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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(duì)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(guó)許多企業(yè)都逐步實(shí)現(xiàn)了對(duì)物流體系的分析和運(yùn)用，以提高自身服務(wù)水平和競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力�，F(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(shí)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(yùn)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(shí)體流動(dòng)。這個(gè)過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)信息，包括采購(gòu)、生產(chǎn)、存儲(chǔ)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(chǔ)存，使得企業(yè)的數(shù)據(jù)信息重復(fù)、不連貫，無法對(duì)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(yùn)用價(jià)值的知識(shí)。一般來說，對(duì)其進(jìn)行定義包括廣義和狹義兩個(gè)方式，前者是指數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)挖掘；后者則是挖掘和信息提取的一個(gè)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(duì)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(yùn)用包括以下三個(gè)方面：
1.產(chǎn)量預(yù)測(cè)
產(chǎn)量是對(duì)企業(yè)運(yùn)行以及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的規(guī)劃有著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量的穩(wěn)定。產(chǎn)品在銷售時(shí)隨著市場(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(duì)產(chǎn)量進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，以保證經(jīng)濟(jì)效益的最大化。
2.物流需求預(yù)測(cè)
這項(xiàng)工作對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)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(duì)實(shí)際工作中通常是通過預(yù)測(cè)的方式進(jìn)行提前規(guī)劃。若預(yù)測(cè)不夠精準(zhǔn)，則極易造成資源浪費(fèi)和生產(chǎn)進(jìn)程的中斷，增加企業(yè)物流成本。
3.部門績(jī)效分析
對(duì)生產(chǎn)過程設(shè)計(jì)到的各個(gè)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(duì)各部門工作效能進(jìn)行分析，為內(nèi)部績(jī)效考核提供依據(jù)，達(dá)到激勵(lì)和監(jiān)督的效果，進(jìn)而提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。
二、數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)物流運(yùn)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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)大量且缺乏組織性，需對(duì)其進(jìn)行處理和整合，以保證能夠得到充分利用；二是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中，對(duì)數(shù)值運(yùn)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(shù)據(jù)收集和分析時(shí)，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(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)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(duì)數(shù)據(jù)的整合和儲(chǔ)存，以能夠?yàn)楹罄m(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(shí)，需根據(jù)實(shí)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(shí)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(xiǎn)起見，在面臨一種問題可以有多個(gè)計(jì)算方法的時(shí)候，也應(yīng)提前做好評(píng)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(guó)的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)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(kù)存在的前提下實(shí)現(xiàn)的，而數(shù)據(jù)庫(kù)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(shì)，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(dòng)。隨后，再在第一次分析的活動(dòng)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(duì)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(yùn)用，對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，以及短期目標(biāo)的實(shí)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(yùn)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(chǔ)存大量的信息與數(shù)據(jù)。同樣，生產(chǎn)物流也儲(chǔ)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(huì)更加成熟與完善，包括挖掘的數(shù)據(jù)更加具體�？煽啃愿叩取Ｍ瑫r(shí)，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存量與儲(chǔ)存空間也將會(huì)逐漸增加，以保證數(shù)據(jù)挖掘能夠獲得更多有用的知識(shí)。
3.技術(shù)方面
隨著數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用的不斷深入以及運(yùn)用范圍的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)也會(huì)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(jià)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(shí)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(yùn)用范圍，實(shí)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(yùn)用也日漸廣泛，為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供了重要的推動(dòng)力量。與此同時(shí)，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(yùn)用，不僅能幫助企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)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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