烟草商业企业物流中心数字化转型相关统计研究

烟草商业企业物流中心数字化转型相关统计研究

王玺然

中国烟草总公司天津市公司物流中心300410

摘要：数字化转型在优化烟草商业企业物流中心运作中发挥着重要作用。针对烟草商业企业物流中心的数字化转型现状，笔者发现大多存在运输效率低下、库存管理不精确和信息共享滞后等问题。为此，笔者聚焦于数据感知技术，深入探索了数据智能感知终端装置、多元异构数据感知中心装置、数据感知与整合等转型技术，以期通过这些研究与应用探索，为烟草商业企业物流中心的数字化转型提供一定的指导和参考。

关键词：烟草商业企业；物流中心；数字化转型；数据感知技术

尽管在“十四五”规划中已明确提出了深化供应链和物流行业数字化转型的指导方针，但实际执行过程中仍面临诸多挑战。烟草行业，特别是烟草企业物流中心，如何适应数字化转型的大趋势，充分释放物流中心的潜力，以更高效、更敏捷的方式满足市场需求，成为当前的重要议题。为此，本文基于统计学方法，对已经进行数字化转型的效益进行定量分析，以期助力烟草商业企业物流中心的数字化转型进程。

1烟草企业企业物流中心数字化转型理论概述

烟草商业企业的业务模式通常涉及原料采购、库存管理、销售等多个环节。而物流中心在其中承担了关键的角色，主要包括接收、存储、拣选、包装和分发商品等。数字化转型是指通过引入和利用数字技术改进现有的业务流程，提高效率，开创新的收益增长途径，其驱动力主要来自技术进步、市场竞争和政策推动等。在物流领域，数字化转型的应用包括使用物联网进行实时追踪、利用人工智能进行智能分析和预测、使用云计算进行数据存储和处理等。

2烟草商业企业物流中心数字化转型的现状及问题分析

2.1烟草商业企业物流中心数字化转型的现状

近年来，中国烟草商业企业在推进物流中心的数字化转型方面已取得了一定成效。一方面，数字化转型帮助物流中心提升了操作效率。人工智能、大数据和物联网等高新技术的应用，实现了物资流动的自动化和智能化，显著降低了存储成本，加速了出入库的速度，减少了库存积压，提升了资金运转效率。另一方面，数字化转型助力物流中心提升了运营管理水平。利用数字化工具和平台，物流中心能够实时监控物流状态，及时反馈信息，对物流过程进行流程优化。

2.2烟草商业企业物流中心数字化转型存在的问题

一是部分业务系统垂直管理，直接整合难度较大。具体表现为，部分部门缺乏有效的数据交换和共享机制，在一定程度上阻碍了信息流通，致使企业无法全面了解物流运营情况，进而降低决策的准确性和效率。二是软件系统种类繁杂，接口协调困难。烟草商业企业大多采用不同软件系统实现各环节数字化管理，而软件系统种类和版本可能各不相同，导致彼此间出现接口协调问题。当企业试图整合此类系统时，面临数据格式不兼容、信息传递延迟等困扰。三是自控和物联等系统缺乏实时数据输出接口。数字化转型通常涉及自动化控制和物联网技术的应用，如自动仓储设备、智能运输车辆等。然而，一些老旧设备和系统可能缺乏与数字化平台对接的实时数据输出接口，无法将设备的实时状态和运行数据反馈到系统中，更无法实现自动化的仓储调度和货物跟踪，降低了物流中心的运作效率。

3烟草商业企业物流中心数字化转型的研究和应用

3.1数据感知技术的研究和应用

网络流量数据感知技术模型的主要原理是通过抓取、分析和理解网络流量数据（包括数据包的数量、大小、发送与接收的时间等）来理解网络行为和状态。其中，数据采集是首要步骤，涉及监视和记录网络流量数据。这些数据可能从路由器、防火墙、网络服务器或其他网络设备收集。数据预处理主要采用一些方法如数据清洗、数据整合、数据变换等来处理原始数据，具体统计工具包括Python（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等库）、R、SQL、Excel等。特征提取这一步骤决定分析哪些流量特征可以提供有价值的信息，如数据包的大小、数量、发送和接收的时间，以及协议类型等。数据分析则基于先前提取的特征，使用各种数据分析和机器学习技术，如分类、聚类、回归分析等，对于数据进行分析，从中发现模式，进行分类，识别异常行为等。若涉及到大数据处理，应使用到Hadoop、Spark等工具；涉及到深度学习，应用TensorFlow、PyTorch等框架。决策和应用即根据分析结果，进行进一步的决策并实现应用，如网络性能优化、异常检测、网络安全防护等。

3.2 数据感知技术实现探索

3.2.1数据智能感知终端装置

数据智能感知终端装置，也称为数据感知底座，是烟草商业企业物流中心数字化转型中的关键组成部分。具体而言，数据智能感知终端装置具备多种传感器和数据采集设备，用于实时采集物流中心的各类数据。例如，温湿度传感器可监测货物的存储环境，GPS传感器可追踪运输车辆的位置和运行状态，RFID技术可识别货物标签等。感知终端装置内部集成了处理器和计算能力，可对采集的数据进行实时处理和分析，可以在本地对数据进行预处理、过滤和压缩，以减少传输带宽和存储需求。同时，感知终端装置可同时连接多种数据来源，将来自不同传感器的数据进行融合。通过数据融合技术，实现数据的交叉验证和关联分析，提高数据的准确性和可信度。为了与其他系统进行数据交换和信息共享，数据智能感知终端装置通常配备有通信模块，如Wi-Fi、蓝牙、以太网等，使其能够与物流中心的服务器、云平台或其他终端设备进行连接。

3.2.2多元异构数据感知中心装置

多元异构数据感知中心装置拥有多条网络接口，各自用于掌控调试、接受感知数据、吸收其他信息、对外送出信息以及Web面板访问服务等等，并具有网络接口界定特性，从理论上来说可以同步吸收多个感知终端的信息，且集中器和终端之间保持一对多关联。在系统布署时，需将终端单位连入目的交换器，配置交换器镜像接口以联入镜像流，并将集中器安装在主控机房机橱内，其送出接口连接主交换器的一般网络接口，以便为联合后的数据提供输出和Web访问支持。而终端设备可以通过旁路方式与集中器进行链路连接，也可利用现场内网络传递感知信息至集中器。

3.3  数据感知整合与应用探索

以入库数据为例，入库扫码PC与决策系统服务器交互的流量，可以在现场部署感知终端装置，从现场交流机上接入镜像流量，流量中部分样例数据的研发过程中由业务专家、算法工程师、研发工程师配合，分析流量中的数据特征，配置到感知引擎中，实现各项业务数据的感知。感知终端预处理的业务数据，通过内网发送到中心装置，按照业务逻辑进行有机整合，还原本地物流中心完整的业务数据。在中心装置上，部署了以RestfulAPI为基础的数据接口，将感知和整合的信息按照商业领域分类打包，形成供上层应用平台调用的数据输出函数。在数字双生的框架下，将感知和整合的信息保存至数据层，通过管理后应用于商业模型，进而让各项智能商业应用逐渐与真实情况联动。

结语

目前烟草商业企业部分存在物流中心运输效率低下、库存管理不精确和信息共享滞后等问题，严重制约了烟草物流中心的运营效率和质量。为此，数字化转型对于烟草商业企业物流中心的发展具有重要的意义和潜力。通过数据感知技术的研究和应用，可以优化运营管理，提高物流运作效率和质量。然而，数字化转型面临着一系列挑战，如技术成本、系统整合和信息安全等问题，需要烟草企业在实践中不断探索和创新。我们相信，通过不断努力和创新，数字化转型将为烟草商业企业物流中心带来新的发展机遇，推动整个产业向着更加高效、智能和可持续的方向发展。

参考文献

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