物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用與倉儲信息能力研究-以寧波倉儲企業(yè)為例
發(fā)布時間:2014-10-04 11:14
摘要:在信息技術(shù)高速發(fā)展的背景下,現(xiàn)代物流需要利用現(xiàn)代信息技術(shù),尤其是逐漸興起的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已帶動了整個物流業(yè)的變革,使物流朝著智能化的方向發(fā)展。倉儲是現(xiàn)代物流的核心環(huán)節(jié),是連接生產(chǎn)與消費的紐帶。物聯(lián)網(wǎng)時代的到來,使倉儲信息化管理趨勢得到進(jìn)一步發(fā)展。本文以寧波倉儲企業(yè)為研究對象,通過實證分析倉儲信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用能力兩者之間的關(guān)系,對信息導(dǎo)向下倉儲企業(yè)如何實現(xiàn)高效智能化給出相應(yīng)的對策建議。
關(guān)鍵詞:倉儲信息能力,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),寧波倉儲企業(yè)
倉儲是現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展最為重要的環(huán)節(jié),倉儲信息化水平的高低將直接影響企業(yè)的經(jīng)營績效和客戶滿意度。倉儲企業(yè)要提高其核心競爭力就必須建立高效智能化信息平臺,并引入先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),把物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)同企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈有效銜接起來。
一、倉儲信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的關(guān)系數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用手段的日臻完善給物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了新的挑戰(zhàn)。利用數(shù)字化技術(shù)可以把從事運輸、保管、裝載、倉儲管理等不同類別的物流企業(yè)水平連接在一起。
從相關(guān)文獻(xiàn)資料,我們可以看到倉儲業(yè)之間的競爭加劇,企業(yè)的利潤空間越來越少。在競爭激烈的市場中,企業(yè)如果以獲得的閱讀資源遠(yuǎn)不局限于自身的專業(yè);圖書館的電子網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也日趨成熟,電子信息庫和數(shù)字化資源不但使閱讀的開放性和廣泛性更為突出,閱讀場地的局限性也大大降低。閱讀便利性的提高使學(xué)生可以選擇適當(dāng)?shù)拈喿x策略,實施有效的閱讀行為,降低了時間和空間因素對閱讀的影響。高校圖書館在近年來逐漸完善了閱讀推薦和閱讀引導(dǎo)的職能,如館員導(dǎo)讀、圖書推薦、閱讀指導(dǎo)期刊等等,對于幫助大學(xué)生重新建立良好的閱讀習(xí)慣功不可沒。
大學(xué)閱讀的軟環(huán)境主要由在校的教師和學(xué)生共同建立。大學(xué)教師作為讀得其法、術(shù)有專攻的專家學(xué)者,對于學(xué)生的閱讀影響是最為直接而有效的。他們具有相當(dāng)?shù)奶栒倭陀绊懥,大多?shù)教師通過課堂上的推薦與交流就可以影響學(xué)生的閱讀傾向和愛好。教師的閱讀品位也很容易感染學(xué)生,教師良好的讀書習(xí)慣能對學(xué)生的讀書行為產(chǎn)生影響。博士、教授的閱讀推薦往往經(jīng)過謹(jǐn)慎的甄選,對學(xué)生的專業(yè)知識、人格養(yǎng)成等各方面都有很大的幫助。大學(xué)老師和學(xué)生之間的閱讀互動,對于學(xué)生而言是極為有益的思維鍛煉,一旦學(xué)生參與到這樣的思維互動中,求知欲會極為自然地得以增長。
另一方面,大學(xué)生由于其群體性較強(qiáng),閱讀氛圍非常容易相互影響。學(xué)生在閱讀過程中形成的感受、體驗和理解并非如大多數(shù)閱讀者一樣是非常個人的感受,而是會在校園或班級的群體交流中形成交錯、互動的閱讀體驗和知識網(wǎng)絡(luò)。他們在閱讀過程中的互動交流遠(yuǎn)勝于一般群體,在閱讀交流的過程中,大學(xué)生的思維在碰撞與交鋒中更為活躍,視角更為深想要保持市場占有率,就必須改變傳統(tǒng)的運營模式,引入一種新的技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為我國第一批重點推進(jìn)的新型智能技術(shù)得到了政府大力扶持。寧波的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在港口物流中的應(yīng)用較為廣泛,并且那些競爭優(yōu)勢相對較高的物流企業(yè)正在導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的若干技術(shù),如RFID技術(shù)、GPS技術(shù)、GIS技術(shù)、WSN技術(shù)、ITS技術(shù)等。寧波的物流企業(yè)倉儲信息系統(tǒng)管理中也在采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),效果良好。相比之下,寧波生產(chǎn)型企業(yè)的庫存管理中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力相對較低。
目前,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還僅限于在獨立的倉儲配送中心內(nèi)部聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,仍然是獨立的、局限的智能倉儲系統(tǒng)。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),將這些獨立的智能倉儲系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng),打破信息孤島,實現(xiàn)互通互聯(lián),組成真正的倉儲物聯(lián)網(wǎng)。在智能倉儲基礎(chǔ)上產(chǎn)生新的變革,帶動倉儲信息化的革命。
遠(yuǎn)。誠如馬克思所說“:人創(chuàng)造環(huán)境,同樣環(huán)境也創(chuàng)造人”。大學(xué)校園內(nèi)的閱讀氛圍作為大學(xué)教育重要的軟資源,對于大學(xué)生的閱讀觀再塑非常重要。
在大學(xué)時期重塑良好的閱讀習(xí)慣,以彌補(bǔ)早期的閱讀缺失,這一點對于前期教育資源較為匱乏的農(nóng)村學(xué)子來說尤其重要。農(nóng)村教學(xué)因其較為匱乏的教育資源而普遍產(chǎn)生課外書刊稀缺。繼南方周末做出“高等教育院校中農(nóng)村學(xué)子的現(xiàn)況”報道之后,時下討論得如火如荼的“農(nóng)村學(xué)子是否難有春天”?這些討論的很大一部分原因正是源于農(nóng)村學(xué)子的早期學(xué)習(xí)受制于有限的教育資源。農(nóng)村學(xué)子的閱讀意愿往往更為強(qiáng)烈、閱讀潛力更大。大學(xué)時期的閱讀引導(dǎo)為眾多來自農(nóng)村的學(xué)子提供了彌補(bǔ)早期閱讀缺失的機(jī)會,大學(xué)內(nèi)的閱讀環(huán)境將為他們敞開一個教育資源平等的世界,毫無疑問,這正是一個為農(nóng)村學(xué)子閱讀再塑造的優(yōu)良平臺。
大學(xué)校園優(yōu)越的閱讀環(huán)境、有效的閱讀引導(dǎo),豐富而開放的閱讀資源,為所有有閱讀意愿的學(xué)子提供了得天獨厚的閱讀條件。良好閱讀氛圍和閱讀資源,使大學(xué)生能夠正確閱讀,深度閱讀,建立正確的閱讀價值觀,使閱讀的核心意義得以實現(xiàn),使大學(xué)生這支未來社會高素質(zhì)的人才主體隊伍能開闊眼界、鍛煉思維,完善人格,養(yǎng)成終生閱讀的良好習(xí)慣。
二、倉儲信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用研究模型建立與分析
根據(jù)上述有關(guān)倉儲信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的國內(nèi)外現(xiàn)狀分析以及相關(guān)理論考察,我們知道倉儲信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用能力之間存在著重要關(guān)系。這里我們借鑒了學(xué)者們對信息能力的研究成果,總結(jié)出了倉儲信息能力下信息創(chuàng)造能力、傳播能力、反應(yīng)能力。我們設(shè)立了如下研究假設(shè)
假設(shè)1:倉儲信息創(chuàng)造能力將會影響倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力
假設(shè)2:倉儲信息傳播能力將會影響倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力
假設(shè)3:倉儲信息反應(yīng)能力將會影響倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力
為驗證上述研究模型及研究假設(shè),我們采用了因子分析法、相關(guān)關(guān)系分析法、方差分析法(ANOVA)、多元線性回歸分析法等統(tǒng)計分析方法進(jìn)行了模型驗證及假設(shè)檢驗。
本文以寧波倉儲企業(yè)為調(diào)研總體,總共發(fā)放了100份問卷,回收了86份,其中經(jīng)篩選有效問卷為67份。在調(diào)查中,我們對調(diào)研的企業(yè)進(jìn)行了相關(guān)的分類。按照規(guī)模劃分,主要分為大型企業(yè)和中小型企業(yè);按照企業(yè)的性質(zhì)劃分,具體分為國有企業(yè)、民營企業(yè)、外資企業(yè);按照調(diào)研對象的身份,我們主要劃分為高層管理、中層管理、一線人員。在被調(diào)研的企業(yè)中,大部分是中小型企業(yè),且企業(yè)性質(zhì)以民營企業(yè)居多。被調(diào)查者中,一線人員居多,高層管理人員占的比例最少。
根據(jù)資料,我們采用SPSS13.0統(tǒng)計軟件對所設(shè)計的理論變量的信度和效度進(jìn)行了統(tǒng)計分析。首先,對所測量的項目進(jìn)行因子分析,輸出的KMO值為0.658,卡方值為538.476,Sig.有效性為0.000。
通過成分矩陣分析,我們發(fā)現(xiàn)原來問卷調(diào)查設(shè)計的模型變量組合與SPSS分析有出入,所以對變量進(jìn)行了篩選。
為研究寧波倉儲企業(yè)信息能力與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用這兩個定距變量之間是否相關(guān)以及相關(guān)程度如何,我們對研究中涉及到的4個變量進(jìn)行相關(guān)關(guān)系分析。
我們以倉儲信息創(chuàng)造能力、倉儲信息傳播能力、倉儲信息反應(yīng)能力這三個變量作為自變量,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用能力作為因變量進(jìn)行了多元線性回歸分析,如表1所示:
在ANOVA分析中F值為23.054,顯著性水平為0.000,所以以倉儲信息創(chuàng)造能力、倉儲信息傳播能力、倉儲信息反應(yīng)能力為3個自變量,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用能力為因變量的多元線性回歸方程有效。在信度分析中,我們還得出對倉儲信息能力影響最大的是倉儲信息反應(yīng)能力。根據(jù)多元線性回歸分析結(jié)表1多元線性回歸分析果,當(dāng)顯著值小于0.05時,該項假設(shè)成立。由此,我們可以得出上述三個假設(shè)中假設(shè)1,假設(shè)3成立,而假設(shè)2倉儲信息創(chuàng)造
能力將影響倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力,該假設(shè)不成立。
三、結(jié)論與對策
根據(jù)上述實證分析結(jié)果我們得出如下研究結(jié)論:
(1)倉儲信息創(chuàng)造能力、倉儲信息反應(yīng)能力將會影響物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用能力。其中影響最大的為倉儲信息反應(yīng)能力,其次是倉儲信息創(chuàng)造能力。
(2)倉儲信息的傳播能力對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用沒有影響,但是根據(jù)定性分析此項結(jié)果與我們實際有所出入,推斷其原因,可能有以下幾點:一是所調(diào)查的企業(yè)太少,導(dǎo)致最后結(jié)果不具有代表性;二是倉儲企業(yè)雖然對信息重視程度很高,但是缺乏對倉儲信息的傳播能力的理解;三是由于企業(yè)缺乏對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的認(rèn)識。到底是哪種原因還有待進(jìn)一步研究。
根據(jù)研究結(jié)論我們提出了如下討論問題:
1.倉儲企業(yè)如何建立和完善物聯(lián)網(wǎng)信息平臺;
2.倉儲企業(yè)如何結(jié)合市場響應(yīng),探索倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用模式;
3.倉儲企業(yè)如何強(qiáng)化倉儲產(chǎn)品及服務(wù)的競爭優(yōu)勢。
根據(jù)上述研究結(jié)論和討論問題,我們提出如下幾點對策建議:
(1)建立和完善物聯(lián)網(wǎng)信息平臺
在政府及相關(guān)主體的協(xié)助下,倉儲企業(yè)應(yīng)盡快構(gòu)筑物聯(lián)網(wǎng)信息平臺。
(2)結(jié)合市場響應(yīng),探索倉儲企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用模式
積極面對物聯(lián)網(wǎng)時代嶄新的市場競爭環(huán)境,制定中長期發(fā)展目標(biāo),并提出市場知識導(dǎo)向和技術(shù)信息導(dǎo)向的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用模式,提高企業(yè)對市場信息的創(chuàng)造能力和傳播能力,促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用。
(3)為強(qiáng)化倉儲產(chǎn)品及服務(wù)的競爭優(yōu)勢,提高企業(yè)對可共享市場信息的創(chuàng)造能力,并制定出企業(yè)產(chǎn)品競爭優(yōu)勢強(qiáng)化方案,設(shè)定具體計劃和目標(biāo),提高企業(yè)對市場信息的創(chuàng)造能力和傳播能力。
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本文編號:9457
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