物流企业人力资源管理的大数据变革(2)

　　3.大数据时代物流企业人力资源变革设想
　　
　　2014年，德国队在巴西世界杯再享冠军荣光，和以往的冠军不同的是，大数据的有效利用对德国队夺冠功不可没。德国队利用与SAP公司合作定制的数据分析系统，通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，随后分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。在10分钟内，10名球员用3个球进行训练就可产生超过700万个可供分析的数据点，系统对这些数据实现实时处理，可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。这一例证，大大启发了物流企业该如何有效利用大数据进行人力资源管理变革。
　　
　　3.1仓储管理中的人力资源管理变革
　　
　　仓储管理的操作程序化程度相对较高，工种相对比较固定，从商品检验、入库、盘点、拣货、出库都有明确的操作规程，是人力资源大数据采集的理想切入点。受德国队夺冠的启发，如果可以开发出一个数据采集处理分析系统，对仓储管理的有关人力资源，如仓管员、叉车工、装卸工等人员的日常工作行为的数据进行采集，比如对搬运工人的速度、位置、时间、活动范围、动作细节等数据掌握并进行处理，管理者就可以对人工效率的优化配置做出更准确的判断，进而采取更有效的措施。此外，分析这些数据的结果无疑还可以为仓储人员的招聘、培训、考核以及人员规模的合理配置等人力资源管理工作提供有效的依据。
　　
　　3.2公路运输管理中的人力资源变革
　　
　　近年来车载摄像头及定位系统和智能手机的普及是革命性的改变，不仅可以监控运输中的货物情况，而且可以通过智能系统对司机的日常行为进行大数据采集。大数据的及时处理在确保运输过程中的实时沟通，确保货物安全、提升燃油效率的同时，还减少了司机的疲劳驾驶情况的出现，增加了公路的安全系数。例如某国有大型物流企业，已经在其所属的数千辆汽车的驾驶室内安装了远程信息处理系统，这一系统可以跟踪司机驾驶时间、燃油情况等数据，还会记录车辆的行驶位置、制动情况、挂车稳定性、控制激活系统等关键事件。所有这一切监测和分析，都将通过卫星或基站，在汽车运行途中实时沟通以获得解决。通过对这些大数据的处理分析，甚至可以直接为司机队伍的储备、招聘、培训、日常考核提供强有力的支持。
　　
　　3.3冷链物流中的人力资源管理大数据
　　
　　在物流业务中，冷链物流是比较特殊的类型，其流配送过程需要的就是两个条件，一就是“快”,二就是“冷”.即必须保证运送物品的质量，降低运输成本。为此，冷链物流企业可以通过大数据提高配送效率，减少损耗，还可以通过对数据分析和挖掘为顾客提供更好的服务。在人力新资源管理方面，主要作用是可以做出最优人员安排，减少人工成本。冷链物流公司通过对历史数据和实时增量数据得出司机工作表现模型和若干预测模型，能够根据各类实时的工作表现波动情况，预测司机疲劳程度和排班安排等，做到既能满足工作任务，又不浪费人力资源。
　　
　　4.结语
　　
　　对于物流企业而言，传统的物流商业模式将因为大数据而变革，数据的商业化应用将为行业带来诸多创新，人力资源管理也必将因为大数据时代的来临而发生诸多转变。首先，人力资源管理从经验管理转变为数据说话，大数据的采集和分析纠正了人力资源管理者主管判断的偏差，促进人力资源管理过程的科学性。此外，人力资源管理从数据的集结环节转变到决策环节，在大数据时代，人力资源的有关数据不再需要片面地采集，而是在员工的日常活动中自动生成。人力资源管理者需要建立数据处理系统，变成决策者，使人力资源管理过程能够更加规范。在可以预见的将来，大数据必将会在物流企业人力资源管理过程中扮演不可或缺的角色。
　　
　　参考文献：
    1.迈尔舍恩伯格，《大数据时代》，浙江人民出版社，2013年1月第1版。
　　2.中国物流与采购联合会，《中国物流年鉴》，中国物资出版社，2009~2011年。
　　3.李军，《大数据，从海量到精准》，清华大学出版社，2014年9月第1版。