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數據挖掘在生產物流過程中的應用論文
摘 要：近幾年，信息化物流網絡體系的應用促使數據規模得到不斷擴大，產生了巨大的數據流。在企業的物流過程當中，涉及到的數據較多，容易造成數據混亂的現象，所以如何進行高效的數據挖掘，是企業面臨的重要問題。本文著重分析了數據挖掘在生產物流過程中的應用，并對應用過程中注意的問題進行分析。
關鍵詞：數據挖掘；生產物流；應用分析
伴隨物流一體化的不斷進步，我國許多企業都逐步實現了對物流體系的分析和運用，以提高自身服務水平和競爭實力。現代物流系統已發展成熟和健全，物流過程中產生和涉及到的數據量十分巨大。若是沒有進行及時的數據挖掘，極易導致大量的數據無法得到有效管理和運用。
生產物流是企業物流的關鍵組成部分，是指其在生產過程中原料、半成品以及成品等在企業內部的實體流動。這個過程中產生了大量的數據信息，包括采購、生產、存儲等各環節相關的數據，這些信息由于數量巨大且分散而無法得到有效的收集、管理和儲存，使得企業的數據信息重復、不連貫，無法對生產決策提供參考和支撐。
數據挖掘技術，是指從巨大的數據群中發現比較有運用價值的知識。一般來說，對其進行定義包括廣義和狹義兩個方式，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過程。利用數據挖掘技術將生產過程中產生的數據進行集中、萃取和提煉，發現和總結生產過程中的內在規律，對企業改進生產模式、優化作業流程有重要意義。
一、數據挖掘在生產物流過程中的應用
一般情況下，數據挖掘在生產物流中的運用包括以下三個方面：
1.產量預測
產量是對企業運行以及經營活動的規劃有著直接影響的重要因素。實際上，產品在進入市場之后并不能完全保證銷量的穩定。產品在銷售時隨著市場變化會經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，需要對產量進行合理的預測，以保證經濟效益的最大化。
2.物流需求預測
這項工作對企業的長遠發展有著重要的影響。生產物流涉及到的環節較多，對實際工作中通常是通過預測的方式進行提前規劃。若預測不夠精準，則極易造成資源浪費和生產進程的中斷，增加企業物流成本。
3.部門績效分析
對生產過程設計到的各個部門進行相關數據的收集和整理。利用海量的數據對各部門工作效能進行分析，為內部績效考核提供依據，達到激勵和監督的效果，進而提高企業的經營效率。
二、數據挖掘在生產物流運用中應注意的問題
在具體的生產物流中，涉及到的數據量一般比較大，且來源多樣化，其特質主要有以下幾個方面的體現：一是生產物流的相關數據來自于多個數據庫，這些數據大量且缺乏組織性，需對其進行處理和整合，以保證能夠得到充分利用；二是在對數據進行分析的過程中，對數值運算能力與綜合處理能力等要求比較高，需充分發揮能動性。因此，在進行數據收集和分析時，應注意以下問題：
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。數據挖掘能夠實現的前提，即是擁有大量的數據，若是數據不足，則無法有效開展這一工作。而若是數據的真實性不高，也極易導致數據挖掘結果的可靠性較低。企業在生產物流過程中，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，在面臨不同的問題時，需根據實際選擇適應的算法。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，在實際工作中，依據不同的問題、不同的需求應采取不同的方法。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，也應提前做好評估工作。
三、數據挖掘在生產物流過程中應用的發展前景
1.框架方面
目前，數據挖掘技術已經在我國的各個領域得到了廣泛的運用，包括電信業等，并起到了重要的作用。嚴格來說，數據挖掘是在有數據庫存在的前提下實現的，而數據庫的產生需要有海量的數據和信息進行支持。因此，生產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，生產物流第一次分析之后，可以得出后續的活動。隨后，再在第一次分析的活動基礎上再進行第二次分析。通過數據框架的強調，能夠保證對其進行高效的分析，以獲取盡可能多的有效數據。加強數據挖掘在生產物流過程中的運用，對企業的長遠發展，以及短期目標的實現有著重要的意義。
2.數據方面
數據挖掘在企業中得到廣泛運用，其本質原因是物流的直接需求。條形碼技術的發展，使得物流部門能夠通過前端PC收集、儲存大量的信息與數據。同樣，生產物流也儲存有大量的相關數據，這些都是數據挖掘實現的條件。隨著經濟和科學技術的進一步發展，數據挖掘工作將會更加成熟與完善，包括挖掘的數據更加具體�？煽啃愿叩取Ｍ瑫r，數據的儲存量與儲存空間也將會逐漸增加，以保證數據挖掘能夠獲得更多有用的知識。
3.技術方面
隨著數據挖掘運用的不斷深入以及運用范圍的擴大，數據挖掘的技術也會不斷改進和創新，以充分滿足不同用戶的需求，最大程度發揮出自身價值。目前，數據挖掘的主要研究方向包括更高效率的挖掘算法、專用挖掘系統以及挖掘結果可視化的實現等方面。這些技術能力的提高，不僅能夠在數據挖掘過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，實現數據挖掘過程的逐步深化。
四、結束語
數據挖掘在生產物流過程中發揮了重要的作用。隨著經濟的不斷發展，這一技術在企業中的運用也日漸廣泛，為企業的長遠發展提供了重要的推動力量。與此同時，數據挖掘也在應用過程中不斷完善和改進，逐步形成更加健全和成熟的挖掘體系�？傊�，通過數據挖掘技術的充分運用，不僅能幫助企業對市場需求進行科學預測與分析，也能為企業物流過程的優化和成本控制提供決策支撐。
參考文獻
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