大數據算法的供應鏈管理關鍵技術探究

◆張 瀚

（聯想北京有限公司 北京 100010）

大數據算法的供應鏈管理關鍵技術探究

◆張 瀚

（聯想北京有限公司 北京 100010）

隨著經濟的全球化，區域經濟一體化和信息技術的廣泛應用，物資流通的速度與效率正成為經濟景氣指數的一個重要衡量指標，以高效運轉，分工合理配套服務的現代供應鏈業己成為世界各國紛紛競相發展的新的經濟增長點。本文通過采用大數據技術，對供應鏈的管理進行了優化分析。

大數據；供應鏈；關鍵技術

0 引言

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據包括海量的數據信息與高強度的數據處理能力，對于傳統的數據處理系統來說，大數據處理有著相當多的優勢，可以對于大型復雜的數據模塊進行高效地分析，包括數據的收集、分析、共享與傳輸等。大數據可以采用預測的方式進行分析，在用戶分析后進行數據提取，將其價值體現出來。

數據集分析可以發現新的聯系與信息。科學家在電子科學工作中遇到了很多需要處理海量數據的問題，涉及氣象學、基因組學、復雜物理模擬、生物學和環境研究等。

現代供應鏈業的興起，大大地節約了流通成本，提高了流通效率，加速了經濟的快速發展，現代供應鏈在我國有著較為廣闊的空間。目前，從整體發展水平來看，我國的供應鏈業仍處于一種比較混亂的狀態，由于計劃經濟的影響，在我國實際經濟生活中，儲存、運輸、裝卸、包裝等供應鏈活動相互分割，供應鏈職能與設施設備分散于不同的部門和企業中，很多供應鏈企業仍以低水平的運輸為主，相互之間主要靠價格的競爭取得貨物市場，局限在運輸的領域，未能以服務的概念，從降低貨主的生產成本，減少庫存，提高貨供應鏈通效率出發，與貨主形成利益共同體，離供應鏈系統最優化的目標相差甚遠。現代供應鏈業務流程由網絡系統連接，實現整個過程實時控制和信息高科技管理，給企業帶來全新的管理方法。加快傳統儲運業向現代供應鏈業轉型，實行專業化，規模化經營，共享相關供應鏈設施，從而降低運營成本，發揮供應鏈企業整體優勢，提高供應鏈規模效益，將起到重要作用。

1 大數據技術中的算法分析

1.1 神經網絡算法

神經網絡系統是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模并行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。神經網絡是一種計算方法，基于神經單元的大集合，解決由軸突連接的生物神經元的大群集的問題。每個神經單元與許多其他神經單元連接，并且可以對所連接的神經單元的激活狀態影響中實施抑制。每個單獨的神經單元可以具有將所有其輸入的值組合在一起的求和功能。在每個連接和單元本身上可以存在閾值函數或限制函數，使得信號在傳播到其他神經元之前必須超過極限。神經網絡已被用于解決使用普通的基于規則的編程難以解決的各種各樣的任務，如智能化學習。歷史上，神經網絡模型的使用向高級人工智能的方向移動，其特征在于包含在具有一些動力系統的認知模型的參數中的知識。

1.2 灰色關聯度分析

灰色關聯分析方法，是根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，來進行歸納和評價，作為衡量因素間關聯程度的一種方法。灰色關聯度分析使用特定的信息概念。它定義沒有信息為黑色的情況以及具有完美信息為白色的情況，這些理想化的情況都不會出現在現實世界的問題中。事實上，這些過渡階段的情況被描述為灰色。因此，灰色系統意味著其中部分信息是已知的并且部分信息是未知的系統。根據這個定義，信息質量形成從信息的缺乏到完整信息的存在過渡過程。由于不確定性總是存在，灰色分析可以得出一系列關于解決方案的清晰陳述。在一個極端情況下，這種方案無解，在另一個極端情況下，具有完美信息的系統具有獨特的解決方案。在中間情況中，灰色系統將給出各種優化的解決方案。灰色分析試圖找到最好的解決方案，提供了確定一個好的解決方案的技術來解決現實世界的問題。

2 大數據平臺的設計

2.1 平臺層

大數據分布式存儲系統可以對大規模的結構數據進行存儲，通過大型的的存儲與管理技術，實現對于數據的高效處理，這個數量級大部分時候在PB級以上，這樣才能讓科研活動更加合理地進行開展。

2.2 功能層

功能層采用擴展算法進行數據挖掘，采用TB級的數據進行模型建立，實現云計算與分布調度處理，利用負載的均衡技術，使得分布處理能力提升，從而實現高效數據處理。

2.3 服務層

采用基于WEB與Open API的大數據挖掘處理技術，從大數據的環境分析入手，加強端口的管理與流程的優化，從而實現端口的智能配置與數據交換，讓大數據的共享變得科學合理簡潔。服務層屬于高級別管理層次，因此應當加強對輸入輸出的合理控制，使其可以實現大數據的高效交換。

3 供應鏈管理中存在的問題

3.1 配送信息系統功能不完善

企業信息化建設能夠提升物流服務水平，同時也可以增強企業活力，企業服務質量在一定程度上可以得到提高，服務準確性也可以加以提高，但信息系統需要加以完善，物流信息系統現代化水平與技術水平要不斷提高，對于物流產業發展具有重要作用。依據中國倉儲協會物流市場調查報告，我國物流企業信息系統要實現物流管理的優化。我國一體化物流管理企業占據大部分比例，供應鏈管理企業比例相對較少。50%以上的企業訂單處理準確率在98%以上。由于是與第三方軟件公司合作共同開發的信息系統，由于雙方所處的立場以及雙方對問題理解的角度的不同，導致配送信息管理系統仍然存在一些不足的地方，比如很多流程缺乏對事后的跟蹤機制。計算機技術的使用也有利于處理物流配送系列問題，對于選址問題以及線路選擇發揮很大作用。

3.2 對配送信息的分析挖掘不夠

大部分企業采取的是傳統配送模式，對貨物進行分揀，在送貨、配貨的分揀過程中僅僅是對貨物本身進行區分，區分物流主要進行物流信息收集以及分析，這種措施將會造成地點的重復。例如:企業在不同的配送點都有貨物需要運送到 A地點，因為沒有對配送信息流進行統計、分析，不能進行統一的分配、調度，就很有可能每個配送點都安排車輛、人員將貨物配送到A地點，浪費資源，也無法實現高效配送。

4 大數據算法在供應鏈中的應用分析

4.1 完善企業配送信息管理的功能

城市供應鏈的生命在于對道路交通信息的掌握度與熟悉度。供應鏈公司，尤其是專注于城市供應鏈配送的企業供應鏈公司，與道路交通部門形成良好的互動關系，建立優良的信息合作機制就顯得尤為重要了。企業供應鏈配送管理體系必須實現與道路交通部門信息系統的實時對接，獲取第一手的道路交通信息。交通信息對供應鏈極為重要。例如由于不清楚道路交通狀況，企業供應鏈往往使派出去的運輸卡車陷入交通堵塞之中，原定50公里的運輸距離只行駛到一半就停滯不前。為了防止這種現象的出現，就必須與道路交通部門溝通及時得到道路交通信息，確保卡車能夠按照預定時間到達。

4.2 運用現代供應鏈信息技術加強供應鏈配送信息的分析挖掘

隨著企業配送業務的發展壯大，服務的客戶越來越多，配送的商品也越來越多。綜合公司的配送信息管理數據，對公司配送能力的評估，為公司未來配送業務在市場方面的決策提供輔助支持。根據歷史配送信息，統計得出公司在不同類型配送業務上為公司盈利帶來的貢獻，將資源優先分配給更有競爭力的業務部門，優化公司資源的配置，使得有限的資源得到合理利用，完成企業的更進一步發展壯大。

5 總結

供應鏈現代化管理技術的更新換代是一條光明而曲折的路，在這條路上會出現很多難題與挑戰，這個任務長期而又艱巨，需要結合實際經驗，不斷地進行總結歸納。為實現自身的長遠發展而進行大膽革新，利用創新思維進行現代化建設，從而大踏步地走向科學高效的供應鏈現代化管理目標。

[1]陳曉，趙晶玲.大數據處理中混合型聚類算法的研究與實現[J].信息網絡安全，2015.

[2]楊婷婷，林昌露，劉憶寧，張勝元.基于多方排序協議的安全電子投票方案[J].計算機系統應用，2015.

[3]文坤，廖瑛，楊雅君.帶有空間機械臂的航天器系統慣性參數辨識[J].飛行器測控學報，2015.

[4]何鋒，谷鎖林，陳彥輝.基于編輯距離相似度的文本校驗技術研究與應用[J].飛行器測控學報，2015.