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數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中的應用論文
摘 要：近幾年，信息化物流網(wǎng)絡(luò )體系的應用促使數據規模得到不斷擴大，產(chǎn)生了巨大的數據流。在企業(yè)的物流過(guò)程當中，涉及到的數據較多，容易造成數據混亂的現象，所以如何進(jìn)行高效的數據挖掘，是企業(yè)面臨的重要問(wèn)題。本文著(zhù)重分析了數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中的應用，并對應用過(guò)程中注意的問(wèn)題進(jìn)行分析。
關(guān)鍵詞：數據挖掘；生產(chǎn)物流；應用分析
伴隨物流一體化的不斷進(jìn)步，我國許多企業(yè)都逐步實(shí)現了對物流體系的分析和運用，以提高自身服務(wù)水平和競爭實(shí)力�，F代物流系統已發(fā)展成熟和健全，物流過(guò)程中產(chǎn)生和涉及到的數據量十分巨大。若是沒(méi)有進(jìn)行及時(shí)的數據挖掘，極易導致大量的數據無(wú)法得到有效管理和運用。
生產(chǎn)物流是企業(yè)物流的關(guān)鍵組成部分，是指其在生產(chǎn)過(guò)程中原料、半成品以及成品等在企業(yè)內部的實(shí)體流動(dòng)。這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生了大量的數據信息，包括采購、生產(chǎn)、存儲等各環(huán)節相關(guān)的數據，這些信息由于數量巨大且分散而無(wú)法得到有效的收集、管理和儲存，使得企業(yè)的數據信息重復、不連貫，無(wú)法對生產(chǎn)決策提供參考和支撐。
數據挖掘技術(shù)，是指從巨大的數據群中發(fā)現比較有運用價(jià)值的知識。一般來(lái)說(shuō)，對其進(jìn)行定義包括廣義和狹義兩個(gè)方式，前者是指數據庫中的知識挖掘；后者則是挖掘和信息提取的一個(gè)過(guò)程。利用數據挖掘技術(shù)將生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的數據進(jìn)行集中、萃取和提煉，發(fā)現和總結生產(chǎn)過(guò)程中的內在規律，對企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)模式、優(yōu)化作業(yè)流程有重要意義。
一、數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中的應用
一般情況下，數據挖掘在生產(chǎn)物流中的運用包括以下三個(gè)方面：
1.產(chǎn)量預測
產(chǎn)量是對企業(yè)運行以及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的規劃有著(zhù)直接影響的重要因素。實(shí)際上，產(chǎn)品在進(jìn)入市場(chǎng)之后并不能完全保證銷(xiāo)量的穩定。產(chǎn)品在銷(xiāo)售時(shí)隨著(zhù)市場(chǎng)變化會(huì )經(jīng)歷大致四個(gè)不同的階段，在每一個(gè)階段都有不同的要求。因此，需要對產(chǎn)量進(jìn)行合理的預測，以保證經(jīng)濟效益的最大化。
2.物流需求預測
這項工作對企業(yè)的長(cháng)遠發(fā)展有著(zhù)重要的影響。生產(chǎn)物流涉及到的環(huán)節較多，對實(shí)際工作中通常是通過(guò)預測的方式進(jìn)行提前規劃。若預測不夠精準，則極易造成資源浪費和生產(chǎn)進(jìn)程的中斷，增加企業(yè)物流成本。
3.部門(mén)績(jì)效分析
對生產(chǎn)過(guò)程設計到的各個(gè)部門(mén)進(jìn)行相關(guān)數據的收集和整理。利用海量的數據對各部門(mén)工作效能進(jìn)行分析，為內部績(jì)效考核提供依據，達到激勵和監督的效果，進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。
二、數據挖掘在生產(chǎn)物流運用中應注意的問(wèn)題
在具體的生產(chǎn)物流中，涉及到的數據量一般比較大，且來(lái)源多樣化，其特質(zhì)主要有以下幾個(gè)方面的體現：一是生產(chǎn)物流的相關(guān)數據來(lái)自于多個(gè)數據庫，這些數據大量且缺乏組織性，需對其進(jìn)行處理和整合，以保證能夠得到充分利用；二是在對數據進(jìn)行分析的過(guò)程中，對數值運算能力與綜合處理能力等要求比較高，需充分發(fā)揮能動(dòng)性。因此，在進(jìn)行數據收集和分析時(shí)，應注意以下問(wèn)題：
首先，需明確挖掘的目標，以保證充分挖掘出重要的信息，促使模型發(fā)揮指導作用；其次，重視對數據庫的構建以及數據的積累，促使數據可靠性的提升。數據挖掘能夠實(shí)現的前提，即是擁有大量的數據，若是數據不足，則無(wú)法有效開(kāi)展這一工作。而若是數據的真實(shí)性不高，也極易導致數據挖掘結果的可靠性較低。企業(yè)在生產(chǎn)物流過(guò)程中，應注意對數據的整合和儲存，以能夠為后續的挖掘工作奠定一定的基礎；再次，在面臨不同的問(wèn)題時(shí)，需根據實(shí)際選擇適應的算法。任意一種數據挖掘算法都有一定的適用范圍，不能保證適應所有的數據挖掘。因此，在實(shí)際工作中，依據不同的問(wèn)題、不同的需求應采取不同的方法。為了保險起見(jiàn)，在面臨一種問(wèn)題可以有多個(gè)計算方法的時(shí)候，也應提前做好評估工作。
三、數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中應用的發(fā)展前景
1.框架方面
目前，數據挖掘技術(shù)已經(jīng)在我國的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的運用，包括電信業(yè)等，并起到了重要的作用。嚴格來(lái)說(shuō)，數據挖掘是在有數據庫存在的前提下實(shí)現的，而數據庫的產(chǎn)生需要有海量的數據和信息進(jìn)行支持。因此，生產(chǎn)物流數據與信息的整體框架的構架十分重要。根據這一趨勢，在保證依據其基礎框架的基礎上，生產(chǎn)物流第一次分析之后，可以得出后續的活動(dòng)。隨后，再在第一次分析的活動(dòng)基礎上再進(jìn)行第二次分析。通過(guò)數據框架的強調，能夠保證對其進(jìn)行高效的分析，以獲取盡可能多的有效數據。加強數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中的運用，對企業(yè)的長(cháng)遠發(fā)展，以及短期目標的實(shí)現有著(zhù)重要的意義。
2.數據方面
數據挖掘在企業(yè)中得到廣泛運用，其本質(zhì)原因是物流的直接需求。條形碼技術(shù)的發(fā)展，使得物流部門(mén)能夠通過(guò)前端PC收集、儲存大量的信息與數據。同樣，生產(chǎn)物流也儲存有大量的相關(guān)數據，這些都是數據挖掘實(shí)現的條件。隨著(zhù)經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數據挖掘工作將會(huì )更加成熟與完善，包括挖掘的數據更加具體�？煽啃愿叩�。同時(shí)，數據的儲存量與儲存空間也將會(huì )逐漸增加，以保證數據挖掘能夠獲得更多有用的知識。
3.技術(shù)方面
隨著(zhù)數據挖掘運用的不斷深入以及運用范圍的擴大，數據挖掘的技術(shù)也會(huì )不斷改進(jìn)和創(chuàng )新，以充分滿(mǎn)足不同用戶(hù)的需求，最大程度發(fā)揮出自身價(jià)值。目前，數據挖掘的主要研究方向包括更高效率的挖掘算法、專(zhuān)用挖掘系統以及挖掘結果可視化的實(shí)現等方面。這些技術(shù)能力的提高，不僅能夠在數據挖掘過(guò)程中獲得更多的有效信息，還能提高數據挖掘的適應能力，擴大其運用范圍，實(shí)現數據挖掘過(guò)程的逐步深化。
四、結束語(yǔ)
數據挖掘在生產(chǎn)物流過(guò)程中發(fā)揮了重要的作用。隨著(zhù)經(jīng)濟的不斷發(fā)展，這一技術(shù)在企業(yè)中的運用也日漸廣泛，為企業(yè)的長(cháng)遠發(fā)展提供了重要的推動(dòng)力量。與此同時(shí)，數據挖掘也在應用過(guò)程中不斷完善和改進(jìn)，逐步形成更加健全和成熟的挖掘體系�？傊�，通過(guò)數據挖掘技術(shù)的充分運用，不僅能幫助企業(yè)對市場(chǎng)需求進(jìn)行科學(xué)預測與分析，也能為企業(yè)物流過(guò)程的優(yōu)化和成本控制提供決策支撐。
參考文獻
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