郭寧

摘 要：制造型企業(yè)為了轉型升級已逐步使用ERP 系統(tǒng)來管理企業(yè)，然而傳統(tǒng)的ERP 系統(tǒng)已無法滿足一些制造型企業(yè)的發(fā)展，其主要原因是制造型企業(yè)的生產(chǎn)物料種類繁多，產(chǎn)品結構復雜而且多樣化。本文從大數(shù)據(jù)挖掘技術及 ERP 系統(tǒng)的相關概述入手，闡述分析大數(shù)據(jù)挖掘技術在制造型企業(yè) ERP 中應用的必要性，從而從產(chǎn)品質(zhì)量管理、市場營銷和采購管理等方面來提出大數(shù)據(jù)挖掘技術在制造型企業(yè) ERP 中應用的具體策略，將企業(yè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)轉換為有價值的信息，為企業(yè)管理人員的決策提供支持。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)挖掘技術;ERP系統(tǒng);制造型企業(yè)

0 引言

制造型企業(yè)在信息化時代中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息都是海量的，雖然一些有用的信息隱藏在這些數(shù)據(jù)信息中，但是這些數(shù)據(jù)過于雜亂無序，很難被有效地利用起來。因此想 要有效的利用信息，亟待解決的問題就是如何對這些數(shù)據(jù)進行處理。數(shù)據(jù)挖掘技術就是在此情況下誕生的，與原有的數(shù)據(jù)處理方法相比，大數(shù)據(jù)挖掘技術所涉及的領域較多，在制造型企業(yè)發(fā)展過程中所扮演的角色也往往更加重要。因此，在企業(yè)已有的ERP 系統(tǒng)基礎上實施大數(shù)據(jù)挖掘技術，使其成為更加智能化信息管理系統(tǒng)[1]。

1 大數(shù)據(jù)挖掘技術及ERP系統(tǒng)的相關概述

1.1 大數(shù)據(jù)挖掘技術概述

（1）數(shù)據(jù)挖掘的定義

由于不斷推進的信息化發(fā)展，近些年數(shù)據(jù)的增長呈現(xiàn)出爆發(fā)態(tài)勢，目前制造型企業(yè)想要高效發(fā)展，當務之急就是需要從海量信息中篩選出有用的數(shù)據(jù)。作為發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)知識的手段，數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H上就是將有用的信息從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出來，從模糊的、隨機的、不完全的、有噪聲的、大量的實際應用數(shù)據(jù)中，將存在價值的、可被理解的、未知的、具有規(guī)律性的知識和信息挖掘出來的過程。在決策分析、檢索優(yōu)化和數(shù)據(jù)管理等多個方面都可以應用挖掘出的數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術所具備的優(yōu)勢非常顯著， 其可以預測性地描述復雜的數(shù)據(jù)，自動化地完成挖掘數(shù)據(jù)的過程對于處理海量數(shù)據(jù)非常有利[2]。

（2）大數(shù)據(jù)挖掘的基本分析方法

在應用大數(shù)據(jù)挖掘技術的過程中，最核心、最基礎的就是大數(shù)據(jù)挖掘的分析方法。數(shù)據(jù)挖掘過程想要實現(xiàn)，離不開可靠、科學的方法，面對的問題不同，可采用的方法也會有差異。目前大數(shù)據(jù)挖掘的分析方法主要有以下三個：

聚類分析法，按照功能、特性和作用將數(shù)據(jù)對象進行分組聚類，毫無邏輯可言的數(shù)據(jù)就會快速地變成有聯(lián)系的數(shù)據(jù)，然后再次利用和分析分組數(shù)據(jù)，從而將有價值的 數(shù)據(jù)挖掘出來，將具有價值的數(shù)據(jù)價值發(fā)揮出來。

特征性數(shù)據(jù)分析法，在分類整理數(shù)據(jù)時，根據(jù)特性分類就是特征性數(shù)據(jù)分析法，分析普遍存在于數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的特性分析。

關聯(lián)性分析法，一些數(shù)據(jù)由于發(fā)布者加密方法的使用，較為隱蔽，因此想要利用和挖掘這類數(shù)據(jù)，就需要使用關聯(lián)性分析法， 關聯(lián)性識別此類數(shù)據(jù)信息，將有效的數(shù)據(jù)快速獲取。在信息管理工作對精準度要求較高時，往往使用關聯(lián)性分析法。

1.2 ERP系統(tǒng)概述

ERP系統(tǒng)即企業(yè)資源管理管理系統(tǒng)，在制造企業(yè)內(nèi)應用ERP 系統(tǒng)，可以幫助企業(yè)有效地整合整個供應鏈，準確地分配企業(yè)人財物等資源，為企業(yè)的資源管理更加合理提供保障。此外，在制造企業(yè)內(nèi)應用ERP 系統(tǒng)，還可以提前安排采購和生產(chǎn)等業(yè)務，將更加有效的信息提供給企業(yè)管理者來分析、決策。

2 制造型企業(yè)ERP系統(tǒng)應用大數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性

2.1大數(shù)據(jù)挖掘與ERP 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫關聯(lián)技術

在制造型企業(yè)的ERP系統(tǒng)中應用大數(shù)據(jù)挖掘技術，實際上就是在ERP系統(tǒng)嵌入大數(shù)據(jù)挖掘分析功能，將ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫可以獨立訪問的系統(tǒng)建設起來。由此可見，大數(shù)據(jù)挖掘與ERP 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫有一定聯(lián)系，在ERP系統(tǒng)中應用大數(shù)據(jù)挖掘技術時，為確保數(shù)據(jù)庫信息的安全，則需在數(shù)據(jù)倉庫儲備、傳送信息時，預處理原始信息。

2.2 大數(shù)據(jù)挖掘技術彌補了ERP的不足

在制造型企業(yè)內(nèi)，大量的經(jīng)營數(shù)據(jù)信息都儲存在 ERP系統(tǒng)內(nèi)，對于任何企業(yè)而言，這些在 ERP系統(tǒng)儲存記錄的信息都是沒被挖掘的寶藏。如果制造型企業(yè)能夠充分利用大數(shù)據(jù)挖掘技術，在ERP系統(tǒng)中應用大數(shù)據(jù)挖掘技術，則可以充分發(fā)揮這個寶藏的價值，將這些儲存在ERP系統(tǒng)的信息為企業(yè)的發(fā)展壯大做出應有的貢獻。

3 制造型企業(yè)ERP 中大數(shù)據(jù)挖掘技術的具體應用

3.1在產(chǎn)品質(zhì)量管理中大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

在制造型企業(yè)內(nèi)，產(chǎn)品質(zhì)量檢驗與管理屬于重要環(huán)節(jié)。一般的制造企業(yè)在管理控制、檢驗產(chǎn)品質(zhì)量時，通常采用的方法均為六西格瑪法。分析和測評樣本數(shù)據(jù)是六西格瑪法的核心所在，在進行測量分析時常會用到關聯(lián)分析、多變異分析、回歸分析和聚類分析，而這些都是大數(shù)據(jù)挖掘技術的分析方法?？梢?，大數(shù)據(jù)挖掘技術在制造型企業(yè)ERP 系統(tǒng)的產(chǎn)品質(zhì)量管理子系統(tǒng)中，可以進行應用，且大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以提供更為可靠、準確的數(shù)據(jù)給制造型企業(yè)，用于產(chǎn)品的質(zhì)量管理，以便制造型企業(yè)改進產(chǎn)品質(zhì)量管理。

3.2 在市場營銷中大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

在制造型企業(yè)的 ERP 系統(tǒng)中，市場營銷子系統(tǒng)屬于眾多子系統(tǒng)中的一個，大量的營銷數(shù)據(jù)記錄其中， 直接關系到整個制造型企業(yè)的運營。根據(jù)ERP 系統(tǒng)的市場營銷子系統(tǒng)，可以生成反映不同產(chǎn)品、不同區(qū)域、不同季節(jié)的銷售價格、銷售額以及產(chǎn)品銷量的柱形圖、餅圖和折線圖等，讓制造型企業(yè)的管理層清楚地了解產(chǎn)品銷量，以及銷售人員的業(yè)務水平。但是如果制造型企業(yè)管理者想要根據(jù)市場營銷子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息來進行產(chǎn)品定價、策劃營銷方案，則需要進一步挖掘數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)挖掘技術在ERP系統(tǒng)市場營銷子系統(tǒng)中的應用，則可以實現(xiàn)這一目標，分類歸納數(shù)據(jù)、識別數(shù)據(jù)相關性，預處理數(shù)據(jù)時利用聚類分析法，形成樣本數(shù)據(jù)。例如在預測和判定銷售價格時，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的線性回歸分析法，將預測模型建立起來，更為精確的預測未來市場，將時間序列數(shù)據(jù)提供給企業(yè)管理者，輔助其進行判斷決策。

3.3在采購管理中大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

采購管理工作對于制造型企業(yè)尤為重要，產(chǎn)品的質(zhì)量以及企業(yè)的生產(chǎn)成本都與原料采購有著直接密切的聯(lián)系。如果企業(yè)原料采購成本過高，那么企業(yè)的生產(chǎn)成本就會增加;如果企業(yè)采購的原料質(zhì)量偏低，則生產(chǎn)的產(chǎn)合格率將會受到負面影響。而將大數(shù)據(jù)挖掘技術嵌入到制造型企業(yè)的ERP 系統(tǒng)采購管理子系統(tǒng)中，首先，可以收集采購工作的原始數(shù)據(jù)，將供應商管理系統(tǒng)、物料配送系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)提取出來;然后，通過使用聚類分析法，預處理、篩選收集到的數(shù)據(jù)信息，將無關的數(shù)據(jù)信息進行剔除，再關聯(lián)、歸納、分類樣本數(shù)據(jù)，從而將相關的評估數(shù)據(jù)模型建立起來。這樣有利于考核供應商，為制造型企業(yè)供應商選擇質(zhì)量提供保障。

4 結語

由于各個行業(yè)發(fā)展迅速，在信息化時代中作為應用工具的大數(shù)據(jù)挖掘技術所具備的價值逐漸增加，目前大數(shù)據(jù)挖掘技術已成為了輔助企業(yè)管理者進行判斷決策的重要工具。如果制造型企業(yè)將大數(shù)據(jù)挖掘技術嵌入到 ERP 系統(tǒng)的各個子系統(tǒng)內(nèi)，則有利大數(shù)據(jù)挖掘技術與ERP系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)進一步發(fā)揮其作用?？梢?，在制造型企業(yè)的ERP系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)挖掘技術具有重要的應用價值。

參考文獻：

[1]李燕.大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用[J].數(shù)碼世界，2019（ 10） ： 248.

[2]張書月.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術與應用分析[J].數(shù)碼世界，2019（ 10） ： 80-81.