生物技术企业分析篇

《企业物流管理》课程的实践教学目标分析

按照我院对人才的培养定位,结合物流工程专业人才培养目标的要求(注重突出学生的实践能力和创新意识的培养),《企业物流管理》课程的教学目标如下:通过本课程的教学,使学生正确理解企业物流管理的相关概念、掌握基本原理、方法和模型,并能将相关的理论、方法和技术用于分析企业物流管理的实际问题,

综合应用相关的工具解决各类企业的物流管理问题,以达到培养学生的创新思维能力与独立发现分析并解决实际问题的能力[]。对于物流工程专业的教学而言,

实践教学是培养具有创新精神和实践能力的主要方式,是体现高等教育质量的一个不可或缺的重要方面。由于物流相关学科的建设周期比较短,且物流具有多学科融合的特点[],使物流类专业的实践教学还处于探索阶段。

各个院校在物流相关学科的建设过程中一般是借助原有优势学科的基础条件[],构建具有自身特色的物流实践教学体系。我院《企业物流管理》课程的实践教学在强调与理论教学衔接的同时,

重视技术工具的熟练使用,以更有利于培养学生的实践动手能力[]。我院《企业物流管理》优秀课程实践教学的目标可概括如下:①培养学生掌握相关方法、技术和模型的基本原理和要点的能力。②培养学生掌握实践教学具体步骤的能力,

使学生能利用相应的技术工具完成实践教学环节的任务。③培养学生通过对现象的观察来发现问题、分析并解决问题的能力,使学生能将实践教学的感性认识升华到一定的理论高度。④培养学生的竞争意识,同时注重学生的团队协作能力,

增强学生学习的主动性。

《企业物流管理》课程的实践教学体系构建

《企业物流管理》课程实践教学体系的构建应该与物流类专业的定位和培养目标相一致,

以培养学生的实践能力为目的,

以系统、全面和可行性为原则[]。在结合我院《企业物流管理》优秀课程项目建设过程中已开展的实践教学试点工作取得的经验和借鉴其他兄弟院校成功的实践教学成果的基础上,考虑我系现有的教学资源和师资配备,

设计出满足该课程教学要求的实践教学体系如图所示。此实践教学体系包括了该课程的大类实践教学项目和每类实践教学项目对应的实践教学内容。

下面详细分析该课程体系的实践教学项目与内容、教学方法与流程。

《企业物流管理》课程实践教学项目与内容

.实验类项目与内容配合《企业物流管理》课程的理论教学环节进行形式多样的实验教学项目的设计,内容主要包括企业物流管理流程设计实验、单设施重心法选址系统的设计与实现实验、库存控制基本原理实验和生产物流的时间组织实验等。这些实验类项目可提高学生参与实践教学的自主性能动性和创造性,达到培养学生创新意识和创新能力的目标[]。

关于前三个实验项目的教学目标、所用到的实验技术工具可详见相关文献[,

]。

下面以生产物流时间组织实验项目的实验目的、实验所用到的技术工具和实验内容的分析为例进行说明。生产物流时间组织实验的教学目标主要有:①掌握生产物流时间组织的三种典型移动方式的特点;②掌握不同移动方式下生产周期的计算公式,并能结合实际问题进行求解,

能绘制加工示意图;③掌握含运输时间的生产物流时间组织的生产周期公式的推导;

④掌握生产物流时间组织系统的算法流程,能够设计生产物流时间组织系统,该系统不仅能计算生产周期,而且能精确绘制加工和搬运甘特图。

生产物流时间组织实验所用到的技术工具包括:①系统开发平台:;②开发工具:.;

③程序算法流程图设计工具、加工与搬运示意图绘制工具:;④报告撰写工具:。生产物流时间组织实验所要完成的内容包括:①结合相关文献的研究成果,在给出一定的假设条件下,

让学生推导含运输时间的生产过程时间组织生产周期的计算公式;

②利用相应的计算公式和图形绘制工具,完成实验背景资料中生产周期问题的计算;③分析生产过程时间组织系统的功能模块,系统的算法流程,并完成系统的设计(要求开发的系统界面友好、数据有效性验证符合规范要求),

用②中计算出的结果数据验证程序的正确性;④利用开发的程序,绘制背景资料中可行方案的加工与搬运图形,

并借助该图形分析最少的搬运次数。

.调查分析类项目与内容调查分析类项目与内容设计考虑的要点是强调学生能有效利用理论教学所学到的原理、方法和模型,

突出学生在调查中自主参与、与人合作、创新能力的培养。调查分析类项目主要包括:某企业物流战略的调研与分析、供应商选择方法的应用与比较、某企业库存管理与控制情况调研与分析和某大型企业物流管理信息系统和物流信息技术的应用情况调研等。

①某企业物流战略的调研与分析。该项目的目的是让学生了解该企业物流战略的相关内容,

并掌握该企业制定战略的相关过程。项目的内容是调研某企业的物流战略,并对该物流战略定位进行分析,

提出改进的方案或建议。项目的要求包括:首先,

将学生进行分组,每五人一组;

各组成员自行联系,

并调查当地的一家物流企业或者有物流战略的生产企业,

分析目前该企业所处的产业环境以及采取的相应企业战略;针对企业发展的相关制约因素,分析该企业物流战略在企业战略中的层次和作用,

并分析该物流战略定位的合理之处以及不太合理的地方,

并提出本组认为合理的物流战略方案;

针对本组的分析和设计结果,与企业管理人员沟通,听取他们对分析结果的建议,之后改进相应的方案,

如此反复直至得到管理人员的认可为止。每个小组将上述调研、分析、改进物流战略的内容形成一个完整的分析报告。

②供应商选择方法的应用与比较。该项目的目的是让学生掌握供应商选择方法的实际应用,对于多因素的综合评价方法能利用工具进行求解计算,

并能对应用不同供应选择方法得到的优质供应商做出评价,分析不同方法应用的特点和场合。

项目的内容是选择不同的供应商选择方法,

完成最优供应商的选择,并分析不同方法选择出的供应商的差别,比较不同方法应用的特点和场合。项目要求包括:首先,

将学生进行分组,每五人一组;各组成员查阅相关材料,

选择一个综合多种因素供应商选择的案例,案例中生产企业选择供应商时考虑的基本指标至少要包括产品质量、产品价格、交货提前期个基本因素,其他指标可能会涉及交货可靠性、技术水平、售后服务、地理位置等,同时案例中要有每个供应商对应指标的相关数据(或者在本地选择一家生产企业调研该企业在外购某种零件或部件时,

选择供应商的评价指标,并获取各对应指标的实际数据);选择不同的供应商选择方法(其中至少要用采购成本比较法和方法,考虑实际情况可以再利用和方法),

完成最优供应商的选择(在用多因素综合评价方法时,利用软件完成求解);

最后分析不同方法选择出的供应商的差别,

比较不同方法应用的特点和场合。每个小组将上述分析、设计和对比的内容形成一个完整的报告。##分页标题##

③某企业库存管理与控制情况调研与分析。该项目的目的是让学生了解该企业库存管理与控制的基本情况,掌握其在库存管理与控制中采用的方法。

项目的内容是选择当地一家小型生产企业,对该企业的库存管理与控制的基本情况进行调查,并选择两到三种物品,对其控制方法进行分析,包括订货量的确定、订货时间的确定、安全库存的确定等,

同时利用所学知识和方法分析企业对这些物品的库存管理与控制是否合理。项目的要求包括:首先,学生以小组的方式开展调查工作,每五人一组;各组成员自行联系,

并调查当地的一家小型生产企业,了解该企业的库存管理与控制的基本情况,并选择两到三种物品,对其控制方法进行分析;

之后,利用所学知识和方法分析企业对这些物品的库存管理与控制是否合理。对于不合理的物资库存控制与管理方法,给出本组的改进建议;

针对本组的分析结果和改进的设计方案,与企业管理人员沟通,听取他们对分析结果和方案设计的建议,之后做出适当的调整,

如此反复直至得到管理人员的认可为止。每个小组将上述调研、分析、改进的内容形成一个完整的分析报告,对于涉及用模型或其他控制模型计算的内容,要有详细的计算过程和清晰的结果,

做出规范的图和表。

④某大型企业物流管理信息系统和物流信息技术的应用情况调研。该项目的目的是让学生了解该企业物流管理信息系统和信息技术的应用情况,分析信息系统和物流信息技术的应用给企业带来的益处。

项目的内容是调研当地的一家大型企业,了解该企业物流管理信息系统和信息技术的应用情况。项目的要求包括:首先,

学生以小组的方式开展工作,

每五人一组;

各组成员自行联系,

并调查当地的一家大型企业,了解该企业物流管理信息系统和信息技术的应用情况,

分析信息系统和物流信息技术的应用给企业带来的益处;其中,包括分析该企业物流信息系统的功能、体系结构;

物流信息技术应用的种类和应用范围;进行企业物流管理信息系统和信息技术效益分析;

最后形成一个完整调研分析报告。

.认识实习类项目与内容在学生学习完《企业物流管理》课程的理论知识,

对企业物流管理有一定了解后,可选择一些有特点的生产企业或专门从事物流业务的企业、高校物流实验室进行认识实习,

增加学生的感性认知,提高学习学生的兴趣。认识实习类项目主要包括:天津康师傅方便面生产基地、国药控股天津物流中心、北京现代汽车有限公司、北京燕京啤酒有限公司、北京物资学院物流博物馆等。①认识实习项目的要求和目的。

实习要求:参加实习的学生必须每天对实习情况做日记,

日记应准确反应实习当天的情况,

包括实习时间、场所、岗位以及实习方式和实习内容等。实习的主要目的:通过认识实习使学生了解生产企业、物流服务企业的运作状况,以及制造企业物流与流通领域物流的异同,

熟悉物流设备以及物流设施,

掌握企业先进的物流管理模式,培养学生将所学的《企业物流管理》知识同实际工作相结合的能力。②认识实习内容:参观相关企业和高校实验室;

安排学生查阅相关文献资料;结合企业和高校实验室的参观和文献资料,撰写认识实习报告。其中实习报告的包括:前言(实习背景和实习环境)、实习内容(实习过程和实习内容)、总结(实习体会、意见或建议)等内容。

.竞赛类项目与内容通过组织学生参加校内与校外物流大赛,

让学生结合所学的《企业物流管理》知识撰写学术论文或提出自己的设计方案,

提高学生分析、解决问题的能力和创新能力;通过合理地引入竞争机制和合作模式,使学生能将所学的企业物流管理知识进行创新性的应用,

增强了学生的自信心和团队合作意识[]。

①北京科小白兔作文技大学天津学院机械工程系学术希望之星。该项目由学生自行筹建与组织,完成特定选题中的某个选题的论文写作、的制作,

并对本组所撰写的论文进行陈述以及接受评委现场提问。②首都高校大学生物流设计大赛和全国大学生物流设计大赛。该项目由人员选拔、案例分析、问题提出、解决方案技术路线设计、解决方案设计、案例提供企业的实地调研、方案修改与完善、答辩准备和现场答辩等环节构成。

解决方案中涉及《企业物流管理》课程的知识主要包含在企业物流战略与组织、企业供应物流管理、企业仓储与库存管理、物流服务管理、企业物流绩效管理等章节。

《企业物流管理》课程实践教学方法与教学流程《企业物流管理》课程在建设过程中不断吸收其他院校的成果以优化自身的实践教学内容,同时逐渐摸索出适应不同实践教学项目的教学方法。表是满足不同实践教学项目的教学方法。

其中,实验类项目的教学流程如图[]所示,调查分析类项目的流程如图所示,

认识实习项目的教学流程如图所示,物流大赛类项目的教学流程如图所示。

《企业物流管理》课程的实践教学效果分析

《企业物流管理》课程实践教学对学生的影响分析目前,《企业物流管理》课程实践教学对学生的创新能力和实践能力的培养起到了良好的促进作用。笔者指导-级四届学生中,

共有人获得我院本科优秀毕业设计,其毕业设计中应用了该课程实践教学中学到的相应知识点、技术和方法论。部分学生参与教师的科研或教改课题,并发表科研和教改论文篇。

学生团队在全国或地区物流设计大赛中共获各类奖项项[,]。学生在实践课程中利用“规划求解”工具求解“项目最优投资”问题的结果如上表所示。

《企业物流管理》实践教学对教师的影响分析①从获奖的角度分析。在该实践教学环节的支撑下,

物流工程专业课题组教师在我院青年教师针对性培养“课堂教学评比”中获得一、二、三等奖各项;获得我院“优秀教师”称号的老师有人;物流工程专业教师在各类物流设计大赛中担当指导教师获奖项。②从小学生作文大全网研究成果的角度分析。目前,

物流工程专业课题组教师主持教育部高等学校物流类专业教学指导委员会教改课题项,

课题名称为《<企业物流管理>优秀课程的实践教学体系与教学改革研究》;出版《企业物流管理》教材一部;发表与之相关的科研和教改论文篇。

结束语

生物技术企业分析篇

内容摘要:随着我国经济的快速发展以及技术的进步,能源、环境与经济增长之间的矛盾日益凸显,

可再生能源受到国内外越来越多的关注和重视,而生物能源作为其中一个正在兴起的、有巨大发展潜力的新型能源产业对各国发展具有重要的战略意义。

本文结合和两种战略分析工具,探讨我国生物能源产业的两种发展模式,在此基础上提出实现我国生物能源产业跨越式发展的对策建议。

关键词:生物能源-模型发展模式

生物能源指蕴含在生物质中的能量,是植物通过叶绿素将太阳能转化为化学能而贮存在生物质内部的能量。

生物能源作为可再生能源,相对于煤炭、石油、天然气等不可再生能源具有可再生性、低污染性和资源储量丰富等方面的优势。目前,

生物能源是世界上第四大能源,发展生物能源产业不仅利于解决能源危机、保护环境,

推动农村经济的发展,还能够带动相关产业的发展。

由此可见,我国发展生物能源产业具有重要的战略意义。

-模型及其在我国生物能源产业发展中的应用

(一)-模型的基本结构

分析:是将企业内外部条件等各方面内容进行综合和概括,进而分析该组织的优劣势、面临的机会威胁的一种方法。其中()是指组织内部的优势;

()是指组织内部的劣势;()是指外部环境的机会;()是指外部环境的威胁。在完成内外部因素分析和矩阵构造后,

可以制定相应的策略,以此来发挥优势、克服不足、利用机会、化解威胁。

分析:是对企业所处宏观环境进行分析,用来调查组织外部影响因素的方法。但一般都应对政治()、经济()、社会()、技术()这四大类影响企业的主要外部环境进行分析,

进而从总体上把握宏观环境,

评价这些因素对组织乃至整个行业产生的影响。

侧重于内部微观环境的分析,而侧重于外部宏观环境的分析;

-模型是从一种综合角度出发,系统地分析在政治、经济、社会、技术方面组织所具有的优势和劣势、面对的机会和威胁,从而形成-分析矩阵(见表),找出关键的影响因素,以此来获取决策方案。

根据-模型的优势劣势、机会威胁画出分析图(见图),据此来制定组织应采取的战略。

基于的战略是依靠内部优势,抓住外部机遇,

寻求快速发展,属于增长型战略;基于的战略是面对外部机会,

组织内部缺乏优势条件,

应充分利用外部机遇改变自身弱点,属于扭转型战略;

基于的战略是利用组织的优势,

减轻外部威胁的打击,寻找新的发展机会,

属于多种经营战略;基于的战略是克服组织的劣势来避免外部威胁,属于防御型战略。-模型分析方法不仅仅局限于单个组织的战略管理分析,作为一种整合创新的方法更被广泛应用于行业、产业的规划发展分析。

(二)我国生物能源产业的-分析

基于我国生物能源产业的发展现状和存在问题,

文章通过构建-模型,对影响我国生物能源产业发展的关键因素进行分析归纳(见表)。

通过上述-模型的分析,不难看出从内部因素来看,

国家政策支持、料源丰富、生产技术进步较快等优势非常明显,

而劣势如成本、技术等问题均可以在今后生物能源开发中采取相应的策略改善。

从外部因素来看,则是机会与威胁并存,不确定和不可控因素或将增加。因此为了更好地促进我国生物能源产业的发展,

应采取战略(增长型战略)或战略(多种经营战略)。

在现有优势的基础上增加投资、扩大规模、加大技术创新,实现跨越式发展。而当面临严峻的外部威胁时,

不断完善市场环境,使能源产品生产、销售环节更加规范化,让更多的人认同生物能源,接受生物能源。

若将横向的环境分析与纵向的产业链分析相结合,

从内外环境的优势劣势、机会威胁与产业链的上中下游布局角度,可作如下分析:

横向分析。从-模型进行横向分析可以看出,政治上,

国家政策既有优势又存在劣势,某些大型国企得到了政府强有力的政策支持,使其在市场上占据优势地位,

而一些民企则因客观条件的限制无法享受到一些优惠政策,最终经营不善,消失于市场。但随着法律法规体系的逐步规范,

政府也将逐渐减少扶持,实现企业间的公平竞争。

经济上,经济环境的蓬勃发展带动了我国生物能源产业的快速前进,该产业在我国具有广阔的发展前景,因此会吸引大量的国企、民企及外资企业参与其中。

社会层面上,我国生物能源的原料丰富但也很分散,

无疑加大了运输成本,

因此鼓励了资金实力雄厚的企业自行建设能源林基地,开发多品种能源植物。技术上,我国生物能源虽然取得了部分自主创新的成果,

但整体技术水平还较落后,尚未实现大规模的工业生产。

纵向分析。

我国生物能源产业链主要表现为纵向的产业关联,具体结构是:上游主要是原材料的开采加工,包括种植能源作物的农民,油脂厂、地沟油回收企业,

油品经销商等;中游则是生产制造商,包括大型国有能源公司,国家批准设立的生物燃料生产企业,民营企业和个体小厂等;

下游是能源产品最终的消费者和用户,包括加油站、使用燃油动力的企业和一些化工企业。

基于-模型的我国生物能源产业创新发展模式

(一)“政策扶持型”模式

“政策扶持型”模式的核心主体是大型的国营企业,

主要依托国家的政策支持和政府的财政补贴。该发展模式主要是利用国营企业强大的资金优势建设能源原料基地,完成生物能源产业链的上游布局;通过参股或控股生物能源生产企业,加强内部管理和技术改进,

在政府优惠补贴政策的支持下,逐步增强企业实力,

争做生物能源的龙头生产企业,建立稳固的中游生产布局;

而产业链的下游则主要通过行业垄断等手段把能源产品销售给最终消费者,形成完善的销售渠道;通过上、中、下游产业结构实现生物能源产业链完整资源的整合。

强大的资金实力使大型国有企业能够投资建设能源作物林,解决了收购原料及运输成本的问题,

且自种树木价格低廉,同时又可以得到国家的政策支持。

(二)“自主发展型”模式

“自主发展型”模式的核心主体是民营企业,主要依托企业自身的资金实力、生产规模和技术条件,然而由于我国民营企业在资金、规模、技术等方面差距较大,各个生物能源民营企业发展差距较大。

仅有少部分实力较强的企业能走出一条从研发到生产再到最终销售的完整产业链道路;而大多数企业由于国家扶持政策的缺失和原料危机的制约而最终停产倒闭;此外还有一小部分自主发展的“非正式”企业,

包括一些个体“作坊式”的小厂,他们与当地地沟油的收购人员合作或者自行收购,

具有强大的原料和价格优势,因此很容易绕过国家的严格控制而找到市场,若政府不强制关门有可能长期存在。

原料危机使得民营的生物柴油企业开始出现两极分化的现象,其中小部分技术实力比较强的企业通过应用更先进的生产技术来降低成本;

还有一些产能较大的企业通过规模经济来降低成本;还有一些资金实力比较雄厚的企业斥资培育建设生物能源原料基地。

然而其他大部分技术和资金实力均有限的民营企业只能因原料问题而陷入亏损甚至停产倒闭的境地。

(三)两种发展模式的特点对比

将上述两种发展模式的特点概括加以对照,得到表。

通过以上分析可以看出,

两种发展模式各具特色、各有利弊。国企模式在国家政策的“庇护”下短期内稳定性较强,而绝大多数民营企业由于资金与政策的制约自身难以形成规模化,逐渐被市场所淘汰。

在未来发展中,

生物能源产业若想真正发展壮大,成为竞争力强的支柱产业,依靠的是全球资本市场,

而不是单靠国家的政策支持。我国目前还处在生物能源的推广阶段,国家的政策支持是必要的,但这种支持只是暂时的,

业界应提前做好政府逐渐减少扶持的准备,不断规范自身体系,

用市场这只无形的手进行调控,最终实现“纯市场化”的生物能源产业发展模式。

加快我国生物能源产业发展的对策建议

健全生物能源产业相关法律、法规体系。年月日我国颁布的《可再生能源法》已于年月日起开始施行,我国应该以此为契机,

加快生物能源配套法规政策的建设。通过与生物能源产业直接相关的法律法规,确定该产业相关主体客体的权利和义务,

审核批准和监督管理模式,生物能源产业发展的方式、途径和措施,违法行为及其相关法律责任等。

加大生物能源技术的研发经费投入。我国的生物质能技术研发资金投入严重不足,这也是阻碍我国生物能源产业发展的主要因素之一。因此,我国政府应当加大划拨生物质技术专项经费的投入力度,

鼓励和支持生物能源开发利用方面的技术研究与自主创新,集中力量解决重大的关键技术转化问题,接下来国家推动已实现的研究成果进行大规模产业化生产,

进而加速我国生物能源产业的商业化进程。

创建以企业为主体的生物能源市场化发展模式。发展生物能源产业本身具有政策性强、难度较大的特点。该产业与市场发展关系紧密,

涉及多个环节,组成了一个农业、林业、工业、消费相结合的多元化产业链。我国政府要协调处理好各个环节的利益关系,制定好相关的优惠政策,鼓励企业间的强强联合和优势互补,

消除国有大型能源企业的市场垄断行为,让越来越多的有发展前景和强大优势的民营企业或外资企业进入生物能源领域。基于健全的财政税收激励政策,加强对生物质产品研究,建立完善的基础设施和原料基地,

最终使生物能源产品聚焦于市场开发,让最终的消费者认可生物能源。

我国生物能源产业只具备初步的产业规模和市场基础,

仍需要依靠国家的强大支持,在未来的发展中要努力争取将政府强制性的行为在政策扶持下转变为市场机制下的企业行为,使生物能源企业在市场机制下按经济规律运作,

以此来促进我国生物能源产业的长足发展。

参考文献:

。姚望。基于-分析范式的中国“走出去”战略环境研究。经济论坛,

()

。江凯,

杨美英。全球新能源发展模式及对我国的启示。水电能源科学,()

生物技术企业分析篇

()对创新的来源和企业创新系统的构成要素进行了研究认为,

创新来自于对知识的采用,企业创新系统由企业、供应商、竞争对手、顾客和公共部门组成。年,

美国竞争力委员会提出了“创新生态系统”的概念。()指出,技术创新需要企业间互补与协作,创新生态系统是一种协同整合机制,

系统的整体创新能力是影响企业绩效的重要因素。()认为技术创新生态系统是由相互依存的成员构成,

为了满足客户的需求,

系统中的成员通过优势互补与协同,促使产品最快进入市场而创造出价值。王缉慈()探讨了企业集群理论,认为培养具有地方特色的企业集群是增强产业竞争优势的关键。

陆小成、罗新星()运用洛特卡-沃尔泰拉(-)模型对产业集群内企业间的关系进行了研究,强调要重视产业集群演化的协同效应,并提出了产业集群企业的竞合策略。

陈云萍()剖析了物流产业集群的网络结构类型,对物流产业集群网络结构的演进路径进行了研究,

提出了指导性建议。慕静,汪俊华()运用复杂适应系统理论和区域经济理论,对物流集群与群外环境的作用过程进行了研究,

提出了物流产业集群创新发展的对策。现有研究主要集中在产业技术创新、产业集群的探讨,

产业集群协同的对策和建议。对物流这一新兴产业的研究不够深入,尤其是针对物流产业技术创新的研究偏少。

本文综合运用产业集群技术创新理论和生态学理论,从技术创新生态系统的视角研究物流产业技术创新,提出物流产业技术创新的新模式。

物流产业技术创新生态系统模型的构建

生态系统是指在一定时间和空间范围内,

由生物群落及其环境组成的整体。系统内各成员相互影响、相互依存,形成具有自组织和自调节功能的复合体。物流产业技术创新生态系统是由物流企业、高校、科研机构、政府及物流产业发展的技术条件、物流技术政策等要素组成、与生态环境有物质能量交换的综合系统。

企业生态位是指企业在整个生态资源空间中所处的地位、占据的资源空间与所起的作用。根据物流产业内各成员的生态位及其地位的不同,构建了物流产业技术创新生态系统的三环结构模型。由里向外依次为核心层和支持层和外部环境层。核心层是系统技术创新活动的主体层,

该层内,从事技术创新活动的核心物流企业与供应商、物流客户形成纵向的产业关系,物流企业与竞争企业和合作企业之间构成了横向产业关系,它们之间通过竞争合作实现技术创新。支持层由高校、科研机构、金融机构、政府、中介机构等组成,

该层为系统内各成员提供技术、资金、信息等资源支持,通过与核心层交流互动,促进物流产业技术创新活动的进行。外部环境层包括、经济、制度、市场环境等。环境要素影响物流产业技术创新生态系统的生存与发展。

物流产业技术创新生态系统的协同进化机制分析

协同进化是指两个相互作用的物种在进化过程中所形成的相互适应、由低级到高级、由简单到复杂共同发展的过程。生态系统中的种群关系是分析物流企业协同进化机制的基础,

自然生态系统内不同种群之间所形成竞争、共生、捕食、寄生、偏利共生、偏害共生、中性种关系。与自然生态系统不同,物流产业技术创新生态系统中,产业种群之间虽然也存在相互作用,

但是它们主要是竞争合作的关系。不存在偏利、偏害、寄生关系和中性关系。

.物流产业技术创新生态系统内群体间协同进化机制

.。竞争协同

由于市场和客户资源的有限性,导致利用同种资源、提供同类服务的物流企业展开激烈竞争,促使物流企业不断提高产品或服务的技术水平。

生态位有助于理解物流企业间的竞争关系,企业生态位主要有生态位重叠、生态位宽度、生态位变动、生态位分离种状态。物流企业的规模、技术能力及人才拥有量不同,所采取的生态位战略也不同。物流企业应结合自身实际,

选取适宜的生态位战略,通过与其它成员竞争协同,

引导物流服务链上游企业和下游物流分包商、货主企业的积极参与,促进物流产业技术创新生态系统的良性发展。

.。共生协同

共生协同进化是指系统中的企业或组织通过资源整合和优势互补,共同提高系统的整体竞争力,

以适应复杂多变的竞争环境。

物流企业与其它企业或组织共生协同,可以克服自身技术创新能力的不足,

降低技术创新成本和风险。物流企业和高校、科研机构形成合作研发的共生关系,物流企业与中介机构形成技术交易和技术成果转化的合作关系,物流企业与金融机构形成信贷合作关系。

.。捕食协同

有别于自然生态系统的捕食关系,物流技术创新生态系统中技术创新能力强的物流企业处于捕食者的位置,

它们与被捕食企业之间形成捕食、被捕食关系。核心物流企业并没有消灭被捕食企业,而是从中获取、技术、产品和服务信息。被捕食企业以向核心物流企业提供物流技术、资源等服务而生存。较弱的物流企业必须与核心物流企业竞争才能有生存发展空间。

常见的捕食关系有企业的兼并、控股、收购与重组。

.物流产业技术创新生态系统内企业群和外部环境协同

物流产业技术创新生态系统也与外部环境进行物质与信息的交流,它们相互作用,

相互影响。

从外部环境获得人、财、物信息,

在市场、经济、文化等环境因素的干扰和约束下产生物流技术创新成果。

.案例分析

浙江传化物流基总投资亿元,总面积亩。年月正式投入运营。

已入驻多家物流企业,整合了多万辆社会车辆,

服务工商企业近家,实现了物流服务、物流载体和物流需求的集聚与整合。实施连锁复制项目,已在成都、苏州等多地建立起连锁公路港服务平台,促进了我国物流产业的发展。

.。传化物流基地技术创新生态系统的结构

传化物流基地的核心层包括中外运、中铁物流、华宇物流、普洛斯等物流企业,台湾畅红公司等相关企业集群。物流用户包括制造企业、商贸企业。支持层为核心层提供硬件、信息、资金等服务支撑,由一体化供应链平台、现代物流电商平台、高端金融平台、实体网络平台大平台组成。

金融、工商等部门依托这些平台为核心层提供支持服务。外部环境层包括市场环境、社会环境、法规政策等要素。

.。传化物流基地技术创新生态系统的协同效应分析

传化物流基地内的水运、铁路运输等物流企业,为了赢得客户和市场展开激烈竞争。

由于企业的规模、业务性质不同,通过资源互补,形成了专业分工。

通过竞争协同,培育了一批优秀物流企业,

成为其它企业的标杆。依托物流信息化平台,

实现平台主体与平台客户共生协同,

使得物流企业交易链缩短,

交易成本大幅下降,实现双赢。基地内物流企业与工商、税务、银行、通信等部门共生协同,这些部门为物流技术创新活动提供支持,也带动了餐饮娱乐等相关服务业的发展。

货主企业的需求促使传化物流基地不断进行物流技术创新,传化物流基地引进了大批物流信息企业和物流设备制造企业,物流企业和这些企业构成了捕食型协同,传化物流基地通过建设电子商务平台,

促使物流客户在基地,确保了业务资源,

实现了制造业与物流业的联动发展。

传化物流基地内企业与外部社会、经济环境进行技术、信息、管理、政策等方面的交流,

与外部客户和辅企业及中介机构建立交流合作关系。物流基地每年会为客户组织一些推介会,帮助他们寻找合作伙伴、货源,利用网站宣传企业品牌,

组织客户外出考察等。

物流产业技术创新生态系统协同发展模式

通过以上研究和案例分析,结合物流企业集群服务创新行为理论,

构建出物流产业技术创新生态系统协同发展模式,物流产业技术创新生态系统是一个涵盖多个创新主体的、交互性的复杂系统,

物流产业技术创新过程中,

物流企业既要与系统内其它成员相互作用,也要与外部环境要素、群外环境协同,

实现共同进化。物流产业技术创新生态系统协同包括物流企业技术创新链协同、物流产学研技术创新链协同、物流企业与金融、中介等机构组成的辅助创新链协同、物流企业与外部环境要素形成的技术创新链协同。

.物流企业技术创新链协同

物流企业技术创新链包括物流企业横向技术创新链和物流企业纵向技术创新链。物流企业横向技术创新链指的是核心物流企业与竞争企业、相关企业之间的创新合作关系。核心物流企业与相关企业合作技术创新,

提高了物流技术创新的成功率,在技术创新生态系统中,核心企业与相关企业、竞争对手企业间形成了竞争协同关系。

.产学研技术创新链协同

产学研合作是企业、高校、物流协会和科研机构之间在资源和能力方面互补型的合作。产学研合作技术创新是产业技术创新生态系统发展的基本组织形式,产学研合作技术创新发挥出物流企业、高校、物流协会、科研机构的创新优势,形成了较强的技术创新整体。

企业在经济实力和市场经验方面占优势,高校的技术和人才是物流技术创新的主体和源泉。高校和科研机构较容易获得各种研究基金的支持,

可以不断地提供物流技术创新成果和物流技术创新人才。

.辅助技术创新链协同

在物流产业技术创新生态系统中,

物流企业还和政府、金融机构、中介机构形成了辅助创新链。

政府通过制定相关政策对物流产业技术创新活动进行引导和扶持。在政府、中介机构、金融机构等相关主体的支持下,促使系统内创新资源的投入与流动,推动物流技术创新产品的转让、流通和交易。金融机构以提供资金的形式支持产学研创新,

而中介机构推进了技术创新产品的商业化,对整个系统的技术创新活动起催化作用。

中介机构提供孵化企业、技术咨询、技术交易、科技评估等支持服务。

.物流企业外部环境技术创新链协同

物流企业只有不断适应环境,与环境协调共存才能发展。物流产业内企业需要市场环境信息、政策法规等要素的支持,

物流产业技术创新活动反作用于外部环境,促使其不断发展和改善,

二者相互融合,推进物流产业技术创新升级。

结语

本文运用生态学理论和产业集群创新理论,研究物流产业技术创新问题,界定了物流产业技术创新生态系统的概念,

从物流产业技术创新生态系统内企业群体间、群体与外部环境要素间协同进化两个方面,深入剖析了物流产业技术创新生态系统竞争协同、共生协同和捕食协同三种主要的协同进化机制。通过对浙江传化物流基地进行案例研究,论证了物流产业技术生态系统协同效应,提出了物流企业技术创新链协同、产学研技术创新链协同、辅助技术创新链协同、外部环境技术创新链协同的物流产业技术创新生态系统的协同发展模式,

为物流产业技术创新指出了战略发展方向。

生物技术企业分析篇

关键词:商务智能数据挖掘第三方物流研究

在当今竞争日益激烈的市场环境中,第三方物流企业都希望能够从浩如烟海的商务数据以及其他相关的物流业务数据中发现带来巨额利润的商机。只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的物流企业才能获得竞争优势,才是物流市场的赢家。因此,

越来越多的物流管理者开始借助商务智能技术来发现物流运营过程中存在的问题,找到有利的物流解决方案。

商务智能技术应用现状

我国加入了,在许多领域,

如金融、保险、物流等领域将逐步对外开放,这就意味着许多第三方物流企业将面临来自国际大型跨国物流公司的巨大竞争压力。

国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国管理集团公司年对欧洲、北美和日本家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示,

在金融领域,商务智能技术的应用水平已经达到或接近%,在营销领域也达到%,

并且在其他应用领域对该技术的采纳水平都提高约%。现在,许多第三方物流企业都把数据看成宝贵的财富,纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息,借此获得巨额的回报。

据对欧洲和北美家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现,这些企业的年平均投资回报率为%,其中%的企业的投资回报率超过%。

调查结果还显示,

一个企业要想在复杂的环境中获得成功,高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构,若没有详实的事实和数据支持,是很难办到的。因此,

随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟,它必将被更多的第三方物流企业采用,使更多的物流管理者得到更多的商务智能。

商务智能技术的组成

具体地说,商务智能技术有数据仓库()、联机分析处理(-,

简称)、数据挖掘(),包括这三者在内的用于综合、探察和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是商务智能技术。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的主要用于决策支持的数据的集合。一般来说,

大的物流公司或企业内存在着各种各样的信息系统,这些应用驱动的操作型信息系统为企业不同的物流业务系统服务,具有不同接口和不同的数据表示方法,

互相孤立。利用数据仓库技术可以动态地将各个物流企业子系统中的数据抽取集成到一起,进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中,通过周期性的刷新,

为物流用户提供一个统一的干净的数据视图,

为数据分析提供一个高质量的数据源。

对于数据仓库中的数据,

可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作,可以利用技术从多种角度对物流业务数据进行多方面的汇总、统计、计算,还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的有用的物流信息。

数据挖掘又称知识发现(,简称),

是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。数据挖掘是一个多学科交叉性学科,

它涉及统计学、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。

利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据,例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。

数据挖掘技术在第三方物流企业的应用分析

数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的数据中发现其潜在规律的技术,是当前计算机科学研究的热点之一。

随着信息技术的高速发展,积累的有关物流行业的数据量剧增,如何从大量的物流数据中提取有用的知识成为第三方物流企业当务之急。数据挖掘就是为顺应需要应运而生发展起来的数据处理技术。

数据挖掘的对象

关系数据库()中通常存储和管理的是结构化的数据,它将一个实体的各方面信息通过离散的属性进行描述。

而文本数据库()或文档数据库()则通常存储和管理的是半结构化的数据,例如新闻稿件、研究论文、电子邮件、书籍以及页面等都属于半结构化数据。空间数据库、多媒体数据库中存放的是非结构化数据,

例如地图、图片、音频、视频等都属于非结构化数据。相对于半结构化和非结构化数据来说,针对结构化数据的数据挖掘技术比较成熟,

市场上有很多的商品软件可以使用,用的较多的包括、、、以及等。关于半结构化和非结构化的数据挖掘软件尚不多,相应的算法相对还较少。

从另一个角度来说,数据挖掘的分析对象分为两种类型:静态数据和数据流()数据。现在的多数数据挖掘算法是用于分析静态数据的。

数据挖掘的分析

无论要分析的数据对象的类型如何,常用的数据挖掘分析包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析以及时间序列分析等。

关联分析关联分析是由等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。

数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。

关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,

还不断引入兴趣度、相关性等参数,

使得所挖掘的规则更符合需求。关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性,

即一个事件发生的同时,另一个事件也经常发生。

关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。

对于结构化的数据,以物流客户的采购习惯数据为例,利用关联分析,

可以发现物流客户的关联采购需要。

例如,对于第三方物流企业来说,一个托运货物的货主很可能同时有货物的包装、流通加工等物流业务的需求。利用这种知识可以采取积极的物流运营策略,

扩展物流客户采购物流服务的范围,吸引更多的物流客户。通过调整服务的内容便于物流顾客采购到各种物流服务,或者通过降低一种物流业务的价格来促进另一种物流业务的销售等。

分类分析分类分析是通过分析具有类别的样本的特点,得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。分类分析可以根据顾客的消费水平和基本特征对物流顾客进行分类,找出对第三方物流企业有较大利益贡献的重要的物流客户的特征,

通过对其进行个性化物流服务,提高他们的忠诚度。

聚类分析聚类分析是根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,并且对每一个这样的组进行描述的过程。

其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似,

而属于不同组的样本应该足够不相似。

以第三方物流企业的客户关系管理为例,

利用聚类分析,根据物流客户的个人特征以及物流业务消费数据,可以将客户群体进行细分。例如,可以得到这样的一个物流业务消费群体:生产企业对物流业务中运输需求占%,

对物流业务中仓储业务的需求占%;商业企业对物流业务中运输需求占%,对物流业务中仓储业务需求占%。

针对不同的客户群,可以实施不同的物流服务方式,从而提高客户的满意度。

数据挖掘流程

定义问题:第三方物流企业首先清晰地定义出各种物流业务问题,确定数据挖掘的目的。

数据准备:首先第三方物流企业在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集进行数据选择;其次进行数据的预处理,

包括检查数据的完整性及数据的一致性、填补丢失的域,删除无效数据等。

数据挖掘:第三方物流企业根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法,

在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析:第三方物流企业对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被理解的知识。

知识的运用:第三方物流企业将分析所得到的知识集成到物流业务信息系统的组织结构中去。

评价数据挖掘软件需要考虑的问题

越来越多的软件供应商加入了数据挖掘这一领域的竞争。

第三方物流企业如何正确评价一个商业软件,选择合适的软件成为数据挖掘成功应用的关键。评价一个数据挖掘软件主要应从以下四个主要方面:

计算性能:如该软件能否在不同的物流业务平台运行;软件的架构;能否连接不同的数据源;

操作大数据集时,性能变化是线性的还是指数的;算的效率;是否基于组件结构易于扩展;

运行的稳定性等;

功能性:如软件是否提供足够多样的算法;

能否避免挖掘过程黑箱化;软件提供的算法能否应用于多种类型的数据;第三方物流企业能否调整算法和算法的参数;软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型;能否以不同的形式表现挖掘结果等。

可用性:如用户界面是否友好;

软件是否易学易用;

软件面对的用户是初学者、高级用户还是专家;错误报告对用户调试是否有很大帮助。

辅助功能:如是否允许第三方物流企业更改数据集中的错误值或进行数据清洗;

是否允许值的全局替代;能否将连续数据离散化;

能否根据用户制定的规则从数据集中提取子集;能否将数据中的空值用某一适当均值或用户指定的值代替;能否将一次分析的结果反馈到另一次分析中等等。

生物技术企业分析篇

关键词:商务智能数据挖掘第三方物流研究

在当今竞争日益激烈的市场环境中,

第三方物流企业都希望能够从浩如烟海的商务数据以及其他相关的物流业务数据中发现带来巨额利润的商机。只有那些利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的物流企业才能获得竞争优势,才是物流市场的赢家。因此,

越来越多的物流管理者开始借助商务智能技术来发现物流运营过程中存在的问题,找到有利的物流解决方案。

商务智能技术应用现状

我国加入了,在许多领域,如金融、保险、物流等领域将逐步对外开放,

这就意味着许多第三方物流企业将面临来自国际大型跨国物流公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国管理集团公司年对欧洲、北美和日本家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示,在金融领域,

商务智能技术的应用水平已经达到或接近%,在营销领域也达到%,并且在其他应用领域对该技术的采纳水平都提高约%。

现在,许多第三方物流企业都把数据看成宝贵的财富,

纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息,借此获得巨额的回报。

据对欧洲和北美家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现,

这些企业的年平均投资回报率为%,其中%的企业的投资回报率超过%。调查结果还显示,

一个企业要想在复杂的环境中获得成功,高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构,若没有详实的事实和数据支持,

是很难办到的。因此,随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟,它必将被更多的第三方物流企业采用,使更多的物流管理者得到更多的商务智能。

商务智能技术的组成

具体地说,商务智能技术有数据仓库()、联机分析处理(-,简称)、数据挖掘(),包括这三者在内的用于综合、探察和分析商务数据的先进的信息技术的统称就是商务智能技术。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的主要用于决策支持的数据的集合。一般来说,大的物流公司或企业内存在着各种各样的信息系统,这些应用驱动的操作型信息系统为企业不同的物流业务系统服务,具有不同接口和不同的数据表示方法,

互相孤立。利用数据仓库技术可以动态地将各个物流企业子系统中的数据抽取集成到一起,

进行清洗、转换等处理之后加载到数据仓库中,通过周期性的刷新,为物流用户提供一个统一的干净的数据视图,为数据分析提供一个高质量的数据源。

对于数据仓库中的数据,

可以使用一些增强的查询和报表工具进行复杂的查询和即时的报表制作,可以利用技术从多种角度对物流业务数据进行多方面的汇总、统计、计算,

还可以利用数据挖掘技术自动发现其中隐含的有用的物流信息。

数据挖掘又称知识发现(,简称),是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。

数据挖掘是一个多学科交叉性学科,它涉及统计学、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。利用数据挖掘技术可以分析各种类型的数据,例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等。

数据挖掘技术在第三方物流企业的应用分析

数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的数据中发现其潜在规律的技术,是当前计算机科学研究的热点之一。

随着信息技术的高速发展,积累的有关物流行业的数据量剧增,如何从大量的物流数据中提取有用的知识成为第三方物流企业当务之急。数据挖掘就是为顺应需要应运而生发展起来的数据处理技术。

数据挖掘的对象

关系数据库()中通常存储和管理的是结构化的数据,它将一个实体的各方面信息通过离散的属性进行描述。而文本数据库()或文档数据库()则通常存储和管理的是半结构化的数据,

例如新闻稿件、研究论文、电子邮件、书籍以及页面等都属于半结构化数据。

空间数据库、多媒体数据库中存放的是非结构化数据,例如地图、图片、音频、视频等都属于非结构化数据。

相对于半结构化和非结构化数据来说,

针对结构化数据的数据挖掘技术比较成熟,

市场上有很多的商品软件可以使用,用的较多的包括、、、以及等。

关于半结构化和非结构化的数据挖掘软件尚不多,

相应的算法相对还较少。从另一个角度来说,数据挖掘的分析对象分为两种类型:静态数据和数据流()数据。现在的多数数据挖掘算法是用于分析静态数据的。

数据挖掘的分析

无论要分析的数据对象的类型如何,常用的数据挖掘分析包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析以及时间序列分析等。

关联分析关联分析是由等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。

数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性,

即一个事件发生的同时,另一个事件也经常发生。

关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。

对于结构化的数据,以物流客户的采购习惯数据为例,

利用关联分析,可以发现物流客户的关联采购需要。例如,对于第三方物流企业来说,一个托运货物的货主很可能同时有货物的包装、流通加工等物流业务的需求。

利用这种知识可以采取积极的物流运营策略,扩展物流客户采购物流服务的范围,吸引更多的物流客户。通过调整服务的内容便于物流顾客采购到各种物流服务,或者通过降低一种物流业务的价格来促进另一种物流业务的销售等。

分类分析分类分析是通过分析具有类别的样本的特点,得到决定样本属于各种类别的规则或方法。利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。分类分析可以根据顾客的消费水平和基本特征对物流顾客进行分类,找出对第三方物流企业有较大利益贡献的重要的物流客户的特征,

通过对其进行个性化物流服务,提高他们的忠诚度。

聚类分析聚类分析是根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,

并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。

以第三方物流企业的客户关系管理为例,利用聚类分析,

根据物流客户的个人特征以及物流业务消费数据,可以将客户群体进行细分。例如,

可以得到这样的一个物流业务消费群体:生产企业对物流业务中运输需求占%,对物流业务中仓储业务的需求占%;商业企业对物流业务中运输需求占%,

对物流业务中仓储业务需求占%。针对不同的客户群,可以实施不同的物流服务方式,

从而提高客户的满意度。

数据挖掘流程

定义问题:第三方物流企业首先清晰地定义出各种物流业务问题,确定数据挖掘的目的。

数据准备:首先第三方物流企业在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集进行数据选择;其次进行数据的预处理,包括检查数据的完整性及数据的一致性、填补丢失的域,

删除无效数据等。

数据挖掘:第三方物流企业根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析:第三方物流企业对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被理解的知识。

知识的运用:第三方物流企业将分析所得到的知识集成到物流业务信息系统的组织结构中去。

评价数据挖掘软件需要考虑的问题

越来越多的软件供应商加入了数据挖掘这一领域的竞争。

第三方物流企业如何正确评价一个商业软件,选择合适的软件成为数据挖掘成功应用的关键。

评价一个数据挖掘软件主要应从以下四个主要方面:

计算性能:如该软件能否在不同的物流业务平台运行;软件的架构;能否连接不同的数据源;

操作大数据集时,

性能变化是线性的还是指数的;算的效率;是否基于组件结构易于扩展;运行的稳定性等;

功能性:如软件是否提供足够多样的算法;能否避免挖掘过程黑箱化;软件提供的算法能否应用于多种类型的数据;

第三方物流企业能否调整算法和算法的参数;软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型;能否以不同的形式表现挖掘结果等。

可用性:如用户界面是否友好;

软件是否易学易用;软件面对的用户是初学者、高级用户还是专家;

错误报告对用户调试是否有很大帮助。

辅助功能:如是否允许第三方物流企业更改数据集中的错误值或进行数据清洗;是否允许值的全局替代;

能否将连续数据离散化;能否根据用户制定的规则从数据集中提取子集;能否将数据中的空值用某一适当均值或用户指定的值代替;

能否将一次分析的结果反馈到另一次分析中等等。

生物技术企业分析篇

一、现有教学存在的问题

物理化学是由物理、化学、数学等知识构成的一门理论基础课程,包括化学热力学、动力学、结构化学等基础理论,研究宏观、微观规律。现有的本科专业物理化学课程教学,

包括物理化学理论学习和实验教学。物理化学理论课程主要讲授理论知识、原理,

物理化学实验教学通过实验现象来验证理论,并对实验现象进行分析、解释。物理化学课程是一门理论性非常强的课程,很难将其与实际相联系,然而,

物理化学所包含的理论知识在实际应用过程中又广泛存在。与其他以应用为目的的课程,具有本质的不同,

实际应用更注重最终结果,很少对于原理、规律进行探讨研究,这导致物理化学知识在实际应用中很难体现。

社会、企业需求人才与现有高校培养的人才严重不匹配,因此,必须进行应用技术型转型发展。

应用技术大学转型发展,是当前部分高校为适应社会发展、企业需求而提出的变革性改革。物理化学课程作为一门理论基础课程,更需要转型发展,以应用为中心开展教学。

基于应用技术型转型发展这一主题,提出物理化学课授课内容、授课方式、考核方式的改革措施。

二、课程教学改革的内容

。授课内容改革

现有轻化工程专业物理化学课程授课内容大体包括热力学、动力学、电化学、胶体化学等理论。其优点是知识体系具有高度的完整性、相关性、系统性,知识体系完善,

即使是世纪形成的知识点、化学规律也系统的包含,因此,非常适用于知识的系统学习。然而,

其缺点是现有物理化学课程内容的系统性、完整性与实际应用的广泛性、局部性存在着严重的不匹配。

在现有的课程内容中,热力学部分是一个系统的知识体系,

其中包含能量守恒定律、能量转换及反应热效率等系统知识,其中包含的热力学参数有热、功、内能、焓、熵、自由能等,这些知识系统,

对于实际生产过程中的技术人员或操作人员,在实际应用过程中几乎很少涉及。在企业生产过程中,

企业的工人、技术人员只需按照正确的操作流程进行即可,

而无需对工艺进行系统的分析、研究。即使企业在进行技术改进、创新过程中,

涉及理论知识的应用分析,也仅是对部分理论的应用,不需要系统的知识体系。这些理论知识更适用于一个企业项目建设的前期工作,

在企业还没有进行生产时将某个实际项目中涉及的问题通过物理化学的理论知识进行系统的分析、研究。

基于以上分析可看出,高等教育教学的原则是以企业需求为中心。企业技术人员需要理论知识,但需要的程度可以是不系统的。对于应用技术型大学转型发展,

就是要适应企业的需求,那么,相应的课题内容也必然要与企业实际需求相匹配。地方本科院校,定位发展也是基于本地的需求,

不同地区、不同企业对技术人员的要求是不同的,因此,物理化学课程教学内容应该是基于地方企业的需求,辽东学院轻化工程专业应该以辽宁地区相关企业需求为主,

兼顾其他地区相关企业需求为辅来进行教学内容的改革。

因此,课程内容改革需要分成几个阶段,

第一个阶段是辽宁地方企业和其他地区企业技术人员需求知识的调研、总结。

对相关企业调研,总结企业技术人员知识的构成体系,分析知识的需求重点。第二个阶段是基于企业需求的物理化学课程教学内容制定,相关企业技术人员涉及的知识,

则在物理化学教学内容改革时保留,并重点讲授。对于企业不涉及的知识或涉及较少的知识,

仅是从学习角度,体现物理化学完整性的知识,

可作为学生辅助学习知识。第三个阶段是不断完善、更新教学内容。社会进步、企业发展、产品更新、工艺改进,必然涉及知识的更新,因此,

课题教学内容的更新,是对企业需求的不断完善。

。授课方式改革

现有的物理化学课程教学授课方式包括理论讲授和实验实践教学。

理论教学的优点是通过学习学生可对物理化学知识进行系统的掌握,

缺点是学生学习后,总是在问学了有什么用?

实验教学的优点是将理论知识通过学生动手实践来验证、分析、应用这些理论知识,缺点是实践方式死板、学生仅是为了验证知识,

而不是去应用知识。应用技术型大学的理论教学和实践教学的优点应该是与企业需求相匹配,然而,现有高等教学的优点恰恰不是企业需求的。

企业需求的恰恰是我们所最不具备的,

也就是现有理论教学和实践教学的缺点。在授课内容满足企业需求的基础上,

授课方式也需要进行改进。现有理论教学授课方式的缺点是学生不知道学了有什么用,

那么,在应用技术型转型发展过程中,应通过理论授课告诉学生有什么用。与之对应的授课方式可考虑学校教师与企业兼职人员共同授课,校内教师讲授基础知识,

企业兼职人员讲授实际应用的知识,从而完善知识的传授、应用。

现有的物理化学实验课程按照实验类型可分为验证型、综合型、设计型实验,应结合企业的实际生产过程,增加创新型实验,针对企业生产的某个实际工艺流程,

对工艺流程进行了解、验证、提出问题、应用理论知识分析问题、以理论知识解决实际生产问题。

创新型实验室可以是教师的研究课题中的某个工艺技术,也可以是一个企业生产中的一个流程,通过实验,发现问题,

解决问题。

。考核方式改革

现有的理论课程教学考核形式以考试为主,以考察学生对知识的掌握为核心。优点是可系统地评价学生对知识的掌握情况,

缺点是不以知识的实际应用为核心。

结合授课内容、授课方式,考核方式也应该以应用为主。

考核的核心是在实际应用中的知识,因此,

物理化学课程考试可包括理论知识的系统考试、实际应用知识考试、应用知识解决问题的考核三个部分,相应的成绩包括平时考核(%)、理论知识(%)、企业应用知识(%)、解决问题应用知识(%)。

三、总结

生物技术企业分析篇

关键词:国有企业;物资采购;

计算机审计

中图分类号:.;

文献识别码:文章编号:-()--

国有企业生产经营管理活动中,物资采购是一项重要工作。国有企业在开展物资采购过程中,

如何按照国家及企业招标管理相关的法规制度开展工作,

既做到合规合法,又实现企业降本增效成为企业本身,

特别是企业内部审计关注的焦点内容。作为企业内部审计,如何帮助国有企业加大物资采购招标范围,有效节约采购成本,成为工作的主要目标任务。

一、物资采购应招标未招标审计的目标内容

(一)审计的主要目标

国有企业在物资采购过程中,一方面必须遵守国家和企业物资采购及招投标管理相关的制度规范;

另一方面从成本效益的角度,更多开展招标工作,

通过招标实现价廉物美、节约采购成本的目的。因此,企业内部审计在企业物资采购应招标未招标中审计的主要目标有两项,一是审查是否存在应招标未招标合同;

二是监督规章制度的贯彻落实,督促扩大招标范围,

有效节约企业采购成本。

(二)审计的具体内容

企业内部审计在国有企业物资采购应招标未招标审计中,依据国家及企业物资采购管理办法和招标管理办法开展内部审计工作。

国有企业应招标未招标审计的主要内容包括买卖合同、承揽合同、服务合同等,通过审计发现符合招标条件而未进行招标的物资采购业务,

及时给出审计意见,督促企业加强招标管理,实现企业降本增效的目的。

二、物资采购应招标未招标审计的技术方法

(一)审计的主要思路

在国有企业内部审计中,物资采购应招标未招标审计按照招标管理办法规定,

以应招标合同金额阀值为标准,通过分析合同台账发现符合招标条件而未进行招标选商的合同进行统计,并作为审计的基础数据依据,向国有企业给出相关审计意见加以整改。

(二)采用的技术与方法

物资采购应招标未招标审计面对合同业务量大,

系统中合同数量在数千条以上,合同类别众多,

难以快速发现重点审计方向,在常用工具软件下,频繁使用统计功能计算各种数据、比例时耗时费力等诸多难点问题,

必须依托有效的信息化手段,借助先进信息技术进行分析处理,

特别是数据库分析技术,由于微软数据库分析技术使用普遍且易于掌握,成为应招标未招标审计应用的主要平台技术。

(三)分析的过程与结果

。应招标未招标分析的过程。审计主要涉及企业签订的合同台账数据。

合同台账主要包括合同名称、合同编号、合同金额、合同类别、选商方式、签订时间、合同相对人等,

其中合同类别又分为买卖合同、承揽合同、服务合同等类别。应招标未招标合同审计分析时,

主要根据合同类别,按照选商方式,进行合同份数、合同金额进行分类统计。

。应招标未招标分析的结果。根据以往审计核查经验,

将应招标未招标分析结果以表格形式展示,主要包括合同类别、总金额、未招标金额及占比,以及不同选商方式的合同份数。分析时,按照合同类别分别进行上述要是进行统计,

并作为审计核查关注的主要对象。

三、物资采购应招标未招标审计技术的应用

(一)审计所需数据准备

在审计过程中,首先按照上述审计所需准备物资采购合同台账及合同文本等业务数据,

一般从合同管理系统导出,数据项须包括审计分析所需相关数据项,但不限于这些数据项;其次与企业物资采购管理部门进行访谈,掌握物资采购的基本情况。

在审计分析之前,

一方面须对业务数据进行校验,去除不必要的数据项、空格和字符数据,确保数据项相应的数字、日期格式等;另一方面须对应招标的合同类别及内容进行确认,确保分析对象的准确性。

(二)审计分析结果核查

审计时,将所需数据导入数据库,

采用上述数据库分析技术进行审计分析,并形成审计分析结果交由国有企业逐一核查。在审计核查时,

首先要确认审计分析数据的准确性,特别是企业物资采购应该招标的物资采购范围及内容,确保分析结果的准确性;其次要对于违反规定的未招标业务进行成因分析,

最后结合核查结果,

按照相关法律法规给出审计意见交由企业整改。

综上所述,国有企业内部审计在物资采购应招标未招标审计中,

按照国家法律法规,对企业物资采购业务,采用先进的数据库分析技术,实现全数据分析发现违规业务,

通过审计核查给出审计意见,在督促企业合规合法经营的同时,实现了提高了企业内部审计工作效率、节约了审计资源投入。国有企业物资采购应招标未招标审计技术方法的创新研究与应用,

也必将在企业内部审计工作中发挥积极推动重要作用。

参考文献:

[]王甲庆。中央企业物资集中采购财务监督机制构建研究[]。北京交通大学,

。

[]周佩。企业物资采购招投标管理研究[]。社会科学家,,:-。

[]洪新世,沈幸福。企业内部物资采购审计的难点及对策[]。审计月刊,,

:-。

[]魏爱霞。论现代企业中物资采购审计的过程审计[]。财经界(学术版),

,:。

[]叶玲。物资采购审计实务探讨[]。经营管理者,,:+。

[]丘伟旗。浅议企业物资采购审计重点[]。经营管理者,

,:。

生物技术企业分析篇

[关键词]大数据;创新变革;转型升级

[中图分类号][文献标识码][文章编号]-()--

引言

大数据时代来临,

这是一个频繁的颠覆性变革的新业务时代,从到互联网,从物联网到云计算,

呈指数级增加的社交网络、移动设备、电子商务把人类社会带入了一个以为单位的结构与非结构数据信息的新时代。研究表明年人类产生的数据,是年之前所有数据的倍,

到年大数据还将增长倍。只有%~%的企业能充分运用大数据,这部分企业的财务指标比竞争对手高出%。越来越多的企业发现运用创新的商业模式和技术,

将见解和知识转化为业务优势是企业长足发展的必由之路。

大数据的概念最早由全球知名咨询公司麦肯锡提出,维基百科中将大数据定义为所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。高德纳对大数据的定义是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。

大数据分析技术分为五层:数据采集、存储、处理、分析、应用及展现。传统的公司如、微软、等都在大数据分析技术投入大量研发费用,以满足日益增加的大数据技术需求。

目前大数据在物流领域的应用日益广泛,

引导着物流企业在大数据挖掘基础上,将洞察力快速转化为公司决策。国际快递公司是较早使用大数据预测和决策的公司之一,年开始使用预测性分析检测自己全美辆规模的车队,以便及时进行防御性修理,

只需更换必须更换的部件,

从而节省了好几百万美元。多效的地理定位和的最佳行车路径系统设计了尽量少左转的线路,使得油耗降低,行车安全和效率得到了大幅提升,

年,驾驶员少跑了万千米的路程,节省了万加仑的燃料并减少了万公吨的二氧化碳排放量。

大数据及大数据分析技术的发展,给社会带来了巨大的变化,面对日新月异的内部、外部环境,物流企业正处于创新变革的关键时期。

大数据时代促使物流企业创新变革的因素分析传统物流方式利润低,

物流企业生存压力大

年,青岛市社会物流总费用亿元,占全市生产总值的比重为%,虽然比全国低个百分点,

但比发达国家仍高出近一倍。

青岛市物流企业分为传统的仓储型、运输型和综合型,这些企业的物流业务中缺少以增值为特色的物流服务,使物流服务类型缺少技术含量,

不能给客户带来增值体验,

传统物流服务形式价格透明,物流企业面临着劳动力成本上升、原材料价格上升、融资成本增加、研发与宣传成本上升的困扰,物流企业的生存压力较大。尤其是政府明确提出要发挥市场的资源配置功能,

物流企业不能将赢利和发展寄托于政府对人工成本、税收的调控,公司指出已转型的企业通过利用大数据分析技术规范业务行动,通过创新获得竞争优势,以收入增长为主要业务挑战,以获利的方式赢得/留住客户,

具有强大的数据分析能力和洞察力,使用洞察力指导未来战略和实时决策,

从而使企业做到明智决策和领先优势。

国际贸易中心城市建设为物流企业转型提供了机遇

年月日,青岛市政府了《青岛市国际贸易中心城市建设纲要》,其中提出要实施电子商务引领发展、国际货物贸易提升发展、国际转口贸易突破发展、国际服务贸易跨越发展、国内外贸易融合发展“五大行动计划”,推动传统对外贸易向现代化国际贸易转变,

打造青岛蓝色经济升级版,建设东北亚区域性国际贸易中心城市。预期在~年内电子商务交易额超过亿元,国际货物贸易总值达到亿美元,

社会消费品零售额达到亿元。尤其是电子商务引领、大宗商品进易指数平台建设、自由贸易园区与自由港政策的争取、转口商品集聚中心的建设、境外商品采购服务体系建设为青岛市物流业的发展提供了前所未有的机遇。

青岛市入选全国个共同配送试点城市之一,国家商务部、财政部推进试点城市共同配送项目,重点扶持公共信息平台建设、先进技术应用、标准化设备应用、配送模式创新等领域,倡导企业构建由物流园区、物流中心、配送中心、社区终端配送网点、智能自提柜和手持终端等设备组成的五级配送网络体系。每个项目扶持资金不超过万元,

政府在引导企业运用大数据技术发展方面创造了机会,

为企业转变商业模式提供了资金保障,使提升城市共同配送水平成为可能。

大数据平台迅速发展为物流企业转型奠定了基础

物流公共信息平台建成使用

青岛市物流公共信息平台()年年底建成使用,

可以在线提供货找车、车找货、陆海空信息交换、运输专线等综合物流信息服务,每天可提供万多条物流供求信息,帮助中小物流企业和物流从业者提供有效的信息交换服务,

轻松实现网上交易。全市有近%的物流企业登录该平台,物流公共信息平台的建成可以减少车辆空驶率和能耗,有效降低企业经营成本,

消除企业之间的信息孤岛,是提高物流企业的核心竞争力,提升青岛市物流产业转型升级的有效途径。

青岛市物流公共信息平台的建成为将来中小物流企业的服务模式提供了可能,

随着公共信息平台的不断优化,

有偿将平台、硬件、数据库等租赁给中小物流企业是值得探索的运营模式,一方面提高了公共物流信息平台的使用效率,另一方面节约了中小物流企业的信息化建设资金。

第三方大数据平台发展迅速

国内电子商务发展迅速,以淘宝为代表的电子商务公司运用积淀的大数据,

正试水提供物流公司、商家的实时决策,获得更高的商业回报。比如淘宝用积淀的大数据分析指导快递公司完成双的订单配送;天猫无线开放大数据,

通过与商家分享数据,由商家自主定义数据分析,锁定目标客户群,提高更精准的数据分析,提高营销效率和效益。

淘宝后台记录了卖家、买家、物流公司等大量的数据,这部分数据的充分挖掘分析蕴藏着大量的商业机会。

专业大数据分析公司尤其是国外公司纷纷抢占中国市场,如提供各种技术和工具,

帮助客户释放信息的力量,帮助企业转变运营方式,充分利用信息的价值来实现业务优势。

企业的信息系统建设基础扎实

目前很多物流企业经过多年的信息化建设,拥有、、等信息系统,

、等数据采集技术,人才数量和质量可观的部门负责信息系统的优化、升级、维护、数据分析,掌握着公司大量的内部业务数据以及与大量客户的历史交易数据,

虽然这部分公司无法与外部大数据相比,但对这部分内部数据的充分挖掘,

也是指导公司业务,发现竞争对手忽视的利润空间的有效途径。这部分物流公司具有了大数据洞察力物流公司的雏形。

大数据分析人才的培养为物流企业提供了人力保障

在智联招聘上搜索数据挖掘师、数据分析师岗位,青岛地区各企业的有效需求为个,

青岛软件园人力资源服务有限公司正在进行“云计算及大数据课程”的开发及培训工作,为社会提供更多的了解商业并且具有高度数学分析能力的分析师。

人员出身信息技术,对商业模式洞察力缺乏,仅仅停留在流程优化落地或局部数据分析,

数据的应用价值远远未被发掘出来。现有的数据分析人才缺乏大数据分析能力和商业知识,不能从数据中获得有意义的洞察。近期国家提出建设现代化的职业教育体系,

就要求本科院校、高等职业院校注重跨专业的人才培养模式,在传统的计算机信息管理专业中开设物流技术方向,或在物流管理专业中开设数据分析方向,培养符合社会需求的复合型高端人才,满足社会需要,

促进企业发展,打造青岛市物流行业的转型升级版。

物流企业创新变革对策

对接外部电子商务大数据平台,挖掘商业机会

大数据要求企业不仅要重视内部数据的采集、分析,更要重视外部数据的采集与分析,

海尔日日顺和阿里巴巴合作,从一个侧面体现了物流企业获取外部数据的有效方式。大数据的来源是社交平台、政府公共信息平台等,物流企业从现在开始就要做好对接大数据平台的准备。

从《青岛市国际贸易中心城市建设纲要》中看出电子商务、国际贸易、内贸各占三分之一,

尤其是日新月异的国内、跨国电子商务的发展成为物流企业转型的首选。海尔日日顺前身是海尔物流,被中国物流与采购联合会称为“中国物流觉醒第一人”,主要从事海尔内部物流业务,海尔物流不断探索转型之路,

年以来先后与多家国际知名物流公司传出合作消息,接着与、美乐乐等进行合作,

效果并没有达到海尔的期望。年,海尔日日顺凭借全国个和遍布三、四级市场的配送网络,以及配送家电等大件商品物流“打通最后一千米”即需即供的物流模式,

在一定程度上符合阿里巴巴“菜鸟网”对分拨中心的要求,

获得阿里巴巴的青睐,

实现了海尔物流社会化业务的华丽转身,通过此次强强联合,实现了配送资源的有效利用,减少了阿里巴巴的重复投资,促进了海尔日日顺在资金及大数据资源方面的共享。

海尔集团与阿里巴巴集团的联手是一次为应对实体经济发展速度滞后于虚拟经济而可能产生的新一轮互联网经济泡沫的前瞻性举措。这是一种在洞察并满足消费者需求的基础上,虚拟经济体与实体经济有机融合并形成利益上共赢、行动上共进并达到一种共生状态的现象,是新商业生态系统的典型,

将推动中国物流产业的跨越式进步,并让中国的制造业通过这个平台走向世界。

挖掘企业内部与客户的交易数据,形成独特的创新模式大数据软件提供公司,即便是世界顶尖的公司,

在为企业上线大数据挖掘软件时,工作的实质仍是通过发掘企业的需求,根据企业组织内部洞察力建立合适的数据挖掘模型,大数据软件提供的是技术的框架,所以企业发现大数据技术只是软件,

而其中运载的是企业的洞察力,

通过大数据软件转化为企业的战略决策和实时决策。因此,

物流企业在外部大数据不能对接的情况下,

先挖掘内部数据,探索独特商业模式的同时,

为大数据分析软件的使用奠定基础。

金宇物流是一家民营企业,其业务的基础是仓储、报关、报检、货代、海运操作,这些基础物流操作赢利不大,

金宇物流根据自己存储大宗货物的特点,

并借助自己成熟的物流信息系统,充分挖掘数据,探索金物贸一体化的物流模式,给企业带来了巨大的变革。

金融与物流结合:仓单质押是比较常用的金融和物流结合的方式,

在保证了企业库存收入的基础上,

在企业补货中将运输、报关等业务锁定金宇来做,由仓储业务通过监管派生出其他的物流企业,第一为企业带来了利润,第二控制了风险,第三密切了与客户的合作,

使客户不能离开金宇。在此基础上,金宇公司开展现货银行业务,金宇的信息情报部门分析适合做现货银行的货物,

控制风险,将原来由银行贷款变成金宇放款,

获得利润。

物流和贸易结合:中国进口一般是,出口一般是,

通过对海运数据的分析,金宇公司成立印度公司,在国外订舱进口用,建立航线优势,有效牵制了船代公司、船务公司,

增加了物流收入和利润。另外,金宇公司还根据掌握的大数据分析大趋势、小波动,给客户提供库存解决方案。

金宇物流认为大的物流都可以将贸易包含进来。用质押监管捆绑客户,让客户无法选择,只能选择金宇。不是单纯降低成本,

而是靠提高服务,让客户心甘情愿地买物流服务。作为民营企业的金宇物流公司对大数据的运用、增加客户黏着性非常具有时代创新。

对接生产企业数据平台,拓展生产企业物流企业联动发展通过与生产企业的数据交换,发现生产制造企业在物料管理、采购等方面的业务需求,整合资源,

进行业务模式复制,实现物流企业的赢利。

中储股份青岛分公司建立了以信息化为纽带、以现代物流技术为手段的多维物流服务体系,提供科学合理的个性化物流解决方案。中储物流在仓储加工配送、港口物流、多式联运、保税物流、质押融资基础上,

年成立了新业务发展部,大力拓展项目物流等新型物流业务。

项目物流:某船厂原材料管理不善,当需要某种型号的钢板时,就要进行翻板,

有时候一天要翻好几次,每张钢板的密度、工艺都不一样,很容易翻乱,找不到钢板,管理成本非常高,

最后只能报废。青岛中储给船厂提出解决方案,

首先进行钢板清理、录入系统,

第一期项目下来为船厂盘活资产万元,全部进入系统,达到正常使用,节约了成本,

达到了双赢。制造企业内部物流服务:中储还参与汽车、家电制造企业的仓储配送外包业务,为制造企业配送到工位。

自营贸易或代客采购:许多企业关于钢板的原材料信息不是很多,采购量受到限制,在采购价格上不像中储整合资源最优,

企业的资金也是有限的,中储可以替企业先垫付资金,一方面中储有专门做这项业务的人,从全国乃至全球找到钢板信息,以量拿到最低的价格,

先垫付资金,价格上可以得到补偿,受到很多企业的欢迎,纸浆和煤炭业适合这种自营贸易。

以上三个变革方向是目前已经成功的物流企业运用大数据工具创新变革的案例,此外各中小物流企业可以依托青岛市城市共同配送项目,

发挥生产企业、物流企业、商贸企业的集聚效应,实现企业利润和社会物流效率提高。物流企业经过信息化建设的初期阶段,

在拥有了企业内部数据分析经验的基础上,

随着商业环境的变化,物流公共信息平台的成熟,政府交通、物流统计等信息的公开与对接,物流企业的业务会进一步分化,有的物流公司会通过大数据分析获得更多的商业机会和客户,

有的物流公司会将大数据部门分化出去成为独立的社会化大数据分析公司,更多的小微物流公司会借助物流公共信息平台低成本地实现物流数据的存储、交换和分析。物流公司逐渐转型细分为物流大数据分析公司、供应链一体化业务公司、物流资本运作公司以及以客户为中心的新型物流公司等多种类型,实现青岛市社会物流的规模化、网络化、集约化、现代化。

结论

本文通过分析大数据时代背景下,青岛市物流业面临的国际、国内贸易形势的变化,在对物流企业调研的基础上,提出了物流企业创新变革的对策,

并对物流企业在大数据时代应用分析技术转型分化进行预测,为物流企业运用大数据挖掘技术,使洞察力转化为战略决策和实时决策,

获得竞争优势,

提出了可行的思路,值得物流企业进行借鉴。

总之,大数据时代,

物流企业转型的目标是成为以客户为中心,

凭借实时分析的大数据技术进行商业决策,实现企业的高速发展,在这个过程中,大中型物流企业充分发挥创新变革的引领作用,小微物流企业通过灵活的物流联盟,

发挥集聚效应,从而促进整个物流行业的转型升级,

提高整个社会的物流效率。

参考文献:

[][英]-,大数据时代[]。杭州:浙江人民出版社,

[]刘智慧,张泉灵大数据技术研究综述[]。浙江大学学报(工学版),()

[]全球企业咨询服务部,

商业价值研究院,牛津大学赛德商学院大数据在现实世界中的应用[/]。

[]全球企业咨询服务部,商业价值研究院,牛津大学赛德商学院智慧的企业如何利用分析技术将洞察力转化为行动[/]。

[]丁兆明,杜学军,

王治平,

等大数据存储和分析技术应用及标准化[]。信息技术与标准化,

()

[]齐兴敏模式在中小物流企业中的应用[]。物流技术,