1 電機制造業(yè)的特點

    電機制造業(yè)中主要有以下幾個特點：

    (1)就客戶而言，以最終客戶為主，這一群體數(shù)量龐大，裝機容量大小不一，主要通過銷售人員直接與廠家訂貨，與制造廠家的關系是通過銷售部門來反映。

    (2)就大中型電動機、發(fā)電機生產(chǎn)廠家而言，生產(chǎn)的產(chǎn)品一般有多大類、多系列，生產(chǎn)零件部件達幾十萬個，甚至上百萬個，屬于面向訂單的制造企業(yè)。產(chǎn)品一般通過銷售公司銷售。

    (3)就供應商而言，涉及到原材料、外購件和外協(xié)件等來源，所擁有的信息十分龐大。

    因此，在信息時代，要充分利用企業(yè)的信息資源，從以產(chǎn)品為中心的管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻魹橹行牡墓芾砟Ｊ缴蟻怼?/P>

2 客戶關系管理(CRM)的內(nèi)涵

    CRM指在適合的時間，以適合的價格，將適合的產(chǎn)品或服務提供給適合的客戶，以滿足需要。

    CRM以客戶為核心，旨在提高客戶滿意度、客戶忠誠度，從而提高客戶保持率并贏得更多的潛在客戶，CRM是以客戶為中心企業(yè)營銷的技術(shù)實現(xiàn)和管理實現(xiàn)，具體說來：

    (1)CRM是一種管理理念，其核心思想是將客戶作為最重要的企業(yè)資源。

    (2)CRM是一種管理機制，將這種新型管理機制實施企業(yè)的市場營銷、銷售、服務與技術(shù)支持等與客戶相關的領域，從而，客戶能夠得到更快捷和周到的服務；企業(yè)能夠增加營業(yè)額和降低經(jīng)營成本。

    (3)CRM是一種管理軟件和技術(shù)，集合了當今最新的信息技術(shù)，包括Intemet 和電子商務、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)和人工智能、呼叫中心以及其他信息技術(shù)。

3 基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的CRM解決方案

    CRM系統(tǒng)是一個決策支持系統(tǒng)(DSS)，需借助一定的技術(shù)和手段得以在現(xiàn)實中應用，如數(shù)據(jù)倉庫(DW)技術(shù)、聯(lián)機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)等，從而為企業(yè)各個不同的管理層提供決策支持，其中CRM實現(xiàn)方案如圖1。

圖1 CRM實現(xiàn)方案示意圖

    (1)DW：實現(xiàn)對決策主題數(shù)據(jù)的存儲和綜合，為DSS提供數(shù)據(jù)存儲和組織的集成。對底層數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行集成、轉(zhuǎn)換、綜合，組織成面向全局的數(shù)據(jù)視圖。

    (2)OLAP：實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析。從DW中的集成數(shù)據(jù)出發(fā)，構(gòu)建面向分析的多維數(shù)據(jù)模型，再使用多為分析方法從多個不同的視角對多維數(shù)據(jù)進行分析、比較。

    (3)DM：挖掘DB和DW中的知識。以數(shù)據(jù)倉庫和多法解決企事業(yè)難題是可行的，也是必要的。維數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)為基礎，自動地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式，并以這些模式為基礎自動地作出預測。

    (4)模型庫(MB)：實現(xiàn)多個廣義模型的組合輔助決策。模型是為了交流認識而形成的關于客觀存在問題的框架。模型庫是聯(lián)系決策問題、數(shù)據(jù)與模型的橋梁，將多個模型以一定組織形式存儲起來。

    (5)方法庫(AB)：為求解模型庫提供算法，是模型應用的后援系統(tǒng)。方法是具有特定功能的模塊化程序設計單位，具體地說是一個過程算法，具有共享性。方法庫是方法可擴充的集合。

4 數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘可以描述為：按企業(yè)既定業(yè)務目標，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化先進有效的方法。

    數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括：數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發(fā)現(xiàn)等等。

    數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多。根據(jù)挖掘任務可分為：分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘方法可分為：機器學習方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。機器學習方法包括：歸納學習方法、基于范例學習、遺傳算法等。統(tǒng)計方法包括：回歸分析、判別分析、聚類分析、探索性分析等。神經(jīng)網(wǎng)絡方法包括：前向神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡等。數(shù)據(jù)庫方法主要包括多維數(shù)據(jù)分析方法。

    DM在很多行業(yè)都可以有較好的應用，如：國外，DM己廣泛應用于銀行金融、零售與批發(fā)、制造、保險、公共設施、政府、教育、遠程通訊、軟件開發(fā)、運輸?shù)雀鱾�企事業(yè)單位。據(jù)報導，DM的投資回報率有達40%甚至10倍的事例。DM可分辨出成功的商店或分店的特性，并協(xié)助新開張的商店選擇恰當?shù)牡乩砦恢�；能分析哪種產(chǎn)品是最受歡迎的，這在為產(chǎn)品的推銷、商店的布局或新產(chǎn)品的開發(fā)等方面制定新策略指明方向；DM能找出產(chǎn)品使用模式或協(xié)助了解客戶行為，如正確時間銷售就是基于顧客生活周期模型來實施的。數(shù)據(jù)挖掘一方面，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識，在此基礎上做出正確的決策；另一方面提供一種機制，將知識融入到運營系統(tǒng)中，進行正確的運作。

5 電機制造業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘

    通過生產(chǎn)管理、物流管理、編碼系統(tǒng)、銷售管理系統(tǒng)、客戶資料管理及其它業(yè)務數(shù)據(jù)中，可以收集到關于產(chǎn)品銷售、客戶信息、供應商及庫存信息等的信息資料。數(shù)據(jù)從各種應用系統(tǒng)中采集，經(jīng)條件分類，放到數(shù)據(jù)倉庫里，允許高級管理人員、分析人員、采購人員、銷售人員訪問，利用DM工具對這些數(shù)據(jù)進行分析，提供高效的科學決策工具。例如：對違約供應商特征描述的數(shù)據(jù)進行分析，選擇優(yōu)質(zhì)的供應商、改獸與供應商的協(xié)作關系、加強對供應商行為的監(jiān)控。將描述式數(shù)據(jù)挖掘方法用于違約供應商的特征屬性識別，企業(yè)可以對具有這些特征的供應商采取取消合作關系或加強監(jiān)控管理的辦法以保證供應鏈的可靠性。用數(shù)據(jù)挖掘方法提取供應商的特征作為評價和選擇供應商的依據(jù)，與傳統(tǒng)的供應商評價方法相比，數(shù)據(jù)挖掘法是基于客觀的統(tǒng)計資料而不是基于主觀判斷，克服了人為因素造成的隨意性。不同的企業(yè)，處于不同的行業(yè)、不同的地區(qū)、不同的發(fā)展階段，具有不同的規(guī)模，其所擁有的供應商也具有不同的特征，數(shù)據(jù)挖掘法充分體現(xiàn)了這種特殊性。實際上，這種方法的基本思路和管理人員處理此類問題的思路基本一致。在電機制造業(yè)應用領域，利用DW、DM會在很多方面有卓越表現(xiàn)。

    (1)了解訂單全局：通過分類信息一按產(chǎn)品種類、銷售數(shù)量、銷售地點、價格和日期等了解每天的運營和財政情況，對銷售的每一點增長、庫存的變化以及資金回籠、銷售額都可了如指掌。

    (2)降低庫存成本：通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，將銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)集中起來，通過數(shù)據(jù)分析，以決定在適合的時間里購進所需原材料物、零部件等，減少資金積壓，確保正確的庫存。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)還可以將庫存信息和產(chǎn)品銷售訂單預測信息，通過電子數(shù)據(jù)交換直接送到供應商那里，這樣省去商業(yè)中介，而且由供應商負責定期補充庫存，制造商可減少自身負擔。

    (3)市場和趨勢分析：利用數(shù)據(jù)挖掘工具和統(tǒng)計模型對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)仔細研究，以分析戰(zhàn)略性信息。利用數(shù)據(jù)倉庫通過檢索數(shù)據(jù)庫中近年來的銷售數(shù)據(jù)，對產(chǎn)品品種和庫存的趨勢進行分析。

6 結(jié)束語

    目前市場上有多種適用解決所有商業(yè)模式的通用的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，但實際上并不好用，普通用戶很難應用這些技術(shù)解決自己的商業(yè)問題。問題在于如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)很好地結(jié)合起來，將特殊領域的商業(yè)邏輯與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)集成起來，數(shù)據(jù)挖掘的分析效果和效益可達到峰值。系統(tǒng)的定制，軟件供應商和企業(yè)互相交流，對系統(tǒng)功能的不斷完善和擴充可以在一定程度上解決這個問題。

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本文標題：數(shù)據(jù)挖掘在電機制造行業(yè)中的應用

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