基于第三方物流庫存數據的挖掘和應用分析

[摘 要]文章主要通過對第三方物流庫存數據的挖掘，從而提高第三方物流公司對物流以及信息流進行實時監(jiān)控管理，以達到強化物流系統(tǒng)的功能，有效監(jiān)控庫存運輸、補貨以及物流運輸等方面，減少主觀因素給決策過程帶來的影響，從而提高物流系統(tǒng)和決策的效率以及準確性。

[關鍵詞]第三方物流;物流庫存數據;數據挖掘與分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.34.178

中國自加入世界貿易組織之后承諾全面開放我國物流市場，隨后中國的經濟不斷提高，全球化進程不斷推進，第三方物流市場規(guī)模日益壯大，隨著企業(yè)投資的力度不斷增加以及石油價格不斷上漲，物流企業(yè)的成本也在不斷提高。此外由于物流市場的服務收費標準普遍偏低，信息化的物流作業(yè)環(huán)節(jié)就顯得十分重要。雖然當前已有不少物流企業(yè)建立了信息系統(tǒng)，但僅僅是為了提高物流速率，并沒有全方位的利用信息化體系。因此，要想從根本降低物流成本，完善企業(yè)管理措施，就必須建立更加理性務實的決策方案，為用戶提供精確且有說服力的決策信息。

1 數據挖掘

對第三方物流庫存數據挖掘技術是以人工智能和統(tǒng)計學等相關技術為依托，利用大數據分析找出數據之間的關系以及數據模型，通過對歷史數據以及當前數據自主分析進行歸納推理，挖掘出潛在的模型，從而達到預測客戶行為的目的，以及時調整物流運輸的策略，縮小風險隱患，從而幫助企業(yè)決策者做出正確的決策。數據挖掘技術作為典型的支持系統(tǒng)，主要是由數據、模型庫、方法庫三種管理子系統(tǒng)以及用戶和用戶界面系統(tǒng)組成，其中數據管理子系統(tǒng)作為數據倉庫管理和維護的主要工具，主要由數據庫（DB）和數據管理庫系統(tǒng)（DBMS）組成，數據倉庫的數據獲取途徑通常從內部數據源和外部數據源中抽取。模型庫管理子系統(tǒng)分為模型庫（DB：Model BASE）以及模型庫管理系統(tǒng)（MBMS）兩部分，模型庫和模型庫管理系統(tǒng)在運行中分別執(zhí)行著儲存著決策問題的子模型和對模型庫的管理功能。模型庫管理系統(tǒng)可以根據用戶的問題描述，操縱模型庫中的子模型構建問題模型，從而分析問題。方法庫管理子系統(tǒng)是由方法庫和方法庫管理系統(tǒng)組成，同樣方法庫儲存了大量的問題解決決策方法，方法庫管理系統(tǒng)可以有效地管理方法庫，為決策模型提供方法支持。用戶界面系統(tǒng)（User Interface）是用戶與系統(tǒng)的交流界面，用戶可以通過用戶界面系統(tǒng)描述問題，DDS決策支持系統(tǒng)可以對問題分析總結分析報告，通過用戶界面系統(tǒng)傳遞給用戶。

2 現代化物流信息系統(tǒng)的要求

（1）信息智能。信息智能化建設是物流信息系統(tǒng)運作的基礎條件。物流信息系統(tǒng)通過收集客戶的相關消費數據，了解客戶的需求，利用現有的物流資源充分滿足客戶。這就要求物流企業(yè)內部的所有信息能夠充分共享，保障內部信息交流的通暢。通過信息智能化發(fā)展，及時了解客戶需求，使客戶對物流結果滿意。

（2）快速應變。對于物流企業(yè)來說，信息智能化發(fā)展只是行業(yè)競爭的第一步，在物流過程中做到快速應變是物流信息系統(tǒng)的操作重點。物流企業(yè)要想在行業(yè)內獲得市場，就必須比競爭對手更加快速了解客戶需求，并且以此做出改變，一般通過有效的大數據分析客戶需求的細微變化，預測評估客戶的未來需求，從而開拓市場，迎合客戶的未來發(fā)展需要，有效應對復雜多變的物流市場。

3 物流管理信息系統(tǒng)的數據挖掘

當前物流管理信息系統(tǒng)的數據挖掘通過集成化物流管理信息系統(tǒng)的建立和各種先進技術的應用，如POS、AI、EDI等，以及物流信息的商品化、電子化、計算機化、數據庫化等的建立，將挖掘的數據與物流管理有機結合，從而提高物流企業(yè)的競爭力。

（1）物流數據庫的建立。物流數據挖掘技術的數據庫主要由智能接口、監(jiān)控信息以及決策信息組成。其中智能接口層是倉庫管理系統(tǒng)與數據挖掘監(jiān)控系統(tǒng)之間的信息傳遞橋梁，可以有效提高系統(tǒng)運行效率，降低運維成本。物流數據庫通過智能接口將監(jiān)控信息做預處理，將預處理后的信息傳遞到數據挖掘處理模塊中，通過庫存平衡控制、路徑選擇模塊、貨品堆放模塊以及其他模塊的分析處理，將分析處理結果傳遞給結果信息處理模塊，信息處理模塊再將信息傳遞給智能接口，最終形成有效的決策依據，幫助物流企業(yè)提高決策的準確率和正確率。根據決策提出的相關問題，進一步確定數據挖掘的任務，通過對數據庫中的數據進行精簡以及預處理，再從精簡的數據中進行挖掘，將結果反饋給倉庫管理系統(tǒng)，從而給決策者提供合理的決策方案。

（2）數據挖掘的倉庫信息系統(tǒng)。數據挖掘的倉庫信息系統(tǒng)主要包括信息收集與處理、根據數據挖掘的物流信息管理系統(tǒng)、數據決策、知識庫、開發(fā)人員與專家接口以及數據倉庫。以下具體介紹每個組成功能。

信息收集與處理：可以有效地記錄物流管理過程中的數據信息，對物流活動中的信息進行處理傳輸以及存入數據庫。

數據挖掘物流信息管理系統(tǒng)：將數據匯入數據倉庫，再根據最新的數據挖掘，為決策人員提供最新、最有價值的數據支持，幫助決策人員做出高效決策。

數據決策：通過對提出的問題特點進行分析，確定數據挖掘的目標，對數據倉庫的數據進行精簡以及預處理，再進一步對數據進行挖掘，從而給決策者提供有效的知識內容。

知識庫：基于企業(yè)內部各部門的數據倉庫組成結構以及隸屬函數等。

開發(fā)人員和專家接口：可以有效對知識庫進行運維。

數據倉庫：儲存物流管理過程中的各種數據。

該系統(tǒng)將物流運輸的各個環(huán)節(jié)有效結合在一起，將貨物的整套生產以及銷售環(huán)節(jié)打通，從而保證客戶的滿意度。

（3）數據挖掘的物流信息系統(tǒng)特點分析。利用數據倉庫管理數據，能夠將分析對象與所涉及的數據有效結合，使物流運輸的各部門與生產商和供貨商有機結合，實現信息共享。

物流信息管理系統(tǒng)通常具有較長時間的數據儲存能力，為數據挖掘提供有效的數據支撐，從而有效預測物流庫存量的變化，很好地適應突出因素，為決策者提供可靠性的數據支持。有效地將知識發(fā)現者與使用者分開，決策人員不需要對決策內容做深層次的理解，更不需要深入學習相關知識理論。

（4）物流客戶需求分析。企業(yè)可以根據客戶的銷售量來分析淡旺季的差額，讓企業(yè)提前做好準備，使工作效率與客戶滿意度都達到最大。同時企業(yè)管理人員還希望針對每一個客戶的具體銷售數據，如成本、數量、利潤等進行分析，為一些具有突出貢獻的客戶給予適當的優(yōu)惠。同時還需要對物流運作費進行分析，建立相關的數學模型，為管理者提供科學合理的數據支持。

4 結語

當前數據挖掘工作正在各大物流企業(yè)中快速推進，為了形成較強的核心競爭力，第三方應該充分創(chuàng)新現有流程，處理好數據管理中的問題。同時加強第三方物流的實時監(jiān)控，強化物流系統(tǒng)的功能，減少決策過程中的主觀因素影響，從而提高物流系統(tǒng)運行的效率，給決策者提供準確的決策信息，提高客戶的滿意度。

參考文獻：

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[3]裴英梅.基于數據挖掘技術的現代物流決策研究[J]. 物流技術，2018（7）：48.

[基金項目]本文是衡陽市科技局項目“智慧貨運信息服務平臺”（項目編號：2018KJ159）;衡陽市社科聯項目“構建基于區(qū)塊鏈技術的衡陽物流信息平臺信用服務體系的研究”（項目編號：2018D006）;湖南省自然科學基金資助項目“基于深度學習的物流庫存管理數據分析預測模型研究”（項目編號：2019JJ60023）的研究成果。

[作者簡介]周揚帆（1982—），女，漢族，湖南衡陽人，湖南財經工業(yè)職業(yè)技術學院副教授，碩士，研究方向：信息技術教育。