[摘要] 本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于物流體系的優(yōu)勢，構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的物流體系結(jié)構(gòu)，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)物流管理、決策提供支持功能，闡述了該技術(shù)在物流體系中的應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞] 物流體系 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)挖掘

一、引言

隨著電子商務(wù)在我國的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，使得各行業(yè)紛紛采用先進(jìn)的信息技術(shù)手段提升自身的服務(wù)水平。物流業(yè)被認(rèn)為是繼勞動力資源之后的“第三方利潤源泉”，因此建立高效、安全、方便的物流體系也成為發(fā)展電子商務(wù)關(guān)鍵性瓶頸問題。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)倉庫就是一個用以更好地支持企業(yè)或組織的決策分析處理的、面向主題的、集成的、隨時間不斷變化的，但信息本身相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合。通過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、建立模型、檢驗、分析等過程，有效集成各種高效率的數(shù)據(jù)挖掘算法， 按照用戶需要，實施數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中， 提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠挖掘蘊(yùn)藏在海量數(shù)據(jù)中未知的和有價值的信息，為企業(yè)物流管理提供各種決策信息，提高管理和決策的水平，縮短與全球化物流市場競爭的差距，有效的提升企業(yè)效益。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助企業(yè)在物流管理中，及時、準(zhǔn)確地收集和分析客戶、市場、銷售、服務(wù)及整個企業(yè)內(nèi)部的各種信息，從而可以為客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，大大提高各類客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度，使物流管理更加滿足客戶的需求。同時，數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)技術(shù)，可以大大提高物流決策過程的效率，改進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和靈活性，改善服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)企業(yè)物流決策的可靠性和科學(xué)性，為物流管理的發(fā)展提供了良好的物質(zhì)基礎(chǔ)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流體系中的應(yīng)用

信息是物流企業(yè)最重要的有效資源，最大限度地提高信息的利用率是物流企業(yè)經(jīng)營成敗的關(guān)鍵?，F(xiàn)代物流體系是一個龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，特別是全程物流，包括運(yùn)輸、倉儲、配送、搬運(yùn)、包裝和再加工等環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)信息流量十分巨大，使企業(yè)很難對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行及時、準(zhǔn)確的處理。

1.現(xiàn)代物流體系組成

基于數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)代物流體系可由采購進(jìn)貨管理系統(tǒng)、銷貨出貨管理系統(tǒng)、庫存?zhèn)}儲管理系統(tǒng)、財務(wù)管理和結(jié)算系統(tǒng)、物流客戶管理系統(tǒng)、OLAP、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘處理的物流分析系統(tǒng)、解釋評價系統(tǒng)、運(yùn)輸配送管理系統(tǒng)、物流決策支持等系統(tǒng)組成。

在采購進(jìn)貨、銷貨出貨、財務(wù)管理和結(jié)算系統(tǒng)中，利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以改善物流業(yè)務(wù)與資金的平衡、提高資金的周轉(zhuǎn)，結(jié)合物流客戶管理系統(tǒng)，以確保把握住利潤最高的商品品種、數(shù)量和可靠的物流客戶，發(fā)展良好的客戶關(guān)系。庫存?zhèn)}儲管理中利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以合理安排貨品的存儲，有效的提高揀貨效率，動態(tài)把握貨品流通，最大限度實現(xiàn)“零庫存”，降低企業(yè)成本，提高企業(yè)效益。

運(yùn)輸配送管理系統(tǒng)中，應(yīng)用GIS技術(shù)與運(yùn)籌決策模型建立的物流分析系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)挖掘中的分類樹的方法，確定配送中心點的位置及各地址間的物品運(yùn)輸量，編制配送計劃，設(shè)計和優(yōu)化配送路線，確定有效配送策略，并結(jié)合物流決策支持系統(tǒng)中，分析內(nèi)外各種信息、圖表。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度、立體的分析，建立決策支持系統(tǒng)，實現(xiàn)對物流中心的資源的綜合管理，為物流決策提供科學(xué)的依據(jù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流體系中的應(yīng)用

如圖所示：分別為采購進(jìn)貨、銷貨出貨、庫存?zhèn)}儲、財務(wù)結(jié)算、物流客戶管理系統(tǒng)建立相應(yīng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，管理物流的各基本環(huán)節(jié)。經(jīng)過對各分散的信息進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、刷新等過程，將數(shù)據(jù)聚集在一起形成一個集成、穩(wěn)定、可靠的中心數(shù)據(jù)倉庫，運(yùn)用統(tǒng)計分析、模糊聚類、貝葉斯預(yù)測等數(shù)據(jù)挖掘算法為物流分析系統(tǒng)提供依據(jù)，借助解釋及評價模型把最有價值的信息區(qū)分出來，并提交給物流決策支持系統(tǒng)和運(yùn)輸配送管理系統(tǒng)。篩選出合理的配送方案，確定相應(yīng)的經(jīng)營策略，實現(xiàn)物流管理的科學(xué)化、系統(tǒng)化。

結(jié)合了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的新型物流體系，主要通過人工智能對原料采購、加工生產(chǎn)、分銷配送到商品銷售的各個環(huán)節(jié)的信息進(jìn)行采集，并利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ溥M(jìn)行分析處理，確定相應(yīng)的配送機(jī)制，幫助決策者快速、準(zhǔn)確地做出決策，提高企業(yè)的運(yùn)作效率，降低物流成本、增加企業(yè)收益。

四、結(jié)束語

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(kuò)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(xiàn)：

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