國(guó)內(nèi)冷鏈物流行業(yè)發(fā)展至今，運(yùn)用傳統(tǒng)方法難以解決目前所面臨的問題時(shí)，突破固有思維，從當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代背景出發(fā)，可考慮如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從行業(yè)內(nèi)大量數(shù)據(jù)中獲取隱含的有用信息或知識(shí)。

冷鏈物流相關(guān)數(shù)據(jù)的分類

隨著企業(yè)信息化程度加深，在冷鏈物流行業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理中，從生產(chǎn)商到消費(fèi)者，經(jīng)冷鏈傳遞的不僅僅是商品，更存有大量的數(shù)據(jù)信息。冷鏈物流行業(yè)大數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等，其數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但在很多大數(shù)據(jù)中，毫無價(jià)值或者價(jià)值很小的內(nèi)容占據(jù)著較大的比例。因此，我們不能只收集數(shù)據(jù)，還需將其分類整理，并做好數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，這樣才能更好地為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

生產(chǎn)數(shù)據(jù)

生產(chǎn)數(shù)據(jù)是指冷鏈物流中商品生產(chǎn)涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中包含有產(chǎn)品種類、產(chǎn)品年產(chǎn)量、產(chǎn)地分布及產(chǎn)地交通情況等相關(guān)數(shù)據(jù)。

物流數(shù)據(jù)

物流數(shù)據(jù)是指冷鏈物流中商品在運(yùn)輸過程中所涉及到的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中包含有能耗參數(shù)、氣象參數(shù)、冷鏈設(shè)施設(shè)備參數(shù)、配送中心分布、配送成本、運(yùn)輸溫度、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸路線、產(chǎn)品質(zhì)量、配送收益等相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

用戶數(shù)據(jù)

用戶數(shù)據(jù)是指冷鏈物流中購(gòu)買產(chǎn)品的用戶所涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要由用戶行為習(xí)慣和用戶分布組成。

數(shù)據(jù)挖掘在冷鏈物流中的應(yīng)用

節(jié)能模式識(shí)別

將模式識(shí)別方法應(yīng)用于冷鏈物流行業(yè)中，依據(jù)模式識(shí)別的原理，確定能耗為優(yōu)化目標(biāo)，選取適當(dāng)?shù)奶卣鲄��?shù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的算法建立相應(yīng)的模式空間，根據(jù)適宜的數(shù)據(jù)變量，利用有監(jiān)督算法進(jìn)行模式識(shí)別，匹配出當(dāng)前最適宜模式，從而在保證產(chǎn)品質(zhì)量不受到損壞的前提下，盡可能的節(jié)省冷量消耗，降低運(yùn)輸過程中的能源損耗，最終降低物流運(yùn)輸成本。

智能控制優(yōu)化

智能控制是指不需要或僅僅需要盡可能少的人工操作便能使機(jī)器獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)從而達(dá)到目標(biāo)所要求的結(jié)果的自動(dòng)控制。通過溫度采集系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)及制冷系統(tǒng)等多個(gè)冷鏈運(yùn)輸過程中的相關(guān)系統(tǒng)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集工作，選擇合適的算法，建立最優(yōu)控制模型，能夠隨時(shí)根據(jù)周圍環(huán)境變化，智能調(diào)控冷凍冷藏設(shè)施在最佳狀態(tài)下運(yùn)行，不但能夠大大降低運(yùn)輸過程中的能源損耗，也能減少由于環(huán)境溫度變化導(dǎo)致的貨損，進(jìn)而降低客戶由于貨損所產(chǎn)生的懲罰成本。

故障診斷及預(yù)測(cè)

各類冷鏈設(shè)施設(shè)備在運(yùn)行過程中積累了大量數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)挖掘的算法，充分處理各數(shù)據(jù)集，建立各自相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，判斷出當(dāng)哪些數(shù)據(jù)異常時(shí)，機(jī)器將出現(xiàn)故障。在行業(yè)日常運(yùn)行管理的過程中，隨時(shí)將冷凍冷藏設(shè)施的實(shí)時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)狀況傳回公司服務(wù)器，在企業(yè)云端記載該公司所有設(shè)備信息，一旦出現(xiàn)故障，立即提醒用戶并顯示相應(yīng)故障代碼，提前預(yù)警。公司方面也可以提前做好相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，將“事后控制”變?yōu)椤笆虑翱刂啤�，這樣便能有效減少在運(yùn)輸過程中設(shè)施故障導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失，從而提升該行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品的品質(zhì)，為該行業(yè)的持續(xù)發(fā)展做好質(zhì)量保證。

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于冷鏈物流的意義

完善冷鏈體系

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將大量數(shù)據(jù)信息分類綜合利用，深化該行業(yè)的整體信息化程度，對(duì)冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)中的任一節(jié)點(diǎn)的信息化程度進(jìn)行優(yōu)化，有效加強(qiáng)冷鏈物流各個(gè)節(jié)點(diǎn)的相互溝通。通過對(duì)產(chǎn)品流通各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集、整理及分析，對(duì)整個(gè)物流中貨物流通過程進(jìn)行溫濕度智能調(diào)控，當(dāng)有關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)發(fā)生改變時(shí)，系統(tǒng)可以及時(shí)向云端上傳變化參數(shù)，及時(shí)分析原因并向相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)，可以有效避免“斷鏈”現(xiàn)象，從而有助于構(gòu)建起一個(gè)完善的冷鏈體系。

整合冷鏈資源

考慮到國(guó)內(nèi)冷鏈物流行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的有效供給嚴(yán)重不足的情況，通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)的收集、整理及分析工作，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的手段，聯(lián)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)運(yùn)輸目的地、運(yùn)量、運(yùn)送時(shí)間等進(jìn)行智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)全國(guó)以及市內(nèi)運(yùn)輸車輛的優(yōu)化配置，有效避免冷鏈運(yùn)輸車輛在運(yùn)輸貨物過程中出現(xiàn)“空車返程”現(xiàn)象，降低運(yùn)輸過程中車輛的貨物空載率，提高冷鏈設(shè)施設(shè)備的有效利用率，整合目前已有的冷鏈資源，從而在一定程度上緩解我國(guó)目前所面臨的冷鏈設(shè)施設(shè)備不足的問題。

提升產(chǎn)品品質(zhì)

冷鏈物流中配送的貨物基本具備易腐性、時(shí)效性以及復(fù)雜性等特點(diǎn)，其所輸送產(chǎn)品的品質(zhì)受限于物流運(yùn)輸過中的儲(chǔ)存溫度（temperature），產(chǎn)品自身的耐儲(chǔ)存性（tolerance）以及運(yùn)輸時(shí)間（time）。而我們通過數(shù)據(jù)挖掘的手段，利用合適的算法，對(duì)所收集到的相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以保證產(chǎn)品在流通過程中始終處于最適溫度；通過對(duì)產(chǎn)地、最終銷售點(diǎn)以及冷庫(kù)中心分布位置數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化物流配送的途徑，極大程度上減少產(chǎn)品的流通時(shí)間，保證了物流配送中產(chǎn)品品質(zhì)，最終給用戶提供更好的產(chǎn)品體驗(yàn)。

降低物流成本

根據(jù)平時(shí)積累的大量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘手段，采取合適的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運(yùn)算，得到冷鏈物流運(yùn)送策略最優(yōu)解，可以在保證冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)有效合理運(yùn)營(yíng)的情況下，極大限度的減少運(yùn)輸過程中的鏈條節(jié)點(diǎn)，不只是能夠極大地降低運(yùn)輸過程中的花費(fèi)，同時(shí)能夠減少產(chǎn)品在物流運(yùn)送過程中的時(shí)間成本，提高商品的輸送效率，提升了用戶對(duì)于該行業(yè)的滿意度，更減少了運(yùn)送過程中可能產(chǎn)生的貨損成本和用戶因貨損等而產(chǎn)生的懲罰成本。

來源：中國(guó)制冷與空調(diào)