大数据时代下的绿色供应链管理研究

2020-09-12 14:08:43 现代商贸工业 2020年28期

程晏萍 赵喜洋 刘卿瑜

摘 要:随着大数据时代的到来,供应链低碳化概念的深入人心,搭上大数据快车成了企业推动绿色供应链发展和创新的必然趋势。本文对绿色供应链管理的四大环节进行了简要系统的分析,讨论了大数据背景下企业发展绿色供应链的现状,并提出了针对性的对策和建议。

关键词:大数据;绿色供应链;可持续;绿色产品;逆向物流

中图分类号:F25     文献标识码:A      doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.28.022

0 引言

2018年5月,环保组织称,小米公司的多家供应商出现超标排放水污染物等不同程度的违规行为;2017年3月,公众环境研究中心报告显示,宝洁在华的多家供应商超标排放废弃废水污染物;2008年“三鹿奶粉”三氯氰胺超标事件使星巴克、蒙牛等多家食品巨头企业深陷其中。中国作为生产制造大国,世界工厂地位稳固的同时,环境问题也在与日俱增,企业难以“变绿”,公众对于生态健康问题忧心忡忡,绿色改革刻不容缓。绿色供应链作为缓解和解决污染的最直接和最有效的举措得到广泛关注,我国也相继出台了围绕建设发展绿色供应链的规范性指导文件(见表1)。

当下,随着大数据时代的到来,供应链低碳化概念的深入人心,搭上大数据的快车成了企业推动绿色供应链发展和创新的必然趋势。美国政府是全球首个将“大数据”由商业行为上升为国家战略意识的国家,将大数据创新应用与未来数据科学家人才储备作为国家意识层面的重要举措。中国的大数据应用作为全球的领先者,拥有众多互联网巨头的同时也不断在核心科技上寻求突破。

因此,在大数据时代,将大数据技术创新融合和到绿色供应链管理的发展建设中十分重要,本文就绿色供应链管理的四大环节做了简要系统的分析,探讨了在当前大数据背景下企业发展绿色供应链的现状,并提出了相应的对策和建议。

1 绿色供应链管理分析

如图1所示,绿色供应链实践主要包含四个重要环节:绿色制造、绿色销售、绿色消费以及逆向物流。

1.1 大数据驱动绿色制造

绿色制造是指,从产品原材料采购、工艺设计、制造、使用到报废整个生产生命周期中不产生环境污染或将生产的环境污染最小化。企业要在其经济和法律的义务内,在生产过程中,在保证产品质量和效用的前提下,保护生态环境,节约资源,减少碳排放量,同时提高资源利用率,以满足环境要求。

企业通过利用大数据相关核心技术,以大数据推动绿色制造,从而实现供应链中绿色制造环节的数字化转型,企业通过提取、存储、搜索、共享、处理海量的内源数据和外源数据,对用户的特征识别,进而全面系统地分析产品的需求,借助智能决策数据指导产品的原料采购与工艺设计。然后,以环境友好为目标,实现产品的绿色材料和绿色包装的定制化设计。

在打造大數据创新背景下的绿色供应链的大潮中,电子、通讯、纺织服装等行业逐渐涌现了许多大数据技术与绿色制造融合创新的示范企业。为进一步提升企业供应链环境友好度,工信部从众多行业中挑选了行业标杆,推广及宣传标杆企业的绿色供应链管理经验及案例。一些企业先绿起来,再带动后发企业绿起来。但由于部分企业大数据泛在互联技术薄弱、缺乏核心技术和创新能力、不够深入绿色供应链理念及其知识,其积极发展绿色供应链的动力大多来源于政策激励或由于其上下游链上企业的绿化而被逼发展企业自身的供应链实践。

由此可见,许多制造企业并未充分认识到建设绿色供应链的本质及必要性,信息管理能力和数据管理能力有待提升,大数据战略思维停滞不前,积极发展大数据技术与绿色制造融合创新实践的企业仍是少数。除此之外,建设和发展支撑大数据应用与绿色供应链管理融合创新的技术十分困难,学术界在绿色供应链领域已成的基础理论和我国现有的大数据技术支撑环境达成统一成熟的概念和理论,企业难以利用大数据强大的数据处理能力,无法共享大量的非结构化数据,精确到各行业、各细分领域、各层次的标准研制工作极具紧迫性,亟待进一步发展。因此,拥有先进技术的绿色供应链标杆企业难以向技术落后企业及时进行技术输出和创新技术推广。

1.2 绿色销售环节

绿色销售是指企业在满足消费者需求的同时,在销售过程中追求适当的利润和发展水平,并在商品的售前、售中、售后服务中跟踪环保资源,以确保消费者的安全和健康。销售作为供应链中利润空间最大的环节,企业要做到深入探索,牢牢把握。

以宜家为例,宜家一直在使用自建商场,体验式营销,使用可持续能源,因此,公司的成本不会随着能源价格的上涨而增加,从而有助于为消费者提供物美价廉的产品。宜家一直倡导绿色环保理念,追求社会责任,如“平板包装”,把产品拆分成便于存放和安装的零部件,在节省存储空间的同时,呼应了体验式营销的理念,提升了消费者的用户体验。而宜家在北美和欧洲市场上的有力竞争者——Wayfair,不像宜家以设计作为核心竞争力,它选择用大数据的方式来做零售,即系统架构师能根据消费者的访问偏好和访问路径,为消费者提供最可能适合消费者的个性化产品选择。Wayfair的执行订单在做到算法成功率98%的同时,不断挖掘消费者数据,合理分类消费者,为不同的消费者提供不同的定制化服务。

此外,国内疫情趋向平缓,不少线下企业意识到了数字化转型的重要性的同时,急求线下经济回暖,企业可以借助大数据,及时预测疫情后的市场需求,把握绿色消费者的一手信息,在做到低碳绿色的同时,提前制定企业战略和销售方案,占据疫情之后的市场领先地位,实现经济效益和环境效益的双丰收。

因此,随着大数据时代,AI人工智能的到来,企业可以通过技术缩短与消费者的距离,更加缩短供应链,企业要加以把握学习和妥善应用,实现绿色销售。

1.3 绿色消费环节

绿色产品的终端是绿色消费。然而目前我国民众对绿色产品偏好较低,绿色消费群体比重较小,消费者环保意识亟待提高,消费者炫耀性消费、冲动性消费现象较为普遍,绿色消费观念及垃圾分类习惯亟待养成。

首先,要强化消费者绿色消费意识,企业不能只拿“绿色产品”做噱头,要真正做好绿色产品的同时,技术水平,降低成本,释放市场需求,让消费者“叫好又叫座”。此外,制造和销售企业应做到信息公开,提高消费者对绿色供应链的了解,以消费者终端带动企业建设绿色供应链,推动绿色转型。

以阿里为例,2016年由阿里巴巴研究院与阿里公益联合发布的国内首份借助大数据技术展示绿色新经济的报告《2016年度中国绿色消费者报告》,对阿里巴巴相关零售平台的海量交易数据进行了分析,细致刻画了绿色消费者的消费升级动向。同年阿里设置绿色消费工作组,标准化业务工作流程,合理利用各类利好政策,联合社会各界力量,着力于促进绿色产品标准和认证的改进,为消费者创造方便的绿色产品选择平台,鼓励绿色消费,推动产业升级和供给侧改革。

1.4 逆向物流环节

逆向物流已成为绿色经济的重要来源之一,在我国,随着电商行业的快速发展,每天都会产生数以万计张网络订单,但由消费端回到生产端的逆向物流仍处在初步发展阶段。当前,市场竞争的压力和环境的压力迫使企业关注逆向物流的绿色回收问题,以“回收再循环”代替“一次性”,但是由于逆向物流标准化严重滞后,回收水平存在差异性,大量的物资并没有有效回收或是得到有效循环利用,甚至根本无法利用。

因此,企业一要解决退货商品权责问题,及时管理退货;二要提高正向物流和逆向物流中的处理效率,避免不必要的纠纷成本;三要完善回收系统,同时呼吁消费者提高垃圾分类意识,实现绿色逆向物流,实现可持续发展,提高回收资源的可利用和可制造率。在完善回收系统这一层面,如果能实现一物一码,便可以高效利用区块链和大数据,如美国最大最有效的智能电池回收企业Battery Solutions,不断探索提高企业的科技核心竞争力,在做到电池全部赋码的同时,开发神经网络算法提供高电池回收效率。

2 大数据时代下有效发展绿色供应链的对策

首先,政府要有条不紊地推行各类相关立法,引导和激励各行业、各层次、各领域供应链绿色化转型和数字化转型,保障大数据应用下绿色供应链创建的有效性和长效性。同时,建立完善的垃圾回收规定,帮助消费者养成良好的回收习惯,刺激资源的有效利用和提高回收效率。

其次,企业要积极学习行业标杆大数据技术与绿色制造融合创新实践,加强学习绿色供应链理论知识及核心技术,推动生产部门和绿色回收部门的研究创新工作,以技术带动发展,以创新支撑建设。重点企业要做到先行先试,“老母鸡带小母鸡”,“由点及面”推动供应链上下游企业协调可持续发展。

最后,利用大数据技术构建绿色供应链信息披露平台,保障公众知情权,监督企业的同时,引导消费者根据企业供应链绿化效率实现不同程度的差异化消费,使得企业不得不做出市场应对,从而提高绿色供应链绩效水平;借助大数据技术,将消费者与回收厂商联合起来,实现有效回收和利用的高效率增长及产品的全生命周期有效管理。

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