蘇桂賢

（廈門理工學(xué)院 商學(xué)院，福建 廈門 361024）

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流配送管理中的應(yīng)用

蘇桂賢

（廈門理工學(xué)院 商學(xué)院，福建 廈門 361024）

在現(xiàn)代全球經(jīng)濟(jì)日趨一體化的大背景下，物流配送在全球范圍內(nèi)迅速的發(fā)展，而且也取得了令人震驚的成果.在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家，物流配送中心已經(jīng)相當(dāng)普遍，幾乎覆蓋了全球的范圍，并且物流配送也對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)起著無(wú)可替代的作用.但是，想要最大限度地發(fā)揮物流配送的功能和作用，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是最好的選擇，物流配送中往往需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這樣才能更好的幫助企業(yè)對(duì)物流配送的有效性進(jìn)行正確分析.本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義，然后闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流配送管理中的應(yīng)用情況，最后分析了應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要注意的問(wèn)題.

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；物流配送；應(yīng)用

1 前言

當(dāng)前，物流行業(yè)在各個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越來(lái)越緊密這一大背景下飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的物流行業(yè)的經(jīng)營(yíng)模式只是以配送業(yè)務(wù)為主，而發(fā)展到現(xiàn)在，它已經(jīng)成為各個(gè)企業(yè)以及企業(yè)和顧客之間進(jìn)行商品交換的綜合性平臺(tái).物流企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍也越來(lái)越大，需要管理的商品和信息也越來(lái)越多，物流企業(yè)怎樣才能更好地利用商品、客戶、訂單、庫(kù)存、配送等信息對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)進(jìn)行協(xié)調(diào)管理，提高企業(yè)的效益，是物流企業(yè)關(guān)心的重點(diǎn)內(nèi)容.在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，如何挖掘出新的市場(chǎng)、客戶以及合作伙伴，是現(xiàn)代物流企業(yè)管理所關(guān)注的新課題.

經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，很多軟件企業(yè)也正在逐漸完善物流信息管理系統(tǒng)的實(shí)用性以適應(yīng)新時(shí)代的要求.但目前大多數(shù)的管理系統(tǒng)只能滿足基本業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)管理,還沒(méi)有在此基礎(chǔ)之上增加更加智能化的分析和計(jì)算,所以物流企業(yè)都渴望有一套能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集以及分析的系統(tǒng),以便更好地使企業(yè)能夠挖掘自己和完善自己,以增加自己的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力.而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠很好地解決當(dāng)前物流企業(yè)所面臨的這種問(wèn)題,這樣的系統(tǒng)的市場(chǎng)前景相當(dāng)?shù)膹V闊.

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

所謂數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),就是在海量的數(shù)據(jù)中找出那些有效的、新穎的、有價(jià)值的、潛在的數(shù)據(jù)以及規(guī)則的過(guò)程，它可以根據(jù)企業(yè)存在的問(wèn)題以及制定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，有針對(duì)性的進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，找出隱藏在其中的規(guī)律，并應(yīng)用與企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必備條件需要海量數(shù)據(jù)的搜集、有效的方法以及高性能的計(jì)算設(shè)備，它是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高層應(yīng)用.在物流業(yè)務(wù)的問(wèn)題和目標(biāo)已經(jīng)明確但對(duì)于考察的問(wèn)題還不清楚時(shí)，就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，找出隱藏在其中的規(guī)律，制作出相應(yīng)的模型以便于分析.數(shù)據(jù)挖掘是是一項(xiàng)循環(huán)計(jì)算的工作,包括定義問(wèn)題、建立模型、準(zhǔn)備和分析數(shù)據(jù)、模型的運(yùn)用、評(píng)價(jià)及實(shí)施等具體步驟.數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多種，例如：統(tǒng)計(jì)分析法、決策樹(shù)法、聚類分析法以及模糊邏

輯法等等，在實(shí)際應(yīng)用中要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)選擇合適的方法，這樣才能達(dá)到最理想的效果.

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流配送管理中的應(yīng)用

物流配送的管理包括配送計(jì)劃的制定、配送路線的最優(yōu)化和配送商品的配載等問(wèn)題.這就需要配送中心的管理人員采取合理的方法以達(dá)到提高服務(wù)水平和降低配送成本的目標(biāo).配送車輛的路徑問(wèn)題是首先需要解決的，眾所周知，在配送商品過(guò)程中，每個(gè)客戶只允許被訪問(wèn)一次，而且車輛的承載能力不能小于相應(yīng)路徑上的客戶需求量.這個(gè)問(wèn)題的解決需要管理人員充分考慮配送車輛的有效利用率，盡量避免車輛的高空載率以及不能充分利用車輛的運(yùn)送能力，否則企業(yè)的運(yùn)輸成本會(huì)有所增加.除此之外，商品的規(guī)格大小以及利潤(rùn)高低也要充分考慮.如果能綜合考慮客戶的需求和運(yùn)輸路徑，對(duì)整個(gè)配送策略中的車輛選擇會(huì)有較好的效果.

通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的分析實(shí)踐表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流配送業(yè)務(wù)的以下幾個(gè)方面可以得到很好地應(yīng)用.

3.1 分析和預(yù)測(cè)顧客的消費(fèi)情況

眾所周知，當(dāng)物流配送企業(yè)和客戶完成相應(yīng)交易之后，必然會(huì)把交易的相關(guān)數(shù)據(jù)記錄下來(lái)，例如：客戶的住址、聯(lián)系電話、所購(gòu)貨物的名稱和數(shù)量、對(duì)物流配送的滿意程度以及其他的建議等等.管理人員可以把這些相關(guān)信息儲(chǔ)存起來(lái)，等數(shù)據(jù)量達(dá)到一定值時(shí)，就能利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)中所包含的潛在信息進(jìn)行分析處理.例如：通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的客戶住址，我們就可以發(fā)現(xiàn)哪些地區(qū)的顧客信賴本企業(yè)的商品和服務(wù)，又有那些老客戶斷絕了合作關(guān)系.這些結(jié)論可以使我們查找出其中的原因，進(jìn)而采取相應(yīng)的措施來(lái)吸引更多的客戶，這樣才能保證企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中不至于被淘汰；我們還可以分析顧客所購(gòu)商品的名稱及數(shù)量，得出什么商品在什么時(shí)間比較暢銷，進(jìn)而采取有效的措施保證此種商品的暢銷形勢(shì)；我們通過(guò)分析顧客的滿意程度可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)的商品質(zhì)量以及服務(wù)等方面的問(wèn)題，管理人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)質(zhì)檢部門的疏忽以及配送人員的服務(wù)態(tài)度問(wèn)題，在第一時(shí)間采取有效措施制止這些問(wèn)題的再次發(fā)生.

3.2 分析經(jīng)營(yíng)成效,改善經(jīng)營(yíng)策略

企業(yè)的各種經(jīng)營(yíng)活動(dòng)是以盈利為主要目地的,企業(yè)在每段時(shí)間的經(jīng)營(yíng)記錄都會(huì)由管理人員詳細(xì)記錄下來(lái).例如：銷售利潤(rùn)、生產(chǎn)成本、設(shè)備更新以及員工福利等等.定期對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，管理人員就能清楚地發(fā)現(xiàn)企業(yè)近期的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)同歷史同期水平相比是上升還是下降了，如果出現(xiàn)了下降的情況，這就需要管理人員認(rèn)真的分析企業(yè)的生產(chǎn)、流通以及服務(wù)等環(huán)節(jié)的情況，并且應(yīng)該及時(shí)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施甚至對(duì)經(jīng)營(yíng)策略進(jìn)行調(diào)整.如果經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)保持穩(wěn)定或出現(xiàn)上升的情況，那么管理人員就要認(rèn)真總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)，對(duì)以后企業(yè)的經(jīng)營(yíng)策略進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析.

3.3 分析配送車輛的運(yùn)行狀態(tài)，減少交通事故的發(fā)生

配送車輛以及配送線路的狀態(tài)是否良好直接關(guān)系著物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的好壞.這其中就包括：路況狀態(tài)、路線費(fèi)用、所需要的時(shí)間以及車輛的事故信息等等，物流配送中心的管理人員通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些相關(guān)信息進(jìn)行分析處理，就可以得知具體每條配送線路的總體情況.例如：如果得出某段線路近期交通事故發(fā)生概率較大，那么管理人員就要第一時(shí)間提醒相關(guān)部門認(rèn)真檢查經(jīng)營(yíng)這條線路的車輛技術(shù)狀況，加強(qiáng)對(duì)相關(guān)司機(jī)的安全教育和提醒，如果可以的話，可以選擇別的線路從而避開(kāi)事故易發(fā)段；如果發(fā)現(xiàn)在線路和車況都正常的前提下，某輛配送車輛的實(shí)際運(yùn)行情況和調(diào)度設(shè)計(jì)的情況相差很大，比如：車的耗油量比計(jì)劃的要大很多；運(yùn)行時(shí)間比計(jì)劃的短了很多等等.這些特殊情況都說(shuō)明了駕駛員在途中有著超速行駛或偏離線路等行為，此時(shí)物流配送中心的管理人員要采取適當(dāng)措施對(duì)司機(jī)師傅進(jìn)行安全教育和糾正工作偏差.

以上這些這些措施會(huì)大大減少配送車輛出現(xiàn)交通事故的概率，從而企業(yè)避免了重大經(jīng)濟(jì)損失和其他意外的情況.

4 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題

在物流配送的過(guò)程中,不是所有的問(wèn)題都能依靠數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決的,所以物流配送的管理人員要將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和那些物流行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)和邏輯結(jié)合起來(lái),這樣才能使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能取得最佳的效果.總結(jié)以往經(jīng)驗(yàn),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用,以下幾個(gè)因素是需要管理人員考慮的∶首先是要有一批擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的人才,這是這項(xiàng)工作的基礎(chǔ),這樣才能快速準(zhǔn)確的進(jìn)行工作,為決策指引道路；然后就是要選擇適合企業(yè)實(shí)際情況的數(shù)據(jù)挖掘工具和方法,新建的系統(tǒng)要能充分利用已有的數(shù)據(jù)系統(tǒng)；最后就是數(shù)據(jù)挖掘人員要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性.

在具體工作中,以下幾個(gè)方面需要給予足夠重視.

4.1 系統(tǒng)的集成問(wèn)題

之前已經(jīng)說(shuō)過(guò),數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)就是在大量已有的數(shù)據(jù)中找出有用的信息,這些數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的,所以物流企業(yè)一般都已經(jīng)選擇了自己數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品,例如CRM系統(tǒng)就是在物流企業(yè)中應(yīng)用較為普遍的管理系統(tǒng)軟件.所以,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)之前要充分考慮與已有的系統(tǒng)能否集成,這樣才能充分利用已有數(shù)據(jù),更好的服務(wù)于物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng).

4.2 相關(guān)技術(shù)人員的綜合素質(zhì)問(wèn)題

數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)人員在工作中所選用的技術(shù)和方法會(huì)直接影響到數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確度,所以相關(guān)技術(shù)人員的綜合素質(zhì)能力決定了數(shù)據(jù)挖掘工作能否順利進(jìn)行.所以,這些技術(shù)人員必須要有專業(yè)的計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等方面的知識(shí),還要懂得物流行業(yè)的基本流程,企業(yè)的管理人員要注重高端人才的引進(jìn),加強(qiáng)技術(shù)人員的培訓(xùn)教育,人才是一切工作的根本.

4.3 選擇數(shù)據(jù)挖掘工具的問(wèn)題

當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具,大部分都是由國(guó)外的公司開(kāi)發(fā)研究的,與我國(guó)的市場(chǎng)和企業(yè)不是太適應(yīng),所以物流企業(yè)的相關(guān)管理人員在引進(jìn)國(guó)外的相關(guān)系統(tǒng)時(shí)特別要考慮定制的問(wèn)題,要保證這些工具可以準(zhǔn)確反應(yīng)出本企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況,只有這樣才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的潛能.

4.4 保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題

當(dāng)前由于很多物流企業(yè)的業(yè)務(wù)種類繁多,數(shù)據(jù)庫(kù)必定會(huì)相當(dāng)龐大,這雖然會(huì)給以后的數(shù)據(jù)挖掘工作提供很多資料,但隨之出現(xiàn)的諸如挖掘的數(shù)據(jù)是否完整以及是否和要求相對(duì)應(yīng)等問(wèn)題,這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)人員不得不投入很多時(shí)間和精力去凈化和處理所提取的數(shù)據(jù),如果這項(xiàng)工作不過(guò)關(guān),那么數(shù)據(jù)質(zhì)量必然會(huì)受到影響,得出的結(jié)論也會(huì)和實(shí)際情況有所差別.

5 結(jié)束語(yǔ)

到目前為止,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)以及金融業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域，取得的成就也是有目共睹的，給各行業(yè)帶了的效益也是很可觀的.隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，更多的物流企業(yè)必然會(huì)積極引進(jìn)此項(xiàng)技術(shù)來(lái)提高自己的運(yùn)營(yíng)績(jī)效.我們可以看出，這項(xiàng)技術(shù)可以把物流企業(yè)的營(yíng)銷戰(zhàn)略和總體規(guī)劃有機(jī)結(jié)合，很好地幫助管理者做出科學(xué)的戰(zhàn)略決策.隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷完善，物流企業(yè)所遇到的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)也會(huì)越來(lái)越多，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)越來(lái)越激烈，這就更需要企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者高瞻遠(yuǎn)矚，利用新興科技來(lái)保持自己的競(jìng)爭(zhēng)力.

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1673-260X（2013）11-0076-02