数据挖掘技术在冷链物流行业的应用

国内冷链物流行业发展至今，运用传统方法难以解决目前所面临的问题时，突破固有思维，从当前大数据时代背景出发，可考虑如何运用数据挖掘技术从行业内大量数据中获取隐含的有用信息或知识。

冷链物流相关数据的分类

随着企业信息化程度加深，在冷链物流行业的运营管理中，从生产商到消费者，经冷链传递的不仅仅是商品，更存有大量的数据信息。冷链物流行业大数据包括生产数据、物流数据、用户数据等，其数据量巨大、数据结构复杂，但在很多大数据中，毫无价值或者价值很小的内容占据着较大的比例。因此，我们不能只收集数据，还需将其分类整理，并做好数据预处理工作，这样才能更好地为后续的数据挖掘任务奠定良好的数据基础。

生产数据

生产数据是指冷链物流中商品生产涉及的相关数据，其中包含有产品种类、产品年产量、产地分布及产地交通情况等相关数据。

物流数据

物流数据是指冷链物流中商品在运输过程中所涉及到的相关数据，其中包含有能耗参数、气象参数、冷链设施设备参数、配送中心分布、配送成本、运输温度、运输方式、运输路线、产品质量、配送收益等相关数据信息。

用户数据

用户数据是指冷链物流中购买产品的用户所涉及的相关数据，主要由用户行为习惯和用户分布组成。

数据挖掘在冷链物流中的应用

节能模式识别

将模式识别方法应用于冷链物流行业中，依据模式识别的原理，确定能耗为优化目标，选取适当的特征参数，应用数据挖掘的算法建立相应的模式空间，根据适宜的数据变量，利用有监督算法进行模式识别，匹配出当前最适宜模式，从而在保证产品质量不受到损坏的前提下，尽可能的节省冷量消耗，降低运输过程中的能源损耗，最终降低物流运输成本。

智能控制优化

智能控制是指不需要或仅仅需要尽可能少的人工操作便能使机器独立运转从而达到目标所要求的结果的自动控制。通过温度采集系统、控制系统、电气系统及制冷系统等多个冷链运输过程中的相关系统，进行大数据采集工作，选择合适的算法，建立最优控制模型，能够随时根据周围环境变化，智能调控冷冻冷藏设施在最佳状态下运行，不但能够大大降低运输过程中的能源损耗，也能减少由于环境温度变化导致的货损，进而降低客户由于货损所产生的惩罚成本。

故障诊断及预测

各类冷链设施设备在运行过程中积累了大量数据，使用数据挖掘的算法，充分处理各数据集，建立各自相应的数据模型，判断出当哪些数据异常时，机器将出现故障。在行业日常运行管理的过程中，随时将冷冻冷藏设施的实时运转状况传回公司服务器，在企业云端记载该公司所有设备信息，一旦出现故障，立即提醒用户并显示相应故障代码，提前预警。公司方面也可以提前做好相应的应对措施，将“事后控制”变为“事前控制”，这样便能有效减少在运输过程中设施故障导致的产品质量损失，从而提升该行业内产品的品质，为该行业的持续发展做好质量保证。

数据挖掘应用于冷链物流的意义

完善冷链体系

运用数据挖掘技术，将大量数据信息分类综合利用，深化该行业的整体信息化程度，对冷链物流网络中的任一节点的信息化程度进行优化，有效加强冷链物流各个节点的相互沟通。通过对产品流通各环节的数据采集、整理及分析，对整个物流中货物流通过程进行温湿度智能调控，当有关参数数据发生改变时，系统可以及时向云端上传变化参数，及时分析原因并向相关人员发出警报，可以有效避免“断链”现象，从而有助于构建起一个完善的冷链体系。

整合冷链资源

考虑到国内冷链物流行业基础设备设施的有效供给严重不足的情况，通过对生产数据、物流数据、用户数据等大数据的收集、整理及分析工作，运用数据挖掘的手段，联合物联网技术，对运输目的地、运量、运送时间等进行智能调度，实现全国以及市内运输车辆的优化配置，有效避免冷链运输车辆在运输货物过程中出现“空车返程”现象，降低运输过程中车辆的货物空载率，提高冷链设施设备的有效利用率，整合目前已有的冷链资源，从而在一定程度上缓解我国目前所面临的冷链设施设备不足的问题。

提升产品品质

冷链物流中配送的货物基本具备易腐性、时效性以及复杂性等特点，其所输送产品的品质受限于物流运输过中的储存温度（temperature），产品自身的耐储存性（tolerance）以及运输时间（time）。而我们通过数据挖掘的手段，利用合适的算法，对所收集到的相应的数据进行分析，可以保证产品在流通过程中始终处于最适温度；通过对产地、最终销售点以及冷库中心分布位置数据分析，优化物流配送的途径，极大程度上减少产品的流通时间，保证了物流配送中产品品质，最终给用户提供更好的产品体验。

降低物流成本

根据平时积累的大量数据，通过数据挖掘手段，采取合适的算法对数据进行分析运算，得到冷链物流运送策略最优解，可以在保证冷链物流网络有效合理运营的情况下，极大限度的减少运输过程中的链条节点，不只是能够极大地降低运输过程中的花费，同时能够减少产品在物流运送过程中的时间成本，提高商品的输送效率，提升了用户对于该行业的满意度，更减少了运送过程中可能产生的货损成本和用户因货损等而产生的惩罚成本。

来源：中国制冷与空调