专栏名称: 数据治理体系

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数字化转型指标体系——物流企业数字化转型的评估和实施

数据治理体系 · 公众号 · · 2024-04-08 07:08

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通过建立科学的指标体系，可以全面、系统地评估企业的数字化转型过程，发现和解决其中的问题和挑战，为企业制定数字化转型的具体方案提供科学依据，促进数字化转型的顺利实施。虽然已有研究探讨了数字化转型在物流业中的应用，但仍有待深入研究，本文将通过探讨物流企业数字化转型的现状、问题以建立科学的数字化转型指标体系，旨在为进一步推动物流数字化转型提供参考和支持。

1 物流企业数字化现状

根据《2022中国数字物流发展报告》，随着数字经济国家战略和疫情对企业数字化转型的推动，物流企业数字化转型正在加速发展，中国数字物流市场呈现出高速增长的态势。

数字化转型是指通过信息、计算、通信和连接技术等手段，从根本上改变实体属性，推进实体的改进。物流企业数字化转型已成为未来发展的重要方向。物流企业需要采取适当的数字化技术，提高运输效率和服务质量，以应对竞争激烈的市场环境。数字化转型需要物流企业制定正确的转型方法和清晰的数字化战略，投人大量资金用于基础设施建设和人才引进，以提高数字化转型水平和运输效率。同时，物流企业还需要适应商业和运营模式，并创新发展模式，以突显数字经济的赋能作用，提升市场竞争力和实现可持续发展的目标。然而，数字化转型初期缺乏可借鉴的经验，物流企业需要摸索前行，不断完善数字化战略，以提高数字化转型水平和实现长期发展。

随着数字化转型的兴起，越来越多的研究集中在制造业和服务业数字化转型指标体系、成熟度水平、等级评价等方面。然而，关于企业数字化转型通用指标体系的研究却相对较少，但研究人员们已经提出了不同的数字化转型测度指标体系和框架。例如，通过分析当前中央企业在数字化转型中遇到的痛点问题，建立了以数字技术应用、新型基础设施建设和新模式新业态为标准的央企数字化转型水平测度指标体系。当前，企业数字化转型的战略地位日益凸显。在数字化转型初期，缺乏可借鉴的经验，物流企业需要摸索前行，难免存在走错路、走弯路的困扰。

2 物流企业数字化问题

在“工业4．0”“互联网+”大背景下，中国物流业正在进行数字智能化升级改造。数字化转型是企业全面变革的一部分，包括扩大规模、技术创新和商业模式改变等方面。然而，中国传统物流业受到公共卫生事件的影响，面临重大挑战，许多中小物流企业因资金链断裂而陷入困境或破产，导致运输成本增加和运输业失业，形成了恶性循环。同时，中国物流企业规模相对较小，分布广泛，企业间集约化程度不高，运输效率低，合作难度大，在激烈的市场竞争中难以占据有利地位。

建立完整的数字化转型指标体系可以帮助物流企业了解自身的数字化能力和现状，明确业务发展的优势和面临的挑战，制定科学且可持续的发展战略，指导企业数字化转型实践，加速企业数字化转型进程，提高企业的综合竞争力，促进高质量的发展。

因此，物流企业数字化转型具有重要的战略地位。在实际推行过程中，需要根据企业的具体情况，结合数字技术应用、新型基础设施建设和新模式新业态等维度，建立完善的数字化转型指标体系和框架，以便有效地应对数字化转型中遇到的痛点问题。

虽然学者们对于企业数字化转型的评价研究较多，但是针对物流企业的数字化转型评价研究较少。因此，本文采用层次分析法，从数字化物流作业水平、数字化基础、数字化管理、数字化效益等多个方面对物流企业的数字化转型进行研究，以进一步提升物流企业的效率和竞争力，满足市场需求的不断变化和升级。

3 物流企业数字化转型评价指标体系

3．1评价指标选取原则

与物流企业数字化转型相关的指标有很多，为了使指标体系更具有真实性和有效性，本文在确定指标时尽量遵循以下原则。

①科学性。为了确保指标的科学性，需要基于有效的数据和科学方法进行构建。数据必须真实可信，测量方法也必须经过科学验证，只有这样才能真实反映企业数字化转型的实际情况。此外，指标之间需要具有明确的逻辑和关联性，确保指标的选择符合科学逻辑和实践经验。

②完备性。指标体系需要涵盖企业数字化转型的各个方面及其相关子项，例如战略规划、业务应用、数据管理、技术支持、创新管理等。指标需要全面反映企业数字化转型的主要领域和具体要求，涵盖企业数字化转型全过程，并考虑到指标之间的关联性和交互性。

③客观性。指标体系需要尽量减少主观成分，更多地使用客观的数据和实践经验。指标体系需要经过系统的数据分析、测量模型验证、专家评估等多个环节的确认，确保测量结果能够真实地反映企业数字化转型的现状和进展。

④可操作性。指标体系应具有可操作性，即指标设置需要能够具备可操作的性质，能够在实际工作中得到有效的应用。指标需要细致、精准，需要具备可测度、可计算的属性，方便企业对数字化转型进展情况进行跟踪和监控，辅助企业管理者进行决策和规划，并通过评估反馈为企业未来数字化转型做出适当调整。

3．2 构建转型指标体系

数字化转型已成为现代物流企业转型升级的重要方向，它是以数字技术为核心，通过改变基础设施、生产模式、组织管理、市场营销和服务方式等，来提升企业运营效率、降低成本、提高服务水平和创造价值的过程。在评价物流企业数字化转型水平时，从数字化物流作业水平、数字化基础、数字化管理和数字化效益这四个维度构建指标体系，可以更全面、客观地评估物流企业数字化转型的实际情况。

①数字化物流作业水平

当前，物流企业数字化转型存在一些缺点：一是技术适应性不足。物流企业对数字化技术的理解和运用程度有所不足，对于新技术的接受和应用也存在问题，导致数字化转型效果不尽如人意。二是数据共享和互通难度较大。物流企业间的信息交换仍然以传统手段为主，数据共享和互通的难度较大，限制了数字化转型的进展。三是安全和隐私问题。随着数字化技术的广泛应用，数据安全和隐私保护变得尤为重要，物流企业需要加强数据安全意识和保护措施。正是基于以上缺点，我们提出了“数字化物流作业水平指标”来评价数字化转型后的物流作业水平。该指标可以帮助物流企业全面评估数字化转型的成果和效益，从物流作业效率、服务质量、成本控制和数据管理等方面了解数字化转型的影响，还可以为物流企业提供数字化转型的指导和方向，并根据指标体系中的各项指标设定具体的数字化转型目标，提出改进方案和落实措施，进一步提升数字化转型的效果和水平，推动数字化转型向更深层次发展。构建的数字化物流作业水平指标如表1所示。

表1 数字化物流作业水平指标

②数字化基础。

数据要素驱动是数字化转型的关键举措之一，在企业构筑竞争优势方面尤为重要。它涉及将企业的数据资产进行梳理、整合、分析、集成和共享，以挖掘数据的价值，从而推动企业的业务创新。数据驱动的实施可以帮助企业更好地理解其运营情况和市场趋势，从而更快速地做出决策，并提供更好的产品和服务。目前，在企业数字化转型过程中，企业各部门信息化系统相互独立、信息系统不兼容，数据无法在不同系统之间流通和共享，“数据孤岛”问题突出。一些物流企业数字化转型只是零散地引入一些数字化技术，缺乏整体规划和系统性思考，导致数字化转型效果不理想。针对以上问题，提出数字化基础指标可以帮助物流企业评估其数字化基础设施的水平。数字化基础指标是基于物流企业的实际情况和需求，全面涵盖数字化转型的各个方面，包括数据、网络、技术、人员等，能够客观地反映企业在数字化转型方面所做的努力和取得的成果，并对数字化转型方面的进展和现状进行分析和比较，发现问题并加以改进。构建的数字化基础指标如表2所示。

表2 数字化基础指标

②数字化管理

数字化管理是指通过数字技术和信息化手段对企业的业务和管理进行全面、深入的创新和改造，以提升企业管理效率、优化业务流程、提高决策水平，从而实现企业数字化转型和升级。在物流企业中，数字化管理可以帮助企业实现对物流环节的实时监控和调度，提高运营效率，降低成本，提升客户满意度和企业盈利能力。构建的数字化管理指标如表3所示。

表3 数字化管理指标

④数字化效益。

《国务院关于印发全国物流枢纽布局和建设规划的通知》政策文件中明确提出，要加快推进物流企业数字化转型，实现物流业与交通运输、仓储等产业的深度融合。政策鼓励物流企业加强数字化基础设施建设，推动物流业数字化、智能化发展，提高物流服务质量和效率。在当前数字化时代，越来越多的物流企业意识到了数字化转型的重要性，并以提高运营效率、优化业务流程和提高客户满意度为目标展开数字化转型计划。然而，数字化转型不仅需要投入大量资源和资金，还需要能够量化和评估数字化转型的成果，以确保数字化转型的成功和可持续性。因此，对于物流企业而言，数字化效益指标是衡量数字化转型成功与否的重要依据。数字化效益的关键点是，物流企业在衡量数字化效益指标时，需要根据企业自身的情况来确定权重和优先级，以便更好地针对性地实现数字化转型计划的目标。同时，在数字化转型的过程中，需要加强内部沟通与协作，提高员工数字化管理技能，以保证数字化转型的可持续性和长期效益。构建的数字化效益指标如表4所示。

表4 数字化效益指标

3．3增补指标体系推荐方法

数字化物流是现代物流管理的重要组成部分，通过数据收集与分析、设定关键绩效指标、监控与评估、持续改进、跨部门协作和培训与发展等方法，可以实现数字化物流的目标，提高物流效率和降低成本，从而为企业带来更大的价值。

首先，数据收集与分析是数字化物流的基础。通过数据分析可以帮助企业了解物流过程中的瓶颈和问题，从而制定相应的改进措施。通过收集与物流相关的数据，如运输时间、成本、库存水平、订单准确性等，可以使用数据分析工具(如Excel、Python、R等)对数据进行分析，以识别潜在的问题和改进领域。数据分析可以帮助企业了解物流过程的表现，并制定相应的改进措施。

其次，设定关键绩效指标(KPI)是数字化物流重要组成部分。根据业务需求和目标，设定关键绩效指标，如运输成本、订单准时率、库存周转率等，确保KPI与公司战略目标保持一致。关键绩效指标可以帮助企业了解物流过程的表现，并制定相应的改进措施。

接下来，监控与评估是数字化物流的持续优化的关键。定期监控KPI，评估物流过程的绩效。使用数据可视化工具(如Tableau、PowerBI等)创建仪表板，以便实时查看关键指标。对于低于预期的绩效进行深入分析，找出原因并制定改进措施。监控与评估可以帮助企业了解物流过程的表现，以便及时发现问题并制定相应的改进措施。

数字化转型指标体系——物流企业数字化转型的评估和实施

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