數據挖掘在煙草物流綜合管理系統中的應用

陳曉杰　許振華　張婭鋒

[摘要]介紹數據挖掘的概念、體系、過程和技術方法，分析基于數據挖掘的煙草物流綜合管理系統的體系架構，指出應用數據挖掘技術的煙草物流綜合管理系統的優勢。

[關鍵詞]數據挖掘 數據倉庫 煙草物流

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2009）0110098-02

一、引言

現代物流是極具潛力的新興產業，作為繼物質資源、人力資源之后的“第三利潤源”而被高度重視。中國煙草行業的銷售配送網絡經過多年的發展已經具有現代物流的基本特征，包括卷煙運輸、卷煙存儲、卷煙分揀（加工）和卷煙配送等環節。由于現在卷煙物流配送實施地區統一配送，客戶基數非常大，因此導致每個物流環節都產生大量的數據。另外現代物流信息技術的使用也使得數據庫的規模不斷擴大，產生了巨大的數據流，使企業很難對這些數據進行準確、高效的收集和及時處理，因此也很難幫助決策者做出快速、準確的決策，難以實現對卷煙物流過程的全程監控，降低整個卷煙物流的成本。數據挖掘技術正可以解決這些問題，能夠幫助企業在物流信息管理中，及時、準確的收集和分析客戶、市場及整個企業內部的各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進行有效的分析，了解不同客戶的需求，從而可以為客戶提供針對性的服務，大大提高客戶對企業和產品的滿意度。

二、數據挖掘技術

數據挖掘（Data Mining），又稱為數據庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）是指從大量的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式。數據挖掘是一門交叉學科，涉及到數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、信息提取、空間數據提取和并行計算等方面，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。數據挖掘系統一般由數據庫、數據倉庫或其他信息庫，數據庫服務器，知識庫，數據挖掘引擎，模式評估模塊和圖形用戶界面組成。數據模式可以從不同類型的數據庫挖掘，如關系數據庫，數據倉庫，面向對象的數據庫，也可以從其他類型的信息存儲中提取，包括空間的、時間相關的、文本的、多媒體的和遺產數據庫，以及萬維網等。數據挖掘過程一般由三個步驟組成，即數據準備、數據挖掘、結果的解釋和評價。在數據挖掘的處理過程中，數據挖掘方法是最為關鍵的，目前數據挖掘的方法主要有以下幾類：關聯規則方法、分類和聚類方法、數據統計方法、機器學習方法、多層次數據匯總歸納、神經網絡方法、決策樹方法和序列模式分析方法。

三、數據挖掘在煙草物流綜合管理系統中的應用

煙草卷煙物流經過幾年的發展，逐步建立了半自動卷煙分揀系統、自動卷煙分揀系統、數字倉儲系統和配送車輛GIS系統等物流相關的信息系統。這些信息系統通過應用網絡技術、EDI、人工智能、條形碼、無線pos、電子標簽，RFID等各種先進技術，將物流作業信息化，物流信息處理電子化和計算機化，極大的提高了工作效率，但是由此也產生了大量的信息，難以及時準確的處理，給領導決策帶來了困難。在這個背景下，物流綜合管理系統的開發迫在眉睫。物流綜合管理系統是架構在分揀系統、倉儲系統、車輛監控系統之上的物流決策系統，是一種結合了數據挖掘技術和人工智能的新型經營決策系統。它通過數據收集、智能篩選對卷煙采購、卷煙存儲、卷煙分揀、卷煙配送、日常管理和績效考核的各個環節的大量信息進行采集，并利用數據倉庫和數據挖掘技術對其進行分析處理，以此確定相應的卷煙物流管理決策。物流綜合管理系統的開發和應用，實現了商業企業卷煙商流、物流各個環節的無縫銜接，滿足了卷煙物流配送中心精細化管理的要求。通過調度管理、倉儲管理、分揀管理、送貨管理，實現配送中心各作業活動的前后銜接、左右貫通；通過現場管理、安全管理、設備管理對配送中心的作業細節進行細致管理；通過成本核算，對配送中心的費用進行計算，并生成各項費用指標，實現物流成本監控與分析；通過績效考核模塊，對配送中心進行多級考核；通過監控預警模塊，以文字、表格、圖形等多種形式展現作業數據、管理數據，實現全面的管理監控與管理優化分析，為配送中心的高效、服務、低成本運作提供管理決策工具。

（一）卷煙物流管理信息系統數據倉庫的建立

數據倉庫的建立是數據挖掘的基礎。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合，支持管理決策制定。煙草物流分揀、倉儲、配送等各個作業系統作為數據倉庫的原始數據源，為數據倉庫提供訂單、配貨單、客戶信息、結算信息、倉儲信息、分揀信息等大量數據資料和報表。另外，日常管理的臺賬、應急預案等信息也通過相應的數據接口導入到數據倉庫中。數據倉庫通過ETL過程（抽取、轉換和加載）處理這些原始數據，并且根據煙草物流的特點和公司領導決策的要求，按照工作流的方式組織、存儲和管理這些數據。物流綜合管理系統的領導決策、成本核算、績效考核、報表查詢和作業管理等子模塊通過數據倉庫接口，對數據倉庫中的數據進行聯機分析和數據挖掘，從而取得用戶需要的數據模式，并以合適方式展現給用戶。

（二）應用數據挖掘的煙草物流綜合管理系統的體系架構

根據煙草物流綜合管理系統項目建設目標和主要需求的分析，基于數據挖掘的煙草物流綜合管理系統的總體框架可分為基礎網絡層、核心數據層、應用支撐層、應用服務層以及表現層五個層次，同時還綜合考慮到物流綜合管理系統的標準體系建設和信息安全體系建設，系統體系架構如圖1所示：

1．網絡基礎層：基礎網絡層包括物流綜合管理系統所涉及的計算機設備、操作系統、數據庫系統、應用服務器、通訊系統等，操作系統選擇安全、穩定，支持多用戶并發請求的系統，并同時考慮到與數據庫服務和應用服務系統軟件選型的兼容性問題；數據庫系統滿足安全、穩定、大容量、面向事務等關系型數據庫基本功能。

2．核心數據層：核心數據層是物流綜合管理系統的數據信息中心，即數據倉庫，包含物流綜合管理系統及其他相關應用的所有數據。從數據的種類看，有結構化和非結構化兩類數據，從物流管理系統的應用來區分，包括基礎信息庫、業務信息庫及物流信息庫。除了物流管理系統自行管理的數據之外，很多業務數據和物流信息，來自于其他信息系統如：業務，分揀、倉儲、營銷、呼叫中心等各類系統。因此，建立數據倉庫，對原始數據進行轉換、處理、加載，形成統一的接口和交換模式，就成了這些數據順利應用的前提。

3．應用支撐層：應用支撐層通過選擇合適的數據挖掘技術和方法向物流應用服務層提供所需的各種服務，如數據交換服務的統一接口、和統一交換等；同時用戶權限和日志管理服務也歸入這個層次。服務支撐層的目標是為應用服務建立一個支撐環境：一方面可以為應用系統的開發提供幫助，另一方面，通過一致的應用支撐層的建設，可以為建成系統的統一性、一致性提供保證。應用支撐層的實現內容：應用支撐層需要實現的功能包括數據挖掘、數據訪問、消息服務、事務處理、日志處理等。

4．應用服務層：以瀏覽器/服務器（B/S）模式部屬了物流應用服務，并通過IE瀏覽器提供表現層訪問。應用服務包括物流調度管理系統、物流作業管理系統（一號工程、倉儲、分揀、送貨）、物流管理系統（日常管理、安全管理、費用管理、績效管理）、分析決策系統（各類預案管理、監控預警、分析決策）等。

5．表現層：該層次提供系統使用人員訪問應用服務的接入方式。實現界面顯示邏輯和集成，比如信息在不同終端瀏覽器等設備上展現。

（三）應用數據挖掘的煙草物流綜合管理系統的優勢

與傳統的煙草物流信息管理系統相比，應用數據挖掘技術的煙草物流綜合管理系統有以下優勢。

1．傳統的煙草物流信息系統通常就是將涉及到的卷煙物流環節劃分成各個功能模塊，模塊間信息相對獨立，信息交互能力差，存在大量的信息孤島，無法為用戶領導決策提供幫助。應用數據挖掘的煙草物流綜合管理系統，通過采用數據倉庫和數據挖掘技術來抽取、處理、挖掘整個煙草物流環節的信息，統一組織管理數據，并且將業務部門、物流部門以及上游供應商（煙廠）等信息綜合在一起，實現了整個煙草供應鏈信息的高度共享和快速反應。

2．傳統的煙草物流信息系統考慮到系統的運行效率，對于歷史數據一般不會保存太久，通常的做法是將歷史數據另庫存放，如果要查詢歷史信息，需要選擇歷史數據庫才能查詢，作同比和環比分析時非常麻煩。而應用數據挖掘的煙草物流綜合管理系統由于使用了數據倉庫，因此具有長時間的歷史數據存儲。這為數據的趨勢分析，同比分析以及模型預測提供了基礎，也為決策者決策提供了長期的數據支持。

3．應用數據挖掘的煙草物流綜合管理系統由于對原始數據都進行了統一的處理加工，因此具有非常強的可擴展性。如果物流綜合管理系統有新的需求需要用到其他系統的數據，那么只要根據統一的接口規則，將數據導入到數據倉庫中進行處理、加工，然后通過事先定義好的挖掘方法就可以根據用戶的需求展現給用戶。

四、結束語

基于數據挖掘的煙草物流綜合管理系統是一個綜合性的現代物流管理系統，系統既解決了物流動態管理問題，又解決了各個子系統的數據對接問題，使數據資源得到有效利用，更解決了行業內物流成本統計中，因費用界限、口徑不清造成統計可比性較差的問題，同時也為領導決策和預算管理奠定了基礎。

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作者簡介：

陳曉杰，浙江省煙草公司臺州市公司信息中心。