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[導讀]摘 要:文章在對服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)的結構進行了分析的基礎上,探討了基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè) 物流決策支持系統(tǒng),并對其結構進行了優(yōu)勢分析,最后根據(jù)實際業(yè)務,介紹了基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持 系統(tǒng)及其應用成果。

引 言

以連鎖化、信息化和規(guī)模化為主要特征的服裝零售業(yè)已成為當今社會的支柱產(chǎn)業(yè),就銷售額而言,服裝零售企業(yè)已超越制造、金融服務、信息等企業(yè)成為世界第一,其中連鎖企業(yè)組織形式是商品零售企業(yè)能發(fā)展到如此規(guī)模的核心因素。連鎖企業(yè)的實質是統(tǒng)一采購、統(tǒng)一配送、統(tǒng)一核算、統(tǒng)一標識、統(tǒng)一管理(即“五個統(tǒng)一”),其中統(tǒng)一配送是連鎖企業(yè)核心競爭力的重要組成部分。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,服裝行業(yè)物流信息化步伐的加快,服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)必須以實際業(yè)務為落腳點,合理利用海量數(shù)據(jù),適應客戶多元化、個性化的需求。

1 大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘

隨著博客、微信、社交網(wǎng)絡、基于位置服務的新型信息發(fā)布方式的不斷涌現(xiàn),人們對數(shù)據(jù)的需求呈現(xiàn)出多維度的特點,與此同時,數(shù)據(jù)正以前所未有的速度不斷增長與累積,大數(shù)據(jù)時代真正進入了我們的生活。早在 2008 年,《Nature》就推出BigData??嬎闵鐓^(qū)聯(lián)盟在 2008年發(fā)表報告,闡述在數(shù)據(jù)驅動的研究背景下,解決大數(shù)據(jù)問題所需的技術和面臨的挑戰(zhàn)。近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展,大數(shù)據(jù)在人民日常生活、科學研究中的作用日益凸顯, 對大數(shù)據(jù)的研究也成為科學研究的主流。目前對大數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的定義,但大數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)意義上大量數(shù)據(jù)的集合體, 與海量數(shù)據(jù)也有著本質的區(qū)別。麥肯錫認為,“大數(shù)據(jù)”是指其本身超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數(shù)據(jù)集。IT業(yè)界認為,大數(shù)據(jù)具有 4V特征,即規(guī)模(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)和最重要的價值(Value)。規(guī)模是指巨大的數(shù)據(jù)量并持續(xù)增長以及數(shù)據(jù)的完整性,如醫(yī)療衛(wèi)生、電子商務、影視娛樂等每天都有大量數(shù)據(jù)涌現(xiàn) ;種類是指數(shù)據(jù)類型的多樣性,不僅包括結構化數(shù)據(jù)分析利用,更強調半結構化和非結構化數(shù)據(jù)的分析與應用;速度指處理速度快、響應時間短 ;價值則是指海量數(shù)據(jù)中蘊含著巨大的社會價值和商業(yè)價值。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)是從大量數(shù)據(jù)(包括結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù))中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢,并用這些知識和規(guī)則建立用于決策支持的模型,提供預測性決策支持的方法、工具和過程 ;是利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)之間關系的過程。也就是從數(shù)據(jù)中獲取智能的過程。通過數(shù)據(jù)挖掘分析,能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務的趨勢,揭示已知的事實,預測未來的結果。

2 服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)(DSS)是管理信息系統(tǒng)(MIS)向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進信息管理系統(tǒng),輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識,以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機系統(tǒng)。簡而言之,DSS就是在數(shù)據(jù)倉庫的支撐下, 通過數(shù)據(jù)挖掘技術建立模型,從而幫助決策者進行決策。從功能上來看,MIS系統(tǒng)主要解決結構化問題,而 DSS主要解決半結構化和非結構化問題 ;MIS完成的是例行業(yè)務活動中的信息處理問題,而 DSS完成的是輔助支持決策活動,通過人機交互提供決策所需的信息。因此,MIS的目標是高效率, 而 DSS的目標則是有效性。服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)是服裝連鎖企業(yè)決策支持系統(tǒng)的一個子系統(tǒng),對解決服裝連鎖企業(yè)物流日常業(yè)務中遇到的半結構化問題、增強決策者經(jīng)驗與信心、提高企業(yè)物流信息化水平、改進工作方式等都有著積極作用。

3 傳統(tǒng)服裝連鎖企業(yè)物流管理決策支持系統(tǒng)

傳統(tǒng)服裝連鎖企業(yè)物流管理決策支持系統(tǒng)的結構如圖 1所示。該系統(tǒng)對配送中心選址、庫存控制、運輸和路徑優(yōu)化 提供輔助決策支持,使各部門、人、物、車等要素協(xié)調工作, 提高運輸效率。為了完成這些輔助功能,該 DSS 必須完成對 服裝連鎖企業(yè)物流管理中相關信息的采集并存儲到數(shù)據(jù)倉庫 中,通過模型庫和方法庫進行數(shù)據(jù)挖掘和處理,利用知識庫 對系統(tǒng)決策進行評價和優(yōu)化,最后通過人機交互為正確的決 策提供支持。傳統(tǒng)服裝連鎖企業(yè)物流管理決策支持系統(tǒng)與大 數(shù)據(jù)背景下的服裝連鎖企業(yè)物流管理決策支持系統(tǒng)的主要區(qū) 別在于,大數(shù)據(jù)背景下是以占有數(shù)據(jù)開始。在本文中,我們以 數(shù)據(jù)倉庫來進行大部分資料的自助采集。


基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)研究

3.1 數(shù)據(jù)倉庫 

數(shù)據(jù)倉庫之父 William 認為,數(shù)據(jù)倉庫是支持管理決策 過程的、面向主題的、集成的、隨時間而變的、持久的數(shù)據(jù) 集合。它是一種數(shù)據(jù)處理體系結構,實質是企業(yè)各業(yè)務部門有 聯(lián)系的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一和綜合的中央倉庫,是相互聯(lián)系的數(shù)據(jù) 庫的集合。服裝連鎖企業(yè)物流管理決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)如圖 2 所示。物流決策支持系統(tǒng)將收集到的基礎資料存 儲到這些數(shù)據(jù)庫中,然后將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通過聯(lián)機分析 服務進行數(shù)據(jù)挖掘,得出進行下一步處理的數(shù)據(jù),為決策支 持系統(tǒng)提供支持。因此,由于基礎數(shù)據(jù)的獲得是數(shù)據(jù)倉庫進 行分析處理的基礎,所以傳統(tǒng)服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系 統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量越大,款式越齊全,分析處理就越全面, 就越能體現(xiàn)出決策支持系統(tǒng)的優(yōu)越性。

基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)研究


3.2 模型庫和方法庫

服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)通過自動匹配建模和相似模型的轉化來對基本數(shù)據(jù)進行模塊化處理,從而實現(xiàn)人機智能交互。整個物流決策支持系統(tǒng)以人為本,把數(shù)據(jù)信息與模型庫中的預定條件進行比較,通過進一步處理,得到分析或解決問題的方案,然后通過人機交互,確定相應方案的評價方法,并對不同評價方法下的方案進行決策分析,從而進行決策。在“互聯(lián)網(wǎng) +”時代,客戶的需求日新月異,要求服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)具有更強的適應性,因而模型庫中的有關建模方法、分析方法要與數(shù)據(jù)挖掘技術的最新進展相適應。

3.3 知識庫

由于知識庫中某些陳述性或者過程性的知識已經(jīng)被常識化,因而某些具體的決策支持系統(tǒng)往往忽略了知識庫。但從整體來看,因服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)的知識庫主要起輔助和支撐作用,因而必須深化認識知識庫的內容。知識庫通過人機交互,將專業(yè)領域與數(shù)據(jù)挖掘聯(lián)系起來,起到橋梁作用,它包括大量各領域的信息、使用規(guī)則及與實際業(yè)務的關系過程。與模型庫和方法庫一樣,知識庫中的內容也隨著人們對服裝連鎖企業(yè)物流業(yè)務的不斷了解而日益完善,從而為服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)提供更好的支持。

4 基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)

服裝零售業(yè)因連鎖化、信息化、規(guī)?;殉蔀楫斀裆鐣闹еa(chǎn)業(yè)。服裝連鎖企業(yè)物流的目標通常包括5 個方面(即5S 目標):

(1) 無缺貨、貨損、貨差等現(xiàn)象,費用低、準時供貨、柔性供貨等,實現(xiàn)服務目標(Service);

(2) 按用戶指定的地點和時間迅速、及時地送貨,實現(xiàn)快捷目標(Speed);

(3) 有效利用面積和空間, 實現(xiàn)節(jié)約目標(Space saving);

(4) 以物流規(guī)模作為物流系統(tǒng)目標,追求規(guī)模效益,實現(xiàn)規(guī)模目標(Scale optimization);

(5) 正確確定庫存方式、庫存數(shù)量、庫存結構、庫存分布等,實現(xiàn)庫存目標(Stock control)。

相對于工業(yè)物流,服裝連鎖企業(yè)物流具有變價快、訂單頻繁、折零、退貨、更換、保質期等特點,這使得服裝連鎖企業(yè)的物流要求更快的反應、更復雜的技術和信息支持。因此, 大數(shù)據(jù)背景下的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)是我國物流連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)的發(fā)展方向。

大數(shù)據(jù)背景下,在服裝連鎖企業(yè)物流供應鏈上,作為終端用戶(即消費者)的年齡、性別、對品牌的喜好、服裝款式、不同款式服裝的著裝時間、場合、服裝更換的頻率等系列屬性數(shù)據(jù),無疑是整個服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的基礎數(shù)據(jù)。除此之外,還包括原材料的供應與生產(chǎn)、面(輔)料的生產(chǎn)與加工、配送、廢棄紡織服裝的回收等其他數(shù)據(jù)。因此,大數(shù)據(jù)背景下的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)占有更多的資料,通過數(shù)據(jù)挖掘技術,分析出物流各環(huán)節(jié)的關鍵點, 借助該系統(tǒng),管理者可以在各項業(yè)務中不斷提高效益,改進工作方式與方法,提升服務水平。

4.1 數(shù)據(jù)倉庫

大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)倉庫中的海量信息可通過人工或者智能設備收集并隨時更新,存儲在相應的數(shù)據(jù)庫中。與傳統(tǒng)采樣方式不同,大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)倉庫直接采集最完整、最原始的數(shù)據(jù)(包括半結構化數(shù)據(jù))進行存儲與分析,利用已確認價值的規(guī)范性數(shù)據(jù) ;為了保持資料的完整性,將那些具有潛在價值卻無明確分析方法的數(shù)據(jù)存儲起來。

4.2 模型庫和方法庫

模型是對特定的業(yè)務按照某個特定目標的抽象化概括, 通過對服裝連鎖企業(yè)物流業(yè)務流程的某個節(jié)點的數(shù)據(jù)分析, 對實際運行狀態(tài)予以量化,通過相關算法,找出實際業(yè)務的關鍵點,同時對實際業(yè)務未來的狀態(tài)進行預測。在大數(shù)據(jù)背景下,模型庫與方法庫更加協(xié)調,模型越來越具有針對性, 對于不同的問題,所采用的模型也不同,服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)的核心在于海量數(shù)據(jù)的處理方法,方法庫中所采用的數(shù)據(jù)挖掘方法包括決策樹、遺傳算法、蟻群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡以及傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法等。隨著技術的不斷發(fā)展,人們對模型的研究進一步深入,基于大數(shù)據(jù)的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)將更加成熟與完善。

4.3 知識庫

在“互聯(lián)網(wǎng) +”時代,知識通過各種方式不斷累積,知識庫中的陳述性、過程性知識也得到不斷擴充,使得知識庫中的知識得到不斷完善,從而對數(shù)學模型的解釋更加清晰、人機交互更加明了?;诖髷?shù)據(jù)的服裝連鎖企業(yè)決策支持系統(tǒng)與傳統(tǒng)的服裝連鎖企業(yè)決策支持系統(tǒng)相比,知識在不同層級的流通更加有序、快捷,物流各環(huán)節(jié)更加協(xié)調,促進服裝連鎖企業(yè)物流向有利于客戶個性體驗的方向發(fā)展。

5 基于大數(shù)據(jù)背景下的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)業(yè)務實例

服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)主要包括庫存控制管理系統(tǒng)、設備設施管理系統(tǒng)、運輸管理系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)、日常業(yè)務管理系統(tǒng)等,本文以服裝連鎖企業(yè)物流中心的配送業(yè)務為例,介紹基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)的應用。

5.1 配送中心裝車

在配送中心裝車時,要注意以下兩點:

(1) 車輛裝車時要進行電子登記。通過手持式 RFID設備,對裝有服裝的紙箱進行掃描,然后將該紙箱裝進配送車輛。

(2) 裝車完畢后的配送安全。為了方便配送途中的監(jiān)管,

將服裝配送車輛統(tǒng)一安裝電子掛鎖。

5.2 途中監(jiān)管

由于隨車配有電子掛鎖與手持機,配送車輛向服裝連鎖店送貨的途中,可以隨時與配送中心的業(yè)務管理平臺保持聯(lián)系。手持設備內置有 RFID,本身具有定位與通訊功能。通過手持RFID 終端與配送中心的業(yè)務管理平臺的連通,配送中心可以實時掌握車輛運行途中的信息、車載服裝狀況,并可通過微信、視頻、語音等手段與司機或送貨員進行溝通,以便即時處理突發(fā)事件。

5.3 卸貨交接

車輛抵達服裝連鎖店時,手持機讀取連鎖店的定位標簽, 對電子掛鎖實現(xiàn)定點、定時解封,從而順利打開車門,在對車上服裝紙箱進行掃描后卸貨,通過配送中心業(yè)務管理平臺實現(xiàn)無紙化交接,相關信息存儲在配送中心的業(yè)務管理系統(tǒng)中。

6 結 語

服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)可為倉儲、配送、分揀等子系統(tǒng)提供決策支持和服務,該系統(tǒng)不僅需要進行理論研究,更重要的是要進行實踐,通過實踐對系統(tǒng)進行優(yōu)化。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代,研究基于大數(shù)據(jù)背景的服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)無疑具有非常重要的意義,尤其在數(shù)據(jù)挖掘技術的研究與模型庫的充實上。


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