基于数据挖掘技术的物流体系

[摘要] 本文介绍了数据挖掘技术应用于物流体系的优势，构建了基于数据挖掘技术的物流体系结构，分析了数据挖掘技术为企业物流管理、决策提供支持功能，阐述了该技术在物流体系中的应用。

[关键词] 物流体系 数据仓库 数据挖掘

一、引言

随着电子商务在我国的迅速发展和广泛应用，使得各行业纷纷采用先进的信息技术手段提升自身的服务水平。物流业被认为是继劳动力资源之后的“第三方利润源泉”，因此建立高效、安全、方便的物流体系也成为发展电子商务关键性瓶颈问题。

二、数据挖掘技术

1.数据仓库与数据挖掘技术

数据仓库就是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、随时间不断变化的，但信息本身相对稳定的数据集合。通过数据准备、数据探索、建立模型、检验、分析等过程，有效集成各种高效率的数据挖掘算法, 按照用户需要，实施数据挖掘任务。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘技术能够挖掘蕴藏在海量数据中未知的和有价值的信息，为企业物流管理提供各种决策信息，提高管理和决策的水平，缩短与全球化物流市场竞争的差距，有效的提升企业效益。

2.数据挖掘技术的优势

数据挖掘技术能够帮助企业在物流管理中，及时、准确地收集和分析客户、市场、销售、服务及整个企业内部的各种信息，从而可以为客户提供有针对性的产品和服务，大大提高各类客户对企业和产品的满意度，使物流管理更加满足客户的需求。同时，数据挖掘及其相关技术，可以大大提高物流决策过程的效率，改进企业数据分析的质量和灵活性，改善服务质量，增强企业物流决策的可靠性和科学性，为物流管理的发展提供了良好的物质基础。

三、数据挖掘技术在物流体系中的应用

信息是物流企业最重要的有效资源，最大限度地提高信息的利用率是物流企业经营成败的关键。现代物流体系是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节信息流量十分巨大，使企业很难对这些数据进行及时、准确的处理。

1.现代物流体系组成

基于数据仓库与数据挖掘技术的现代物流体系可由采购进货管理系统、销货出货管理系统、库存仓储管理系统、财务管理和结算系统、物流客户管理系统、OLAP、数据仓库、数据挖掘处理的物流分析系统、解释评价系统、运输配送管理系统、物流决策支持等系统组成。

在采购进货、销货出货、财务管理和结算系统中，利用数据仓库和数据挖掘技术，可以改善物流业务与资金的平衡、提高资金的周转，结合物流客户管理系统，以确保把握住利润最高的商品品种、数量和可靠的物流客户，发展良好的客户关系。库存仓储管理中利用数据仓库和数据挖掘技术，可以合理安排货品的存储，有效的提高拣货效率，动态把握货品流通，最大限度实现“零库存”，降低企业成本，提高企业效益。

运输配送管理系统中，应用GIS技术与运筹决策模型建立的物流分析系统，通过数据挖掘中的分类树的方法，确定配送中心点的位置及各地址间的物品运输量，编制配送计划，设计和优化配送路线，确定有效配送策略，并结合物流决策支持系统中，分析内外各种信息、图表。运用数据挖掘工具对历史数据进行多角度、立体的分析，建立决策支持系统，实现对物流中心的资源的综合管理，为物流决策提供科学的依据。

2.数据挖掘技术在物流体系中的应用

如图所示：分别为采购进货、销货出货、库存仓储、财务结算、物流客户管理系统建立相应数据库系统，管理物流的各基本环节。经过对各分散的信息进行抽取、转换、刷新等过程，将数据聚集在一起形成一个集成、稳定、可靠的中心数据仓库，运用统计分析、模糊聚类、贝叶斯预测等数据挖掘算法为物流分析系统提供依据，借助解释及评价模型把最有价值的信息区分出来，并提交给物流决策支持系统和运输配送管理系统。筛选出合理的配送方案，确定相应的经营策略，实现物流管理的科学化、系统化。

结合了数据仓库和数据挖掘技术的新型物流体系，主要通过人工智能对原料采购、加工生产、分销配送到商品销售的各个环节的信息进行采集，并利用数据仓库和数据挖掘对其进行分析处理，确定相应的配送机制，帮助决策者快速、准确地做出决策，提高企业的运作效率，降低物流成本、增加企业收益。

四、结束语

在现代物流管理系统中充分利用基于数据挖掘技术的物流体系，为物流企业决策者提供决策支持，有利于提升物流企业的核心竞争力，使企业能够及时、准确地调整经营策略，适应市场的变化，有效的拓展市场，扩大生存空间，实现可持续发展，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

[1]Jiawei Han著，范明孟小峰等译:数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社，2001

[2]刘晓华:数据挖掘在物流业中的应用[J].物流工程,2007，2(3):83