大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究綜述

王紅春，劉 帥 WANG Hongchun,LIU Shuai

（北京建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理工程學(xué)院，北京 100044）

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大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究綜述

王紅春，劉 帥 WANG Hongchun,LIU Shuai

（北京建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理工程學(xué)院，北京 100044）

為全面把握未來(lái)基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理研究方向和熱點(diǎn)，以便為企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈時(shí)提供參考，對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)外有關(guān)大數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究進(jìn)行了綜述。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的整理發(fā)現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理研究主要集中在依靠大數(shù)據(jù)理論促進(jìn)供應(yīng)鏈信息共享與需求預(yù)測(cè)的研究，另外在供應(yīng)鏈模式變革、大數(shù)據(jù)分析方法方面的研究也比較集中，還包括依靠大數(shù)據(jù)理論提升供應(yīng)鏈柔性等方面。最后，指出了在目前基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理研究的不足之處，并在綜述的基礎(chǔ)上提出了未來(lái)的研究方向。

大數(shù)據(jù)；供應(yīng)鏈管理；研究綜述

大數(shù)據(jù)概念的出現(xiàn)為供應(yīng)鏈管理帶來(lái)了一場(chǎng)革命，如今的競(jìng)爭(zhēng)方式與以往相比早已截然不同，如果說(shuō)現(xiàn)在企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)是供應(yīng)鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)，那么大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，讓這種競(jìng)爭(zhēng)變成了一種“數(shù)字博弈”。大數(shù)據(jù)的浪潮促使商業(yè)模式和企業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性變化，身處這樣的環(huán)境中，如果供應(yīng)鏈的成員企業(yè)不能朝著大數(shù)據(jù)一體化邁進(jìn)，只能淹沒(méi)在數(shù)據(jù)的海洋之中，因此，越來(lái)越多的學(xué)者開始研究大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，以便為企業(yè)的決策做出參考。

從國(guó)家層面上看，國(guó)務(wù)院對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也越來(lái)越重視，國(guó)務(wù)院《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》[1]（國(guó)發(fā)〔2015〕50號(hào)）明確指出要“建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)”，2015年12月，由工信部指導(dǎo)，中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院發(fā)布了《大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化白皮書V2.0》[2]，從應(yīng)用、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、標(biāo)準(zhǔn)等角度構(gòu)建出大數(shù)據(jù)發(fā)展的輪廓。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation,IDC）用4V來(lái)描述大數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)類型繁多（variety）、處理速度快（velocity）、數(shù)據(jù)體量巨大（volume）、數(shù)據(jù)價(jià)值高（value）。隨著對(duì)大數(shù)據(jù)的研究深入阿姆斯特丹的學(xué)者Demchenko Yuri[3]等人在4V的基礎(chǔ)上提出了大數(shù)據(jù)體系框架的5V特征，增加了真實(shí)性（veracity）的特性。麥肯錫全球研究院[4]認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一種數(shù)據(jù)集合，但這一集合無(wú)法使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理軟件在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取、處理等功能。

在目前的供應(yīng)鏈管理研究中，由于新的商業(yè)模式和企業(yè)行為的出現(xiàn)，供應(yīng)鏈上的成員企業(yè)之間供給平衡和需求匹配出現(xiàn)了新的阻礙，企業(yè)更加難以掌握市場(chǎng)需求情況，這導(dǎo)致了需求信息的失真、庫(kù)存積壓或短缺、生產(chǎn)周期延長(zhǎng)等不利于供應(yīng)鏈有效運(yùn)行的現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)，最終吞噬了供應(yīng)鏈利潤(rùn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)很好地為企業(yè)解決了這些難題，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、采購(gòu)、物流等一系列環(huán)節(jié)進(jìn)行深度的信息挖掘和分析并對(duì)各環(huán)節(jié)進(jìn)行精確的掌控，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析調(diào)節(jié)需求，優(yōu)化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，最終使大數(shù)據(jù)能力上升為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

可見，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為供應(yīng)鏈管理研究中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。對(duì)于大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究不僅僅要基于現(xiàn)有理論的發(fā)展趨勢(shì)，更要基于現(xiàn)實(shí)的發(fā)展需要，契合實(shí)際。對(duì)于大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的研究綜述不僅僅是為了總結(jié)理論的發(fā)展，更多的是期望通過(guò)綜述，為將來(lái)的研究提出更加明確的方向。

1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息共享與需求預(yù)測(cè)研究

信息在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的有效傳遞是整個(gè)供應(yīng)鏈合理運(yùn)行并獲取利潤(rùn)的關(guān)鍵因素，在目前有關(guān)大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用研究中，很大一部分學(xué)者對(duì)信息的傳遞問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。張東翔[5]等人利用結(jié)構(gòu)方程模型提出了“基于大數(shù)據(jù)的信息協(xié)同對(duì)供應(yīng)鏈優(yōu)化結(jié)果產(chǎn)生顯著正向影響”的假設(shè)，通過(guò)AMOS軟件對(duì)概念模型進(jìn)行分析證實(shí)了這一結(jié)論。他認(rèn)為基于大數(shù)據(jù)的信息協(xié)同促進(jìn)了供應(yīng)鏈的優(yōu)化，在未來(lái)的研究中要更加細(xì)致的將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到供應(yīng)鏈管理中，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的搜集來(lái)掌控市場(chǎng)，提升服務(wù)質(zhì)量。趙煒[6]等人認(rèn)為，在信息密集型產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈管理中，大數(shù)據(jù)的核心作用在于有效的需求管理和收益管理，通過(guò)信息流的循環(huán)流動(dòng)促進(jìn)成員企業(yè)的信息共享，降低不可預(yù)測(cè)性，最終減少供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)的沖突，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)同發(fā)展。李建[7]等人認(rèn)為在閉環(huán)供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)是一把雙刃劍，供應(yīng)鏈的整體效率的提高和個(gè)體利益的損害很難實(shí)現(xiàn)一個(gè)平衡。因此，該作者構(gòu)建了由大數(shù)據(jù)情報(bào)搜集子系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)情報(bào)存儲(chǔ)子系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)子系統(tǒng)等5部分組成的一整套體系構(gòu)架解決該問(wèn)題。對(duì)于情報(bào)安全，系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的預(yù)測(cè)、檢查并做出相應(yīng)處理結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈穩(wěn)定的運(yùn)行。史浩等人[8]構(gòu)建了大數(shù)據(jù)背景下制造商、零售商和第三方物流分別參與競(jìng)爭(zhēng)的供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)模型，在模型中引入私有信息獲取成本這一關(guān)鍵變量。通過(guò)對(duì)模型的分析得出的結(jié)論認(rèn)為供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性與私有信息泄露有一定關(guān)聯(lián)，競(jìng)爭(zhēng)方的利潤(rùn)依賴于情報(bào)獲取成本。依據(jù)分析的結(jié)論，作者建議政府在引導(dǎo)監(jiān)督公共產(chǎn)品市場(chǎng)和自由競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，用不同的策略調(diào)節(jié)供應(yīng)鏈成員企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

對(duì)于需求預(yù)測(cè)這一領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析這一概念的提出為供應(yīng)鏈利潤(rùn)的提升帶來(lái)了顛覆性的改變。作為供應(yīng)鏈關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，這一領(lǐng)域的研究也備受學(xué)者們的關(guān)注。王紅春[9]等人構(gòu)建了供應(yīng)鏈云端大數(shù)據(jù)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈上大數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、組織、分析和決策，制造商企業(yè)通過(guò)云端大數(shù)據(jù)庫(kù)獲取需求預(yù)測(cè)信息，準(zhǔn)確分析未來(lái)的市場(chǎng)情況，及時(shí)地與供應(yīng)商、分銷商、零售商等成員企業(yè)協(xié)調(diào)生產(chǎn)來(lái)減少“牛鞭效應(yīng)”所帶來(lái)的負(fù)面影響。通過(guò)該模型，供應(yīng)鏈上成員企業(yè)進(jìn)行信息的實(shí)時(shí)共享，實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈的可視化管理。劉艷秋[10]等人依托大數(shù)據(jù)分析，對(duì)物流服務(wù)訂單分配問(wèn)題進(jìn)行了深入的探討，文章中指出供應(yīng)鏈訂單分配要基于顧客的全部數(shù)據(jù)信息來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，而不再是概率分布或者對(duì)數(shù)據(jù)的抽樣分析，另一方面，作者提出“最佳配送時(shí)間”概念，強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈物流服務(wù)不應(yīng)僅僅依靠縮短配送時(shí)間來(lái)提高服務(wù)質(zhì)量，而要依靠大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行客戶個(gè)性化需求和供應(yīng)商服務(wù)之間的匹配。通過(guò)建立三級(jí)物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配模型，以客戶位置數(shù)據(jù)作為輸入，考慮供應(yīng)商吸引力、配送時(shí)間懲罰成本等因素進(jìn)行了數(shù)據(jù)仿真分析，證實(shí)了作者的觀點(diǎn)。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈變革研究

如今，越來(lái)越多的企業(yè)逐漸意識(shí)到要將大數(shù)據(jù)作為支持其管理決策的戰(zhàn)略資源，并逐步實(shí)現(xiàn)科學(xué)有效的管理[11]。這種思想的出現(xiàn)不斷驅(qū)動(dòng)著供應(yīng)鏈管理的變革。吉峰、張婷[12]等人認(rèn)為大數(shù)據(jù)能力提升供應(yīng)鏈柔性，并構(gòu)建了供應(yīng)鏈互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型的概念模型，要求以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)促進(jìn)信息流的創(chuàng)新和組織結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，進(jìn)而借助數(shù)據(jù)要素提升供應(yīng)鏈柔性以獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。岳昱星[13]以“1號(hào)店”網(wǎng)上商城為例，提出要將供應(yīng)鏈的庫(kù)存、設(shè)施、物流等驅(qū)動(dòng)因素與大數(shù)據(jù)分析融合，從而為供應(yīng)鏈績(jī)效帶來(lái)變革，通過(guò)對(duì)“1號(hào)店”的SWOT分析，詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)施供應(yīng)鏈管理的優(yōu)劣所在。資武成[14]通過(guò)對(duì)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化的內(nèi)外部機(jī)制的研究，提出構(gòu)建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)生態(tài)子系統(tǒng)的策略，認(rèn)為該系統(tǒng)要以大數(shù)據(jù)為核心資源，依靠完善的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建良好的信息共享環(huán)境，供應(yīng)鏈上各成員企業(yè)之間的數(shù)據(jù)交流的渠道。另外，資還提出依靠大數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)的客戶關(guān)系管理子系統(tǒng)的概念，能夠通過(guò)對(duì)包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，精確挖掘客戶需求，對(duì)客戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤和監(jiān)控，以最大程度適應(yīng)市場(chǎng)的變化。荊浩[15]從競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提升等方面對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的商業(yè)行為模式變革進(jìn)行了探索性分析，提出“漸進(jìn)式創(chuàng)新—?jiǎng)?chuàng)造性探索—供應(yīng)鏈模式變革”機(jī)制來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，這一機(jī)制能夠通過(guò)挖掘企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)重新設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈，依靠數(shù)據(jù)提升企業(yè)在供應(yīng)鏈的各環(huán)節(jié)中的管理決策能力。吳成霞、趙道致[16]等人基于動(dòng)態(tài)微分博弈理論構(gòu)建了零售商支付契約、聯(lián)合支付契約、合作契約模式下大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的三級(jí)供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)合作模型，并最終驗(yàn)證若有數(shù)據(jù)服務(wù)商參與到供應(yīng)鏈，想保持供應(yīng)鏈系統(tǒng)的共贏，要采取合作契約模式等結(jié)論。

國(guó)外學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈變革也有相應(yīng)的研究，Nagi,Eric W.T.[17]等人提出了由大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈分析（Supply Chain Analysis,SCA）的概念，建立了功能、基于過(guò)程、協(xié)同、敏捷的SCA成熟度模型，并強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析（Big Data Business Analytics,BDBA）應(yīng)作為企業(yè)戰(zhàn)略性資產(chǎn)，整合各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)，以滿足綜合業(yè)務(wù)的需要。Nagi,Eric W.T.等人認(rèn)為，該理論和模型有助于企業(yè)觀察市場(chǎng)趨勢(shì)、潛在客戶的價(jià)值行為，幫助供應(yīng)鏈上的成員企業(yè)做出更有針對(duì)性和價(jià)值的決策，以減少供應(yīng)鏈的總成本。Daniel Q.[18]等人提出了“大數(shù)據(jù)分析如何影響供應(yīng)鏈的價(jià)值創(chuàng)造”以及“組織層面的大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵因素是什么”等問(wèn)題，通過(guò)動(dòng)態(tài)能力理論，將大數(shù)據(jù)分析作為一種獨(dú)特的信息處理能力回答了上述問(wèn)題。Daniel Q.等人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析的使用情況主要受到技術(shù)因素和高層管理人員的支持程度兩方面的影響。Sanders,Nada R.[19]在思考大數(shù)據(jù)如何驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈時(shí)提出了SAM（市場(chǎng)分區(qū)、戰(zhàn)略聯(lián)合、評(píng)估）路線圖的系統(tǒng)化框架以幫助企業(yè)避免陷入龐雜的數(shù)據(jù)中去并提出了“走成熟路線”和“與專業(yè)人士合作”的建議。Samuel Fosso（2015）[20]等人提供了有關(guān)大數(shù)據(jù)分析與供應(yīng)鏈管理的文獻(xiàn)綜述，最后強(qiáng)調(diào)了未來(lái)的研究方向，大數(shù)據(jù)分析的部署可能會(huì)轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈管理實(shí)踐。Gimenez Isasi（2015）[21]等人通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和系統(tǒng)分析來(lái)評(píng)估供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析應(yīng)用的最先進(jìn)水平，確定了大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析的主要趨勢(shì)。

3 供應(yīng)鏈上的大數(shù)據(jù)處理方法研究

對(duì)于來(lái)自供應(yīng)鏈上各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理是構(gòu)建大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于這項(xiàng)工作的研究國(guó)外很多學(xué)者提出了許多值得國(guó)內(nèi)學(xué)者借鑒的理論與方法。Kim,H.[22]等人通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)獲取的阻礙分析，搭建了相應(yīng)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施框架，該框架通過(guò)對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)、現(xiàn)有能力集合、所需能力集合等數(shù)據(jù)的深刻挖掘來(lái)構(gòu)建大數(shù)據(jù)能力網(wǎng)絡(luò)并幫助提供SCM最優(yōu)決策。Benjamin T.Hazen[23]等人從精確性、完整性、時(shí)效性和一致性四個(gè)維度考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制，提出了基于SPC（Statistical Process Control,統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制）的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)方法，集中于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過(guò)程，包括搜集、存儲(chǔ)、檢索和處理。最后建議在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面的研究要著眼于數(shù)據(jù)質(zhì)量在供應(yīng)鏈信息處理需求與能力起到的作用等方向。Robert Glenn Richey Jr（2016）[24]等人通過(guò)研究六個(gè)國(guó)家的供應(yīng)鏈管理人員，從四個(gè)維度：音量、速度、品種和真實(shí)性制定了一個(gè)行業(yè)基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)定義。Mihalis Giannakis（2016）[25]等人結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，開發(fā)了一個(gè)基于多代理的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，可以執(zhí)行自主的糾正控制行動(dòng)。

在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法上面，Waller,Matthew A.[26]在文章中給出了供應(yīng)鏈管理中數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析的定義，即使用定性和定量的方法，通過(guò)評(píng)估企業(yè)過(guò)去和未來(lái)的業(yè)務(wù)流程、功能以及相關(guān)服務(wù)水平以提高競(jìng)爭(zhēng)力。并強(qiáng)調(diào)了基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理應(yīng)擁有如離散事件仿真模型優(yōu)化與設(shè)計(jì)等優(yōu)化數(shù)據(jù)的方法。Waller,Matthew A.[27]等人建立了一個(gè)2×2矩陣預(yù)測(cè)分析模型用以解決何時(shí)應(yīng)該應(yīng)用或避免大數(shù)據(jù)分析，怎樣使用預(yù)測(cè)分析理論提升促進(jìn)物流總成本降低等問(wèn)題。Schoenherr,T.[28]等人也對(duì)供應(yīng)鏈管理中使用預(yù)測(cè)分析法的動(dòng)機(jī)、優(yōu)勢(shì)、阻礙等問(wèn)題進(jìn)行了分析，并就應(yīng)該掌握的技能及重要程度進(jìn)行了專家訪談，最終給出了培養(yǎng)大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈管理人才的建議。Biswas,Sanjib（2016）[29]等人描述了大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈管理的相關(guān)性，提出了用于SCM的大數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，其利用數(shù)據(jù)管理，分析和可視化的當(dāng)前技術(shù)水平。Wamba,Gunasekaran,Angappa（2016）[30]闡述了供應(yīng)鏈管理中大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用。

4 結(jié)論與展望

大數(shù)據(jù)為供應(yīng)鏈管理帶來(lái)的顛覆性改變是毋庸置疑的，關(guān)鍵是要如何將這種顛覆性的改變用于創(chuàng)造供應(yīng)鏈的總體利潤(rùn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的研究，針對(duì)供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建、供應(yīng)鏈組織結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等問(wèn)題很多學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行過(guò)了初步的探索并取得了一定的成果。但是，國(guó)內(nèi)學(xué)者大都是基于基礎(chǔ)理論方面的探討，很少有學(xué)者能夠從實(shí)證角度分析具體應(yīng)如何將大數(shù)據(jù)分析的方法融入到供應(yīng)鏈管理中的各個(gè)環(huán)節(jié)中。另外，基于供應(yīng)鏈管理的大數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)的探討目前并沒(méi)有學(xué)者進(jìn)行研究，畢竟供應(yīng)鏈上的信息共享和需求預(yù)測(cè)都要依賴于先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，脫離技術(shù)談管理猶如鏡花水月。

基于目前學(xué)者們的研究成果，在參考了馮芷艷[31-32]等學(xué)者提出的大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理前沿問(wèn)題的基礎(chǔ)上，需要對(duì)大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用作進(jìn)一步的拓展。今后，應(yīng)從以下幾個(gè)方面展開深入的研究：

（1）大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)都會(huì)存在一個(gè)復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)之中，企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的時(shí)候還面臨多維度的阻礙，這些阻礙到底來(lái)自于供應(yīng)鏈上的哪些環(huán)節(jié)，如何克服這些阻礙有待于學(xué)者們的研究。

（2）目前多數(shù)理論模型都是通過(guò)“供應(yīng)商—制造商”這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的供應(yīng)鏈體系來(lái)分析信息共享與需求預(yù)測(cè)問(wèn)題，但是面對(duì)復(fù)雜的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信息失真時(shí)，如何做到信息的溯源，信息共享的層級(jí)亟待向整個(gè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓展。

（3）基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈研究不能僅僅從某一個(gè)角度切入，從宏觀層面的大數(shù)據(jù)智慧供應(yīng)鏈的設(shè)計(jì)與構(gòu)建也應(yīng)該是今后研究的重點(diǎn)。

（4）企業(yè)是處在一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)環(huán)境中，受到社會(huì)法律與道德的制約，當(dāng)供應(yīng)鏈上的成員企業(yè)依靠大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型時(shí)所要參考的法律法規(guī)，目前并沒(méi)有一個(gè)權(quán)威的概念，涉及到的信息泄露等問(wèn)題也亟待政府出臺(tái)相關(guān)的文件來(lái)保證企業(yè)的利益。

[1] 中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院.促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要[Z].2015.

[2] 中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部.大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化白皮書V2.0[Z].2015.

[3] Diatchenko Yuri,Zhi Ming Z.Big Data Challenges for e-Science Infrastructure[J].China Science&Technology Resources Review,2013(1):30-40.

[4] James M,et al.Big data:the next frontier for innovation,competition,and productivity[R].Mckinsey global institute,2011.

[5] 張東祥，成斌.基于供應(yīng)鏈管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析[J].物流技術(shù)，2015,34(8):194-195.

[6] 趙煒，王金葉.基于大數(shù)據(jù)北京的現(xiàn)代旅游供應(yīng)鏈構(gòu)建探析[J].河北旅游職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015,20(4):12-16.

[7] 李建，史浩.大數(shù)據(jù)背景下閉環(huán)再制造供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)研究[J].圖書情報(bào)工作，2014,58(2):96-101.

[8] 史浩，李建.大數(shù)據(jù)背景下私有信息泄露對(duì)供應(yīng)鏈成員企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系影響的研究[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2015,34(1):53-65.

[9] 吳向向，王紅春.基于大數(shù)據(jù)理論的弱化“長(zhǎng)鞭效應(yīng)”研究[J].北京建筑大學(xué)學(xué)報(bào)，2015,31(3):73-76.

[10] 劉艷秋，王浩，張穎,等.大數(shù)據(jù)背景下物流服務(wù)訂單分配[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016,38(2):190-195.

[11] 楊善林，周開樂(lè).大數(shù)據(jù)中的管理問(wèn)題：基于大數(shù)據(jù)的資源觀[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2015,18(5):1-8.

[12]吉峰，張婷，巫凡.大數(shù)據(jù)能力對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化轉(zhuǎn)型的影響——基于供應(yīng)鏈柔性視角[J].學(xué)術(shù)界，2016(2):68-78.

[13]岳昱星.從績(jī)效驅(qū)動(dòng)因素看大數(shù)據(jù)時(shí)代的供應(yīng)鏈變革——以“網(wǎng)上沃爾瑪”1號(hào)店為例[J].商業(yè)研究，2015(6):10-11.

[14] 資武成.“大數(shù)據(jù)”時(shí)代企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的演化與構(gòu)建[J].社會(huì)科學(xué)，2013(12):52-65.

[15] 荊浩.大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)模式創(chuàng)新研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2014,31(7):15-19.

[16]吳成霞，趙道致，潘新宇.大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的三級(jí)供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)合作策略及其比較[J].控制與決策，2016,31(7):1169-1177.

[17] Wang G.,Angappa G..Big data analytics in logistics and supply chain management:Certain investigations for research and applications[J].International Journal of Production Economics,2016(176):98-110.

[18] Chen Daniel Q,Preston David S,et al.How the Use of Big Data Analytics Affects Value Creation in Supply Chain Management[J].Journal of Management Information Systems,2015,32(4):4-39.

[19]Sanders,Nada R.How to Use Big Data to Drive Your Supply Chain[J].California Management Review,2016,58(3):26-48.

[20] Wamba Samuel Fosso,Akter Shahriar.Big data analytics for supply chain management:A literature review and research agenda[J].Lecture Notes in Business Information Processing,2015(231):61-72.

[21] Gimenez Isasi,Natalia Khouri,Morosini Frazzon.Big Data and Business Analytics in the Supply Chain:A Review of the Literature[J].IEEE Latin America Transactions,2015,13(10):3382-3391.

[22] Kim H,et al.Harvesting big data to enhance supply chain innovation capabilities:An analytic infrastructure based on deduction graph[J].International Journal of Production Economics,2015(55):223-233.

[23] Benjamin T.Hazen,et al.Data quality for data science,predictive analytics,and big data in supply chain management:An introduction to the problem and suggestions for research and applications[J].International Journal of Production Economics, 2014(154):72-80.

[24] Robert Glenn Richey Jr,Tyler R.Morgan,Kristina Lindsey-Hall,Frank G.Adams.A global exploration of Big Data in the supply chain[J].International Journal of Physical Distribution&Logistics Management,2016,46(8):710-739.

[25] Mihalis Giannakis,Michalis Louis.A multi-agent based system with big data processing for enhanced supply chain agility [J].Journal of Enterprise Information Management,2016,29(5):706-727.

[26] Waller Matthew A,Fawcett Stanley E.Data Science,Predictive Analytics,and Big Data:A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management[J].Journal of Business Logistics,2013(34):77-84.

[27] Waller Matthew A,Fawcett Stanley E.Click Here for a Data Scientist:Big Data,Predictive Analytics,and Theory Development in the Era of a Maker Movement Supply Chain[J].Journal of Business Logistics,2013(34):249-252.

[28] Schoenherr,Tobias,et al.Data Science,Predictive Analytics,and Big Data in Supply Chain Management:Current State and Future Potential[J].Journal of Business Logistics,2015(36):120-132.

[29] Biswas,Sanjib,Sen,Jaydip.A Proposed Architecture for Big Data Driven Supply Chain Analytics[J].IUP Journal of Supply Chain Management,2016,13(3):7-33,27.

[30] Gunasekaran,Angappa,Kumar Tiwari,Manoj,Dubey,Rameshwar,Fosso Wamba,Samuel.Big data and predictive analytics applications in supply chain management[J].Computers and Industrial Engineering,2016(1):525-527.

[31] 馮芷艷，郭迅華，曾大軍,等.大數(shù)據(jù)背景下商務(wù)管理研究若干前沿課題[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2013,16(1):1-9.

[32] 孟小峰，慈祥.大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013,50(1):147-169.

Review of the Application of Big Data in Supply Chain Management

(School of Economics and Management Engineering,Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing 100044,China)

In order to grasp the research direction and hot spot of supply chain management based on big data in the future,so as to provide reference for enterprises to build big data supply chain.The application of big data analysis in supply chain management at home and abroad is reviewed in this paper.Through the collation of the literature found that the research of supply chain management based on big data is mainly focused on promoting the information sharing and demand forecasting of supply chain based on big data theory.In addition,the research on the change of supply chain model is more concentrated.Also includes the promotion of the supply chain flexibility,the methods of big data analysis and other aspects relying on big data theory.At last,it points out the deficiency of the research on supply chain management based on big data at present,and puts forward the future research direction.

big data;supply chain management;research summary

F274

A

1002-3100(2017)08-0104-04

2017-06-22

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：61472027。

王紅春（1976-），女，湖北荊州人，北京建筑大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理工程學(xué)院，教授，研究方向：企業(yè)物流與供應(yīng)鏈管理；劉 帥（1992-），男，遼寧撫順人，北京建筑大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理工程學(xué)院物流工程專業(yè)碩士研究生，研究方向：企業(yè)物流與供應(yīng)鏈管理。