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我国是物流大国，物流业已经成为国民经济的支柱产业和较重要的现代服务业之一。但我国却不是物流强国，物流业发展粗放，总体滞后经济社会发展要求。

　　我国物流的不足主要表现在几个方面，物流系统性不强，网络化程度低，呈现分散、*自发展的态势。基础设施的配套性、兼容性较弱。与制造业、农业、商贸联动不足。物流速度慢、成本高、渠道不畅。物流业整体创新能力弱，不可持续问题**。

　　目前，我国依赖“高投入、高消耗、高排放、低产出、低效益、低科技含量”的传统物流运作模式难以为继，需要利用新技术、互联网思维、模式创新来提高效率，降低成本，实现可持续发展，打造物流的“升级版”。

　　7月14日，**发布《关于积极推进互联网+行动的指导意见》把互联网+高效物流作为11个重点行动之一，这足够体现出国家对物流行业的重视，“互联网+”也为物流业创造了一个新的思路，这将改变我国物流业相对落后的现状。

　　物流，就是将社会产成品从厂商转移到消费者，互联网改变的不仅是物流的“动”，更重要的在于如何“少动”甚至“不动”，这背后是商品流通体系潜移默化的转型升级。智能分仓技术将改变现有物流模式，做到货物“不动”数据“动”，大幅提高物流效率，降低物流成本。大数据预测将指导商家进行库存前置，包括品类、规模、地域，以成本较低的方式提前运输到消费地，待消费者下单后，再从较近的电商仓储完成较后一公里配送，做到“订单未下，物流**”。

　　互联网带来三四线城市、农村消费的变化，扩大了物流覆盖半径和纵深。电子商务缩小了城乡差距，使农村用户在网上也可以买到与大城市居民同样的商品。互联网带来生产、消费、物流的改变会构筑新的商业流通体系。物流是一个不断接力的过程，是社会资源实现合理调配的过程，互联网让社会信息从不对称变得对称，实现社会资源的优化配置。

　　在“互联网+”的大背景下，物联网、新一代信息技术、现代管理科学技术等在物流领域的推广和应用，互联网、移动互联、大数据、云计算将与物流业深度融合，让物流更加“智慧化”、“智能化”，这些都会促进物流业的转型升级与之相应，**管理部门、物流企业也要学会用“互联网+”的思维方式来思考，不断优化行业的管理、运营、市场等各环节，构建高效透明、信息对称、价格公开的社会化现代物流体系，让中国物流步入互联网+高效物流的快车道。海口有几百家物流企业资金困难

　　“海南的物流企业主要是小、散、弱、乱，进入门槛低，抗风险能力也差。”省交通厅运输管理处相关负责人介绍说。记者走访了海口丘海大道、白龙南路等物流公司相对集中的地方发现，不少物流公司租来门面房和运输车，再加一张桌子、一部电话、一台电脑就能开张营业。

　　“物流行业一般拥有一辆车就可以进入，缺乏严格的审批环节，容易造成从业人员参差不齐，服务意识差。”海南省中小物流企业互助协会秘书长孟庆余透露，一些新进入的物流公司老板缺乏对行业的考察，经营上混乱不堪。加上一些公司为了生存，大幅降低价格恶性竞争，较终没有利润，出现资金亏空，又无法从银行贷到款。之后，小公司往往采取挪用客户代收货款拆东墙补西墙的做法，一旦资金链断掉，根本没有偿还货款的能力，便选择一走了之。

　　据了解，出现资金困难乃至无法生存而卷款跑路或倒闭关门的，主要是承接岛内业务的物流公司。根据初步统计，目前，因资金困难还在“垂死挣扎”的物流公司，仅海口还有几百家。“前几天海口还有几家小型物流公司卷款跑路，虽然涉及的资金小、客户少，但接二连三的跑路，对整个物流行业的影响是非常负面的。”孟庆余说。

　　“抱团取暖”整合资源走出困境

　　“海南众多中小物流企业和琼岛物流公司，都存在管理弱、运营混乱的现状。”刘智学说，必须让大家抱团取暖，通过互助转型升级、做大做强。“并购将是未来物流行业的大趋势。”孟庆余说，对于出现生存困境的物流公司，除了并购，协会方面还将想方设法为其注入资金，比如帮助融资。

　　但仅仅解决资金困难并不能让物流公司真正告别“寒冬”。刘智学告诉记者，海南物流公司应该“抱团取暖”，走出生存困境。他具体分析道：首先要资源整合，建立信息化共享平台，包括运力、运费、货源及装卸等多方面，降低采购成本;其次，建立资本服务平台，完善融资渠道;较后则是提升管理水平和服务意识，构建信用体制。

　　采访中，物流行业从业人员还建议，物流是关系民生的行业，相关监管部门应当提高准入门槛，确定标准进行资格审核，并对发展提供指导和资金支持。

　　从去年底起，物流行业的主管职能部门已明确，且省一级交通运输部门内部也将设立物流管理机构。省交通厅有关人士说，物流公司现在就是各自为阵外加恶性竞争，没有统一的管理标准和发展规划，该厅下一步会朝着建立企业化、规模化、节约化和信息化的目标发展，让我省物流公司具备真正的“造血”功能，尽快摆脱困境，进入“春天”。随着迎来厦门建发原材料贸易有限公司及宜宾欣联物流有限公司共计1070吨的澳大利亚高粱，标志着宜宾进境粮食*口岸已打通国际粮食物流通道，**各国的进口粮食可直达宜宾港。近日，在万里长江**口岸四川宜宾水运口岸，举行口岸首批进境粮食上岸庆祝活动。

　　近年来，宜宾市委、市**抢抓国家打造丝绸之路经济带、长江经济支撑带等重大机遇，把发展宜宾水运事业作为融入以上国家战略的重要抓手，明确了加快建设全省通江达海交通枢纽中心、长江上游商贸物流中心的发展定位，响亮提出建设“产业港、开放港、创新港”以及长江起点**航运中心，宜宾水运口岸获批为全国首批进境粮食*口岸就是宜宾水运事业强势崛起的证明。

　　宜宾进境粮食*口岸项目总投资约1000万元，已建成规范的检验检疫处理区，检验检疫验货平台及监管仓库，并建立了宜宾港检验检疫信息化应用系统，实现了与港口公共信息平台的数据交换和信息共享。配备了通道性自动喷淋消毒处理系统、大型辐射检测装置等先进的检疫处理系统，并建成了以形态远程鉴定为主的港口检疫实验室，拥有**仪器设备35台套。

　　随着迎来厦门建发原材料贸易有限公司及宜宾欣联物流有限公司共计1070吨的澳大利亚高粱，标志着宜宾进境粮食*口岸已打通国际粮食物流通道，**各国的进口粮食可直达宜宾港，从而满足口岸**企业直接从国外直接进口粮食的用粮需求，减少粮食中转所带来的起吊、仓储、报关报检、损耗等费用，有效降低进口粮食物流成本，推动口岸周边粮食物流业聚集发展，加快满足**范围内白酒、饲料等以粮食为原料的产业发展的巨大需求。通过此次上岸庆祝级推介活动，宜宾港与国际国内从事粮食贸易、粮食加工、粮食物流的各类企业进行合作与交流，分享宜宾对外开放的成果。

　　根据测算，上海清关到宜宾和宜宾清关直送对比，宜宾清关每吨进口粮食将节省成本约70元，以一个酒类企业年用粮10万吨进行计算，一年就可以为一个酒类企业节约成本约700万元，如果和国内粮食进行成本比较，这个数字还会更大，如果宜宾口岸**的酒类企业通过宜宾进境粮食*口岸进行生产用粮的采购运输，必将大幅降低企业的综合运营成本，提升企业的市场竞争力。

　　宜宾市每年粮食缺口都在150万吨以上，且以10%以上的速度递增。而宜宾及其辐射区域遵义、自贡、乐山、眉山、内江、昭通、毕节、雅安等市预计到2015年粮食产需缺口将达938万吨，2020年达1375万吨，这就给粮食贸易企业带来了巨大的商机。

　　通过以上的具体分析，可以从中看到宜宾进境粮食口岸蕴含的巨大经济效应，这对于**众多企业必将是一个充满发展机遇的战略平台。

隶属于德国邮政集团旗下较大的国际快递公司DHL，不只是目前世界较大的航空快递货运公司之一，更运用IT在**各地采用自建数据中心的方式，随时掌控**各据点货物派送的较新进度。

　　而去年，DHL在捷克共和国新打造完成的布拉格数据中心，后来也取得UptimeInstitute在设计(Design)和设施(Facility)的Tier3等级认证。近日负责DHLITServices数据中心维运负责人CtiborLesa来台时也分享了他在担任DHL数据中心长达10年间的维运和管理经验。

　　CtiborLesa目前主要负责统筹管理了DHL在马来西亚、美国与捷克共和国的数据中心规划和维运。他曾负责完成DHL数据中心的线上升级专案，来通过Tier3等级设施的验证，并也为数据中心改良机械系统，以提高数据中心的可靠度与耐用度。

　　CtiborLesa拥**械工程硕士，在加入DHL以前，曾在机电工程公司负责管理整体机房冷却系统的设计与维护，而在进入DHL后，为改善数据中心可靠度，并减少人为错误的发生，也将线上负载测试与故障模拟导入数据中心内部。

　　CtiborLesa表示，这些线上负载测试与故障模拟，能提升数据中心设施的可靠度(Reliability)与可预测性(Predictability)，例如，通过线上测试电力供给设备的运作情况，以及模拟各种可能的电力系统故障状况，来预先演练故障排除，甚至能进一步做到诊断设备的耗损程度，来提早进场维护。

　　不过他也强调，在进行这些测试过程中，IT管理人员得投入更多的心力专注在测试上，并也得确保不会对IT维运带来影响。

　　除了线上负载测试与故障模拟外，CtiborLesa说，提高数据中心可靠度的第一步是建立起定期维护(RegularMaintenance)机制，不论是电力设备、伺服器或不断电系统等都需要定期的保养维护，才能够确保这些设备能维持正常的运作。

　　他建议，企业应花上更多的投资在设备维护上，像是采购相关管理软件，来建立系统化的设备保养排程，因为「跟数据中心设备故障导致庞大金额损失相比，企业花在设备维护的每一块钱带来收益更多达1万倍。」他说。

　　此外，CtiborLesa指出，这些经由线上负载和模拟测试的结果，也能够通过各种数据搜集系统，如环境监控系统、监控管理系统及数据监控系统等，来取得庞大机台设备数据，并能通过分析数据，来协助数据中心改善各种问题。例如，数据中心意外事件中，3成是由不断电系统和电池故障所引起的事故，而通过分析这些测试和模拟结果的数据，有助于改善不断电系统的设计。

　　CtiborLesa从DHL数据中心多年的经验也观察到，平均每5起数据中心设备的故障，几乎就有1起是来自于人为疏失，较严重可能导致数据中心维运停摆，他也强调，人为疏失并非无法避免，而是可以用管理减少出错的机会。以下为进一步专访他管理DHL三大洲数据中心的经验：

　　Q：是否能谈谈DHL在**数据中心IT建置的情形?

　　A：我们较近完成了在美国宾州梅卡尼克斯堡(Mechanicsburg)一座数据中心的整修专案，包括了在数据中心所**电设备运转期间，测试线上关键IT负载实际运作情况。

　　这项专案包含了全面重新设计电力供应基础设施与结构，包括了采购新的备用柴油发电机组、ATS(自动切换开关)、UPS不断电系统模组、配电盘(DistributionSwitchboard)、机房空调(ComputerRoomAirConditioning，CRAC)组件，以及监控系统。这个专案是分阶段来执行，才能够如期按预先规划的试运行(Commissioning)时间表来执行，以降低新旧基础设施交替期间的风险，而不会对于IT营运造成重要影响。

　　Q：DHL为什么要自建数据中心?

　　A：DHL在IT服务上的策略是倾向自己来管理区域性关键数据中心设施，只有在需要快速呈现IT服务或是一个小规模数据中心空间时，才会向主机代管业者租用数据中心。采取租用方式可以缩短服务推出时间。我们也尝试着均衡发展自建数据中心营运的优势。

　　Q：你在管理DHL数据中心时遇到的较大挑战?

　　A：IT基础设施内充满着庞大网络、储存、备份、伺服器设备和数据中心设备的基础设施。

　　而过去的管理挑战在于IT部门和数据中心设施部门协同合作，来了解数据中心设施的所需容量(CapacityRequirement)，以符合新专案的需求。而当数据中心基础设施管理(DataCenterInfrastructureManagement，DCIM)工具出现后，也让任一个设计部门在数据中心设备的管理，有了显着的改善。

　　另一个热门谈论的话题依然是数据中心基础设施的可靠度(Reliability)，而要持续提升数据中心的可靠度，采用作法首先得有合适的数据中心试运行流程、定期的维护机制、线上负载测试和结果分析模拟，才能够持续地来改善数据中心的可靠度。

　　现在较大的挑战则是专业人才(Staffing)的不足。这些具有IT基础设施专业人才的流失，已经是数据中心管理者不得不面对的挑战，而是否具备有市场所需的IT基础设施专业技能，也主导了优秀人才的市场竞争力。

　　除了专业技能外，员工向心力、职涯发展和动机也十分重要。而能不能取得数据中心基础设施各细节的主导权，也影响数据中心能不能持续保有一群训练有素*的关键。

　　Q：如何减少数据中心的人为出错?

　　A：我深信，可以通过管理方式，来大幅降低因人为疏失造成数据中心非计划停摆的比例。借由定期在真实设备故障模拟下所做的一种可控制的线上负载测试，可以建立起数据中心维运团队的信心，在事故判断上有更多把握。

　　维运团队越有信心，在面对意外发生时也就越能提高数据中心的可靠度。意外事故在所难免，但是比起加强设备汰换，更重要的是能正确反映出事故本身，以及提供顾客透明的沟通管理。

　　Q：近2年数据中心管理方式和过去有何不同?

　　A这2年许多数据中心设施配备有更多监测设备，而在市场上推出的新产品都必须具备远端管理的能力，再者，这些监测设备操作也越来越友善和直觉。但要将这些监控应用产生的数据拿来评估，仍需要更多努力。

　　但不采取行动的数据将毫无意义(TheDataWithoutActionAreUseless)。

　　我曾看过数据中心配备了强大DCIM工具，但是将取得数据拿来使用的情况却非常少;而有时候，这些监测设备提供数据过多，已**过数据中心维运人员可以有效管理和执行的范围。

　　Q：DHL怎么分析这类数据中心的监测数据?

　　A：测试结果分析(TestResultAnalysis)非常重要，并且也是决定数据中心基础设施能不能更耐用、可靠，以及可预测的关键。但是，却只有很少数据中心设施有采用。

　　DHL在IT服务上的策略上，会依数据中心设施的不同而采用不一样监控应用，这些搜集而来的数据基本来源，有来自环境监控系统(BuildingManagementSystems，BMS)或其他能感测更多数据的系统，如DCIM系统。

　　这个测试结果分析是将可预期的自动化操作(做为单一设备分配路径故障模拟(DistributionPathFailureSimulation)的一种反应)与在数据中心基础设施的时间记录(RecordsofTime)、机电设备规模(Magnitude)大小及序列(Sequence)数据的实际反应进行比较，而得出可用的分析结果。