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        數(shù)據(jù)挖掘分析方法在煙草商業(yè)物流工作中的應(yīng)用研究

        2019-10-21 07:16:57張華健張武李曉光魏國(guó)迎
        全國(guó)流通經(jīng)濟(jì) 2019年29期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)應(yīng)用

        張華健 張武 李曉光 魏國(guó)迎

        摘要:本文結(jié)合山東省淄博市煙草專賣局(公司)卷煙物流中心工作實(shí)際,探討運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)挖掘分析方法,對(duì)卷煙倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、配送、綜合等數(shù)據(jù)進(jìn)行日統(tǒng)計(jì)、月匯總,著力構(gòu)建卷煙物流信息數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、應(yīng)用、共享管理機(jī)制,建立月度數(shù)據(jù)分析報(bào)告制度,為企業(yè)決策提供有效數(shù)據(jù)支撐。

        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù);挖掘分析;煙草物流;應(yīng)用

        中圖分類號(hào):F25923 ??文獻(xiàn)識(shí)別碼:A ?文章編號(hào):

        2096-3157(2019)29-0027-03

        一、引語(yǔ)

        1研究背景

        數(shù)據(jù)是事實(shí)或觀察的結(jié)果,是對(duì)客觀事物的邏輯歸納,是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材。在信息時(shí)代,沒有數(shù)據(jù),一切無(wú)從談起。沒有數(shù)據(jù)挖掘與分析,就如同盲人摸象,就無(wú)法綜合研判市場(chǎng)信息,無(wú)法做出及時(shí)、準(zhǔn)確判斷。要想使數(shù)據(jù)真正成為一個(gè)公司的資源,只有通過充分的數(shù)據(jù)挖掘與分析,才能利用它為公司自身的業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略發(fā)展服務(wù),數(shù)據(jù)挖掘和分析方法也應(yīng)運(yùn)而生,顯示出其強(qiáng)大的生命力。數(shù)據(jù)挖掘與分析就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們所不知道的,但又是潛在有用信息和知識(shí)的過程。

        在信息化時(shí)代,應(yīng)該將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到煙草行業(yè)的發(fā)展中,通過對(duì)行業(yè)生產(chǎn)、營(yíng)銷、物流等各環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)的采集、挖掘分析、研究利用,為消費(fèi)者提供更滿意的產(chǎn)品和服務(wù)。具體到淄博煙草卷煙物流中心而言,需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析,來(lái)客觀、直觀地反映基層工作情況,幫助管理者及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題、發(fā)掘亮點(diǎn),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),讓看起來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)變得有序,讓數(shù)據(jù)背后的真相直觀地展現(xiàn)出來(lái),為領(lǐng)導(dǎo)的決策提供更可靠的依據(jù)。

        2研究思路

        以精益滲透和流程建設(shè)為契機(jī),按照“立足現(xiàn)實(shí),著眼長(zhǎng)遠(yuǎn),以我為主、精益求精”的原則,即立足卷煙物流中心設(shè)備自動(dòng)化、信息化水平較低的現(xiàn)實(shí),以精益思想為指導(dǎo),以自我挖潛、自我研發(fā)為主,單位主要負(fù)責(zé)人帶頭,組織開展數(shù)據(jù)分析,從明確目標(biāo)、落實(shí)責(zé)任,完善制度、優(yōu)化流程等方面,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與分析的突破。

        3研究目標(biāo)

        (1)物流關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)由67項(xiàng)提高到110項(xiàng)以上。(2)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息采集中,員工的參與度由65%提高到85%以上。(3)探索建立一套系統(tǒng)完整的卷煙物流信息數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、應(yīng)用、共享管理機(jī)制,為企業(yè)決策提供有效數(shù)據(jù)支撐。

        二、整體舉措

        數(shù)據(jù)挖掘與分析,重在組織保障、全員參與,貴在形成制度化長(zhǎng)效化堅(jiān)持,因此,在對(duì)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)具體數(shù)據(jù)收集分析前,必須立足全局,對(duì)相關(guān)整體工作進(jìn)行系統(tǒng)安排和把握。

        1加強(qiáng)組織保障

        成立卷煙物流中心數(shù)據(jù)信息挖掘分析應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)小組,組織制定具體工作實(shí)施方案,認(rèn)真分析數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)應(yīng)用工作現(xiàn)狀,查找突破瓶頸,確保基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)更加全面,信息化程度更高,數(shù)據(jù)應(yīng)用效果更加顯著。

        2積極宣傳發(fā)動(dòng)

        做好員工的宣傳發(fā)動(dòng)、學(xué)習(xí)培訓(xùn)工作,提高全員對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的重視程度和統(tǒng)計(jì)技能,為有效收集數(shù)據(jù)奠定基礎(chǔ)。

        3統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析

        對(duì)物流環(huán)節(jié)關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面梳理,細(xì)化物流關(guān)鍵數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),準(zhǔn)確定位應(yīng)統(tǒng)計(jì)而未統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息,為下一步做到應(yīng)統(tǒng)計(jì)、盡統(tǒng)計(jì)做好基礎(chǔ)工作。

        4相關(guān)統(tǒng)計(jì)工具開發(fā)

        為統(tǒng)計(jì)工作量大、電子化程度低的關(guān)鍵環(huán)節(jié)研究開發(fā)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用軟件或小工具,將統(tǒng)計(jì)工作簡(jiǎn)單化、數(shù)字化,有效減少人工紙質(zhì)統(tǒng)計(jì),降低員工工作量,提高數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)利用效率。

        5數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)常態(tài)化制度化

        完善基層一線分揀、配送工作日志,建立定期的數(shù)據(jù)分析報(bào)告制度,形成一套卷煙物流信息數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、應(yīng)用、共享管理機(jī)制。

        三、分域探析

        1卷煙倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)

        平均每天卷煙卸貨的工作時(shí)間大約占倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)工作時(shí)間的3/4,在此僅對(duì)卷煙入庫(kù)環(huán)節(jié)進(jìn)行討論。

        倉(cāng)庫(kù)保管員填寫《卷煙卸貨登記表》,全面記錄卷煙卸貨信息,主要包括日期、卷煙品牌(規(guī)格)、是否是托盤運(yùn)輸、儲(chǔ)位安排用時(shí)、卷煙數(shù)量、卷煙生產(chǎn)廠家、殘損卷煙情況、卸貨開始時(shí)間、卸貨結(jié)束時(shí)間、保管員、信息員、設(shè)備情況等基礎(chǔ)信息。截止到2019年5月31日,共記錄了自2015年7月20日以來(lái)的5295條記錄。

        相關(guān)數(shù)據(jù)主要是通過Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖功能來(lái)分析與展現(xiàn)。通過這些基礎(chǔ)信息,管理人員可以分析指定時(shí)間段的卸煙件數(shù)、平均卸貨效率、卸車次數(shù)、百件卷煙卸貨單位用時(shí),以及保管員、信息員、裝卸員的工作效率和設(shè)備狀況,經(jīng)過數(shù)據(jù)分析可以比較容易地發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)異常情況的指標(biāo)。通過計(jì)算日均卸貨次數(shù)、日均卸貨量測(cè)算人員的勞動(dòng)量,經(jīng)過數(shù)據(jù)的排序,可以發(fā)現(xiàn)工作量是否均衡、設(shè)備是否存在故障等問題。進(jìn)一步延伸,通過對(duì)一段時(shí)間內(nèi)卸貨量的數(shù)據(jù)分析,若出現(xiàn)工作量大幅波動(dòng)的現(xiàn)象,則可能與卷煙營(yíng)銷中心的調(diào)度有關(guān),與之討論是否可以在保障正常經(jīng)營(yíng)的情況下,合理安排到貨車輛,以平衡日平均工作量。

        表1為卷煙倉(cāng)儲(chǔ)裝卸環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)匯總透視分析表,實(shí)時(shí)跟蹤每日單次卸車用時(shí)、工作量、總時(shí)長(zhǎng)等情況。

        2卷煙分揀環(huán)節(jié)

        該環(huán)節(jié)主要通過自主開發(fā)的“卷煙分揀系統(tǒng)工作效率分析程序”來(lái)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行相關(guān)的分析。程序包括后臺(tái)管理與查詢、前端登記與查詢兩個(gè)部分,含有六個(gè)功能模塊——工作時(shí)間登記、數(shù)據(jù)查詢與維護(hù)、參數(shù)設(shè)置、分揀工作時(shí)間圖表分析、生產(chǎn)耗材登記與查詢、分揀費(fèi)用分析,可以實(shí)現(xiàn)分揀各環(huán)節(jié)工作效率及費(fèi)用情況的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)查詢。本文以第四個(gè)功能分揀工作時(shí)間圖表分析為例,介紹分揀環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析。圖1為分揀工作時(shí)間圖表分析功能模塊界面。

        其中,在圖形選項(xiàng)上,可以選擇用餅圖、柱狀圖、折線圖,按日期或分揀線顯示各工作環(huán)節(jié)的分析與查詢結(jié)果。這些數(shù)據(jù)具體包括:異型煙分揀所用時(shí)間(小時(shí))、正常卷煙分揀所用時(shí)間(小時(shí))、塑包機(jī)工作時(shí)間(小時(shí))、打碼工控機(jī)工作時(shí)間(小時(shí))、分揀工作全部結(jié)束所用時(shí)間(小時(shí))、零散卷煙分揀量(箱)、件煙數(shù)量(箱)、異型煙數(shù)量(箱)、分揀戶數(shù)、零散煙分揀效率(箱/小時(shí))、異型煙分揀效率(箱/小時(shí))、殘損煙(條)。上述數(shù)據(jù)客觀真實(shí)全面,是對(duì)分揀工作情況,尤其是對(duì)工作效率的直觀呈現(xiàn),可以為員工績(jī)效考核、分揀班組優(yōu)化、分揀設(shè)備改進(jìn)等工作提供重要依據(jù)。

        3卷煙配送環(huán)節(jié)

        主要是通過《卷煙配送日志》來(lái)收集數(shù)據(jù),主要包括日期、部門、線路、團(tuán)隊(duì)、駕駛員、送貨員、送貨量、送貨戶數(shù)、出車時(shí)間、返回時(shí)間、收取現(xiàn)金數(shù)量、電子結(jié)算戶數(shù)、送貨里程、銀行存款用時(shí)、裝車用時(shí)等15個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上,每月計(jì)算推導(dǎo)出單車日均配送時(shí)間、里程、戶數(shù)、裝載率、電子結(jié)算成功率等運(yùn)行指標(biāo)。截至2019年5月31日,共采集了自2016年以來(lái)的,共計(jì)42937條記錄。

        圖2為各配送部日均配送戶數(shù)月度折線圖,通過分析配送戶數(shù)、用時(shí)、里程等數(shù)據(jù),為優(yōu)化配送線路提供科學(xué)依據(jù),實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本增效。

        4綜合管理環(huán)節(jié)

        每月初形成上月份的《卷煙物流中心月度工作報(bào)表》,涵蓋物流總費(fèi)用、單箱物流費(fèi)用、物流費(fèi)用率等131個(gè)指標(biāo),全面反映物流各環(huán)節(jié)運(yùn)行質(zhì)量。

        表2為通過數(shù)據(jù)自動(dòng)提取和人工修正生成的月度工作報(bào)表。

        四、方法應(yīng)用成效

        1產(chǎn)生的直接經(jīng)濟(jì)效益

        應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘分析方法后,堅(jiān)持用數(shù)字說(shuō)話,依托客觀數(shù)據(jù)輔助管理決策。2018年,優(yōu)化移庫(kù)備貨流程,使卷煙分揀備貨由35小時(shí)縮減至25小時(shí)左右,效率提升30%;2018年,標(biāo)準(zhǔn)卷煙分揀效率較2017年平均提升867%。2019年4月份,優(yōu)化、減少配送線路25條,減少終端送貨車輛5臺(tái)、人員10名。

        2建立了較為完善的數(shù)據(jù)挖掘分析應(yīng)用制度

        完善了信息數(shù)據(jù)采集流程,建立了數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用、共享管理機(jī)制。配送工作日志、卷煙卸貨日志已納入物流標(biāo)準(zhǔn)化管理體系中。同時(shí),為物流環(huán)節(jié)的分層分類對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)采集與分析工作打下了良好基礎(chǔ)。

        3為提升績(jī)效考核科學(xué)化水平提供了有力支撐

        在實(shí)際工作中,受許多因素制衡,績(jī)效考核體系中定性評(píng)估占比要比定量評(píng)價(jià)大,在某種意義上影響到了考核的科學(xué)性和客觀性。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘分析方法,在倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、配送、綜合環(huán)節(jié)中,選擇那些關(guān)鍵指標(biāo)、終端指標(biāo)作為評(píng)價(jià)崗位個(gè)人、團(tuán)隊(duì)、部門工作績(jī)效水平的重要依據(jù),如平均卸貨效率、零散煙分揀效率(箱/小時(shí))、異型煙分揀效率(箱/小時(shí))、日均單車配送量、日均單車配送戶數(shù)、單箱物流費(fèi)用等。量化考核中,要扭住效益效率不放,堅(jiān)持效能比優(yōu)先,突出重點(diǎn)、總攬大局,避免眉毛胡子一把抓,切實(shí)在企業(yè)上下起到鮮明的激勵(lì)導(dǎo)向作用。

        4具備一定的推廣價(jià)值

        數(shù)據(jù)雖有差別,但大數(shù)據(jù)思維可以共通共享。數(shù)據(jù)挖掘分析方法及其應(yīng)用實(shí)踐,在信息化、自動(dòng)化水平較低的地市級(jí)公司配送中心均可推廣運(yùn)用。對(duì)信息化、自動(dòng)化水平相對(duì)較高的單位,也具有一定的借鑒意義。同時(shí),借助Excel等常用辦公軟件,即可進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入與分析,可以以較低的費(fèi)用成本實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的采集與分析。

        五、結(jié)束語(yǔ)

        本項(xiàng)目運(yùn)用精益思想、大數(shù)據(jù)思維,比較全面地采集、分析了物流業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù),為進(jìn)一步提升效率、提高服務(wù)質(zhì)量,提供了客觀的數(shù)字化依據(jù),是打牢基層管理基礎(chǔ)的重要一環(huán),對(duì)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展有很好的推動(dòng)作用。

        參考文獻(xiàn):

        [1]周磊,王建軍商業(yè)卷煙物流精益管理應(yīng)用實(shí)例與工具方法[M]山東人民出版社,2018

        [2]李志輝,李欣MINITAB統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用[M]電子工業(yè)出版社,2017

        [3]王妍妍基于數(shù)據(jù)挖掘的物流成本管理模型研究[J].電子商務(wù),2018,(1)

        [注]基金項(xiàng)目:本文來(lái)源于淄博市煙草專賣局(公司)2018年度一等獎(jiǎng)精益課題《數(shù)據(jù)信息挖掘分析》

        作者簡(jiǎn)介:

        1張華健,供職于山東淄博煙草有限公司。

        2張武,供職于山東淄博煙草有限公司。

        3李曉光,供職于山東淄博煙草有限公司。

        4魏國(guó)迎,供職于山東淄博煙草有限公司。

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