大数据时代下的绿色供应链管理研究

大数据时代下的绿色供应链管理研究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:F25:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.28.0220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...

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