用于供应链合作伙伴选择ERP数据挖掘系统设计和实现.pdfVIP

维普资讯 No．1 陕西科技大学学报 Feb．2007 VoI．25 JOURNALOFSHAANXIUNIVERSITY OFSCIENCE TECHNOLOGY · 121 · 文章编号：1000--5811(2007)01--0121--06 用于供应链合作伙伴选择的ERP数据 挖掘系统的设计与实现 戴光麟，何文秀 (浙江工业大学信息工程学院，浙江 杭州 310014) 摘 要：将数据挖掘技术 引入某企业的ERP系统开发 中，结合数据仓库和 0LAP技术，设计 并实现 了一个将家纺企业ERP系统与数据仓库和 0LAP技术集成的数据挖掘 系统 ，同时充 分利用 ERP系统中所积累的数据 ，通过数据挖掘技术挖掘 出该家纺企业潜在的最佳的供应链 合作伙伴，从而提高了合作伙伴的选择效率，为企业提供 了决策支持．在数据挖掘引擎部分采 用了基于最近邻动态聚类的RBF学习算法及其改进算法，实验结果表 明，后者比前者具有更 好 的分类效果 ，精确度更高且误差更小． 关键词：ERP；数据挖掘 ；供应链合作伙伴 ；联机分析处理；径向基函数神经网络 中图分类号：TP311．132 文献标识码 ：A 0 引言 金达布业有限公司是浙江省杭州市的一家生产家用纺织品的制造型企业 ，作者在参与调研和开发该 企业 ERP系统的过程中发现，ERP系统在为企业带来显著经济效益的同时，也存在一些尚未能解决的问 题 ：(1)延期交货率依然高达 15 ；(2)停工待料率依然高达5O ．究其原因在于传统ERP系统主要关注 的是事务处理，尽管ERP系统中积累了大量的数据 ，但缺乏科学有效的数据析取和数据挖掘过程 ，以及在 此基础上的数据智能化处理，因此数据量虽大但其价值却没有发挥 出来，对于企业生产和经营的决策支持 并无多大帮助．同时，企业在进行供应链合作伙伴的选择时，一直沿用传统的手工方式，主要考虑价格因 素，没有考虑到相应的供应能力以及合作伙伴的信用等级和产品的质量等级等因素，这样的选择方式不仅 耗时而且效率低下，所选择的供应链合作伙伴往往不是最佳的，以至于造成延期交货和停工待料等后果． 为了解决该企业实施 ．ERP系统之后出现的问题，作者将数据挖掘技术引入其 ERP系统，结合数据仓 库和OLAP(On—LineAnalyticalProcessing)技术，设计并实现了一个将家纺企业 ERP系统与数据仓库和 OLAP技术集成的数据挖掘系统，充分利用 ERP系统中积累的数据 ，利用数据挖掘技术挖掘 出该家纺企 业潜在的最佳的供应链合作伙伴[I】，从而提高了合作伙伴的选择效率，为企业提供了决策支持．在该 ERP 数据挖掘系统的数据挖掘引擎部分，作者采用 RBF网络的最近邻聚类学习算法对供应链合作伙伴进行了 分类，并引人 k—prototype算法中对分类型数据处理的思想，提出了一个改进的最近邻聚类学习算法． 2 相关研究 2．1 最近邻聚类学习算法 文献[2]提出了一种动态 自适应RBF网络模型，该模型基于最近邻聚类学习算法，它是一种在线 自适 收稿 日期 ：2006—11—19 作者简介 ：戴光麟 (1979一)，男，浙江省杭州市人，助教，硕士．研究方 向：数据挖掘、知识发现 维普资讯 · 122 · 陕西科技大学学报 ’第 25卷 应聚类学习算法，不需要事先确定隐含层单元的个数，完成聚类所得到的RBF网络是最优的，并且此算法 可在线学习．具体的算法如下： (1)选择一个适当的高斯函数宽度r，定义一个矢量 A(z)用于存放属于各类 的输出矢量之和，并定义 一 个计数器B(z)用于统计属于各类的样本个数，其中z为类别数． (2)从第一个数据对 (z ，Y)开始 ，在 z 上建立一个聚类中心，令 C一z ，A(1)一Y