引 言

以連鎖化、信息化和規(guī)?；癁橹饕卣鞯姆b零售業(yè)已成為當(dāng)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(wù)、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(shí)質(zhì)是統(tǒng)一采購、統(tǒng)一配送、統(tǒng)一核算、統(tǒng)一標(biāo)識、統(tǒng)一管理（即“五個(gè)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(shí)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(shí)際業(yè)務(wù)為落腳點(diǎn)，合理利用海量數(shù)據(jù)，適應(yīng)客戶多元化、個(gè)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(luò)、基于位置服務(wù)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(diǎn)，與此同時(shí)，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(shí)代真正進(jìn)入了我們的生活。早在 2008 年，《Nature》就推出BigData?？?，計(jì)算社區(qū)聯(lián)盟在 2008年發(fā)表報(bào)告，闡述在數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究背景下，解決大數(shù)據(jù)問題所需的技術(shù)和面臨的挑戰(zhàn)。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在人民日常生活、科學(xué)研究中的作用日益凸顯， 對大數(shù)據(jù)的研究也成為科學(xué)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(zhì)的區(qū)別。麥肯錫認(rèn)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(rèn)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(jià)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(wù)、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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析利用，更強(qiáng)調(diào)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用；速度指處理速度快、響應(yīng)時(shí)間短 ；價(jià)值則是指海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大的社會價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）是從大量數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價(jià)值的關(guān)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(yù)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(guān)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(wù)的趨勢，揭示已知的事實(shí)，預(yù)測未來的結(jié)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(jìn)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(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計(jì)算機(jī)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(shù)建立模型，從而幫助決策者進(jìn)行決策。從功能上來看，MIS系統(tǒng)主要解決結(jié)構(gòu)化問題，而 DSS主要解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題 ；MIS完成的是例行業(yè)務(wù)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(jī)交互提供決策所需的信息。因此，MIS的目標(biāo)是高效率， 而 DSS的目標(biāo)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(gè)子系統(tǒng)，對解決服裝連鎖企業(yè)物流日常業(yè)務(wù)中遇到的半結(jié)構(gòu)化問題、增強(qiáng)決策者經(jīng)驗(yàn)與信心、提高企業(yè)物流信息化水平、改進(jìn)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(jié)構(gòu)如圖 1所示。該系統(tǒng)對配送中心選址、庫存控制、運(yùn)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(diào)工作， 提高運(yùn)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(guān)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和處理，利用知識庫 對系統(tǒng)決策進(jìn)行評價(jià)和優(yōu)化，最后通過人機(jī)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(jìn)行大部分資料的自助采集。

3.1 數(shù)據(jù)倉庫 

數(shù)據(jù)倉庫之父 William 認(rèn)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(shí)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(jié)構(gòu)，實(shí)質(zhì)是企業(yè)各業(yè)務(wù)部門有 聯(lián)系的數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǔ)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(jī)分析 服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得出進(jìn)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(chǔ)數(shù)據(jù)的獲得是數(shù)據(jù)倉庫進(jìn) 行分析處理的基礎(chǔ)，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。

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(zhuǎn)化來對基本數(shù)據(jù)進(jìn)行模塊化處理，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)智能交互。整個(gè)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(yù)定條件進(jìn)行比較，通過進(jìn)一步處理，得到分析或解決問題的方案，然后通過人機(jī)交互，確定相應(yīng)方案的評價(jià)方法，并對不同評價(jià)方法下的方案進(jìn)行決策分析，從而進(jìn)行決策。在“互聯(lián)網(wǎng) +”時(shí)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(qiáng)的適應(yīng)性，因而模型庫中的有關(guān)建模方法、分析方法要與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最新進(jìn)展相適應(yīng)。

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(rèn)識知識庫的內(nèi)容。知識庫通過人機(jī)交互，將專業(yè)領(lǐng)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(lǐng)域的信息、使用規(guī)則及與實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)系過程。與模型庫和方法庫一樣，知識庫中的內(nèi)容也隨著人們對服裝連鎖企業(yè)物流業(yè)務(wù)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?dāng)今社會的支柱產(chǎn)業(yè)。服裝連鎖企業(yè)物流的目標(biāo)通常包括5 個(gè)方面（即5S 目標(biāo)）：

(1) 無缺貨、貨損、貨差等現(xiàn)象，費(fèi)用低、準(zhǔn)時(shí)供貨、柔性供貨等，實(shí)現(xiàn)服務(wù)目標(biāo)（Service）；

(2) 按用戶指定的地點(diǎn)和時(shí)間迅速、及時(shí)地送貨，實(shí)現(xiàn)快捷目標(biāo)（Speed）；

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

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

(5) 正確確定庫存方式、庫存數(shù)量、庫存結(jié)構(gòu)、庫存分布等，實(shí)現(xiàn)庫存目標(biāo)（Stock control）。

相對于工業(yè)物流，服裝連鎖企業(yè)物流具有變價(jià)快、訂單頻繁、折零、退貨、更換、保質(zhì)期等特點(diǎn)，這使得服裝連鎖企業(yè)的物流要求更快的反應(yīng)、更復(fù)雜的技術(shù)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(yīng)鏈上，作為終端用戶（即消費(fèi)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(shí)間、場合、服裝更換的頻率等系列屬性數(shù)據(jù)，無疑是整個(gè)服裝連鎖企業(yè)物流決策支持系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。除此之外，還包括原材料的供應(yīng)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(shù)，分析出物流各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵點(diǎn)， 借助該系統(tǒng)，管理者可以在各項(xiàng)業(yè)務(wù)中不斷提高效益，改進(jìn)工作方式與方法，提升服務(wù)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(shè)備收集并隨時(shí)更新，存儲在相應(yīng)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）進(jìn)行存儲與分析，利用已確認(rèn)價(jià)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(jià)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(wù)按照某個(gè)特定目標(biāo)的抽象化概括， 通過對服裝連鎖企業(yè)物流業(yè)務(wù)流程的某個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析， 對實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)予以量化，通過相關(guān)算法，找出實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)鍵點(diǎn)，同時(shí)對實(shí)際業(yè)務(wù)未來的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。在大數(shù)據(jù)背景下，模型庫與方法庫更加協(xié)調(diào)，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(luò)以及傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對模型的研究進(jìn)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(shí)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(kuò)充，使得知識庫中的知識得到不斷完善，從而對數(shù)學(xué)模型的解釋更加清晰、人機(jī)交互更加明了。基于大數(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(diào)，促進(jìn)服裝連鎖企業(yè)物流向有利于客戶個(gè)性體驗(yàn)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(wù)實(shí)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(shè)備設(shè)施管理系統(tǒng)、運(yùn)輸管理系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)、日常業(yè)務(wù)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(wù)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(yīng)用。

5.1 配送中心裝車

在配送中心裝車時(shí)，要注意以下兩點(diǎn)：

(1) 車輛裝車時(shí)要進(jìn)行電子登記。通過手持式 RFID設(shè)備，對裝有服裝的紙箱進(jìn)行掃描，然后將該紙箱裝進(jìn)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(jī)，配送車輛向服裝連鎖店送貨的途中，可以隨時(shí)與配送中心的業(yè)務(wù)管理平臺保持聯(lián)系。手持設(shè)備內(nèi)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(wù)管理平臺的連通，配送中心可以實(shí)時(shí)掌握車輛運(yùn)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(jī)或送貨員進(jìn)行溝通，以便即時(shí)處理突發(fā)事件。

5.3 卸貨交接

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

6 結(jié) 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(wù)，該系統(tǒng)不僅需要進(jìn)行理論研究，更重要的是要進(jìn)行實(shí)踐，通過實(shí)踐對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)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(shù)的研究與模型庫的充實(shí)上。