引言

近年来，信息技术（IT）得到了飞速的发展，云计算、大数据、人工智能、区块链等信息技术接连走入人们的视野，并逐渐广泛应用于各个领域的具体工作中。信息技术在企业物流中的应用使得企业的工作效率提高，并且还增强了工作的精确程度。随着现代企业管理的日益多样化，客户的消费方式也变得个性化和多样化，企业的物流管理要想在业务竞争中获得优势，就必须紧跟技术的潮流，合理地选择应用这些信息技术，将先进的互联网技术引入到企业的输出工作中。
本文首先介绍了目前最新的信息技术——云计算、大数据、人工智能、区块链的功能与特点，随后分析了这些信息技术之间的关系，之后介绍了这些信息技术可以分别用于结合企业物流管理的哪些具体环节，最后说明了在钢铁企业中应该如何选择并使用这些信息技术。

1云计算、大数据、人工智能、区块链技术的功能与特点

1.1云计算的功能与特点

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
按照云计算的发展流程，首先，云计算通过虚拟化实现对资源的管理，使用虚拟化使用户不需要见到物理机器，用户就不需要考虑物理机器的采购与运营维护等事宜。其次，云平台为用户提供并维护通用应用，如数据库，使用户可以更加专注于企业领域的运营。并且，云计算通过数据的封装实现对用户应用的管理。使用（封装后）装在“容器”中的数据，使用户对于应用的部署更加快速便捷。所以，云计算的优势在于海量数据的处理。
云计算的特点分为三个方面：
1）提供按需服务
云是一个庞大的资源池， 能够提供用户所需要的资源和服务， 用户若想使用这些资源和服务，只需在平台上挑选自己中意的云服务商，根据自身需求选择服务，按使用量付费。
2）用户操作灵活
云计算通过网络实现资源共享，没有固定实体。用户可以在任意位置、使用各种终端获取云端资源和服务。
3）数据共享方便
云计算技术实现了数据、信息文件的共享，简化了使用流程。云计算中的数据仅仅保持在云端服务器，用户要使用云中的资源和服务，只需把特定设备联接到网络， 即可实现访问和共享数据。

1.2大数据的功能与特点

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据需要应对海量化和快增长的存储，这种情况下出现了数据组织技术，数据组织技术能够有效地将没有价值的数据剔除，同时将数据进行分类存储与处理。
大数据的特点在于四个方面：
1）数据量巨大：信息的感知是无所不在，无时不停的，信息的数据量是巨大的。
2）数据结构多样：数据包括了文本、图片、视频、文档、网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等，存在多样性。
3）数据增长速度快 ：在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。
4）数据价值密度低：如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但有价值的数据密度较低。

1.3人工智能的功能与特点

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。当前人工智能发展的主流方向是深度学习。目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律，让机器自行决策，最终给我们提供一个收敛的结果，就得到了有效信息。目前人工智能被广泛的应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、自动规划、智能搜索、自动程序设计，智能控制、语言和图像理解、遗传编程等领域。
人工智能的特点在于：
1）智能性：人工智能的出现，辅助、代替工人完成了很多生产活动。
2）应用广泛：人工智能可以广泛地应用于各行各业。
1.4区块链的功能与特点
区块链从本质上讲是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制。本质上就是一种无权威化的信任体系。在区块链技术之前，“合作”机制基本依靠于人类的相互信任信念以及靠强有力的中心组织保障，但前提是这个组织必须是可靠的。但是人的信念是不可靠的，在面临因中心化架构带来各种弊端与问题时，提出了去中心化的区块链技术。
区块链的特点分为三个方面：
1）可以容错运行：能够容忍部分节点的异常状态。
2）数据不可篡改：一致提交后的数据会一直存在，不可被销毁或修改。有利于安全、可靠的审计管理和账目清算，减少犯罪风险。
保护数据隐私：哈希算法保证了数据隐私，即便数据泄露也无法解析。

1.5总结

总结云计算、大数据、人工智能、区块链技术的功能与特点，得到表格 1 云计算、大数据、人工智能、区块链技术的功能与特点。

2云计算、大数据、人工智能、区块链技术之间的关系

分析云计算、大数据、人工智能、区块链技术之间的关系可以从以下五个方面进行分析。

2.1大数据与云计算技术之间的关系

大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。所以它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

2.2人工智能与大数据技术之间的关系

人工智能是对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律，所以人工智能是在大数据的基础上进行的。

2.3 区块链与大数据技术之间的关系

区块链技术是底层技术，可以辅助大数据技术的应用，提高了人工智能的数据的精准性与安全性。区块链上的数据是会形成链条的，它就有真实、顺序、可追溯的特性，相当于已经从大数据中抽取了有用数据并进行了分类整理，所以区块链降低了企业对大数据处理的门槛，并且能够让企业更加精准地提取有利数据。此外，大数据中涉及到用户的隐私数据问题，很容易出现隐私泄露的问题，但是在区块链技术的辅助下就可以防止隐私的泄露，提高了系统的安全性。

2.4区块链与人工智能技术之间的关系

区块链技术可以运用到人工智能中，大大的提高人工智能的安全性和稳定性。很多人在人工智能的产物——机器人出现后，在担心机器人是否会拥有自己的思维，从而毁灭人类。但是区块链技术的发展速度非常快，可运用的范围越来越广，将区块链应用带人工智能领域，就增加了人工智能的安全性与稳定性。

2.5区块链与云计算技术之间的关系

云计算技术和区块链技术之间是可以相互融合的。对于云计算来说，“可信、牢靠、可操控”被以为是云计算开展必需求翻越的“三座山”，而区块链技能以去中心化、匿名性以及数据不行篡改为主要特征，把云计算和根据区块链的安全存储产品结合，就能规划出的加密存储设备。

2.6总结

总结云计算、大数据、人工智能、区块链技术之间的关系，可得图 1云计算、大数据、人工智能、区块链技术间关系图。

3云计算、大数据、人工智能、区块链技术在企业物流管理中的应用

3.1云计算在企业物流管理中的应用

（1）用于公共信息平台的建立
云计算技术为公共信息平台的建立、实现物流业务的深度融合提供了便利。云计算的出现方便了物流信息平台的建立，可以实现将不同业务的基础数据录入并进行归类共享，消除信息孤岛问题，所有信息可以在各业务应用之间共享和调用，更好的支撑各业务模块之间相关应用功能的实现，实现物流业务的深度融合，使企业业务更加有序、灵活。
（2）用于开展大数据挖掘应用
使用云计算技术后有利于开展大数据挖掘应用，发挥数据的决策分析作用。大数据离不开云计算，云计算为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台。企业应充分利用大数据、云计算平台对业务数据进行详细的分析。

3.2大数据技术在企业物流管理中的应用

（1）用于分析客户的实际需求
大数据技术可以用于分析客户的实际需求，改进企业的客户粘性度。在过去的物流管理模式下，企业物流管理体系中的客户粘性较为低下，这就导致企业得不到高质量的发展。而运用大数据技术，企业就可以通过大数据技术的应用来分析客户的实际需求，例如客户对产品功能、数量以及类型等方面的需求。
（2）用于企业物流成本核算
大数据技术还可以应用于企业物流成本核算。美国经济学家德鲁克认为，企业物流成本定义较为模糊，没有针对物流成本进行专业的定义，缺乏优化物流成本管理的必要方式。这也表达了物流成本管理存在很多不确定性。在现代化的影响下，很多企业解脱生产力，用计算机技术代替人工，传统的体系不能够分析系统中的隐性成本以及非货币化业务，而大数据能够探寻数据之间的关联性，有效解决日常结算的数据，深度挖掘物流成本之同的关系，最终实现成本的数据分析和及时处理。

3.3人工智能在企业物流管理中的应用

（1）用于推进物流设备的智能化
人工智能有利于推进物流设备的智能化。物流企业中最常见的是人工智能机器人的使用。人工智能机器人广泛地应用于入库、存储、包装、客户下单、物品分拣、快速包装、分拣到仓库出货作业，可以提高企业的物流效率，降低人工作业难度与强度。
（2）用于优化企业的库存管理
人工智能可以用于优化企业的库存管理。使用人工智能技术企业就可以根据以往的库存信息结合当前商品的销售趋势，使用人工智能技术对商品进行分析，可以更加精准地预测商品的流动以确定商品的库存量、库存地点。使企业提高货物的周转速度，提升发货的时间，有效地提高库存优化管理，减少配送时间，提高消费者的服务满意度。

3.4区块链在企业物流管理中的应用

（1）用于保障数据真实性
区块链技术可以用于保障数据真实性。区块链是一个需要多角色参与、共同维护、不可随便更改的分布式数据库系统。传统数据库系统受到人为更改信息的影响，因此对信息安全性保障性并不高。而区块链可以在多个位置或是节点保存数据的数据副本，每个区块包含详细信息，如卖方、买方、价格、合约条款以及相关的任何详细信息，通过双方以及多方独有的签名进行全网的验证，如果全网加密记录一致，则这条数据有效，并且上传到整个网络达到信息共享，保障了信息的绝对不会被改动。

4选择和使用IT技术

IT技术随着时代的推进在不断地发展，面对这些技术，我们又该如何选择和使用这些技术呢。下文以钢铁企业为例，首先介绍钢铁企业在供应商选择、信息系统建设、产品质量溯源体系方面现有存在的问题，之后针对这些问题选择IT技术，并介绍这些IT技术在这些问题中的使用。

4.1钢铁企业IT技术的选择和使用

新时期，钢铁企业应结合时代发展趋势，创新企业经营管控模式，通过运用“云计算”、“大数据”、“人工智能”、“区块链”等技术，加快实施现代化的建设步伐，形成科学的战略决策和管理措施，进一步拓展企业的生存空间与发展优势，着力提升企业核心竞争能力，积极实现高质量发展。
（1）供应商选择
在钢铁产业供应链中，原燃料供应商占据着重要地位，如何选择、评价和管理供应商，会对运营成本产生直接影响。钢铁行业是非常典型的流程行业。流程行业基本都是大宗原材料采购，采购金额甚至占到生产成本的70%～80%。这种大宗的原材料采购一般都是采用期货的方式进行交易。由于每个采购人员在经验或者能力上的差异，采购策略也有所不同，不同的采购策略有可能造成对企业利润的吞噬。
可以通过对供应商的数据进行分析从而辅助采购人员的决策，所以可以选择大数据技术与人工智能技术。使用大数据技术对数据进行数据组织，减少无效、低密度的数据，为使用人工智能技术进行分析提供基础。使用人工智能技术对数据进行综合分析，构建基于质检结果的重要原燃料供应商预警模型和物资采购尽职水平分析模型，来协同供应商评价与采购管理，从而帮助钢铁企业规避物资风险，实现精细化管理。
（2）仓储系统建设
在传统物流仓储系统体系下，对于仓储点的确定、仓储中心的选址、仓储系统的能力规划，都存在着预测条件过多，不能够做到准确的预测的问题。其中的预测条件包括：供应商与生产商的位置、历史消费记录、建筑成本、税收制度等，存在着数据量大、计算复杂易导致无法通过简单的人工计算的问题。
针对以上问题，我们可以选择人工智能技术来辅助决策。物流的仓储是现代物流业发展的基础，在仓储点找位置时，人工智能能够根据筛选条件选择最适合的地点，这其中需要对客户的选择、供应商和生产商的地理位置、运输的经济性考虑条件、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等一系列所需的条件进行精确的筛选。人工智能技术的选址排除了人为的加入和个人情感的加入，使得选址更加合乎筛选条件，能够大幅度地降低物流所耗费的成本。并且人工智能系统可以经过对历史消费数据的分析，通过分析的数据建立模型，对以后的数据进行预测，对所有的库存进行调整，人工智能通过对现有市场的消费能力的预算，可以根据消费能力制定储存标准，使得储存和运输维持一个动态的平衡，降低由于估算的失误使得生产过多而造成浪费，使得购物者的等待时间大幅缩短，并且提升物流系统的运输效率。
（3）信息系统建设
钢铁企业特别是大型国有钢铁企业，随着信息化的多年建设和发展，形成了固有的建设模式，即以具体项目为中心，根据应用需求的不断増加，尽量最大化发展通常大都单独配置和搭建主机系统平台。这种传统的“烟囱式”建设存在诸多问题：系统相对独立、资源分散、投资大、能耗高、管理低效。为解決这些问题，现代企业信息化基础平台建设，必须打破原有建设模式，应用前沿技术和绿色发展理念，实现低成本、可持续，并能应对系统高并发访，支持快速部署，保证业务连续。
云平台解决方案应是最好选择之一。虚拟化技术使安全系统的成本降低，系统维护和版本升级更加有效。当应用规模需要扩充时，只需要添加节点即可以实现按需扩展系统，以保证系统的性能。使用云平台可以帮助企业减少大量的软硬件采购费用和管理成本，并且还为数据中心节省了电耗及宝贵的机房空间；各应用系统的稳定性大幅度提高，可做到99.99%的不中断。
（4）成本核算
为了提升生产质量，促进产量，钢铁企业需要缩减经费，减少销售价格，实现均衡生产，保证销售产量和质量。对此，物流费用作为一个可调节的成本项目，得到了大量的钢铁企业的关注。通过加强物流成本管控，能够优化运输航线，改变物流运输途径，优化运输方式，让其能够在有限的时间内，运输更多的产品，却降低物流成本，这也是很多企业迫切所需。但是在钢铁企业中，由于物流占据费用对比运输产品的产值来说存在差距，这让很多企业只重视成品价格，忽视运输成本。且物流成本的内容和影响因素多，企业在会计做账时，也存在混合记录的问题。大多数钢铁企业采用的会计成本管理方式是传统成本法。在物流方面，该方法将其和运输产品的产值联系在一起，仅是对物流间接法进行分摊缺陷在于对物流运输成本的判定存在主观臆断性，让物流成本的记账以及管理变成了“费用估计”，阻碍了企业获取有效的物流成本信息。
针对钢铁企业的会计体系的不完善的问题，可以选择大数据技术来进行钢铁企业物流成本核算的优化。大数据技术能够帮助企业探寻物流数据之间的关联性，从物流这一特殊工作性质出发，有效解决日常会计结算的货币化数据，并能够根据部门之间的综合物流信息，处理各种资源的共享。并深度挖掘物流运输成本之间的关系，最终实现运输成本的数据分析和及时处理。
（5）产品质量溯源体系
我国钢铁企业产能的不断扩大，中国钢铁产能和产量已经占全球的一半，中国已经成为全球最大的钢铁产能大国。但是，中国钢铁的产品质量却依然落后于国外一些发达国家的钢铁企业，尤其是高品质、高附加值的特种钢材。如何在现有钢铁生产产量的基础上采用更为先进的管理手段，进而提高钢铁产品的质量，成为了主要钢铁生产企业管理者追求的首要目标。我国钢铁生产企业在控制产品质量上采用的措施，一般为传统的质量检测，万一出现了质量问题，无法进行过程溯源数据，很难确定质量问题出在哪个生产环节中，以及质量问题的原因。因此，如何引入最新信息化技术和生产链管理技术，促进钢铁生产质量链体系完善已经成为非常迫切和关键的问题。
针对以上问题可以采用区块链技术，建立基于区块链技术的产品质量追溯体系。基于区块链技术的产品质量溯源体系，可以公开透明地保存数据信息，并且保证输入的数据会永不消失且不可篡改。例如，当某个生产环节发生错误，造成生产参数发生变化，导致产品的质量受损时，这个环节与后续环节均可通过记录的该项数据证实该操作的错误，但是在传统的企业中，操作人员可以通过修改参数来掩盖错误，但是在使用了区块链技术后，每一个被输入的数据就都不可修改和删除。从而，基于区块链技术的钢铁生产产品体系能够把控生产过程的每一个环节，实现钢铁生产过程的全程透明，并且可追朔每一个生产环节的生产工艺参数，保证最终的产品质量。