數(shù)據挖掘技術在物流倉儲管理中的應用

1、數(shù)據挖掘技術在物流倉儲管理中的應用數(shù)據挖掘(dat a mi ning,DM)就是從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲 中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的 持。 有效方法,尤其是在物倉儲管理中更是發(fā)揮著舉 足輕重的作用.言:是 等許多環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)中產生了大量的業(yè)務數(shù)據,而這 正文:的、先前不知道的、潛在有用 人工智能、機器學習、 、信息檢索、高性能計算和可視化等多 濟學、社會學甚至文學、藝術研究中得 術包括聚類、決策樹、神經網絡等。數(shù)據挖 性與對比、關聯(lián)分析、分類與預測、聚類分 析、異類分析、演化分析等六類.過程中，適者生存、不適者將被淘汰是必 倉儲是物流系統(tǒng)的支柱之一，能創(chuàng)造 管理做好

2、，勢必能提高物流企業(yè)的競 爭力.運輸、客戶服務等多方面的內容，因此 業(yè)又 有用的信息，從而導致倉儲管理中存在著大 不合理；倉庫數(shù)量大，但布局不夠合理；自 及時處理幫助決策者快速準確的做出決策,解決 的具體應用(1 )倉庫選址 需要以下四個方面的數(shù)據：倉庫的位置每個倉庫的 同時確定了每年每個倉庫的配送量,是企業(yè)能夠確定合適 (2)合理安排貨品的儲存位置 放在一起可以提高揀貨效率？哪些貨品放一起卻達 不到這樣的效果？這些問題可以運用數(shù)據挖掘中的關聯(lián)模式分析技術解決. 組 It e m 和一個記錄集合,通過分析記錄集合，推導出Ite m 間的相關性。 現(xiàn)的概率;支持度-產品集A、B同時出現(xiàn)的概率;期

3、望可信度-產品集B出現(xiàn) 信度的比值.通過上述關聯(lián)分析可以得出關于 貨品的在貨架上的擺放配置,合理安排貨位,提 據挖掘技術取得成果的例子不勝枚舉,例如:沃 進行市場分組分析，即分析哪些商品顧客最有希 戶的菜籃子分析，從客戶購買的記錄中得到 濕-是因為這個歲數(shù)的男子,其孩子尚在哺乳期，其 末是美國體育比賽的高峰期，正好買上啤酒看比 時間,這樣全年下來，營業(yè)額增加了幾百萬美元。由 (3)最優(yōu)揀貨路徑的選擇大的環(huán)節(jié)就是貨物揀選,如果設計出最短效率最 和比較各個路線的成本和利潤，及時調整路線安 (4)制定合理的庫存策略，降低庫存成本，實現(xiàn)“零”庫存 可能在儲存過程中發(fā)生損壞或缺失；庫存過少,又會 有客戶,造成不可彌補的損失。因此,使庫存水平保 (5)客戶關系管理要因素之一,而要了解客戶就要對客戶 收集、 中有價值的信息,這就需要運用數(shù)據挖掘技術。利用數(shù)據 交易數(shù)據的詳細分析來挖掘哪些是企業(yè)希望保存的有 待開發(fā)的潛在客戶。例如,可以通過挖掘找到流失客戶的共 舉足輕重的地位,在隨機的倉儲運作中產生了大 很難為物流倉儲決策提供很有價值的信息。將數(shù)據 中,可以有效地解決倉儲管理中出現(xiàn)的各種問題,有助于 據挖掘