物流4.0中的数据挖掘

数据挖掘是要分析大量的数据吗识别模式和趋势为组织的决策提供有价值的信息。

数据挖掘可以帮助公司理解他们的过程和操作的行为——包括与物流相关的问题——并做出提高绩效的决策。

什么是数据挖掘?

数据挖掘包括的计算过程通过对大量数据集的分析，识别趋势、规则、隐藏模式和其他有价值的信息．数据挖掘也被称为数据库中的知识发现(KDD)，近年来由于数据存储技术(大数据)、人工智能(人工智能)，以及机器人过程自动化。

在非专家中，术语数据挖掘经常与大数据技术相混淆。这两个术语都指的是相关但最终截然不同的概念。大数据是指数据集非常庞大和复杂，需要软件应用程序来处理。数据挖掘则更进一步:它涉及检查大量数据，以检测肉眼看不到的规则和模式。

为了掌握数据挖掘的工作原理，有必要了解这种分析方法与人工智能和人工智能等技术之间的关系机器学习．人工智能和机器学习系统使用数据挖掘技术从数据中识别的模式和规则解释机器行为并创建解决方案。事实上，正如在出版算法的见解从德勤咨询公司来看，数据挖掘属于认知技术，即那些促进人工智能系统(包括机器学习)实现的系统。

数据挖掘是从存储在不同格式的大型数据源中分析和提取隐藏的和可操作的知识的过程。在他的书数据挖掘:实用机器学习工具和技术，计算机科学名誉教授Ian Witten说:“数据挖掘是对数据的提取隐含的、以前未知的、来自数据的潜在有用信息．这个想法是建立计算机程序，自动筛选数据库，寻找规律或模式。如果发现了强大的模式，就有可能对未来的数据做出准确的预测。”

数据挖掘可以在组织的所有领域做出更好的决策。自动数据提取方法使组织和过滤信息成为可能，将其转化为相关知识，有助于在某些领域检测欺诈(金融)，预测需求(销售和市场)，以及识别瓶颈(工业和物流)，以及许多其他应用。

数据挖掘在物流中的应用

物流可能是受益最大的领域之一数据挖掘的整合．可以增强对收货、取单和产品退货等操作模式的自动检测库存需求预测和库存控制．

在他的学术论文供应链数据挖掘出版物综述，内布拉斯加大学供应链管理与分析教授大卫·l·奥尔森说供应链中的数据挖掘已经成为现实供应链运营已经得到了分类(包括客户分析和欺诈检测)和预测的常规业务数据挖掘分析的支持。这意味着使用标准的数据挖掘方法，如逻辑回归、决策树和神经网络进行分类，并使用回归进行预测。”

作者说，数据挖掘在物流中的影响将会增加:“这种计算机技术的应用将产生对供应链重要方面的测量，并将对供应链的重要性进行评估通过分析这些数据来做出更好的决策，将会持续增长．”

除了库存管理中的决策之外，数据挖掘也可能得到推广物流阶段的吞吐量等货运整合．加拿大理工学院Montréal工程学院的研究人员Bruno Agard和Zineb Aboutalib反映了这一点。在他们的安娜l几个利用数据挖掘技术改进货运集约，作者表示:“在整合策略的制定中实施关联规则，可以减少交付数量。反过来，这种方法也可以增加同一辆车的交付数量或交付到同一目的地，从而降低运输成本和碳足迹。”

数据挖掘:追求物流效率

数据控制、处理和管理是识别物流和生产中心错误和低效率的关键。数据挖掘技术有助于处理智能仓库中产生的成千上万的数据，识别隐藏在普通视野中的趋势。这些信息使物流经理能够做出更准确、更明智的决定根据仓库实际表现。

在物流领域，利用设施中产生的数据来监控吞吐量变得越来越普遍，一个仓库管理软件程序如Easy WMS起着重要作用．对将设备中产生的大量数据转换为有价值的信息感兴趣吗?不要犹豫，与我们联系．我们的专家顾问将与您合作，为您的仓库提供最佳的数字解决方案。