徐鑫濤

東營職業(yè)學(xué)院計算機(jī)系,山東 東營 257091

淺談數(shù)據(jù)挖掘在物流倉儲管理中的應(yīng)用

徐鑫濤

東營職業(yè)學(xué)院計算機(jī)系,山東 東營 257091

針對目前物流企業(yè)倉儲管理系統(tǒng)在隨機(jī)的倉儲運(yùn)作中產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)又很難直接為物流倉儲決策提供真正有價值信息的問題，對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與物流倉儲管理系統(tǒng)的結(jié)合相關(guān)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行闡述，提出用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決物流倉儲管理中存在的問題，并給出幾種常見問題的解決方案。

數(shù)據(jù)挖掘;物流倉儲管理

一、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一個多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域，它融合了數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、知識工程、面向?qū)ο蠓椒?、信息檢索、高性能計算以及數(shù)據(jù)可視化等最新技術(shù)的研究成果。數(shù)據(jù)挖掘指的是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘是一個高級的處理過程，已從數(shù)據(jù)集中識別出以模式來表示的知識。高級的處理過程是指一個多個步驟的處理過程，多個步驟之間相互影響、反復(fù)調(diào)整，形成一種螺旋式上升過程。

二、數(shù)據(jù)挖掘與物流倉儲管理系統(tǒng)的結(jié)合

目前，國外發(fā)達(dá)國家的物流系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展得非常完善，經(jīng)驗(yàn)豐富，同類產(chǎn)品品牌較多，技術(shù)成熟，具備了一定的市場占有率和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，如美國的沃爾瑪連鎖超市的物流倉儲配送系統(tǒng)已覆蓋全世界大部分地區(qū)。有關(guān)國外的物流軟件產(chǎn)品，如美國的CA公司的MK-Logistics、德國SAP等一些優(yōu)秀軟件，因其開發(fā)年代較早且基于GIS和GPS而價格昂貴，外其操作模式也不適合我國國情。我國物流倉儲業(yè)尚處于發(fā)展初期，與發(fā)達(dá)國家和地區(qū)相比還存在不小的差距。企業(yè)普遍存在著貨物積壓、物流網(wǎng)點(diǎn)失控、信息反饋不及時等問題。物流基礎(chǔ)設(shè)施和裝備雖初具規(guī)模，但是管理及運(yùn)作效率亟待提高;專業(yè)化第四方物流公司和服務(wù)剛開始起步，物流總體質(zhì)量方面的潛力尚待大力挖掘。目前國內(nèi)具有智能決策支持功能的物流倉儲信息系統(tǒng)多數(shù)仍然處于理論和算法研究階段，沒有成型的產(chǎn)品投入市場。目前在國內(nèi)有的企業(yè)已經(jīng)開始著手利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對企業(yè)的倉儲數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流倉儲管理系統(tǒng)中的研究并不廣泛?；轄柤瘓F(tuán)使用關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)技術(shù)對企業(yè)的倉儲數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，成功的搬掉了庫存中的“石頭”。百勝物流通過對物流環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘有效地實(shí)現(xiàn)了物流成本的“縮水”。另外，一些傳統(tǒng)ERP軟件的供應(yīng)商也正著手實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘在倉儲管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。

三、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

針對于不同的物流倉儲管理系統(tǒng)及其問題我們主要采取以下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：

數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗過程要去除原數(shù)據(jù)集中的噪聲數(shù)據(jù)和無關(guān)數(shù)據(jù)，處理遺漏的數(shù)據(jù)和清洗臟數(shù)據(jù)，去除空白數(shù)據(jù)域等。

數(shù)據(jù)構(gòu)建：數(shù)據(jù)構(gòu)建包括建設(shè)性的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，例如：導(dǎo)出屬性的產(chǎn)生、已有屬性的全新紀(jì)錄或變換了的值。

數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)集成主要是將多文件或多數(shù)據(jù)庫運(yùn)行環(huán)境中的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，解決語義的模型性。

數(shù)據(jù)格式化：數(shù)據(jù)格式化主要指的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行語法上的修改，而非語義上的修改。

關(guān)聯(lián)分析：關(guān)聯(lián)分析就是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)、相關(guān)關(guān)系或因果結(jié)構(gòu)以及項(xiàng)集的頻繁模式。

決策樹：決策樹是一種用來表示人們?yōu)榱俗龀瞿硞€決策而進(jìn)行的一系列判斷過程的樹形圖。

知識發(fā)現(xiàn)描述：對數(shù)據(jù)挖掘生成的知識，通過某種方式進(jìn)行描述。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流倉儲管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

1.庫內(nèi)商品儲位的合理化安排

物流倉儲管理儲位對于倉儲容量利用率、儲存搬運(yùn)分揀效率的提高具有重要的意義。特別對于商品量大、出貨頻率快的倉儲中心來講，商品儲位就意味著工作效率和效益。倉儲商品儲位安排不合理會導(dǎo)致倉儲成本增加、倉儲利用率低下、工作效率降低，要真正解決好這個問題，數(shù)據(jù)挖掘是必不可少的。通過分析物流倉儲管理系統(tǒng)中商品的歷次出貨的時間、數(shù)量、送貨地點(diǎn)、需求者以及關(guān)聯(lián)度等要素，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則來尋找商品的最佳儲存位置，并相應(yīng)的調(diào)整儲存方式和存儲手段。

2.制定合理的庫存策略，降低庫存成本

物流倉儲管理中的庫存具有兩重性。制定合理的庫存策略有利于快速滿足用戶期望，防止發(fā)生缺貨和貨物囤積出現(xiàn)資金占用的不合理，使存貨數(shù)量保持在合理的限度之內(nèi)，以提高物流倉儲管理效率、降低倉儲成本。數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法可以為庫存策略的制定提供有力的支持。通過對庫存管理中貨物的存儲序號、貨物的存儲數(shù)量、貨物單價及占全部庫存貨物數(shù)量比率、占貨物總價值比率等數(shù)據(jù)采用分類分析法來確定對不同庫存貨物的管理措施、制定合理的庫存策略。

3.客戶價值分析

根據(jù)市場營銷的原則，對待不同類型的顧客所提供的服務(wù)類別和服務(wù)水平應(yīng)該加以區(qū)分。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶對物流倉儲服務(wù)的應(yīng)用頻率、持續(xù)性等數(shù)據(jù)來判別客戶的忠誠度，通過對倉儲管理過程中交易數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析來挖掘哪些是企業(yè)希望保存的客戶；例如，通過挖掘找到流失客戶的共同特征，就可以在那些具有相似特征的客戶未流失之前進(jìn)行針對性的彌補(bǔ)。

五、結(jié)束語

本文針對目前物流企業(yè)倉儲管理系統(tǒng)在隨機(jī)的倉儲運(yùn)作產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)又很難直接為物流倉儲決策提供真正有價值信息的問題，提出用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決物流倉儲管理中存在問題的策略，用戶可根據(jù)自己的物流倉儲管理的實(shí)際情況采取相應(yīng)的技術(shù)和解決方案，從而倉儲管理的效率。在實(shí)際應(yīng)用中對采取新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來更加高效的解決問題是我們下一步研究的重點(diǎn)。

[1]毛國君，段立娟，王實(shí)，石云.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M].北京:清華大學(xué)出版社.2005

[2]梁循.數(shù)據(jù)挖掘算法與應(yīng)用[M].北京:北京大學(xué)出版社.2006

[3]秦國鋒，李啟炎.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的.CIMS.系統(tǒng)信息集成方法.計算機(jī)工程.第29卷第15期

[4] 歐陽文霞.物流信息系統(tǒng)管理[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社.2005

[5] 丁立言主編.倉儲自動化[M].北京：清華大學(xué)出版社.2002

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.07.068

徐鑫濤，男，1980.7，高校講師，東營職業(yè)學(xué)院計算機(jī)系教師，中國石油大學(xué)在讀工程碩士，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用技術(shù)、物流信息管理、高職人才培養(yǎng)模式研究等。