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    基于第三方物流庫(kù)存數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用分析

    2019-01-13 09:52:16周揚(yáng)帆
    中國(guó)市場(chǎng) 2019年34期
    關(guān)鍵詞:第三方物流

    [摘 要]文章主要通過對(duì)第三方物流庫(kù)存數(shù)據(jù)的挖掘,從而提高第三方物流公司對(duì)物流以及信息流進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控管理,以達(dá)到強(qiáng)化物流系統(tǒng)的功能,有效監(jiān)控庫(kù)存運(yùn)輸、補(bǔ)貨以及物流運(yùn)輸?shù)确矫妫瑴p少主觀因素給決策過程帶來(lái)的影響,從而提高物流系統(tǒng)和決策的效率以及準(zhǔn)確性。

    [關(guān)鍵詞]第三方物流;物流庫(kù)存數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘與分析

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.34.178

    中國(guó)自加入世界貿(mào)易組織之后承諾全面開放我國(guó)物流市場(chǎng),隨后中國(guó)的經(jīng)濟(jì)不斷提高,全球化進(jìn)程不斷推進(jìn),第三方物流市場(chǎng)規(guī)模日益壯大,隨著企業(yè)投資的力度不斷增加以及石油價(jià)格不斷上漲,物流企業(yè)的成本也在不斷提高。此外由于物流市場(chǎng)的服務(wù)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)普遍偏低,信息化的物流作業(yè)環(huán)節(jié)就顯得十分重要。雖然當(dāng)前已有不少物流企業(yè)建立了信息系統(tǒng),但僅僅是為了提高物流速率,并沒有全方位的利用信息化體系。因此,要想從根本降低物流成本,完善企業(yè)管理措施,就必須建立更加理性務(wù)實(shí)的決策方案,為用戶提供精確且有說(shuō)服力的決策信息。

    1 數(shù)據(jù)挖掘

    對(duì)第三方物流庫(kù)存數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是以人工智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)技術(shù)為依托,利用大數(shù)據(jù)分析找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)模型,通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前數(shù)據(jù)自主分析進(jìn)行歸納推理,挖掘出潛在的模型,從而達(dá)到預(yù)測(cè)客戶行為的目的,以及時(shí)調(diào)整物流運(yùn)輸?shù)牟呗?,縮小風(fēng)險(xiǎn)隱患,從而幫助企業(yè)決策者做出正確的決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為典型的支持系統(tǒng),主要是由數(shù)據(jù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)三種管理子系統(tǒng)以及用戶和用戶界面系統(tǒng)組成,其中數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理和維護(hù)的主要工具,主要由數(shù)據(jù)庫(kù)(DB)和數(shù)據(jù)管理庫(kù)系統(tǒng)(DBMS)組成,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)獲取途徑通常從內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源中抽取。模型庫(kù)管理子系統(tǒng)分為模型庫(kù)(DB:Model BASE)以及模型庫(kù)管理系統(tǒng)(MBMS)兩部分,模型庫(kù)和模型庫(kù)管理系統(tǒng)在運(yùn)行中分別執(zhí)行著儲(chǔ)存著決策問題的子模型和對(duì)模型庫(kù)的管理功能。模型庫(kù)管理系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的問題描述,操縱模型庫(kù)中的子模型構(gòu)建問題模型,從而分析問題。方法庫(kù)管理子系統(tǒng)是由方法庫(kù)和方法庫(kù)管理系統(tǒng)組成,同樣方法庫(kù)儲(chǔ)存了大量的問題解決決策方法,方法庫(kù)管理系統(tǒng)可以有效地管理方法庫(kù),為決策模型提供方法支持。用戶界面系統(tǒng)(User Interface)是用戶與系統(tǒng)的交流界面,用戶可以通過用戶界面系統(tǒng)描述問題,DDS決策支持系統(tǒng)可以對(duì)問題分析總結(jié)分析報(bào)告,通過用戶界面系統(tǒng)傳遞給用戶。

    2 現(xiàn)代化物流信息系統(tǒng)的要求

    (1)信息智能。信息智能化建設(shè)是物流信息系統(tǒng)運(yùn)作的基礎(chǔ)條件。物流信息系統(tǒng)通過收集客戶的相關(guān)消費(fèi)數(shù)據(jù),了解客戶的需求,利用現(xiàn)有的物流資源充分滿足客戶。這就要求物流企業(yè)內(nèi)部的所有信息能夠充分共享,保障內(nèi)部信息交流的通暢。通過信息智能化發(fā)展,及時(shí)了解客戶需求,使客戶對(duì)物流結(jié)果滿意。

    (2)快速應(yīng)變。對(duì)于物流企業(yè)來(lái)說(shuō),信息智能化發(fā)展只是行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的第一步,在物流過程中做到快速應(yīng)變是物流信息系統(tǒng)的操作重點(diǎn)。物流企業(yè)要想在行業(yè)內(nèi)獲得市場(chǎng),就必須比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更加快速了解客戶需求,并且以此做出改變,一般通過有效的大數(shù)據(jù)分析客戶需求的細(xì)微變化,預(yù)測(cè)評(píng)估客戶的未來(lái)需求,從而開拓市場(chǎng),迎合客戶的未來(lái)發(fā)展需要,有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的物流市場(chǎng)。

    3 物流管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘

    當(dāng)前物流管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘通過集成化物流管理信息系統(tǒng)的建立和各種先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用,如POS、AI、EDI等,以及物流信息的商品化、電子化、計(jì)算機(jī)化、數(shù)據(jù)庫(kù)化等的建立,將挖掘的數(shù)據(jù)與物流管理有機(jī)結(jié)合,從而提高物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

    (1)物流數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。物流數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)主要由智能接口、監(jiān)控信息以及決策信息組成。其中智能接口層是倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘監(jiān)控系統(tǒng)之間的信息傳遞橋梁,可以有效提高系統(tǒng)運(yùn)行效率,降低運(yùn)維成本。物流數(shù)據(jù)庫(kù)通過智能接口將監(jiān)控信息做預(yù)處理,將預(yù)處理后的信息傳遞到數(shù)據(jù)挖掘處理模塊中,通過庫(kù)存平衡控制、路徑選擇模塊、貨品堆放模塊以及其他模塊的分析處理,將分析處理結(jié)果傳遞給結(jié)果信息處理模塊,信息處理模塊再將信息傳遞給智能接口,最終形成有效的決策依據(jù),幫助物流企業(yè)提高決策的準(zhǔn)確率和正確率。根據(jù)決策提出的相關(guān)問題,進(jìn)一步確定數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù),通過對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)以及預(yù)處理,再?gòu)木?jiǎn)的數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘,將結(jié)果反饋給倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng),從而給決策者提供合理的決策方案。

    (2)數(shù)據(jù)挖掘的倉(cāng)庫(kù)信息系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘的倉(cāng)庫(kù)信息系統(tǒng)主要包括信息收集與處理、根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的物流信息管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)決策、知識(shí)庫(kù)、開發(fā)人員與專家接口以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下具體介紹每個(gè)組成功能。

    信息收集與處理:可以有效地記錄物流管理過程中的數(shù)據(jù)信息,對(duì)物流活動(dòng)中的信息進(jìn)行處理傳輸以及存入數(shù)據(jù)庫(kù)。

    數(shù)據(jù)挖掘物流信息管理系統(tǒng):將數(shù)據(jù)匯入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),再根據(jù)最新的數(shù)據(jù)挖掘,為決策人員提供最新、最有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持,幫助決策人員做出高效決策。

    數(shù)據(jù)決策:通過對(duì)提出的問題特點(diǎn)進(jìn)行分析,確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo),對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)以及預(yù)處理,再進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,從而給決策者提供有效的知識(shí)內(nèi)容。

    知識(shí)庫(kù):基于企業(yè)內(nèi)部各部門的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組成結(jié)構(gòu)以及隸屬函數(shù)等。

    開發(fā)人員和專家接口:可以有效對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行運(yùn)維。

    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):儲(chǔ)存物流管理過程中的各種數(shù)據(jù)。

    該系統(tǒng)將物流運(yùn)輸?shù)母鱾€(gè)環(huán)節(jié)有效結(jié)合在一起,將貨物的整套生產(chǎn)以及銷售環(huán)節(jié)打通,從而保證客戶的滿意度。

    (3)數(shù)據(jù)挖掘的物流信息系統(tǒng)特點(diǎn)分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理數(shù)據(jù),能夠?qū)⒎治鰧?duì)象與所涉及的數(shù)據(jù)有效結(jié)合,使物流運(yùn)輸?shù)母鞑块T與生產(chǎn)商和供貨商有機(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)信息共享。

    物流信息管理系統(tǒng)通常具有較長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存能力,為數(shù)據(jù)挖掘提供有效的數(shù)據(jù)支撐,從而有效預(yù)測(cè)物流庫(kù)存量的變化,很好地適應(yīng)突出因素,為決策者提供可靠性的數(shù)據(jù)支持。有效地將知識(shí)發(fā)現(xiàn)者與使用者分開,決策人員不需要對(duì)決策內(nèi)容做深層次的理解,更不需要深入學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)理論。

    (4)物流客戶需求分析。企業(yè)可以根據(jù)客戶的銷售量來(lái)分析淡旺季的差額,讓企業(yè)提前做好準(zhǔn)備,使工作效率與客戶滿意度都達(dá)到最大。同時(shí)企業(yè)管理人員還希望針對(duì)每一個(gè)客戶的具體銷售數(shù)據(jù),如成本、數(shù)量、利潤(rùn)等進(jìn)行分析,為一些具有突出貢獻(xiàn)的客戶給予適當(dāng)?shù)膬?yōu)惠。同時(shí)還需要對(duì)物流運(yùn)作費(fèi)進(jìn)行分析,建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型,為管理者提供科學(xué)合理的數(shù)據(jù)支持。

    4 結(jié)語(yǔ)

    當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘工作正在各大物流企業(yè)中快速推進(jìn),為了形成較強(qiáng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,第三方應(yīng)該充分創(chuàng)新現(xiàn)有流程,處理好數(shù)據(jù)管理中的問題。同時(shí)加強(qiáng)第三方物流的實(shí)時(shí)監(jiān)控,強(qiáng)化物流系統(tǒng)的功能,減少?zèng)Q策過程中的主觀因素影響,從而提高物流系統(tǒng)運(yùn)行的效率,給決策者提供準(zhǔn)確的決策信息,提高客戶的滿意度。

    參考文獻(xiàn):

    [1]姚克勤. 第三方物流庫(kù)存控制管理平臺(tái)構(gòu)建研究[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2018(6):21.

    [2]李桂春.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流企業(yè)管理的應(yīng)用研究[J]. 中國(guó)市場(chǎng),2018(49):36.

    [3]裴英梅.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)代物流決策研究[J]. 物流技術(shù),2018(7):48.

    [基金項(xiàng)目]本文是衡陽(yáng)市科技局項(xiàng)目“智慧貨運(yùn)信息服務(wù)平臺(tái)”(項(xiàng)目編號(hào):2018KJ159);衡陽(yáng)市社科聯(lián)項(xiàng)目“構(gòu)建基于區(qū)塊鏈技術(shù)的衡陽(yáng)物流信息平臺(tái)信用服務(wù)體系的研究”(項(xiàng)目編號(hào):2018D006);湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于深度學(xué)習(xí)的物流庫(kù)存管理數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模型研究”(項(xiàng)目編號(hào):2019JJ60023)的研究成果。

    [作者簡(jiǎn)介]周揚(yáng)帆(1982—),女,漢族,湖南衡陽(yáng)人,湖南財(cái)經(jīng)工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授,碩士,研究方向:信息技術(shù)教育。

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