數(shù)據(jù)挖掘在物流管理中的作用及應(yīng)用.doc

數(shù)據(jù)挖掘在物流管理中的作用及應(yīng)用【內(nèi)容摘要】對于物流管理中的海量數(shù)據(jù)，如何及時、準(zhǔn)確，收集和分析各種信息與數(shù)據(jù)，提高物流企業(yè)管理水平和效益，成為物流發(fā)展的難題。而通過建立數(shù)據(jù)倉庫，利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及Q型系統(tǒng)聚類分析法，搭建MIS系統(tǒng)模型，最終讓決策者在物流管理方面，提出適合企業(yè)需要及經(jīng)濟發(fā)展的決策，成為解決此問題的方法。 【Abstract】 For the logistics management in large amounts of data, how to timely, accurate, collect and analyze information and data, improve the logistics management level and efficiency, the development of a logistics problem. Through the establishment of a data warehouse, using the data connection and a Q-cluster analysis method, to build MIS system model, the ultimate decision makers in logistics management, raised the need for enterprise and economic development decision-making, the solution to this problem.【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 物流管理 信息系統(tǒng) 決策【Key】 words data mining logistics management information system decision-making現(xiàn)代物流是一個龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，包括運輸、倉儲、配送、搬運、包裝和物流再加工等諸多環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)信息流量十分巨大。對這些數(shù)據(jù)要進行及時、準(zhǔn)確的處理，顯然企業(yè)通過普通的數(shù)據(jù)庫技術(shù)很難做到。而數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）技術(shù)能幫助企業(yè)在物流信息系統(tǒng)管理中，及時、準(zhǔn)確地收集和分析各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進行有效的分析，了解不同客戶的愛好，從而為客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，提高各類客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度。決策者快速、準(zhǔn)確地做出決策，提高企業(yè)的運作效率，降低物流成本、增加收益。數(shù)據(jù)挖掘過程就是采用統(tǒng)計、數(shù)學(xué)和可視化技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)庫中識別出有效的、新穎的、潛在的、有用的信息，以及最終挖掘出可理解模式的高級處理過程。具體步驟如下：一建立物流管理數(shù)據(jù)倉庫首先應(yīng)將物流諸多環(huán)節(jié)的海量數(shù)據(jù)，建立分類、匯總、統(tǒng)計，建立數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）。數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一書中所提出的定義被廣泛接受數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策(Decision Making Support)。物流管理的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，是以現(xiàn)有物流管理系統(tǒng)和大量物流數(shù)據(jù)的積累為基礎(chǔ)。它不是靜態(tài)的概念，只有把信息及時交給需要這些信息的使用者，供他們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營的決策，信息才能發(fā)揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，并及時提供給相應(yīng)的物流管理決策人員，是數(shù)據(jù)倉庫的根本任務(wù)。因此，從物流管理的角度看，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個工程，是一個過程。數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題，其主要特征就是面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時變性。數(shù)據(jù)倉庫是一個過程而不是一個項目，它是一個信息提供平臺，在業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)。主要以星型模型和雪花模型進行數(shù)據(jù)組織，并為用戶提供各種手段從數(shù)據(jù)中獲取信息和知識。可見，數(shù)據(jù)倉庫為企業(yè)帶來了一些“以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的知識”，它們主要應(yīng)用于對市場戰(zhàn)略的評價，和為企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的市場商機，同時，也用來控制庫存、檢查生產(chǎn)方法和定義客戶群。基于此，必須將物流管理中的海量數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)庫進行整理匯總，為往后的使用奠定科學(xué)化的發(fā)展基礎(chǔ)。二利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及Q型系統(tǒng)聚類分析法，搭建MIS系統(tǒng)模型Q型系統(tǒng)聚類分析法（以距離作為聚類統(tǒng)計量）是聚類分析中用的最多的一種，對樣本進行聚類，有最長距離法、最短距離法等，經(jīng)過多次試算，用WARD法聚類得出的結(jié)果最為清晰，可分為五類：第一類：粵高速A、五洲交通、重慶路橋、蕪湖港、皖通高速、山東高速、天津港、福建高速、S東北高、S楚高速、華北高速、湖南投資、深圳機場、大秦鐵路、鹽田港、S中北、錦州港、S延邊路、強生控股、中海海盛、S粵富華、S北海港、寧波海運、S*ST天海。第二類：海南航空、巴士股份、中信海直、海南高速、亞通股份、捷利股份、中國國航、S南航、交運股份、中儲股份、漳州發(fā)展、重慶港九、S川路橋、白云機場、深高速、寧滬高速、海越股份、上海航運。第三類：上港集團、大眾交通、上海機場、招商地產(chǎn)、廈門空港、廈門港務(wù)、外運發(fā)展、營口港、中海發(fā)展、中運航空、深赤灣A、現(xiàn)代投資。第四類：南京水運、江西長運、鐵龍物流、中原高速、贛粵高速。第五類：S東航、ST長運、北京巴士。聚類結(jié)果和前面的排序基本相符，結(jié)果是可信的。通過主成分分析和聚類分析可以看出，整個物流業(yè)上市公司業(yè)績較好，屬于業(yè)績較差的上市公司只有三家，占整個62家的4.8%?；谝陨暇垲惙治?，搭建MIS系統(tǒng)：1采購進貨管理系統(tǒng)。主要功能是面對供貨商的作業(yè)，包括向廠商發(fā)出訂購信息或接收廠商的出貨信息、采購決策、存貨控制、采購價格管理等信息管理子系統(tǒng)。 2銷貨出貨管理系統(tǒng)。其功能是收集客戶需求信息、記錄客戶購買信息、管理銷售價格、處理應(yīng)收貨款及退款等。 3庫存儲位管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括儲存管理、進出貨管理、機械設(shè)備管理、流通加工等功能子系統(tǒng)，負(fù)責(zé)相關(guān)信息的處理。 4財務(wù)管理和結(jié)算系統(tǒng)。財務(wù)管理系統(tǒng)主要功能是對銷售管理系統(tǒng)和采購系統(tǒng)所形成的應(yīng)付、應(yīng)收帳進行會計操作，同時對物流中心的整個業(yè)務(wù)與資金進行平衡、測算和分析，編制財務(wù)報表，并與銀行進行轉(zhuǎn)帳。結(jié)算系統(tǒng)主要功能是利用現(xiàn)有的業(yè)務(wù)信息管理系統(tǒng)和計算機處理能力，自動為客戶提供各類業(yè)務(wù)費用信息，為廣大物流企業(yè)的自動結(jié)算提供一套完整的解決方案。 5運輸配送管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括出貨配送管理、運輸調(diào)度計劃、分配計劃等功能子系統(tǒng)。 6物流分析系統(tǒng)。其主要功能是應(yīng)用技術(shù)與運籌決策模型，完善物流分析技術(shù)。 7物流決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)的功能獲取內(nèi)部各系統(tǒng)業(yè)務(wù)信息，取得外部信息，并結(jié)合內(nèi)部和外部信息編制各種報告，提供分析圖表。通過建立決策支持系統(tǒng)，及時地掌握商流、物流、資金流和信息流所產(chǎn)生的信息并加以利用，在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、運籌學(xué)模型的基礎(chǔ)上，運用數(shù)據(jù)挖掘工具對歷史數(shù)據(jù)進行多角度、立體的分析，實現(xiàn)對物流中心的資源的綜合管理，為決策提供科學(xué)決策的依據(jù)。三進行數(shù)據(jù)分析與決策決策管理人員在日常管理業(yè)務(wù)中收集并存儲了大量的數(shù)據(jù)，但卻很難掌握到所希望得到的信息，這是因為一方面缺乏足夠的信息來支持科學(xué)的決策，另一方面，積累的豐富數(shù)據(jù)沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用。這是由于涉及的數(shù)據(jù)量大，且來源廣泛，傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫已無法支持生產(chǎn)物流管理系統(tǒng)的分析功能。搭建的系統(tǒng)模型可有效的為決策者提供強有力的數(shù)據(jù)，以便于進行最終的決策，而使企業(yè)立于不敗之地。沃爾瑪公司就是一個成功應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的大公司。一個典型例子，是客戶的菜籃子分析，從客戶購買的記錄中得出客戶會同時購買哪些產(chǎn)品。其中最著名的結(jié)論是，一個生病的消費者的購買籃包括橙汁和咳嗽糖漿如果一個消費者購買了咳嗽糖漿，他就有30%的可能會同時購買橙汁。這些結(jié)論可以戰(zhàn)略性的布置貨品在倉庫中的位置，以促進交叉銷售和某類交易模式。很顯然這正是庫存儲位管理系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的強勁的說服力。由此可以看出，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常比較適用與記錄中的指標(biāo)取離散值的情況。如果原始數(shù)據(jù)庫中的指標(biāo)值是取連續(xù)的數(shù)據(jù)，則在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘之前應(yīng)該進行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)離散化（實際上就是將某個區(qū)間的值對應(yīng)于某個值），數(shù)據(jù)的離散化是數(shù)據(jù)挖掘前的重要環(huán)節(jié)，離散化的過程是否合理將直接影響關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘結(jié)果。這樣通過對數(shù)據(jù)分析，可以制定出有利于企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略決策，使其立于不改之地。此外，還可得出以下決策過程中的結(jié)論：客戶發(fā)展分析：對于生產(chǎn)物流來說，客戶是影響利潤的一個重要因素，所以從不同層次分析客戶，提供更加快捷、周全的服務(wù)來增加新客戶，以提供生產(chǎn)效率和利潤。 市場競爭分析：通過對市場占有率、競爭對手情況等分析來為決策人員提供科學(xué)的信息，以提高自身在市場競爭中的地位。 部門績效分析：將生產(chǎn)物流管理策略轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)部各個部門的執(zhí)行力，通過制定各個部門，包括財務(wù)、倉儲、配送、生產(chǎn)等方面的考核指標(biāo)，在統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)之上形成各個部門的績效考核體系，通過分析掌握和了解各個部門的執(zhí)行力度以及效率等情況。 生產(chǎn)利潤分析：分析各種產(chǎn)品的產(chǎn)出與投入之比以及發(fā)展趨勢等?？蛻魞r值分析：根據(jù)客戶與企業(yè)之間的關(guān)系，衡量客戶對整個企業(yè)生產(chǎn)效率的貢獻度進行分析，包括客戶當(dāng)前價值分析和潛在價值分析等。 業(yè)務(wù)發(fā)展分析：在現(xiàn)有業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)之上，如何通過改善管理來發(fā)展業(yè)務(wù)，譬如說如何根據(jù)生產(chǎn)節(jié)拍，使倉庫的供貨和庫存達到一個平衡，同時也使生產(chǎn)線的排隊達到平衡，從而提高物流效率，為進一步業(yè)務(wù)發(fā)展提供科學(xué)的依據(jù)。 供應(yīng)商信用度分析：對供應(yīng)商供應(yīng)的商品進行質(zhì)量、時效、質(zhì)量價格比等進行分析，是衡量供應(yīng)商供貨好壞的一個標(biāo)準(zhǔn)，也是企業(yè)選擇合作伙伴的一個重要參考指標(biāo)。引入數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，在分析其系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出基于數(shù)據(jù)倉庫的生產(chǎn)物流決策管理系統(tǒng)，解決基于傳統(tǒng)操作型數(shù)據(jù)庫的決策管理系統(tǒng)存在的問題，將分散的、標(biāo)準(zhǔn)不同的、邏輯關(guān)系不一致的數(shù)據(jù)經(jīng)過分析、抽取、轉(zhuǎn)換、整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中，通過多維分析和數(shù)據(jù)挖掘，形成生產(chǎn)物流決策管理人員所需要的信息和數(shù)據(jù)，從而有利于生產(chǎn)物流決策管理人員做出科學(xué)的決策，提高自身在市場競爭中的地位。在現(xiàn)代物流管理系統(tǒng)中充分利用基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的物流體系，為物流企業(yè)決策者提供決策支持，有利于提升物流企業(yè)的核心競爭力，使企業(yè)能夠及時、準(zhǔn)確地調(diào)整經(jīng)營策略，適應(yīng)市場的變化，有效的拓展市場，擴大生存空間，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，在激烈的市場競爭中立于不敗之地。【參考文獻】1中國市場物流與采購研究2007年第三期 數(shù)據(jù)挖掘在物流業(yè)中的應(yīng)用 劉曉華2陸澎 樊重俊李文現(xiàn)