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数据挖掘服务在物流配送规划中的应用_祖巧红

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第33卷第6期2011年12月

武汉理工大学学报·信息与管理工程版JOURNALOFWUT（INFORMATION＆MANAGEMENTENGINEERING）Vol．33No．6

Dec．2011

文章编号：1007－144X（2011）06－1007－04文献标志码：A

数据挖掘服务在物流配送规划中的应用祖巧红，郭芳，曹萌萌（武汉理工大学物流工程学院，湖北武汉430063）

摘要：数据挖掘是从大量历史数据中寻找其规律的技术，通过数据挖掘发现有价值的知识，使物流企业全面准确地把握各方面的信息，实现物流系统的最优化和合理化。针对物流配送规划管理背景，研究了基于SOA服务的数据挖掘关键技术及应用；并利用开源WebGIS开发平台，将数据挖掘服务应用于物流配送运输规划的实践，验证了数据上传、清洗、算法和OLAP服务在物流配送管理中的关键作用，取得了较好的效果。关键词：数据挖掘；SOA；物流配送；路径规划中图分类号：TP393DOI：10．3963/j．issn．1007－144X．2011．06．039

收稿日期：2011－05－14．作者简介：祖巧红（1970－），女，河南巩义人，武汉理工大学物流工程学院副教授．基金项目：国家十一五科技支撑计划基金资助项目（2006BAH02A06）．

数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势，并能够挖掘出可理解模式的高级处理过程，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合［1］。SOA是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（即服务）通过服务之间定义良好的接口与契约联系起来，使得构建在各种系统中的服务以一种统一和通用的方式进行交互。SOA结构中共有3种角色：服务提供者发布自己的服务；服务代理注册已经发布的服务提供者；服务请求者利用服务代理查找所需的服务，然后使用该服务［2］。笔者旨在将目前企业急需的数据挖掘功能以服务的方式架构和发布，使得物流企业在配送系统应用中能快速集成数据挖掘功能，更好地实现企业信息系统的敏捷构建，使数据挖掘技术能简单有效地在基于SOA的配送系统中得以快速运用，并最终通过服务来实施数据挖掘技术，以节省物流成本［3］。1需求分析物流配送运输管理环节中的数据挖掘应用需求包括：（1）获取系统中的历史数据，利用数据挖掘对数据进行导入、导出、计算和分析。（2）利用数据挖掘服务来实现对部分物流配

送问题的智能分析，找到合理的配送运输路线。结合WebGIS［4］技术，对其进行二次开发，利用面向SOA的数据挖掘服务实现动态标注、标注管理、标注查询，以及路径规划功能。

2基于SOA的数据挖掘服务

2．1数据上传服务

通过分析数据挖掘技术在物流配送管理中的应用需求，以WCF为开发框架，在现代物流管理平台中设计基于SOA的数据挖掘服务，包括数据上传服务、数据清洗服务、数据挖掘算法服务和OLAP服务等。在Web环境下［5］实现大文件的上传，需要在设计数据上传服务的过程中考虑两个问题：一是

把相关数据序列化生成字节流进行压缩，再进行传输，如果要访问该文件，做反向操作即可；二是针对压缩后数据仍然较大的文件，再压缩流，然后对流进行拆分［6］。

大文件上传服务契约设计主要涉及服务端和客户端。在服务端进行的操作主要有生成数据集、将数据集序列化生成字节流和压缩字节流等；在客户端进行的操作主要有获取压缩字节流、解压字节流、反序列化和生成数据集等。2．2数据清洗服务

数据清洗服务的操作过程是：浏览并选择一个后缀名为csv的平面文件，指定该文件中用于分隔字段的分隔符，以及对字符串加入的限定符，同时设置数据库服务器、数据库名等信息。程序建立连接后，生成数据流任务，最终通过执行生成的包将数据上传到目标数据库中并作简单清洗。2．3数据挖掘算法服务

通过读取商业元数据信息，选用合适的数据挖掘算法来动态生成数据挖掘结构和挖掘模型的建立语句、模型训练语句和预测语句，同时结合数据挖掘算法的可视化组件，将挖掘结果显示到客户端。图1为数据挖掘算法例图。

图1序列聚类算法服务例图2．4OLAP服务

OLAP服务中的关键技术有两个：数据挖掘

API、可视化技术［7］。在OLAP服务的设计和实现中，必须通过数据挖掘API来访问立方体及数据挖掘模型。其中，通过MDX查询立方体的操作可以利用ADOMD．NET来实现。ADOMD．NET是SQLSERVER2005中提供给用户的组件，用于通过编

码的方式来访问AnalysisServices服务，从而操作数据仓库对象以及实现相关OLAP操作，如上钻、下取、切片和分类等。图2为OLAP下取分析及可视化图例。

图2OLAP下取分析及可视化例图3应用实例

3．1面向SOA的WebGIS二次开发

近年来，基于网络地图的位置服务得到越来

越普遍的应用，API作为通用的网络编程接口在WebGIS中得到广泛应用［8］。MapEasy是基于

JavaScript和Ajax的技术，可提供所需的地图，渲

染图像，并实现正常地理信息系统的功能，如定位，缩放和标记。笔者结合MapEasy显示瓦片图的原理，开发了相应的扩展功能，并将湖北省十堰市的三维地图应用到该系统中。二次开发后的运行界面如图3所示。其中，1为工具栏，2为平移放大工具，3为标注显示，4为比例尺，5为鹰眼图，6为标注查询。二次开发后的WebGIS扩展了MapEasy的工具条，实现了动态标注、标注管理、标注查询，以及路径规划功能，并通过调用数据挖掘服务实现了各路线的在线分析等功能。

图3二次开发后的WebGIS运行界面3．2扩展地图的标注功能

地图标注是指在电子地图上加入标记来显示地物信息的功能。要实现在地图上任意位置添加和显示标注，需要考虑以下技术问题：（1）将标注信息保存到数据库中。考虑与其

他系统的数据接口，将地图上的地物标注的位置信息以地理坐标的方式来存储。通过获取鼠标在屏幕中的位置转换为三维地理坐标F=f（x，y，z）实现新增的坐标位置［9］。

（2）采用Ajax技术显示标注信息。Ajax是一

种在网页中异步调用服务器数据的方法，其原理是由客户端在后台发送一个获取服务器数据的请求。当获取服务器数据后，客户端可以有选择性地更新页面元素使页面在不全部刷新的情况下也能更新数据。因图层数过多而导致浏览器在加载过程中响应缓慢，该技术的采用可以避免显示整个地图的所有标注。3．3扩展路径规划功能

路径规划是指在地图上为物流企业的车辆安排合适的行车线路。特别是当城市交通网庞大且可选路线方案多样时，该功能就显得十分必要。

8001武汉理工大学学报·信息与管理工程版2011年12月路径规划功能中，通过鼠标的单击事件获得当前的屏幕坐标，并将其转化为当前点对应的地理坐标，通过循环即可获得所有单击事件产生的路线，不同路线用不同颜色进行区分。在地图上添加路线的操作界面如图2所示。编辑完成后，通过鼠标双击事件来结束路线编辑，同时弹出录入路线名的对话框将其保存到数据库。3．4配送路径分析

在笔者研究的物流配送路径的案例中，假设某城市已有一批客户，这些客户的地理位置坐标已知，供应商定期安排车辆给这些客户配送货物。主要分析过程和实现步骤如下：（1）上传客户历史销售数据。首先需要将准

备好的客户数据上传，而在上传数据之前，需要初始化一个用于客户分析的数据库，并利用元数据管理，定义好数据库结构。在该例中，以上过程可通过调用数据清洗服务和数据上传服务实现。（2）对客户进行分类。首先，通过了解客户

分类的需求，调用元数据管理服务建立客户主题数据（仓）库［10－11］，然后调用数据上传服务将客户样本数据上传，接着调用数据清洗服务，对上传后的数据进行清洗、转换和加载。此后，调用适用于客户分类的数据挖掘算法服务建立挖掘模型，并通过调用OLAP服务来显示客户分类的结果。（3）在地图上显示客户标注。分类完成后，可在地图上将客户标注信息以不同背景颜色来区分。结合所实现的标注功能，根据客户所属类别获得需要显示的标注颜色，如图4所示，在朝阳南路上就有不同类型的客户，其标注的背景色是根据其价值大小按颜色的深浅来分类的。其中，中石油湖北十堰销售分公司、十堰市经济作物研究所、十堰恒捷物贸公司等客户为深黑色，表明这些可能都是大客户。（4）按照客户类型进行路径安排。在对客户

完成分类并在地图上按不同背景颜色显示其标注信息后，可以有针对性地发现一些规律，根据这些规律来规划合理的配送路线。如图4所示，围绕朝阳中路及人民中路附近的客户比较集中，因此可安排“恒捷运意线”这条路线。

4结论

笔者完成了对WebGIS的构建，结合物流管理平台中的数据挖掘服务，在实现三维地图标注功能的基础上，通过调用数据挖掘服务实现了在城市内部规划物流配送路径的示例，为决策者提

图4“恒捷运意线”的路径规划供了一种决策依据，并将路线直观显示在三维电子地图上，提高了配送路线规划的可视化程度。

参考文献：［1］章刚勇，尹继东，龚凌燕．基于SQL的数据挖掘技术

在物流企业管理中的应用［J］．企业经济，2010（11）：45－47．［2］丁兆青，董传良．基于SOA的分布式应用集成研究

［J］．计算机工程，2007（10）：246－248．［3］PANWT，CHENPW．Astudyonthelogisticservicesatisfactionforinternetmarketingenterpriseusingdataminingtechnology［J］．AdvancedInstituteofConver-genceInformationTechnology，2011（3）：114－120．［4］杨湘燕．基于WebGIS的物流配送路径规划系统的

设计与实现［D］．厦门：厦门大学图书馆，2009．［5］韩璐，孙蕾，施惠娟，等．基于SOA的数据挖掘原型

平台的设计与实现［J］．计算机应用与软件，2011（2）：159－162．［6］杨竣辉，黄婵．基于B/S的数据上传技术的实现

［J］．计算机时代，2008（6）：61－63．［7］肖冰，廖国凡．数据挖掘及其运用于设计物流配送

方案的设想［J］．邵阳学院学报：自然科学版，2006（4）：32－34．［8］LIJ，SONGB．WebservicesintegrationondataminingbasedonSOA［J］．InternationalSymposiumonIntelli-genceInformationProcessingandTrustedComputing，2010（2）：532－534．［9］NEJADSK，SEIFIF，AHMADIH，etal．Applyingdatamininginpredictionandclassificationofurbantraffic［J］．WorldCongressonComputerScienceandInfor-mationEngineering，2009（3）：674－678．［10］谭玉玲．基于正则表达式的数据处理应用［J］．武

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数据分析在物流行业中的应用

数据分析在物流行业中的应用

数据分析在物流行业中的应用一、物流运输物流运输是物流行业中最核心的环节之一，涉及到货物的运输、路径选择、运输效率等问题。

而数据分析在物流运输中的应用则可以从以下几个方面进行：1.路线规划与优化：通过对历史运输数据的分析，可以找出最佳的运输路径，避免繁忙路段和拥堵区域，并根据实时交通数据进行实时的路线调整，提高运输效率和降低成本。

2.资源调度：通过对车辆和司机的数据分析，可以根据运输需求和实际情况，合理分配资源，优化车辆调度和司机配备，提高运输效率和节约成本。

3.运输监控与预测：通过对运输数据的监控与分析，可以实时跟踪货物的运输进程，提前预警和解决可能出现的问题。

同时，通过对历史数据的分析，可以预测运输需求和货物的到达时间，为后续的运输计划提供参考。

二、仓储管理仓储管理是物流行业中不可或缺的一环，而数据分析在仓储管理中的应用则可以从以下几个方面进行：1.库存管理：通过对库存数据的分析，可以根据历史需求和销售趋势，合理预测和管理库存水平，避免库存过多或过少带来的问题。

同时，通过对库存数据的实时监控，可以及时调整仓储布局和库存配置，提高仓储效率和节约成本。

2.仓库布局优化：通过对历史仓储数据的分析，可以找出仓库的瓶颈和不足之处，优化仓库的布局和流程，提高仓储效率和节约成本。

3.仓库作业指导：通过对仓储作业数据的分析，可以提供实时的仓储作业指导，如货物的存放位置、货物的拣选顺序等，帮助仓库工作人员提高工作效率和减少错误。

三、供应链优化供应链优化是物流行业中的重要一环，而数据分析在供应链优化中的应用可以从以下几个方面进行：1.供应链可视化：通过对供应链数据的分析和可视化，可以实时监控和追踪供应链各个环节的动态情况，及时发现和解决问题，提高整个供应链的效率。

2.供应链风险管理：通过对供应链数据的分析，可以预测和评估供应链中可能出现的风险，如物流延迟、供应短缺等，及时采取措施防范风险，保障供应链的稳定运行。

3.供应链协同管理：通过对供应链数据的分析，可以实现供应链各个环节的协同管理，如供应商的供货能力分析、订单的分配优化、产品的流转控制等，提高整个供应链的效率和灵活性。

基于数据挖掘技术的物流行业供应链管理研究

基于数据挖掘技术的物流行业供应链管理研究

基于数据挖掘技术的物流行业供应链管理研究近年来，随着物流行业的迅猛发展，供应链管理成为了该行业中一个极为重要的领域。

供应链管理是指对产品的流动和库存情况进行规划、执行和控制，旨在确保最佳的运作效率和成本控制。

而数据挖掘技术的应用，正是使得供应链管理更加有效和精准的方式之一。

一、数据挖掘技术对于供应链管理的作用在物流行业的供应链管理中，数据挖掘技术可以提取和分析大量数据，帮助企业根据实际情况进行供应链优化，从而达到更好地实现供应链的稳定性、有效性和灵活性。

1. 数据挖掘技术可以帮助企业进行需求预测数据挖掘技术可以提取历史数据，从而对未来需求进行预测。

在物流行业中，准确的需求预测可以帮助企业合理安排采购计划、库存管理和生产计划，从而减少物流成本和提高服务质量。

2. 数据挖掘技术可以进行供应商评估供应商的优良品质和高效交付很大程度上决定了物流企业的效益。

数据挖掘技术可以提供供应商的相关数据，帮助企业评估供应商的绩效和成本，从而确定最为合适的供应商，提高物流企业的效益。

3. 数据挖掘技术可以进行库存管理对于物流企业而言，库存管理是一个极为重要的领域。

过多的库存意味着企业的资金负担增加，而过少的库存则会导致供应链中断和客户满意度下降。

数据挖掘技术可以通过分析历史数据，为企业提供更加可靠的库存管理建议，有助于实现最佳的库存平衡。

二、数据挖掘技术的应用案例1. 快递企业的供应链优化快递企业作为物流行业中重要的一环，具有高度的时间敏感性和灵活性。

某大型快递企业通过对历史数据的分析，采用数据挖掘技术实现了对运输路线的优化和费用控制。

因此，企业运输成本下降了25%，效率提高了12%以上。

2. 医药企业的库存管理某医药企业通过对历史销售数据进行分析，采用数据挖掘技术实现了对库存的合理管理。

企业同时还优化了供应商的选择，并实现了高效的供应链管理。

结果，企业的毛利润率提高了10个百分点以上。

三、数据挖掘技术在供应链管理中的应用现状目前，许多物流企业已经意识到了数据挖掘技术在供应链管理中的重要性，并在实践中不断进行尝试。

大数据技术在物流企业中的应用

大数据技术在物流企业中的应用

实用文档大数据技术在物流企业中的应用随着互联网技术的不断发展，大数据技术在各个领域得到了广泛应用，物流企业也不例外。

大数据技术可以帮助物流企业提高运输效率、降低成本、提升服务质量，成为物流行业的新宠。

以下是大数据技术在物流企业中的应用。

1. 货物轨迹管理通过大数据技术可以对货物进行全程追踪和管理，即实现货物轨迹管理。

在物流过程中，货物经过多个环节，包括发货、中转、运输、到达等等。

通过大数据技术，可以实时监测货物的运输情况，及时处理异常状况。

同时，货物轨迹管理也可以提高运输效率，降低误差率，为客户提供更好的服务。

2. 货物配送优化大数据技术在货物配送方面也起到了重要的作用。

通过采集和分析客户的订单数据、地理位置、运输路径等信息，可以制定最优的配送计划。

同时，也可以通过分析货物配送情况，调整配送策略，提高配送效率，降低配送成本。

大数据技术可以帮助物流企业实现对仓库库存的管理和优化。

通过分析客户需求和历史数据，可以预测和计划需要的货物数量，避免库存过多或过少。

同时，还可以分析货物的存储位置、流通速度等信息，优化仓库内部运转，提高运转效率。

4. 财务结算管理物流企业需要进行大量的财务结算操作，如对客户进行账单结算、对运输供应商进行付款等。

通过大数据技术，可以实现自动化的财务结算管理，减少手工操作带来的错误率和时间成本。

同时，还可以通过数据分析，制定更加科学合理的计费标准，提高财务效益。

5. 客户服务管理物流企业需要提供高水平的客户服务，通过大数据技术可以实现客户服务的精细化管理。

通过分析客户需求、投诉率、满意度等数据，可以优化客户服务方案和服务流程，提高客户体验。

同时，还可以通过实时监测和分析客户的反馈信息，及时发现问题，并进行改善。

总之，大数据技术在物流企业中有着广泛的应用。

通过对数据的收集、分析和应用，可以实现更加高效、智能、优质的物流服务，提高物流效率、降低运营成本，提升企业竞争力。

大数据在物流上的运用

大数据在物流上的运用

大数据在物流行业的应用正在改变传统的物流管理方式，提高效率和降低成本。

以下是大数据在物流中的几个主要应用领域：1. 货物追踪与监控：通过GPS定位、传感器等技术，实时收集货物的位置、状态和运输速度等信息。

大数据技术使得物流企业能够对运输过程进行实时监控和管理，提高了货物的可视性和透明度，增强了物流的可靠性和安全性。

2. 供应链优化：大数据可以帮助物流企业分析供应链中的各个环节，如客户需求、库存、订单、仓库流通等，从而更好地控制成本、提高效率、优化供应链质量。

通过对历史和实时数据的分析，企业可以预测市场需求，合理调配仓储和运输资源，减少浪费。

3. 运输路径规划与优化：利用大数据分析历史运输数据和实时交通信息，物流企业可以优化配送路线，减少运输成本和时间，提高交付效率。

智能调度系统可以根据实时交通情况和货物紧急程度，智能地调度运输车辆，优化运输路径。

4. 库存管理与需求预测：通过对市场需求和历史销售数据的分析，物流企业可以预测货物的需求量，并合理分配库存。

这有助于避免库存积压或缺货的情况，提高客户满意度和物流服务的响应速度。

5. 客户服务与反馈管理：大数据技术使得物流企业能够分析客户的需求和反馈数据，提供个性化服务，改善客户体验，增强客户忠诚度。

通过准确了解客户需求，企业可以及时调整服务方案，提高客户满意度和口碑。

6. 成本控制与费用分析：通过对各项物流活动的数据进行分析，物流企业可以找到成本高的环节并进行优化，降低运输成本。

同时，对物流费用进行分析和比较，可以找到合适的运输服务提供商，实现费用最小化。

大数据的应用使得物流企业能够更加智能化地处理物流业务，提高业务水平和利润，同时为客户提供更高效、更可靠的物流服务。

随着技术的不断发展，大数据在物流领域的应用将更加广泛和深入。