1、农产品物流专题,专业：农产品物流技术与系统工程,姓名：,学号：,大数据时代农产品物流面临的物流瓶颈及战略,主要内容,1.大数据简介2.我国农产品物流面临的瓶颈3.农产品物流大数据战略4.致谢,引言,信息技术的发展， 使 “物联网” 和 “云计算” 、 “无线互联网”不断改变我们的生活。大数据（Big Data）技术的出现，对传统的生产生活起到重大的重塑作用，大数据在成为信息平台关键要素的同时，渗透到社会各行各业，影响着人民生活的方方面面，数据已经成为一种洪流冲击着全球经济的各个领域。对于这场革命，由于海量的数据而带来的定量化方法，将横扫学界、商界和政界，所有领域都将被触及（郭晓科.大数据M.清
2、华大学出版社，2013）,大数据简介,2011 年， 麦肯锡在题为 Big data:The next frontier for innovation，competition and productivity的研究报告中指出，我们已经进入海量数据爆炸时代， 第一次引入大数据概念。 什么是 “大数据” ？大数据 （Big Data） 是海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到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” 。未来，靠什么来提升
3、企业竞争力？靠什么来掌控物流活动？最直接的当然是数据，数据分析和挖掘将会成为未来物流企业赢得差异化竞争优势的核心能力。理论上，如果人们能够掌握物流活动过程中的全部数据，那么所谓的物流“黑大陆”就不存在了， “大数据” 技术将是打开物流潜力市场的金钥匙。,“黑大陆”说法 源于美 国著名学者德鲁克 ，他认 为，“流通是 经 济领 域 里 的 黑 大 陆”，但是由于物 流 的 这 个 问题 尤 为突 出 ，以 后“黑大陆”说 法，都主要是针对物 流而言 。黑大陆的说 法是对物流的正确评价 ：我们对物流领域很 多东西还缺 乏透彻 的 了 解 ，尤其是物流成本。 （王之泰.也谈黑大陆与物流冰山J.中国储
4、运，2012（5） ）,我国农产品物流面临的瓶颈,从当前我国的实际情况来看，农产品物流仍处于十分落后的状况， 流通环节多，损耗大，效率低，不能做到货畅其流。小生产和大市场存在矛盾、 信息化水平低、 信息不对称等是产生这种问题的主要原因。主要体现在以下几个方面：一是基础设施落后， 信息化水平低。不但信息基础设施落后，而且缺乏统一的信息标准和信息平台。在物流信息化技术方面，新兴物流信息技术应用困难，同时信息化建设缺乏长远智能化思维，没有统筹规划和顶层设计，导致建设成本高、低水平重复、 各自为政、 条块分割等问题突出。,二是组织化程度低，竞争力弱。我国农产品物流组织主要有个体农产品商贩、企业、农民合
5、作社等。这些农产品物流组织数量多、规模小，难以成为农产品供应链的核心企业，难以形成规模效益，难以形成有效的集中配送、 “农超对接” 、 “农企对接” 。供应链被众多的小的物流主体分割， 导致高损耗、 高交易成本、 效率低下。 三是信息孤岛问题严峻，统一协调性差。由于体制问题，行业、区域之间难以互联互通，信息孤岛问题严峻，难以做到科学有效地配置资源；各企业间缺乏信息协同，缺乏供应链上、下游之间的整体规划与协调，削弱了企业对市场的快速反应能力和竞争力。 四是物流环节多，损耗高，成本高。农产品物流由于自身易腐性增加物流难度， 再加上流通环节， 经过多次倒运， 造成极大的损耗；冷链 “断链” 现象经常
6、发生，还有相当一部分生鲜农产品仍在常温下流通。,五是农产品物流中质量安全监管难度加大。农产品市场预测、监测、预警体系和信息发布机制还不健全，严重影响农产品数量安全和质量安全。生产上由于生产者的诚信体系未建立，大部分很难进行质量追溯，造成“瘦肉精” 、 “毒豇豆”等事件发生；物流方面，缺少监督机制，企业的社会责任缺失。一些不负责任的供应商和物流企业为降低成本违规操作，造成人为冷链断裂、 常温交接的现象时有发生， 农产品品质和安全很难得到保障。 六是部分标准缺失。部分农产品生产和物流建立相应标准，农产品自身同质化和非标性很难把生产和物流企业中的各个要素和环节有机且合理地组织起来，难以实现各个活动和
7、过程的规范化、 程序化、 专业化和规模化。 （中国农产品物流发展的瓶颈分析J.闫柏睿 商情 2011（40）,农产品物流大数据战略,每一次新的技术革命都会催生出很多机会，如果抓住机会，即可“后来居上”。面对大数据技术的挑战和机遇，需要国家、 行业和物流企业的共同努力， 尤其是一些大型农产品物流企业，随着其数据量的飞速增长，对数据分析的需要更为迫切。 （一） 大数据背景下农产品物流的变革 目前很多先进的现代物流系统已经具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征， 采用了最新的红外、激光、无线、编码、认址、自动识别、定位、 无接触供电、 光纤、 数据
8、库、 传感器、RFID、无线传感网络、卫星技术等高新技术。这些技术的应用要产生大量的数据， 形成海量数据。 如何将这些高技术应用到农产品物流管理中，如何挖掘和分析这些海量数据， 挖掘价值数据， 提高农产品物流效率，是农产品物流大数据战略的核心所在。,1.农产品质量安全控制。 利用物联网智能追溯系统， 收集所有数据源， 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、 物流的信息相关联， 形成完整的信息追溯链，实现从农产品生产批发到零售终端相关信息的正向跟踪和农产品零售终端到农产品来源相关信息的逆向溯源，通过大数据控制和有效分析真正实现农产品质量安全监管的突破。一是建立农产品“身份证” 。
9、二是建立 “田间到餐桌” 的追溯平台。三是可视化生产监控。 2.农产品物流运输统筹。 利用RFID、GIS、GPS、车载终端、物联网等运输智能系统， 通过收集数据和处理， 可以提高物流运作水平。,首先是建立车辆身份证。通过“车辆身份证”平台核查平台系统，准确核查身份的真伪，有效制止骗车骗货的发生，防止利用假证件骗货、骗车，帮助配货站、 物流公司降低经营风险， 保证货物安全。其次是实现车辆运行可视化。 运行中的车辆、 人员及货物可见， 为物流车辆合理调度、管理监督和移动视频指挥提供及时信息。 最后是实现冷链监控。 通过智能车载设施， 实时查看车辆的运行参数，出现异常可自动报警；终端通过 GPS接
10、收模块实时接收车辆当前 GPS定位信息，并根据监控指挥中心的要求设定方式， 向中心发送；车载GPS终端采用温度电子标签监测冷运车辆的冷藏箱温度，实时传输到监控中心，用户可通过互联网方便地查询冷藏车的温度变化。 3.农产品仓储统筹。通过对仓储大数据分析处理，进行农产品仓储资源合理化配置，监测仓储防病虫害用药管理，监测仓储农产品库存状况和作业规范情况。 一方面， 实现仓储安全管控。通过大数据， 掌控农产品仓储全过程，并且可以进行事后查询，为事故的责任追溯提供依据，保障农产品安全。通过数据的采集和处理， 提升农产品仓储的利用效率。另一方面，使仓储环境参数可视化。,4.农产品物流配送优化。目前农产品物
11、流配送散、小、乱，缺乏有效的配送信息系统支撑，企业之间未建立即时分享和协同机制。大数据思维下，企业内部数据与行业数据结合，以大数据共配中心思路建立统一的信息平台，整合各个独立分布的配送场所， 利用物联网、 互联网等技术，解决车辆利用效率低、不同配送企业之间交错运输等问题，适应农产品配送“多品种、小批量、多批次、短周期”柔性化特点，使农产品配送实现共配化，使无序走向有序，从而促进配送的合理化和服务的高效化。 （二） 大数据背景下农产品物流战略1.基于大数据技术，建立社会化物流协同平台，统筹农产品物流网络构建。 农产品大数据战略的设计规划与实施，则要注意顶层与前沿的考虑。把应对大数据技术革命带来的
12、机遇和挑战提高到国家战略层面，形成全体动员格局。从国家战略高度对大数据战略做出规划，并在制度上有实质性突破。 建立农产品大数据下的大物流信息协同平台和统一的信息通道，突破部门之间的信息孤岛缺陷，通过数据，把仓储、配送、高铁、公路、水运等国家基础设施利用起来，让我国物流运转越来越快， 通过农产品物流信息大平台，打造农产品智慧大物流体系生态圈。,2.重视顶层设计，统筹相关行业，布局农产品物流发展。大数据环境下的智慧物流实现并不仅仅是技术方面的问题，建设智慧物流的过程中将涉及 IT 行业、农业行业、 交通运输、 仓储行业、 物流行业等， 众多行业间如何规划、 管理、 协调、合作等也存在问题。 因此，
13、 要做好顶层设计， 建立配套的政策和行业间、行业内建立统一的规范、 标准， 明确数据分析处理服务的价值和作用， 支持数据加工处理企业发展，将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围。 同时，完善相关体制机制， 以政府为切入点， 推动信息资源的集中共享，夯实大数据的应用基础。 3.分区域分步实施， 典型示范， 稳步推进。 在经济实力较强的行业和地区，优先推进农产品大数据战略。 在经济实力较强的行业和地区，优先推进农产品大数据战略。,运输、 农业方面可以先行， 实现农产品大区域间流量、流向等监控，指导种植、养殖业结构优化， 合理配置物流资源。 区域方面， 大中城市可以先行。 物
14、流主体方面， 依据不同地域及农业生产特点，积极筛选与培育具备发展潜力、业绩优良的农产品物流企业， 与区域的农产品物流园区、 农产品龙头企业形成有效对接，引进先进技术、 管理经验， 重点培养成大型农产品物流龙头企业， 形成示范效应， 带动整个产业链的发展。 4.积极推进物联网、云计算等技术在农产品物流企业的应用。要大幅度地提高物流效率，“大物流网”必须是技术含量的智能网。积极推进电子标识、 自动识别、信息交换、智能交通、移动信息服务、物联网、 云计算、 可视化服务和位置服务等先进适用技术的研发和应用，推进第三代移动通信（3G） 、3S（GNSS、GIS、RS）、机器到机器（M2M）、RFID等现
15、代信息和通信技术在物流领域的创新与应用， 推进TD-SCDMA等移动通信技术和北斗导航等全球导航技术等应用。从而提升农产品物流企业、物流园区的信息化水平，促进物流信息自动采集、 数字化仓储、 智能分拣、 车辆调度优化、在途监控等关键信息技术在农产品物流企业、园区的建设与普及。5.以大数据的运用，提升农产品生产、物流主体组织化程度。,生产方面，通过教育、 培训， 增强农民的市场经济观念和现代物流意识， 切实转变其传统的小农生产、 限价收售的观念，同时通过信息技术的普及， 指导农民主动关注农产品的市场动态， 拓展思维，促进农村朝着专业大户、 家庭农场、 农民合作协作的现代农业模式的思维转换，大力推
16、进 “合作社+农户”模式，探索“公司基地”的管理模式 全覆盖无公害农产品认证、 做大做强绿色和有机食品的标准化农产品生产基地，提高组织化程度。物流主体方面，一是培育龙头企业，鼓励农产品企业之间重组、合并及联盟，并积极发挥龙头企业的竞争优势，与农户之间开展多方位的合作， 组建自营物流企业；二是积极发展第三方农产品物流企业， 促进农产品第三方物流的快速发展，充分发挥其在资源整合、效率提升方面的优势。 通过以上途径，提升农产品物流主体的规模化、组织化水平，提升实力，推进物流信息化管理，为打造智慧物流奠定坚实基础。,6.建立完善的农产品生产、物流标准体系。大数据背景下要求实现物流系 统高度社会化，从这个角度来看， 要使整个农产品物流系统形成一个统一的智慧生态圈，物流标准化起着纽带性关键作用。实现农产品仓储设施、 运输工具、装卸机械、信息编码、品质检测的标准化 提高运输技术设备装备水平，提高仓储等基础设施利用率，加快物流过程中运输、装卸、 搬运的速度，降低冷链储存费用，减少农产品损耗， 提高工作效率， 实现信息的即时准确采集。只有在物流系统的各个环节制定标准、并严格贯彻执行，才能实现整个物流系统的高度协调统一，提高物流系统管理水平。 （大数据时代农产品物流的瓶颈及突破J张天琪 商业时代2014（18）,谢,谢,
