供应商交货进度数据以预判库存补充时效，或接入销售端实时订单流量以动态修正分仓备货策略。

（2）运输网络的重构

①智能运输调度

通过整合现有技术与优化管理流程，提升运输资源利用效率，降低运营成本。在任务分配环节，基于运输管理系统（TMS）的订单池功能，结合人工经验与规则引擎，对货物类型、车辆载重、配送时效等参数进行优先级排序，实现车货匹配的初步优化。例如，针对同一流向的零担货物，通过人工审核合并为整车运输，减少装卸次数；对冷链或易碎品等特殊货物，手动筛选具备相应资质的承运车辆。路径规划采用导航软件接口，实时接入交通拥堵数据，结合司机经验选择最优路线^[3]。在车辆监控方面，利用车载GPS定位设备与4G通信模块，实时跟踪车辆位置与行驶状态，通过人工调度中心对超速、偏离路线等异常行为进行电话提醒或系统弹窗预警。针对临时加单或车辆故障场景，通过预设的备用车辆列表或合作第三方运力平台，采用电话协调或系统派单方式快速补充运力。为提升调度效率，建立标准化的异常处理流程，例如规定车辆延误30分钟以上时自动触发客户通知模板，或由调度员根据历史案例库选择替代路线。

②货物跟踪与追溯

通过物联网技术实现货物状态的实时监测，在运输工具（如货车、集装箱）中部署传感器设备，可采集货物的位置、温湿度、震动强度等数据，并通过低功耗广域网络（如NB-IoT、LoRa）回传至云端平台。对于高价值或易损货物（如医药、精密仪器），进一步集成环境控制模块，当监测到异常数据（如温度超标）时，系统可自动触发预警并调整运输方案。通过区块链技术或分布式账本，将生产、仓储、运输、签收各环节的数据加密上链，确保信息不可篡改且可追溯。例如，在跨境物流场景中，区块链可记录报关单、检验检疫证书等文件，简化多方协作流程^[4]。为实现这一目标，在货物包装或载具中嵌入唯一标识码（如RFID标签、二维码），并建立与订单信息、运输记录的关联关系。货物跟踪需与客户服务结合，通过开放部分数据接口，客户可查询货物位置与预计到达时间；同时，系统可根据历史运输数据生成个性化服务报告（如配送准时率、异常事件统计），帮助企业优化服务标准并提升客户黏性。

（3）末端配送模式创新

①无人机与智能快递柜的协同网络

无人机与智能快递柜的协同旨在通过自动化设备与智能化设施的联动，实现末端配送的降本增效。一方面，建立无人机动态航线规划与安全监管机制。基于地理信息系统（GIS）与实时气象数据，规划无人机在复杂城市环境中的飞行路径，避开禁飞区、高压线路等风险区域，并通过低空交通管理系统协调多机作业，避免航线冲突。针对快递柜的布局，结合社区人口密度、建筑结构、用户取件习惯进行智能选址，例如在高层住宅区设置多层智能柜，在商业区布局支持24小时存取的恒温柜^[5]。另一方面，构建无人机与快递柜的自动化交接流程。无人机通过视觉识别或射频技术定位快递柜的投递口，实现货物自动卸货与柜机库存同步更新，同时柜机内置的称重传感器与体积扫描装置可自动校验货物状态，触发异常报警。对于无法直接投递到柜的偏远区域，可设计“无人机+移动快递柜”的中转模式，例如在乡镇设置可移动的智能柜车，无人机批量运输至柜车后，由柜车完成最后一公里配送。针对极端天气或设备故障场景，制定应急配送预案，例如切换为人工补位或临时启用备用柜机。

②众包配送的弹性资源管理

众包配送的弹性资源管理聚焦于通过数字化平台整合社会闲散运力，实现配送资源的动态匹配与服务质量可控。通过分析历史订单数据、区域消费特征及节假日波动规律，预测不同时段、不同区域的配送需求，并提前通过众包平台招募匹配的配送人员。例如，在午间用餐高峰前，向餐饮集中区域推送即时配送任务，吸引周边兼职骑手接单。同时，根据骑手的实时位置、交通工具类型（如电动车、自行车）、载货能力及服务评分，将订单拆解为可并行执行的任务包，并生成最优取送路径，减少骑手的空驶率与等待时间。针对超重、易碎等特殊订单，设置接单门槛，例如仅允许通过技能认证的骑手接单。此外，建立服务质量管控体系。通过实时定位与电子围栏技术监控骑手轨迹，对偏离路线或超时未取件行为自动预警；通过用户评价与货物完好度数据，构建骑手信用评级模型，对低评分骑手实施限单、培训或淘汰机制。

2.数字化转型在物流供应链管理中的应用

（1）需求预测与计划优化

需求预测需整合多源数据，包括历史销售数据、市场趋势、季节性波动、促销活动影响以及宏观经济指标等。通过机器学习算法对海量数据进行清洗、分析与建模，识别隐藏的消费规律与关联关系。例如，针对快消品行业，需考虑节假日、天气变化对销量的影响；针对电子产品，需结合新品发布周期与用户换机需求。通过监控销售数据与市场反馈，系统可自动修正预测偏差，例如当某款商品销量突然增长时，模型需快速识别是否为短期波动或长期趋势，并相应调整后续预测值。需求预测与供应链各环节深度协同，例如，将预测结果与生产计划、库存管理、物流调度等模块联动，确保资源分配与市场需求相匹配^[6]。在计划优化环节，建立多目标优化模型，平衡成本、时效与服务水平。例如，在库存管理中，综合考虑仓储成本、补货周期与缺货风险，制定最优库存策略；在运输计划中，需权衡运输成本、配送时效与碳排放，生成绿色高效的物流方案。

（2）采购与供应商协同

在供应商管理层面，构建数字化供应商画像系统，整合历史交货准时率、质量合格率、价格波动弹性等绩效数据，结合实时产能、原材料库存、物流在途信息，形成动态供应商能力评估矩阵。通过电子数据交换（EDI）接口与供应商系统直连，实现采购订单、质量检测报告的自动化同步，消除人工对账与信息滞后^[7]。采购过程中，加强智能合约的应用，基于预设规则自动触发采购行为，例如当原材料库存低于安全水平时，系统自动向预审合格的供应商发送竞价请求，结合实时市场报价、供应商评级、物流时效等参数生成采购决策建议。对于长期协议供应商，可部署动态定价模型，根据大宗商品价格指数、汇率波动等变量自动调整采购价格浮动区间，减少谈判成本。在异常场景下，系统自动启动应急采购流程，例如当某供应商突发产能中断时，基于供应链拓扑图谱快速识别替代供应商并计算切换成本，生成最小化交付延迟的采购方案。

（3）生产与物流一体化

生产与物流一体化本质是通过技术手段打破传统模式下生产计划与物流执行之间的信息壁垒，构建起实时联动的协同体系。在传统制造流程中，生产车间根据订单制定排产计划后，物流部门往往被动接收成品并开展后续运输，这种割裂状态导致半成品堆积、仓储空间浪费、交付周期延长等问题频发。数字化转型通过构建统一的数据中枢，将生产工艺参数、设备运行状态、物料消耗速率等生产端数据，与仓库库位信息、运输车辆定位、配送路径规划等物流端数据实时贯通，形成从原材料加工到产品交付的全流程可视化监控网络。这种深度耦合使得生产节拍能够根据物流资源可用性动态调整，例如当检测到某区域运输车辆即将满载返程时，生产系统可优先排产对应目的地订单，实现装车与生产的无缝衔接。具体实施层面，生产与物流一体化依托于智能算法的应用，工艺优化引擎通过分析历史生产数据，自动生成兼顾设备利用率和物流时效性的柔性生产方案，例如将相同运输路线的产品集中生产以降低分拣复杂度。物流调度系统则基于实时产能数据动态调整运力配置，当某生产线因故障降速时，系统可立即调减对应物流通道的车辆派遣数量，避免空载浪费。这种双向调节机制将传统单向推进的生产物流模式转变为闭环反馈的有机系统，使得物料周转率提升，同时减少因信息滞后造成的应急调拨频次。

三、物流产业链与供应链管理中数字化转型面临的挑战

1.技术集成层面的矛盾

传统物流系统多采用封闭式架构，各功能模块间缺乏标准化接口，导致数据孤岛现象严重。例如，仓储管理系统与运输调度平台采用不同的数据库标准，使得库存状态与车辆装载量无法实时匹配，影响整体运营效率。此外，新旧系统并存带来的兼容性问题，使企业难以实现全链条数据的无缝流转。这种技术层面的割裂状态，不仅延缓了数字化转型进程，更增加了后期维护的复杂度，使企业陷入“修修补补”的困境。

2.组织能力重构的阻力

职能部门间的壁垒导致跨部门协作效率低下，例如IT部门开发的系统功能与业务部门实际需求脱节，造成资源浪费。员工数字化技能普遍不足，难以熟练操作智能设备或分析数据报表，导致技术投入无法转化为实际效益，同时，部分管理者将数字化简单理解为系统上线，忽视业务流程优化与组织文化重塑，导致转型效果大打折扣，这种组织能力的滞后，使企业在推进数字化过程中面临“有心无力”的尴尬局面。

3.生态协同的复杂性

物流产业链的数字化转型需要上下游企业协同推进，但是不同企业在数字化水平上存在差异，部分中小企业缺乏技术基础，难以实现数据对接与信息共享，导致整个链条的数字化进程受阻。利益分配机制不完善也加剧了协同难度，核心企业往往要求合作伙伴开放数据，却未能提供相应的价值回报，导致合作意愿降低，这种生态层面的复杂性，使物流数字化转型难以形成合力，制约了整体效率的提升。

四、物流产业链与供应链管理中数字化转型的策略

1.技术架构优化路径

从底层数据治理与系统兼容性切入，逐步构建适应业务动态变化的数字化基座。传统技术架构的痛点在于系统间的功能重叠与数据孤岛，例如仓储管理系统与运输调度平台采用异构数据库，导致库存状态与车辆装载量无法实时匹配。优化路径应聚焦于构建统一的数据中台，通过标准化接口协议将ERP、WMS、TMS等核心系统的业务数据抽取至共享数据池，并建立数据清洗规则消除字段命名差异、单位不统一等问题。在技术选型层面，采用轻量化微服务架构替代单体式系统，将订单处理、路径规划、异常预警等功能封装为独立服务模块，通过API网关实现按需调用。这种解耦设计使企业能够分阶段推进系统升级，例如优先改造运输路径优化算法模块，而无需全面推翻既有仓储管理系统，降低转型风险。

2.组织变革管理

传统物流企业通常采用“生产-仓储-运输”的线性管理架构，各部门绩效考核指标相互割裂，例如仓储部门追求库存周转率而忽视运输成本，导致整体供应链效益受损。组织变革需重构权责体系，设立供应链控制塔作为跨职能指挥中枢，由具备业务洞察力的数字化专员统筹协调采购、生产、配送等环节的资源配置^[8]。在岗位设置上，新增流程优化工程师角色，专职负责梳理系统间断点并设计自动化工作流，例如将手工录入的报关单据审批流程改造为RPA机器人自动抓取数据。同时，通过建立数字化能力认证体系，将物联网设备操作、数据分析工具使用等技能纳入员工晋升考核指标，倒逼一线人员主动适应技术升级。针对中层管理者，开展“业务-技术”双语培训，使其既能理解机器学习算法的底层逻辑，又能将技术输出转化为业务价值指标。

3.生态治理机制创新

机制创新首先体现在数据共享规则的制定上，建立明确的数据所有权界定和使用权限管理框架，确保核心商业机密得到保护的同时，实现运营数据互通。在合作模式上，设计灵活的收益分配方案，通过智能合约等技术手段，确保数字化投入带来的效益在各参与方之间得到合理分配。对于中小企业的数字化能力短板，构建平台化的赋能体系，由核心企业或第三方平台提供标准化的数字化工具包，降低技术应用门槛。另外，建立统一的数字化标准体系，包括数据格式、接口协议、安全规范等，避免因技术碎片化造成的信息孤岛。为了保持生态活力，建立动态的准入退出机制，定期评估各参与方的数字化贡献度，对长期滞后者实施帮扶或淘汰。

4.风险防控体系

识别关键数字资产，对其面临的潜在威胁进行分类评估，包括数据泄露、系统瘫痪、网络攻击等。基于风险评估结果，制定分级的防护策略，对系统实施重点保护。在技术层面，部署多层次的防御措施，如网络边界防护、终端安全管理、数据加密传输等，形成纵深防御体系。其中，访问控制是风险防控的基础，实施严格的权限管理，基于角色分配最小必要权限，并建立异常访问的监测机制。风险监测系统需要具备实时预警能力，通过分析日志数据、网络流量等，及时发现异常行为。除了技术风险，还要关注合规风险，确保数字化实践符合数据保护、网络安全等相关法律法规。

五、物流产业链与供应链管理中数字化转型未来发展趋势

1.技术融合的突破

通过打破技术壁垒，建立统一的数据标准与接口规范。例如，区块链技术与现有ERP系统深度整合，将采购合同、物流单据等关键信息上链存证，确保数据不可篡改的同时，实现跨组织的高效协同。在算法层面，强化深度学习与运筹优化的结合，将神经网络用于需求预测，同时将预测结果输入整数规划模型生成最优配送方案。这种技术融合使供应链响应速度提升，同时降低运营成本。未来发展方向是构建技术融合的开放平台，支持第三方开发者基于统一框架开发定制化应用，例如针对冷链物流的特殊需求，开发温度波动预警与路径动态调整的集成模块。

2.绿色化与数字化的协同发展

传统绿色物流实践多聚焦于末端配送环节的电动车辆替代，而忽视供应链上游的隐性环境影响。数字化技术为实现全链条碳管理提供了技术支撑，通过构建碳足迹追踪系统，将原材料采购、生产加工、仓储运输等环节的能耗数据实时采集并转化为碳排放指标，结合区块链技术确保数据真实可信。未来趋势是建立绿色数字化标准体系，将碳排放、能源效率等指标纳入供应商评估体系，推动整个产业链向低碳化转型。这种协同发展不仅提升企业社会责任形象，更在碳关税等政策压力下形成竞争优势，使绿色供应链成为企业核心竞争力的重要组成部分。

六、结语

通过应用数字技术，物流企业能够实现更高的运营效率、更精准的决策制定以及更强的供应链协同能力。然而，技术集成层面的矛盾、组织能力重构的阻力和生态协同的复杂性等问题仍需重视并妥善解决。未来，物流企业应积极拥抱数字化变革，加强技术创新与合作，提升员工的数字素养，以在激烈的市场竞争中占据有利地位。同时，政府和行业协会也应发挥积极作用，制定相关政策与标准，引导和规范物流产业的数字化转型，共同推动物流产业的高质量发展，为全球经济的发展贡献更大的力量。

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