关键词：智慧物流；供应链；制造业；大数据；物流
随着世界经济的发展和新兴技术的出现，智慧物流也应运而生。智慧物流是指在物流活动中运用大数据、物联网、人工智能、云计算等新兴技术，实现物流系统信息交流、企业及时获取货物的多方位信息，掌握货品的物流状态，监控货品的品质和物流活动。智慧物流需要对信息进行收集、传输、反馈、分析处理，因此，智慧物流可以分为基础层、感应层、传递层、分析层、决策层。基础层包括物流仓库、运输车辆等，这是物流最传统的基础设施；感应层是安装在车辆、货物外包装和仓库中的各种类型感应器，比如，光感器、远红外线、监控摄像头、湿度感应器等，能够将感应转换成数据；传递层是将感应到的数据通过网络传输设备传送到企业供应链物流控制中心；分析层是利用各种云计算软件和测评系统来分析所获得的数据，从而得出相关的结论；决策层是根据分析层的报告对企业战略做出具体的部署决策。其中基础层、感应层和传递层可以应用物联网技术，而分析层和决策层可以应用大数据和人工智能技术，从而实现了制造业物流的智能化。
1智慧物流在企业供应链中的发展现状
我国城镇化进程的快速发展，促进了智慧物流供应链规模的扩大。智慧物流能够最大化地将企业的生产数据进行整合和分析，从而制定更加合理的物流方案，提高物流供应链作业效率，在满足市场需求的同时，最大限度地降低物流成本。智慧物流中的人工智能技术，通过大数据汇总分析数据后，能够利用机器人手、光感应技术、计算机技术、物联网技术智能化地实现对物流供应链的管理与控制，具体而言就是将客户信息、订单信息、货物信息、运输车辆定位信息、承运车辆的运能、物流网络等汇总到企业物流供应链数据技术中心进行数据处理，经过云计算数据分析，得出决策依据，进而调整供应链的物流方案、调控物流运力、物流路线规划和物流承载力预测等活动。随着信息技术的迅猛发展，智慧物流的智能水平持续上升，从而实现了供应链从头到尾的管理，确保了供应链整个流程的数据可以查询，可以追溯。
2智慧物流在企业供应链发展中出现的问题
2.1物流要素资源共享协同程度低
当前，大多数企业都意识到将物流新兴技术应用到生产领域所带来的竞争性优势，因此都建立起了物流智能化项目。制造企业在供应链建设中需要进行多方产业协调，需要多个行业、多个领域的企业共同参与，物流各个环节中的企业合作协同才能共赢。如果盲目草率启动，缺乏相配套的物流优化环境，发展单一会导致效率低下。比如，一些企业引入了智慧物流的概念，但是企业的文化理念跟不上，战略先导不能带动企业文化氛围，使得企业不能够顺利推进和贯彻智慧化物流。企业之间B2B领域的物流环节，配送活动涉及众多因素，运力、车辆调度、路线优化、运输成本、路况等因素之间联系紧密，但是企业间缺乏协同，联系不足导致发展效用差别很大。在智能化仓储领域同样也存在入库、存储、分拣和保管、配货要素之间相互割裂，物流协作优势受到制约的情况。企业之间的信息共享化和协同化水平低，使得企业物流成本高、效率低，市场竞争力弱。
2.2智慧物流标准化不到位，监管不足
企业制造对商品信息化标准建设不足，这样商品信息的输入就会受限，供应链体系中信息互相割裂，产生信息孤岛，导致智慧物流的数据共享没有统一的标准。智慧物流中有很多新兴设施设备，但是设备的型号、规格缺乏统一标准，这样设备和设施之间的兼容性不足，影响了物流供应链作业的效率。企业出于自身经济实力情况和节约成本的考虑，在选择标准时也会有一定的倾向性，导致标准差异给物流活动带来了制约性影响，难以发挥优势。智慧物流下，大数据和物联网、云计算等IT技术的普及，使这个行业内涌入大量的物流行业参与者和利益参与者，所以急需继续健全企业的征信体系。当前物流行业市场秩序缺乏规范，存在真空地带，政策法规缺乏有效的针对性，现行的监管制度在智能货柜、无人机等无人化设备方面的规章制度不够健全，对智慧物流的发展产生了制度性障碍。
2.3新兴技术人才不足
智慧物流在制造业中涉及众多知识领域，比如，计算机、电子技术、自动化控制、大数据、图形图像、财务金融等，所以建设智慧化物流供应链需要大量的复合型人才。当前复合人才培养速度较慢，不能很好地满足物流人才队伍的需求。对于高效率、低成本的物流发展趋势，人才培养是一项急需的重要任务，影响着智慧物流供应链的建设。
3智慧物流在制造企业供应链中的建设策略
现今企业对物流的要求越来越高，客户对时效性、安全性、快速反应和环保都提出了高要求，因此现在的企业需要将众多IT技术，比如云计算、大数据、物联网等新兴技术，运用到企业采购、仓储、运输、配送、生产等重要的物流环节中去。结合智慧物流中的机器设备，比如，机器人手、自动导引运输车、AGV、RGV、无人驾驶配送机、自动配送车等智能化设备，实现企业物流的信息化和智能化、自动化。形成智能化的物流体系，是未来企业发展的方向。智慧物流不是单个企业的事，需要物流行业不同环节的企业共同参与，形成一个完整的智慧物流产业链，物流企业、行业相互补充从而实现协同发展。
3.1建立智慧化的仓储中心
建设自动化立体仓库，采用机器人手进行拣货和堆码作业，AGV、自动拣选机等设备，配合传感器、光感器等电子技术，对货物的入库、在库、堆码、拣选作业进行自动化的高效无人作业。通过空气传感器和光感器对空气中气体进行检测，当空气指标超标时发出警报，对不正常货物出入进行提示，提高了仓库的安全性和稳定性。将产品的入库、出库数量进行记录，汇入企业大数据库中，进行数据的分析和挖掘汇总，与企业的供应链系统、企业的资源计划ERP系统进行对接匹配，这样企业能够及时掌握真实的库存情况，了解存放时间、存放数量、批次等，合理地调节仓库的库存量，达到经济库存量水平。仓储过程实现智慧化仓储，能够对物流作业信息和库存货品信息全面掌握，协调管理。
3.2大数据下产品的物流监控
产品从生产到销售的整个过程，都有可能在某一环节出现问题、故障，为了能够追根溯源，我们需要对生产从原材料采购，半成品生产，产成品入库，到最终商品销售环节，建立起一整套完整的可追溯体系。同样追溯产品需要企业从采购、物流、生产、销售等多个环节同时进行，从产成品入库、包装、装车运输，到送货完成这些物流环节都需要保证信息是可以追溯的。产品的追踪可以双向进行，一方面产成品完工后，拥有自身对应的唯一编码，登记入大数据库中，对其后续的物流仓储、运输、销售和送货等环节进行记录登记，收集相关数据到数据库中；另一方面追溯该产成品的生产过程、原材料、供应商等信息，包括入库记录、库存保管记录、验收报告等。这样就保证了原材料与产成品的信息能够一一对应，一旦产品质量出现问题，可以追根溯源，找到问题所在，实现对每一环节异常情况能够提前预警、及时解决，从而降低了企业风险。
3.3物流供应链流程可视化
将摄像头、数据传输、视频监控等技术与企业物流技术相融合，比如，物流的GPS卫星定位系统、RF技术等，能够实现物流供应链全流程可视化。从采购原材料、仓储储备、配送车辆运输调度、物流在线调配等物流供应链全流程可以通过视频、音频进行实时传输和监控。比如，在货物运输过程中，GPS全球定位系统能够将产品在运输过程中的实时位置监控显示在企业控制调度中心，可以实现产品运行轨迹的及时调配和监控，当某地区对产品有紧急需求时，可以通过监控系统对产品的目的地进行及时调换和更改。如果在仓储中心或者物流中转站建立这样的可视化系统，能够配合视频检测系统，更好地对产品的质量、状态和异常情况进行及时监控。比如，在产品的外包装上、运输车辆上、集箱上安装监控设备、光感器、红外线感应器、温湿度传感器、压力器等，它们将接收到的信息转换成图形、字符信号传回企业，这样企业就能监控产品。
3.4供应链上下游控制智慧化
智慧化的供应链涉及上游供应商和下游销售商。在信息的传输上，上下游企业和制造企业需要在信息的传输、共享上达到及时、准确。因为当今的供应链数据信息数量大，更新的速度也很快，传统的供应链信息传递方式已经不能满足快速反应的需要。所以，需要利用新兴物流技术，比如，云计算、物联网、大数据等将上下游企业的信息进行汇总、分析、整合，实现整条线的信息共享。共享的信息从物流需求、原材料采购、产成品运输、货品仓储、市场销售、财务分析、战略决策等全方位地进行整合。一方面，企业可以利用下游销售商的共享信息、数据进行大数据分析，通过云计算分析出市场的销售情况、客户的需求情况，从而改善产品，调整产能，改进工艺，制定更加符合市场需求的生产计划；另一方面，企业将生产计划分享给上游供应商，原材料商能够据此精确地预测原材料供货量，从而明确交货期、制定合理的工业计划，尽量做到JIT生产和零库存，确保了整条供应链上生产的稳定性。
3.5智慧物流采购活动智慧化
原材料采购品质是企业面临的问题，采购品质难以控制，企业不可能对全部原材料进行检验，时间和经济成本都太高。大宗货物的价格变动频繁，一旦价格变动过大，企业会面临被违约、以次充好的困境，采购环节信息也不对称，企业面临着信用风险和价格风险。采用了智慧物流后，我们可以利用智慧物流的监控功能，在原材料仓储和运输过程中，运用感应器智慧物流实时监控采购的原材料货物的状态、温度、湿度和出入库情况，防止库存原材料的数量差异和在库原材料因为保管不当导致的变质和毁坏。在采购价格方面，运用大数据系统，将采购原材料的价格和市场上同品质、同地区的价格相比较，能够控制采购的价格，防止采购中舞弊的风险。
[关键词]零售业科技创新ERPSCMCRMBIRFID电子商务
一、科技创新是提升现代零售业竞争力的使能器
企业是科技创新的主体，科技创新是企业活力的源泉。科技创新是指产业或企业通过采取新技术、新工艺、新组织、新的经营管理和营销等方法，建立起效能更强、效率更高和费用更低的生产经营管理系统，从而扩大市场占有率，实现利润，并提升产业或企业核心竞争力的过程。
零售业科技创新是指利用现代信息技术（IT）、物流技术、现代管理科学等科学技术的发展，与零售经营和服务很好地结合，不断提升和创造企业新的竞争力的过程。由于现代零售业的行业特点，决定了零售业科技创新的焦点在于上述新技术的应用方面，即如何利用科学技术提高管理、决策和服务的质量，提高运营效率，降低运营成本。现代零售业科技创新的一个最主要的内容是信息技术（IT）在零售业中的应用。
随着商业企业资源计划(ERP)、商务智能(BI)、供应链管理（SCM）及客户关系管理（CRM）等高科技软件产品的推广和应用,零售业的信息化获得了巨大的发展,现代零售业的科技特征越来越明显,科技创新成为提升现代零售业竞争力的推动力量和使能器（Enabler）。正如现任IBM零售业解决方案部全球总经理的汤姆・彼得森建议:中国零售商应时刻不忘借IT技术提升企业的核心竞争力。
科技创新从两方面影响着零售企业:一方面科技创新推动着新的生产方式的变革，从而使生产力得到不断的提高，而连接生产与消费的零售企业就必须做出符合生产力发展的变革;另一方面，科技创新又为零售企业提高效率提供了物质支持基础，从西方国家近代零售业的四次变革中都能找到技术力量推动的影子，尤其是信息时代网络技术在社会、经济各个领域的广泛运用，电子商务的兴起，迫使传统零售企业的管理观念、管理模式、组织结构和作业流程都发生着相应的变革。
二、国内外零售业科技创新的发展历程
1.国外零售业科技创新的发展历程
20世纪80年代，POS机、条码技术、基于POS的MIS、财务管理软件、系统集成产品在零售业逐步被应用。尤其是商品条码的普遍使用，使得零售企业数据的采集、传递和处理既经济又高效。另外，多数零售企业开始使用电子订货系统（EOS）和电子结算系统（EFT）。
20世纪90年代，由于计算机网络技术和数据库技术的发展，世界发达国家的大中型零售企业都建立了管理信息系统（MIS），遍布世界各地的供应商、配送机构和连锁店都与总部的计算机系统联网，并及时与总部进行信息交换，总部对各分店的销售情况能够及时了解和监控。
20世纪90年代后期以来，传统的主要面向制造业的ERP(企业资源计划）、SCM(供应连管理）、CRM(客户管理系统)等新的管理思想和功能开始引入零售领域，零售企业也越来越重视通过对数据的分析处理为经营决策提供有效的支持。
作为全球500强首位的沃尔玛，是世界上最大的商业零售企业，其信息技术的应用历程具有典型的代表性。沃尔玛通过多年的应用，建立了世界上一流的信息管理系统、卫星定位系统和电视调度系统,全球4100多个店铺的销售、订货、库存情况可以随时调阅查询。沃尔玛利用信息技术进行经营管理主要体现在以下几方面:(1)完善的物流管理系统。(2)“让顾客满意”的客户关系管理体系。(3)先进的供应链体系。(4)快速增长的网上零售。(5)利用数据仓库和商务智能技术全方位了解、分析和挖掘有价值信息。
2.国内零售业科技创新的发展历程
国内零售业科技创新的发展历程经历了电子结算代替手工结算的初级阶段、POS-MIS的普及应用阶段，目前绝大多数零售企业正处于ERP应用的初级阶段。某些已经成功实施ERP系统的大型零售企业正在实施商务智能(BI)与传统ERP、SCM、CRM的融合。
(1)初级阶段――用电子结算代替手工结算（1974年～20世纪80年代初期）。从1974年开始，我国流通领域开始使用计算机和信息技术，其主要标志就是利用电子结算替代手工结算。
(2)POS-MIS阶段――普及应用（20世纪80年代中期～20世纪90年代中期）。从20世纪80年代中期开始，POS机、条形码技术、MIS(管理信息系统)、财务管理软件、系统集成产品广泛应用于零售业。20世纪90年代，零售业开始应用数据库技术、计算机网络技术和电子商务技术。20世纪90年代中后期，为了适应超级商场、连锁经营的快速发展，推广应用了条形码技术、多种银行卡互通互联技术，探索了决策支持、现代物流配送技术、地理信息系统（GIS）和网上购物等技术的应用。
(3)ERP初级阶段（20世纪90年代后期～至今）――ERP初级应用。20世纪90年代末，人们已经意识到:零售商面对的数据不仅仅是进销存的商品数据，更多的还是零售组织各种资源以及行为的信息处理，这些数据不是简单的MIS系统可以应对的，必须实施复杂得多的商业ERP，以及以ERP数据为基础的更高端IT工具的应用。
就功能模块而言，已经应用ERP的零售企业最关注供应链管理（SCM）模块；此外，财务管理模块也是近年来ERP的一项关键应用。零售企业实施ERP目前仍然主要关注于进、销、存和财会方面，在这些方面应用ERP的比例都达到了60%以上。ERP的其他功能模块，如客户关系管理和人力资源系统的使用正在得到发展，而商务智能和知识管理等一些高级决策支持模块还不是企业应用的重点。这表明中国零售企业目前还处于ERP应用的初级阶段，没有发挥出ERP在整个零售产业价值链中更加重要的作用。
（4)融合阶段――BI与传统ERP、SCM、CRM的融合。国际领先零售商的经验表明，零售企业提高运营效率和效益的基础是建立在ERP之上的企业信息高度整合。先进的数据分析能力能够帮助零售企业取得出众的业绩。零售企业应当通过对客户、运营、竞争等多方面数据的实时分析和预测增强行业洞察力，支持企业决策，从而优化企业运营，建立在丰富数据上的精确决策将为零售企业赢得竞争优势。
随着商业ERP在零售业中的推广应用，零售行业中有些零售企业的业务系统已经非常成熟，数据基础比较好，业务管理日益规范，但是ERP无法满足企业管理者决策所需要的报表和信息，迫切需要能够在实施ERP的基础上,通过先进的数据分析能力支持企业决策，为零售企业赢得竞争优势,因此商务智能（BI）应运而生。
随着商业智能技术的成熟，客户关系管理方面的技术也将越来越完善，原来的CRM的主要功能将被BI系统的客户分析主题实现。BI不仅已经实现了CRM中最重要的部分，而且从技术上和应用上已经超越了CRM。
供应链管理理念中的许多需求在早期的SCM软件中无法实现，BI兴起之后将使SCM在技术上有了进一步的发展，使得供应链管理理念得以深入贯彻。所以BI在SCM中占据了越来越重要的地位。
三、未来零售业科技创新发展的趋势
未来中国零售业科技创新的主题是什么？未来中国零售业科技创新将向哪个方向发展？BI与ERP、SCM以及CRM等高端产品的融合成为今后一个时期内中国零售业科技创新的主题和主要发展方向；电子商务依然是今后零售业科技创新的主旋律；RFID技术值得进一步关注。
1.BI将进一步与ERP、SCM和CRM融合
商务智能(BusinessIntelligence，BI)是指企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平，采取有效的商务活动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。商务智能是一种能够将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它允许用户通过查询和分析数据库得出影响商业活动的关键因素，从而做出更好更合理的决策。
从全球范围来看，商务智能(BI)已经成为最重要的信息系统。从国内来看，商务智能已经被越来越多的企业管理者所认识，其中包括金融、电信、保险、能源、零售等行业的决策者。但是，目前商务智能（BI）在零售业中的应用并不容乐观（如图）。
资料来源:中国商务智能网
将BI的分析功能于传统的ERP系统、CRM系统和SCM系统融于一体形成分析型ERP系统、分析型CRM、分析型SCM将是未来零售业信息化的一个主流发展方向。
ERP本身仍然存在许多局限:只擅长处理事务型的数据，尽管ERP中有丰富的数据，但要从中寻找、分析和报告有价值的信息却很困难。所以，需要在ERP系统之上建立一个商务智能系统，将ERP与BI融合在一起。ERP和BI的融合可以使二者做到互补。在ERP系统之上建立的商务智能能够为企业提供接入、分析、报告和分享存在于ERP系统中数据的工具，能够在改进企业分析能力的同时降低信息技术成本。
客户关系管理（CRM）是围绕客户群体进行组织、强化，让客户满意的行为，实施以客户为中心的流程从而创造出能使企业收入、利润和客户满意度都达到最优的商务战略。客户关系管理分为运作和分析两个层面，目前的CRM主要应用于运作层面，很难得到明显的投资回报;而应用于分析层面的CRM可以通过对更广泛、更深入的客户数据的接入和分析，获得和利用更多的关于客户的见解。
企业必须利用商务智能工具整合并分析供应链管理活动产生的大量数据，来改进供应链管理过程中的决策，减少浪费，提高经营效率和客户满意度。从供应链管理系统中提取数据并加以分析能够帮助企业识别运营趋势，针对供应链流程做出更科学的决策，能够帮助企业找到原材料，找到并评估供应商，更好地评估客户需求，以更有力的价格及时向客户提品和服务。国外的统计数据表明，已有三分之一以上的企业使用商务智能工具来分析与供应链相关的数据，因此分析型SCM也必将是今后国内零售企业需要特别关注的一个发展趋势。
2.电子商务仍是今后零售业科技创新的主旋律
电子商务对传统零售业发展产生的重大影响，主要体现在:电子商务彻底改变了传统零售业的营销理念;电子商务改变了传统的贸易支付方式;电子商务对零售业物流体系实现再构造;电子商务为零售业发展创造了全新的商务模式。
电子商务与传统零售业形成相互补充和融合的关系。电子商务无法代替传统零售业的社会功能。传统零售业具有休闲和娱乐的功能，网上购物虽然可以随时随地、随心所欲地挑选商品，但无法进行人际交流，也无法通过感官去感受商品的质地、气味等，而这些都是消费者购物过程中的重要心理体验。两者并不是替代关系。发展电子商务不是传统零售业的末日，而是一个更新、改造、提升传统零售业的平台。B2C的发展如果没有传统零售业的加盟，只能停留在纸面上，或是在小范围内运作；而传统零售业如果不顺应新经济的潮流，积极发展电子商务，就有被市场遗弃的危险。所以，发展电子商务，走双渠道销售仍是今后零售业未来发展的主旋律。
3.RFID值得进一步关注
RFID即无线射频辨识系统,是一种具备无线通信能力的小型芯片。RFID犹如一个微型无线电发射器,其传递信息的速度是条形码所不可比拟的:每个读卡器能在四分之一秒内读出200个标签。
要想提高物流供应链管理的效益，就必须使供应链上的成员及时获得其他成员和各业务环节上的运行信息，而信息的共享不足就会发生供应链的断裂和效率低下。先进的射频技术可以加强这些环节的自动化程度。这样便可提高业务运行的自动化程度，大幅降低差错率，提高供应链的透明度和管理效率。RFID系统可以实现从商品的设计、原材料的采购、半成品与成品的生产、运输、仓储、配送、一直到销售甚至退货处理和售后服务等所有供应链上的环节进行实时监控。美国有科技投资公司发表研究报告，认为到2008年时，零售业将无可避免会全面采用RFID。
今后我国零售业RFID技术应用的难点问题和急需解决的几个问题是:（1）认识问题。（2）成本问题。（3）RFID与遗产系统的数据及应用融合问题。（4）标准问题。
四、中国零售业科技创新发展中存在的问题
1.信息化投入低，“一把手工程”的原则仍未得到实质性实施
无论什么行业的信息化都是一把手工程，都离不开企业最高层领导的支持。国内零售企业的信息化投资占总资产的比例平均仍不到2%，与国外零售巨头8%～10%的平均水平相比差距较大。此外，中国零售企业IT投资所占零售总额的比例还不到0.2%，而国际零售巨头则普遍在2%以上。信息化投入低也反映了零售企业高层领导对企业信息化的认识和重视程度不够的问题。
2.IT的应用仍处于低端
整体而言，国内零售企业的信息化应用主要还处于经营数据的收集和传输阶段，对数据的深层挖掘和分析还远远不够。大量的企业已经跨越了硬件基础设施建设的阶段，开始向以财务电算化，OA等基础软件建设的阶段迈进，主要的大型零售企业已经或者正在实施ERP系统的应用。而少部分大型零售企业则开始尝试建设SCM、CRM甚至BI等核心业务系统。
3.技术应用与管理异步
相对于企业管理，信息系统既不能太超前也不能太滞后。企业没有理清技术与管理的关系，往往陷入“IT黑洞”。在实践中经常出现两种情况：一种是盲目引入国外的管理软件，不进行本土化，“先进”系统不适合整个企业的经营管理，系统漏洞百出。另一种系统只是简单意义上的对手工操作的替代，不涉及流程的重组和组织变革，仅仅为企业带来的IT设备的成本投资。
4.物流配送信息化程度低
物流配送是降低零售企业运营成本和提高效率的关键。要降低物流成本、提高物流水平，信息化是关键。过去企业热衷于搞大而全、小而全的自有物流，导致信息闭塞、物流需求无法与外界进行实时沟通。只有利用信息化管理和Internet技术，才有可能使企业将物流需求信息迅速传达到第三方物流，并从中得到高效、便捷的物流服务，从而达到降低物流成本、提高效率的目的。
5.功能集成成本高，数据利用率低
很多企业的功能模块采用的是不同软件提供上所提供的软件，无论操作平台，开发工具到管理思想等都很不相同，给集成带来了一定的难度。虽然有商业企业建立了商业信息管理的硬件环境，但是其计算机的应用仅限于收银记账，或停留在基本数据的收集层面。囿于传统操作模式和管理模式，企业经营者大多没能将业务流程中所产生的这些数据通过计算机信息系统重新加工整合成为管理信息，无法为管理层和决策层提供实时决策依据。
6.零售业电子商务的发展过程中仍存在许多问题
电子商务在任何行业的发展都存在一些共性的问题：如基础设施建设问题、安全问题、物流问题、人才问题、法律问题等。零售业电子商务的发展过程中除了存在这些一般问题以外，突出存在以下几个方面的问题：认识问题；诚信问题。
五、中国零售业科技创新发展的建议和措施
1.大力发展基于供应链的零售业信息化
供应连管理(SCM)的实现是把供应商、生产商、分销商、零售商等在一条供应链上的所有节点企业斗整合在一起，优化配置人、财、物等诸多因素，使生产资料以最快的速度，通过生产、分销环节变成增值的产品，送达到有消费需求的消费者手中。实施基于供应链管理的信息化将使企业减少盲目性，可以帮助零售企业随时掌握个经营网点的销售情况，充分了解、捕捉与满足顾客的真正需求，合理规划安全库存的最佳水平，合理调整企业的广告策略和价格策略，提高资金利率；还可以帮助供应商合理安排生产数量、时间及运输等问题，实现按单生产、及时交货、避免了生产效率的损失。利用先进的信息技术和物流技术可以缩短供应链，减少人工失误，提高供应链的可靠性和快速反应能力；通过规范化、标准化管理，提高供应链的数据准确和及时性；建立零售商与供应商数据交换机制，共同管理供应链，还将最大程度的减低库存和缺货率，降低物流成本。
2.重视数据工程的建设，进而加强商务智能技术的应用
沃尔玛创始人山姆.沃尔顿有句名言：“我如果看不到每一件商品进出的财务记录和分析数据，这就不是做零售。”数据资源已成为最重要的生产要素，只有建立在丰富数据上的精确决策才能为零售企业赢得竞争优势。因此，数据工程的建设是零售业科技创新的核心内容之一。
零售企业的数据不仅包括各种业务系统、POS终端等所采集的庞大的进销存数据，也包括零售组织各种资源以及行为的数据，需要一种有效的手段来提高信息的利用率，快速准确地找出需要的信息，做出高明的决策，这就需要商务智能技术。如今，企业拥有大量数据,如何在这些看似杂乱无章、错综复杂的信息中理出头绪,分析提炼出知识，从而帮助企业管理者作出及时、正确的决策,最终让企业占领先机，正是BI等信息技术的用武之地。
利用商务智能技术的一个前提条件是企业必须有完备的、规范的数据。然而，我国大部分零售企业的信息化水平还处于基础数据的收集的管理阶段，很多企业还在致力于数据的完备和日常的运用。所以，在今后一段时间内，我国零售业科技创新的一个重要内容是首先将企业的数据管理基础工作做好。
3.发展电子商务，走双渠道销售
目前，我国零售企业仅有6.84%的企业基本实现了电子商务。零售业必须走电子商务与传统零售方式双渠道结合取长补短的路子。应当意识到，发展电子商务是零售业不可逆转的趋势，面对知识经济、信息经济的挑战，我国零售企业必须正视现实，转变观念，抓住时机，积极发展电子商务，使我国零售业再上一个新的台阶。另外，零售业电子商务的发展过程中，要特别注意构造诚信的市场经济环境。
参考文献:
[1]鲍立志赵钢:借信息技术提升核心竞争力[J].中国商报网站
[2]董小英:中国行业信息化作用报告[J].IT经理世界,2006年6月20日
关键词：物联网；物流企业；转型升级
中图分类号：F271文献标识码：A
Abstract：LogisticsindustryinChinaisstilldevelopingnowadays，soitisparticularlyimportantforthestudyofthetransformationandupgradingofthelogisticsenterprises.Relyingonanewsituationwhichistheinternetofthings，thispaperdiscussesthemainproblemsoflogisticsenterprisesinChinaandanalysesthetechnicalsupportanddirectionofdevelopmentbasedonIOTaccordingtotheproblemsandbasicprinciples.Atthesametime，thispaperlistssomecountermeasurestothetransformationandupgradingoflogisticsenterprises.
Keywords：IOT；logisticsenterprise；transformationandupgrading
中国的物流产业尚处于起步发展阶段，我国物流活动的总体发展水平还比较低，加强企业内部物流管理仍然是全社会物流活动的重点。随着专业化物流企业开始涌现，多样化物流服务有一定程度的发展。走出以企业自我服务为主的物流活动模式、发展第三方物流，已成为中国物流业发展的当务之急。
2011年，中国社会物流总费用继续保持较快增长，社会物流需求增幅有所回落，物流业固定资产投资回落幅度持续扩大。截至2011年11月，社会物流总费用7.1万亿元，同比增长18.5%，社会经济发展的物流成本仍然较高。社会物流总额146.3万亿元，比去年同期回落3.7%，但从总体看来，社会物流总额仍然保持较快增长。物流业固定资产投资完成额2.8万亿元，同比增长9.6%。全国重点物流企业主营业务收入同比增长29.4%，继续保持快速增长。在高成本和低价格双重压力下，物流企业主营业务利润同比增长8.6%，增速明显回落。
随着国家正式提出物联网的概念，物联网已经成为我国信息产业中的下一个战略高点。如何在物联网时代大力发展物流产业，积极促进物流企业的转型升级已经成为新一轮的研究重点。左斌、姚瑶[1]在分析目前我国物流企业存在的主要问题的基础上，为物流企业在物联网时代的转型升级指明了方向。杨帆[2]结合通信产业中物联网概念的不断发展，分析了物联网发展中存在的主要问题。孙克武[3]结合物联网的发展，对物流产业的发展提出了对策分析。
本文将在以上学者研究的基础上，分析我国物流产业发展存在的主要问题，并结合物联网这一新形势，分析研究物流企业的转型升级。
1现阶段中国物流产业存在的主要问题
1.1社会化物流需求不足和专业化物流供给能力不足共存
中国物流行业的企业规模普遍较小、管理水平不高、设备落后、缺乏核心竞争力，企业的仓储、运输等设施不能满足现代物流集约化高效运营的需要，难以提供一体化供应链物流服务，导致制造型企业无法寻求到合适的物流服务供应商。同时，工商企业，特别是大型国有企业的物流活动主要依靠企业内部物流，这使社会物流需求不足和专业化物流供给能力不足同时存在。
1.2管理体制尚未理顺，行业衔接不畅
物流行业虽与国家发改委、工信部、商务部、交通运输部等多个部门有关，但至今没有行业主管部门。虽然相关部门的组织机构已经建立起来，但缺乏统一的协调机制，政策标准以及相应的法规不衔接，部门之间难以有效配合和协调，造成物流行业管理中存在条块分割、重复建设、市场准入制度不健全等问题，妨碍物流的社会化进程，导致制造业与物流业联动不足。此外，物流设施衔接水平较低，运输服务效率和市场组织化程度偏低，多式联运发展严重滞后。
1.3物流信息化、标准化和科技创新能力滞后
中国物流企业中95%为中小型企业，他们利润低、收入不稳定，投资方面重硬件、轻软件，多数企业的物流信息化和新技术应用水平较低。信息化的相对滞后已经成为物流行业发展的障碍。物流行业信息标准化缺失。由于部门之间、地区之间、企业之间信息格式不统一、接口不统一，物流企业的信息系统自成体系，使产业链上、下游企业的信息平台难以对接，制造业与物流业联动缺乏“交集”。此外，物流软件市场缺乏龙头企业担当行业标准倡导者，冷链物流等特殊物流标准的制定同样滞后于物流的发展，相关政策法规体系需要进一步健全，中高端物流人才培养需要进一步加强[4]。
2物联网的概念及基本原理
物联网是全球公认的继计算机、互联网以及移动通信后的又一次世界信息产业革命性的发展，是将信息化技术更加全面地普及到人们日常生活以及生产服务中，开发应用的前景巨大。
物联网的概念最早是由美国麻省理工学院在1999年提出的，并把最初的物联网看作是将所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化的识别与管理的网络系统。2005年，国际电信联盟进一步发展了物联网的概念，指出信息与通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人，发展到连接任何物品的阶段，而万物的连接就形成了简单的物联网。
物联网目前已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一，其中物流产业是物联网应用的重要领域。通过物联网的推广以及普及运用，可以实现物流全程的监控以及信息化、综合化的物流管理，对促进物流管理的合理化、高效化、低成本化具有重要意义。
目前，对于物联网的普遍定义是：通过各种信息传感设备，如射频识别技术、传感器、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制[5]。
3物联网对物流企业转型升级的影响及推广
研究表明，物联网将在提升物流信息化和自动化水平，推动物流功能整合，提高物流市场流通效率和强化物流信息获取等方面形成积极影响。随着物联网的推广和应用，不仅能在物流服务各环节上带来革命性的功能提升，更会对物流企业的整体运作模式升级带来重大变革。
基于物联网的物流体系可以对生产线上的原材料、零部件、半成品和产成品进行全程识别与跟踪，并实现多品种、多规格与多供应商的“多对多”网络式联通，自动预先形成详细补货信息，促使整条产业链的时时连接，从而辅助流水线均衡、稳步生产。在仓库、车辆、集装箱和货物中贴上EPC标签，运输线的一些检查点装上接受转发装置，企业便可以实时了解货物目前所处的位置和状态，实现运输货品、线路、时间的可视化跟踪管理，并可以提前预测和安排最优的行车路线，帮助智能化调度和多式联运的高效管理。
当货物进入仓库，阅读器将自动识读标签，完成盘点，并将信息自动录入数据库，命令机械手按规放置，提高空间利用率的同时，快速、准确地监控库存水平；同时按指令准确高效地对多样化的商品完成提库，大大降低响应时间，提供高水准的供应商管理库存服务；更为重要的，由于EPC标签的单品标示特性，可防假冒；通过与银行和核心企业联网，高效执行动态仓单抵质押、保兑仓等物流金融手段。
当内嵌EPC标签的货物在配备扫描器的载体上被客户提取，将会自动识别，向系统自动报告，信息随即联网，甚至可以自动完成付款操作。销售信息按要求自动传入到销售商、金融机构、供应商和物流商系统之中，物流企业由此可以实现敏捷反应，并通过历史记录推断物流需求和服务时机，从而对整条产业链中的物流需求展开主动营销和主动式服务。
物联网的兴起被誉为第三次信息技术革命，其对物流产业信息化的提升作用不言而喻。这实际上大大提升了物流企业对产业链整体信息的获取、处理与分析能力，而这样一种强大的信息优势，将显著促进以改进整体产业链效率为目标，解决方案设计型的现代物流企业的发展。一些具有专业人才、信息化技术和行业背景等优势的现代物流商，通过供应链信息的监控、处理与分析，可以针对全球网络布局、电子交易平台建设、物流金融融资组合、期货与现货结合等问题，为客户提供高附加值的现代物流解决方案。
4基于物联网的物流企业转型升级对策分析
在物联网时代，为了提高物流企业的运作效率，更好地实现物流企业的转型升级，应该加快物联网产业战略规划，使之与物流产业规划协调统一。从国家战略规划层面对物联网产业的发展方向、重点领域、关键技术等做出明确的界定和规划。同时，结合“十二五规划”，明确物联网发展的产业技术路线图，对其所涉及的行业应用、传感感知、传输通信、运算处理等各相关领域的架构、标准、关键技术等给予明确的方向和资源投入部署，逐步推动物流企业的转型升级。
物联网一个关键技术——RFID技术对物流安全最大的威胁在于信息的泄露，为此需要进行大量的技术改进。根据需要，终止标签服务，即在商品完成交易进入消费环节的过程中，通过信息加密或写入终止指令，使得未授权阅读器无法识别RFID标签，进而无法获取相关信息；而对于需要售后服务的产品，则可通过客户服务中心进行解码，待服务终止，恢复保护状态。同时，要严格控制网络的访问权限，除安装防火墙、查杀病毒软件外，还应该建立和完善技术加密通信渠道。此外，国家应该出台有效的法律法规对蓄意盗取他人或企业数据的行为给予惩戒，促进物流产业的健康发展，加快物流企业的转型升级。
在物联网受到追捧之前，不少从事运输和仓储的物流大企业采用了RFID技术。但是，RFID初期投资较大，一般中小企业较难承受。而随着物联网成为整理技术，处于产业链上、下游的制造业和零售业对RFID技术的推广应用，将迫使每个物流企业引入这种技术。通过规模的扩大，供应链上、中、下游共同承担费用，同时伴随着用户的扩增，可以进一步控制成本，促进RFID在物流产业中的应用。
在不断扩展物联网技术在物流企业中的应用的同时，积极网罗与储备专业人才，特别是物联网技术与物流技术兼通的复合型人才。鉴于目前是物联网的新兴技术时代，物流企业需要加强人才的引进与培养，逐步提升科研队伍的科研水平，为物流企业的逐步转型升级提供必要的保证。
5结论
本文在物联网这一新形势的背景下，讨论了我国物流企业存在的主要问题，并结合这些问题以及物联网技术的基本原理，分析物联网为物流企业转型升级提供的技术支持以及发展方向。同时，为了促进我国物流企业转型升级的合理化发展，给出基于物联网的物流企业转型升级的对策分析，为我国物流企业的发展奠定基础，并提供必要的政策支持以及技术保障。
参考文献：
[1]左斌，姚瑶.物联网时代物流企业的转型升级[J].企业信息化，2010（7）：96-98.
[2]杨帆.“物联网”——热概念的冷思考[J].通讯世界，2009（10）：52.
[3]孙克武.基于物联网的物流产业发展研究[J].河北企业，2010（11）：44-45.
关键词：自动化技术发展现状问题分析发展趋势及创新
【分类号】：F426.3
1钢铁自动化技术的发展现状与问题
自动化技术一般而言，是指应用了机械技术、微电子技术、自动控制技术、信息技术、传感技术、计算机技术和通信技术等多领域多学科的复合交差型综合技术，被广泛应用于大型、复杂、作业成本较高的工业领域中，由于传统作业技术作业速度慢、作业准确性较低等缺点，已经完全被自动化技术所取代，相比而言，自动化技术具有高速化、连续化、自动化、准确性和快速性等优点。
对于钢铁这样一种流程工业而言，流程复杂、覆盖面广、规模大，就特别需要自动化技术贯穿其生产的始终，以实现整个生产循环过程的高效。样品的实物流转分析检测是保证钢铁质量的重要环节，主要包括：原材料进厂的样品采集、制样，中间产品的样本采集、制样，成品的样品采集、制样主要是指成本钢材的抽样检测，确保钢材质量。
分析检测过程是对夹物试样并分析检测获得结呆数据的过程，传统的分析检测手段一般是以手工化学分析方法为主，这种分析手段稳定性较差、人为误差大，不能保证检测结果与事实相符，目前，光电直读光谱仪已成为样本化学成分分析的首选仪器，X荧光光谱分析仪则是生铁和其它矿类化学成分分析的首选仪器，仪器分析相比于手工化学分析具有灵敏度高、准确性高的特点，相对缩小了检测误差；另一方面，这种仪器的生产本身就具有高精度、高稳定、快速化、自动化等优势，具有相当精密的物理与几何光学系统，精密机械系统，电子传感测量系统，计算机控制与数据处理及人机界面系统，是一种近乎完美的自动化分析检测装置，保证检测可靠性，加之多功能计算机软硬件系统技术，使其操作过程方便、简单、易于掌握。
信息流过程的自动化，指分析检测得到的结果数据到达生产现场需求者处或其它部门的过程，即这样的过程是信息的反馈过程，通过检测数据反映产品生产过程中存在的问题，进而改进生产工艺流程。传统的方式是通过电话报告或人工报告单的方式进行传送的，前者容易出差错，后者满足不了及时性要求，因此，通过远程自动报告的方式提高检测数据报出的速度和准确性成为大型钢铁企业需要解决的问题。实际生产过程中，不同企业应用不同远程报告装置，相当于实现了信息流过程的自动化。
虽然钢铁自动化技术已经深入企业生产的各个方面，但是其发展中还是存在着诸多问题，钢铁行业在生产过程中排放和泄露的有害物质，如果排放超标，将会有碍于环境安全，造成不良甚至于严重后果，企业要在各环节设定专门的检测装置以检测排放指标，一旦造成环境污染，企业所需的整治环境污染的成本将远远大于检测装置和在生产环节对废弃有害物质处理的成本，但由于引进治理废弃物质的设备成本较高，将其引入自动化系统中的环节复杂，因此很多企业放弃废弃物质处理设备的引进，虽然自动化系统中对于废弃物排放可以进行检测，但无法通过化学或物理手段治理使其达标后排放，企业不能兼顾生产效益与环境效益相结合。
2钢铁自动化的发展动向与趋势
随着钢铁企业管理现代化、操作自动化的发展，及企业内控体系的不断完善，自动化系统已经成为企业内控系统中的一个重要组成部分，其自动化生产的各个环节被内控体系很好的监督与控制，实现效益与成本的双向调节，达到效益最大化、产能最大化，而保证成本最低的原则，信息管理系统（IMS）的应用就是这种趋势的很好体现，作为集现代化管理方法与计算机技术为一体的实验室管理自动化应用技术，IMS利用计算机和网络在数据采集、处理、存贮、传输等方面的强大功能，实现样品管理，数据管理、资源管理，事务管理、报表管理等实验室管理的自动化。
传统的钢铁企业发展方向是生产规模的扩大，以大规模来创造效益，现在的发展动向是从使产品质量稳定化发展到使产品高质量化精品化，现代高质量建筑对高质量钢材的需求数量巨大，钢材形态随着不同建筑要求而不同，要求企业要根据市场需求适时调整生产策略。
而随着经济的发展，高效、准确的自动化发展要求已经不能完全满足时代的要求了，低碳、节能、高产出、低成本逐渐成为自动化改革与发展的未来动向，激烈的钢铁行业市场竞争，竞争者不断降低生产成本，自动化系统的环节改良能够给企业在激烈的市场竞争中提供一席之地，走节能高效之路是企业的必然选择。而钢铁企业面临的难题是，在原材料燃料价格不断上涨的前提下，想要降低成本绝非易事，加之对自动化系统的改革本身就是对企业的一次大手术，要承担风险的同时，又要有巨大的财务资金的支持，改革后企业的发展前景是美好的，但改革的现状是资金链的短缺导致无法扳动改革的扳机，这种状况对于中国大多数钢铁企业而言都是难以摆脱的困境，政府政策倾斜与资金支持，企业上市融资、发放债券，抑或是银行贷款，拯救危局的手段多种多样，但何种手段会真正奏效，钢铁自动化的发展趋势如何，真的要我们拭目以待，翘首以盼。
3结束语
目前，钢铁仍然是工业、农业，交通运输业和国防工业的基础。而自动化技术打破了长期以来传统的电气、仪表、计算机等技术在控制设备方面对钢铁企业的分工和专业界限，真正使控制对象成为一个有机联系的整体。提高了系统的操作性和实用性，使控制系统的硬件和软件资源可以共享，从而减少了钢铁设备的巨额投资。钢铁工业为适应市场经济的激烈竞争，必须加快发展自动化技术，发展计算机综合的自动控制系统和人工智能技术，并带动其他自动化技术，如新装备、检测技术、设备诊断等的发展，才能立足市场，获得更大发展。
参考文献
关键词：生物制药；大数据审计；数据可视化
一、引言
近年来，大数据的发展给各行各业都带来了不同的机遇及挑战。大数据的产生是时展的结果，随着社会数据的日益增长，数据无论是从体量上还是维度上都日益繁杂。因此，分析如何利用大数据技术来支撑审计的监督工作，具有重要的理论意义和实践价值。大数据的概念最早起源于20世纪90年代至21世纪初的美国，但大数据真正开始引起人们的关注是因为2008年美国的《自然》杂志推出的一系列有关大数据的专刊，这些专刊详细地讨论了有关大数据的相关问题。而其兴盛时期是在最近10年，也就是2011年至今。在大数据环境下，数据具有容量大、类型多、来源分散等特点，这使得传统的以问题为导向的审计原则不能满足如今的审计需求，那么如何使审计人员快速“洞察”被审计单位的大数据，数据可视化成为必然[1]。在本文中，笔者结合目前社会的问题及大数据研究现状，研究基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业的审计方法。
二、大数据环境下常用电子数据审计方法的不足
电子数据审计可简单概括为“将电子数据进行采集、预处理、整理、挖掘以及分析等过程”，通过这些过程可发现审计线索，进而获得审计证据。在审计过程中，数据的处理及分析尤为重要，而常用的审计数据处理与分析方法有账表分析、数据查询、审计抽样、统计分析、数值分析等。面对数据密集、数据量大、复杂性高及信息化程度高的数据现状，常用的电子数据审计方法已不能有效应对当下的审计困境。例如，账表分析是审计人员将被审计单位的备份财务数据还原成电子账表，然后审查被审计单位的凭证、总账、明细账以及相关财务报表等。但这种方法只能分析被审计单位的部分数据，并且都是以财务数据和结构化数据为主，并不能审计如文本、地理位置等非结构化数据或其他辅助数据；数据查询主要是使用Excel、Oracle等审计软件，这些审计软件的应用都是审计人员根据自己的实践经验来进行抽样审计工作的开展。例如，利用SQL数据库和Excel函数来分析电子数据，其中，系统对账审计、重号审计、断号审计及Benford定律审计是比较常用的审计方法[2]，但这些审计方法都是审计人员根据已有经验进行选择，不仅审计效率低下，而且审计范围不能全面覆盖，使得审计人员不能根据当前被审计单位的独有数据进行有针对性的审计，这大大降低了审计效果的准确性及全面性。此外，当前许多数据审计平台的运算及扩展能力有限，无法满足海量数据的分析要求。从分析角度来说，即使有些审计分析软件有自带的可视化功能，但它们无法针对数据规模大、分析结果信息量较大等问题进行更加精细、直观的可视化分析。
三、基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法原理分析
（一）可视化分析技术简介
可视化分析并不是简单地把数据、文本等信息分析对象变成图表，它是以信息为基础，以可视化为手段，目的是描述真实信息，探索信息本质。一般来说，人的大脑对视觉信息的处理优于对文本、数据等信息的处理，所以使用图表、图形等元素可以帮助人们快速地理解信息中的含义、趋势及相关性。也就是说，可视化分析其实是将抽象概念进行形象性表达，将抽象语言进行具象图形可视的过程。可视化分析的基本原理是将数据库中每一个单元数据作为单个图元元素表示，然后将大量的数据构成图像，同时以多维的形式将数据的各个属性值表示出来，从而可从不同的角度观察和分析信息，使分析者能够对海量信息进行更加全面、透彻的分析。当前的可视化分析技术主要包含条形图、树状图、气泡图、散点图、热力图以及地图等。针对审计行业，可视化分析技术能够使审计工作从问题导向型审计向挖掘型审计转变，可视化分析技术能够以更加简洁清晰的方式展现出海量审计数据间的内在关联关系，如层级关系、强弱关系、时间关系等。如此能够使审计人员从海量信息中迅速发现审计疑点，从而提高审计效率。由此可见，随着审计信息量的高速增长，大数据可视化分析技术是审计人员快速明晰复杂信息的关键分析技术，通过将审计数据进行可视化转化，进而掌握被审计信息的特征与含义[3]，这对审计人员在海量审计信息中发现审计思路、挖掘审计线索、寻找审计证据具有重大意义。
（二）基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法原理
在实际操作中，基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业的审计方法原理可简要概述为：根据对被审计对象的了解与调查，除了采用传统的访谈、现场观察等审计方法外，还需要采集被审计对象的内外部相关大数据，分别从ST企业的如相关财务数据等结构化数据以及企业以前年度审计报告等非结构化数据进行数据采集，然后通过审计软件对审计数据进行数据预处理[4]，在此基础上，审计人员可结合自己的审计背景知识，利用人类视觉的敏感特性，从总体上系统地对可视化图像进行观察、分析、总结，从而发现审计线索，寻找审计证据[5]。与此同时，审计人员可根据审计需要改变审计软件的相关设置，从而根据不同的可视化图像展示不同的被审计数据特征，进而从所观察到的审计特征中挖掘审计线索，剖析数据异常的原因，最终更加快速、全面地获得审计证据。通常情况下，上市公司出现下面两种情况将会被ST。第一种情况是连续两年业绩亏损，这样的股票就将被ST，如果第三年继续亏损，则会被退市，从股票市场消失。第二种情况是上市公司出现重大违法违规行为，将直接被ST，甚至还将被直接退市。因此，通过基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法的研究，可利用可视化技术分析哪些上市公司被ST属于第一种情况，又有哪些ST企业是因为重大违法违规行为而被ST，在此基础上，分别对其产生的原因进行细化分析与探究。由此，通过大数据可视化分析技术进行分析、汇总，为以后开展审计工作提供经验参考。
四、基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法分析案例
（一）案例背景
随着时代的发展，人们对健康的关注逐渐加强，因此生物制药行业在近些年乃至未来都有巨大的发展空间。尤其是在疫情期间，生物制药行业更是取得了显著的成就，从疫苗开发到制药研发新模式都反映出该行业正在蓬勃发展。犹是如此，生物制药行业依旧有多家企业被ST。因此，本案例以探索生物制药行业中企业被ST的原因为背景，以2016—2023年间A股生物制药企业的财务报表为例，研究大数据可视化分析技术在该类审计中的应用。在大数据环境下，数据可视化工具主要包括两种分析工具：其一是有关开源、可编程的工具，如R语言、python等；其二就是商业化产品，如Tableau、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表，这对于计算机基础薄弱的审计人员来说是最具可操作性及实用性的软件。因此，本文以Tableau为例分析基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法。
（二）基于大数据可视化分析技术的示例
在Tableau中，将2016—2023年间A股生物制药企业的行业信息表、利润表以及利润表进行多表连接，然后在数据源中进行数据筛选，对2016—2023年期间A股的ST企业年度数据进行分析，以下仅利用了可视化图像中某几个图像为例。条形图是数据可视化分析中的常用图形之一，它是一种以长方形的长度为变量的统计图表，适用于比较两个或两个以上的项目，只有一个变量，从而可以以更加直观的视角展示各个项目之间的差别[6]。条形图除了可纵向排列外，亦可横向排列，或用多维方式表达。比如，在本案例的生物制药行业ST企业中，通过条形图分析企业净利润，以X轴表示企业名称及会计期间，Y轴表示各个企业的流动比率，其分析结果如图1所示。从图1中可以看出ST企业在近五年的净利润情况都不容乐观，尤其是康美药业在近五年的亏损显著严重，由此审计人员可以通过这一问题进一步分析其被ST的原因。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。散点图偏向于研究型图表，能够使审计人员发现审计数据之间的隐藏关系。在图2中，通过利用散点图分析，可以发现康美药业近五年的营业利润率分布情况比较离散，尤其是在2023年时情况最为严重。营业利润率如此离散，说明康美药业的盈利能力弱，经营风险大，由此，审计人员可根据影响营业利润率的因素进一步挖掘跳跃点产生的原因。例如，可从企业的销售数量、单位产品平均售价、单位产品制造成本、控制管理费用的能力、控制营销费用的能力等角度分析。图2ST企业营业利润率比较分析示例树状图是一个由不同大小的嵌套式矩形来显示树状结构数据的统计图表。在树状图中，父子层级由矩形的嵌套表示。在同一层级中，所有矩形依次无间隙排布，它们的面积之和代表了整体的大小。在图3中，通过树状图可以发现中珠和康美的成本费用利润率为负，说明他们的成本费用控制能力很差，获利能力很弱。根据这些分析线索，审计人员可做进一步的详细分析，查找这些公司的具体成本费用支出，从而找出其获利能力弱的根本原因。图3ST企业成本费用利润率比较分析示例
五、总结
在大数据环境下，审计人员不得不面对大数据带来的挑战，那么如何使审计人员在开展审计工作时从整体上快速发现可疑信息，挖掘审计线索，找到审计证据，得出审计结果，这些都需要应用到大数据技术。而大数据可视化分析技术正是解决这些问题的有效手段之一，本文以Tableau为例，研究了基于大数据可视化分析技术的生物制药行业ST企业审计方法，通过实例可以发现：可视化图形更能有效利用人类视觉特性来开展审计工作。当然，本文的研究方法并不能全面解决大数据时代下的审计问题，但能有效弥补常用审计方法的不足，拓展审计方法的应用。
参考文献：
[1]陈伟，SmieliauskasWally.大数据环境下基于数据可视化技术的电子数据审计方法[J].中国注册会计师，2017（1）：85-89.
[2]徐超，陈勇，葛红美，等.基于大数据的审计技术研究[J].电子学报，2023，48（5）：1003-1017.
[3]陈伟，SMIELIAUSKASWally.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法[J].计算机科学，2016，43（1）：8-13.
[4]陈伟，高嘉文.基于大数据可视化分析技术的大气污染防治审计方法研究[J].财务与会计，2019（7）：65-68.
[5]陈伟，居江宁.基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法研究[J].审计研究，2018（1）：16-21.