數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中的應(yīng)用論文
摘 要:近幾年,信息化物流網(wǎng)絡(luò)體系的應(yīng)用促使數(shù)據(jù)規(guī)模得到不斷擴(kuò)大,產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)流。在企業(yè)的物流過程當(dāng)中,涉及到的數(shù)據(jù)較多,容易造成數(shù)據(jù)混亂的現(xiàn)象,所以如何進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)挖掘,是企業(yè)面臨的重要問題。本文著重分析了數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中的應(yīng)用,并對應(yīng)用過程中注意的問題進(jìn)行分析。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;生產(chǎn)物流;應(yīng)用分析
伴隨物流一體化的不斷進(jìn)步,我國許多企業(yè)都逐步實現(xiàn)了對物流體系的分析和運用,以提高自身服務(wù)水平和競爭實力。現(xiàn)代物流系統(tǒng)已發(fā)展成熟和健全,物流過程中產(chǎn)生和涉及到的數(shù)據(jù)量十分巨大。若是沒有進(jìn)行及時的數(shù)據(jù)挖掘,極易導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)無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)過程中原料、半成品以及成品等在企業(yè)內(nèi)部的實體流動。這個過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)信息,包括采購、生產(chǎn)、存儲等各環(huán)節(jié)相關(guān)的數(shù)據(jù),這些信息由于數(shù)量巨大且分散而無法得到有效的收集、管理和儲存,使得企業(yè)的數(shù)據(jù)信息重復(fù)、不連貫,無法對生產(chǎn)決策提供參考和支撐。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),是指從巨大的數(shù)據(jù)群中發(fā)現(xiàn)比較有運用價值的知識。一般來說,對其進(jìn)行定義包括廣義和狹義兩個方式,前者是指數(shù)據(jù)庫中的知識挖掘;后者則是挖掘和信息提取的一個過程。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中、萃取和提煉,發(fā)現(xiàn)和總結(jié)生產(chǎn)過程中的內(nèi)在規(guī)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(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中的應(yīng)用
一般情況下,數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流中的運用包括以下三個方面:
1.產(chǎn)量預(yù)測
產(chǎn)量是對企業(yè)運行以及經(jīng)營活動的規(guī)劃有著直接影響的重要因素。實際上,產(chǎn)品在進(jìn)入市場之后并不能完全保證銷量的穩(wěn)定。產(chǎn)品在銷售時隨著市場變化會經(jīng)歷大致四個不同的階段,在每一個階段都有不同的要求。因此,需要對產(chǎn)量進(jìn)行合理的預(yù)測,以保證經(jīng)濟(jì)效益的最大化。
2.物流需求預(yù)測
這項工作對企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展有著重要的影響。生產(chǎn)物流涉及到的環(huán)節(jié)較多,對實際工作中通常是通過預(yù)測的方式進(jìn)行提前規(guī)劃。若預(yù)測不夠精準(zhǔn),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.部門績效分析
對生產(chǎn)過程設(shè)計到的各個部門進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的收集和整理。利用海量的數(shù)據(jù)對各部門工作效能進(jìn)行分析,為內(nèi)部績效考核提供依據(jù),達(dá)到激勵和監(jiān)督的效果,進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)營效率。
二、數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流運用中應(yīng)注意的問題
在具體的生產(chǎn)物流中,涉及到的數(shù)據(jù)量一般比較大,且來源多樣化,其特質(zhì)主要有以下幾個方面的體現(xiàn):一是生產(chǎn)物流的相關(guān)數(shù)據(jù)來自于多個數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中,對數(shù)值運算能力與綜合處理能力等要求比較高,需充分發(fā)揮能動性。因此,在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和分析時,應(yīng)注意以下問題:
首先,需明確挖掘的目標(biāo),以保證充分挖掘出重要的信息,促使模型發(fā)揮指導(dǎo)作用;其次,重視對數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建以及數(shù)據(jù)的積累,促使數(shù)據(jù)可靠性的提升。數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)崿F(xiàn)的前提,即是擁有大量的數(shù)據(jù),若是數(shù)據(jù)不足,則無法有效開展這一工作。而若是數(shù)據(jù)的真實性不高,也極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可靠性較低。企業(yè)在生產(chǎn)物流過程中,應(yīng)注意對數(shù)據(jù)的整合和儲存,以能夠為后續(xù)的挖掘工作奠定一定的基礎(chǔ);再次,在面臨不同的問題時,需根據(jù)實際選擇適應(yīng)的算法。任意一種數(shù)據(jù)挖掘算法都有一定的適用范圍,不能保證適應(yīng)所有的數(shù)據(jù)挖掘。因此,在實際工作中,依據(jù)不同的問題、不同的需求應(yīng)采取不同的方法。為了保險起見,在面臨一種問題可以有多個計算方法的時候,也應(yīng)提前做好評估工作。
三、數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中應(yīng)用的發(fā)展前景
1.框架方面
目前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在我國的各個領(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(yán)格來說,數(shù)據(jù)挖掘是在有數(shù)據(jù)庫存在的前提下實現(xiàn)的,而數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生需要有海量的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行支持。因此,生產(chǎn)物流數(shù)據(jù)與信息的整體框架的構(gòu)架十分重要。根據(jù)這一趨勢,在保證依據(jù)其基礎(chǔ)框架的基礎(chǔ)上,生產(chǎn)物流第一次分析之后,可以得出后續(xù)的活動。隨后,再在第一次分析的活動基礎(chǔ)上再進(jìn)行第二次分析。通過數(shù)據(jù)框架的強(qiáng)調(diào),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(shù)據(jù)。加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中的運用,對企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展,以及短期目標(biāo)的實現(xiàn)有著重要的意義。
2.數(shù)據(jù)方面
數(shù)據(jù)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,使得物流部門能夠通過前端PC收集、儲存大量的信息與數(shù)據(jù)。同樣,生產(chǎn)物流也儲存有大量的'相關(guān)數(shù)據(jù),這些都是數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的條件。隨著經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘工作將會更加成熟與完善,包括挖掘的數(shù)據(jù)更加具體。可靠性更高等。同時,數(shù)據(jù)的儲存量與儲存空間也將會逐漸增加,以保證數(shù)據(jù)挖掘能夠獲得更多有用的知識。
3.技術(shù)方面
隨著數(shù)據(jù)挖掘運用的不斷深入以及運用范圍的擴(kuò)大,數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)也會不斷改進(jìn)和創(chuàng)新,以充分滿足不同用戶的需求,最大程度發(fā)揮出自身價值。目前,數(shù)據(jù)挖掘的主要研究方向包括更高效率的挖掘算法、專用挖掘系統(tǒng)以及挖掘結(jié)果可視化的實現(xiàn)等方面。這些技術(shù)能力的提高,不僅能夠在數(shù)據(jù)挖掘過程中獲得更多的有效信息,還能提高數(shù)據(jù)挖掘的適應(yīng)能力,擴(kuò)大其運用范圍,實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘過程的逐步深化。
四、結(jié)束語
數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流過程中發(fā)揮了重要的作用。隨著經(jīng)濟(jì)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)的長遠(yuǎn)發(fā)展提供了重要的推動力量。與此同時,數(shù)據(jù)挖掘也在應(yīng)用過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。總之,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的充分運用,不僅能幫助企業(yè)對市場需求進(jìn)行科學(xué)預(yù)測與分析,也能為企業(yè)物流過程的優(yōu)化和成本控制提供決策支撐。
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