引言

伴随基础设备、技术发展等条件的不断满足，现代供应链物流行业发展正在快速向智能化、协同化、精细化方向迈步，针对智慧供应链物流管理体系的建设正成为物流行业发展的目标与方向［1］。智慧供应链物流作为一种将现代物流融合物联网、大数据、人工智能等信息技术形成的互联互通系统，由于其智能化、自动化、开放共享、协同高效的特性，对于优化当前物流资源配置，提高物流效率与质量具有关键作用［2］。

供应链物流业务指在供应链管理过程中，从原材料采购到最终产品配送至用户的过程中所产生的所有物流活动，该过程涉及供应商、生产商、运输商等之间的协同工作，其业务包含生产计划、申请、采购、库存、出入库、运输及配送、回收报废等一系列物流流程［3］，表现出多方参与协同、信息高度共享、业务流程复杂、需随时保持动态高效运转等特点［4］以快速应对不断变化的市场需求。其中物流产品数据是指在供应链全生命周期中产生，主要围绕物流产品、使用单位、库房、供应商等对象，覆盖多种供应链业务流程的一类数据，具有多品种、多渠道、强时效性等特点。

目前，供应链物流业务存在整体信息化水平较低、缺乏合理决策优化造成的运行成本高、各业务环节之间信息割裂严重等问题，部分企业甚至存在未能与其上下游企业共享信息的情况［5］，进而形成多个信息孤岛，对供应链物流管理造成较大的困难。因此，通过建设数智化供应链以提高库存周转效率、减少供应链效率损失，已成为破解上述困境的有效途径之一［6］。数智化供应链建设的当务之急为针对供应链物流数据管理体系的建设工作，通过信息动态采集和可视化能力不断优化传统手工采集分析数据模式［7］，并不断加强各业务统一的标准化建设，建立数据间互联互通的共享机制［8］，促进供应链物流业务的发展与建设。供应链物流数据管理软件的核心目标包括：为企业提供高质量的物流业务数据资源；深入挖掘数据价值，辅助企业在复杂多变的市场环境中，为物流业务优化、供应链供给等决策提供可靠依据［9］，为企业定制符合其发展需求的物流运营策略。

本文调研了供应链业务中物流产品数据管理的现状、数据来源及分类情况，在此基础上，提出了一套基于供应链业务的物流产品数据管理体系，通过构建数据资源结构目录，建立数据标准，实施数据清洗、校验，构建物流产品主数据模型与应用数据模型，最后形成可对外进行分析的数据资产。本研究旨在解决目前数据质量差、数据价值转化率低的问题，并提供基于物流产品数据治理思路用于后续数据治理研究。

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作者信息：

张晋恺，刘雪飞，尹志锋，苏志豪

(中国电子信息产业集团有限公司第六研究所，北京102209)