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摘 要：对于生产型企业而言，合理的仓库库存量是保障生产及企业正常运营的最基本条件。原材料，产品及相关备件物料的周转是相对平衡与稳定的，为了其正常合理的转化，需要综合考虑影响库存量的各方面因素，并对其进行分析、预测，在确保正常生产的前提下，不能使库房物料及产品积压，也不能产生多余的资金浪费。针对特定的企业，找出合理的原料安全库存区间及库存平衡库存点，从而简化库存管理工作，提高库存管理效率。
关键词：安全库存区间；平衡库存点；库存预警
中图分类号：TF821
1 研究目的
研究原料安全库存区间的目标是在库存成本与库存价值之间取得平衡，以最少的资金存储及最合理的方式存储铝电解所需原料，从而大大提高库存管理效率。
（1）在确保其满足生产需要的基础上，减少资金占用、场地占用、管理费用、损耗等；（2）通过数据挖掘模糊聚类分析，得出仓库库存的最大库存量、最小库存量、平衡库存点；（3）在库存量超出安全库存范围时进行预警。
2 系统设计
基于铝厂铝电解仓库的种类、货位，以及仓库中各类物品的库存情况，找出影响最高、最低、平衡库存点的关键因素，结合安全库存机制、数据挖掘模糊聚类分析，得出安全库存线。
2.1 抽象化理论研究
确定抽象化仓库库存机制，提取影响原料最大、最小库存的关键因素；
2.2 实例化数据源模型
铝厂库存数据导入，由于数据中会存在由于特殊因素造成的无意义数据，会影响数据分析质量，所以需要对数据进行预处理，去除掉数据中的异常源，选取出合理的样本数据集，根据数据仓库及数据挖掘方法，建立实例化对象模型；
2.3 确立逻辑关系
整合库存影响因素与某种原料库存之间的逻辑关系，确定数学模型。
2.4 数据分析
获取多关键因素互为关联平衡参数，根据数据挖掘模糊聚类分析方法对数据进行分析，得出各种类原料的最大库存量，最小库存量，平衡库存量。
（1）确定时间周期：确定数据分析周期，以每次提交原料订货订单时间为一个周期节点，从历史数据中选取出多个时间周期节点，模拟分析出每个节点的金额消耗情况；（2）确定计算项（金额，量）；（3）确定因子项：各原料间配比，期末库存量，原料价格，周期消耗量，仓库占用费，保管费用，采购周期，损耗，其他；（4）计算周期节点量值。
根据表中各项指标，提取多个时间周期节点处，单一原料各种库存消耗影响因子数据组成数据矩阵形式，通过数据挖掘模糊聚类分析法，将各类数据进行聚类，区分出原料最大库存量范围，最小库存量范围，最终确定出安全库存最大、最小值的最优分类。
2.5 制定预警方案
针对某种原料库存低于最小库存或高于最大库存时，进行合理预警。采用XML来组织及操作数据；通过B/S方式开发report及any Chart图表展示系统功能。当符合设定条件时，系统会给指定的人发出邮件报告，并在系统界面上显示库存危机图提示。
3 算法研究
3.1 确定原料库存模糊集
3.2 建立模糊相似矩阵
通过平移 · 标准差变换将原料库存样本数据模型进行数据标准化，其中计算标准差方法为：
以铝电解原料氧化铝为例，将氧化铝库存每个时间周期数据进行数据标准化，并建立成模糊相似矩阵，通过欧式距离法求出相似系数 ，它表示Xi与Xj按m个特征相似程度。将与样本数据中心向量距离相似的样本时间周期节点划分为一类，建立模糊相似矩阵R。
3.3 用平方法求其传递闭包t（R），并建立模糊等价矩阵
根据模糊相似矩阵及等价矩阵的自反性和对称性，及其之间进行转换的数学关系模型，可得出结论：任何一个模糊相似矩阵都可以诱导出一个相对应的模糊等价矩阵。传递闭包t（R）则是包含R的最小传递矩阵，采用平方法求R的传递闭包，经过有限次运算R?R2?R4? R8?…? RK-1? ，使得存在一个k值满足t（R）= = ，即从模糊相似矩阵R出发，通过求其传递闭包t（R），将模糊相似矩阵改造成的模糊等价矩阵。
3.4 聚类，并画出动态聚类图
3.5 确定原料库存最大/最小值的最佳分类
4 实验结果及分析
在当前铝厂生产经营过程中，依旧采取手工报表形式记录生产线整个流程中所需原材料的周期消耗量以及其消耗占用的各项费用，以氧化铝为例，根据每天的生产要情日报表，人工总结得出其最小库存量为20天内62200吨，并以库存厂房存储最大限度为其最大库存量。这种统计方式产生了较大的误差，给铝厂内生产经营经费造成一定的损失。
通过模糊聚类分析在原料库存管理中的应用，可以通过ERP数据库中的历史数据，选取适当的周期节点，对多样本数据进行聚类数据分析，针对某种原料，考虑到影响该原料安全库存量的多种关键因素，最终得出合理的安全库存区间，例如氧化铝原料的20天内安全库存区间为[59761，65600]，并且在超出安全库存范围时进行预警提示。通过这种方式有效的提高了计算效率与准确性，对于中型以上的企业库存管理有着较大的改善。
5 结束语
数据挖掘已在各个领域取得显著成果，在库存管理的库存量平衡预警中也有效被应用。在铝电解原理库存预警系统中发挥着重要作用，这将提升铝厂原料库存管理的智能化，有效的分析出合理的仓库库存量，在高于最高库存量、低于最低库存量时进行预警，以便合理控制库存量。这将在企业库存管理系统中得到广泛应用。
参考文献：
[1]倪东生.模糊集理论在库存管理中的应用[J].中国流通经济，2008（10）：76-79.
[2]梁循.数据挖掘算法与应用[M].北京：北京大学出版社，2006.
[3]叶飞跃.数据挖掘过程中的模糊聚类方法[J].计算机与现代化，2003（9）.
[4]武林，高学东，M·巴斯蒂安.数据仓库与数据挖掘[M].北京：冶金工业出版社，2003.
[5]张骏，饶志刚.模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用[J].科技进步与对策，2006.
作者简介：林满山（1965.02-），宁夏中宁人，学士，高级工程师，研究方向：商业智能及数据挖掘；祖晓达（1988.10-），女，河北保定人，硕士，研究方向：数据挖掘。
作者单位：北方工业大学 信息工程学院，北京 100041
关键词：安全库存区间；平衡库存点；库存预警
中图分类号：TF821
1 研究目的
研究原料安全库存区间的目标是在库存成本与库存价值之间取得平衡，以最少的资金存储及最合理的方式存储铝电解所需原料，从而大大提高库存管理效率。
（1）在确保其满足生产需要的基础上，减少资金占用、场地占用、管理费用、损耗等；（2）通过数据挖掘模糊聚类分析，得出仓库库存的最大库存量、最小库存量、平衡库存点；（3）在库存量超出安全库存范围时进行预警。
2 系统设计
基于铝厂铝电解仓库的种类、货位，以及仓库中各类物品的库存情况，找出影响最高、最低、平衡库存点的关键因素，结合安全库存机制、数据挖掘模糊聚类分析，得出安全库存线。
2.1 抽象化理论研究
确定抽象化仓库库存机制，提取影响原料最大、最小库存的关键因素；
2.2 实例化数据源模型
铝厂库存数据导入，由于数据中会存在由于特殊因素造成的无意义数据，会影响数据分析质量，所以需要对数据进行预处理，去除掉数据中的异常源，选取出合理的样本数据集，根据数据仓库及数据挖掘方法，建立实例化对象模型；
2.3 确立逻辑关系
整合库存影响因素与某种原料库存之间的逻辑关系，确定数学模型。
2.4 数据分析
获取多关键因素互为关联平衡参数，根据数据挖掘模糊聚类分析方法对数据进行分析，得出各种类原料的最大库存量，最小库存量，平衡库存量。
（1）确定时间周期：确定数据分析周期，以每次提交原料订货订单时间为一个周期节点，从历史数据中选取出多个时间周期节点，模拟分析出每个节点的金额消耗情况；（2）确定计算项（金额，量）；（3）确定因子项：各原料间配比，期末库存量，原料价格，周期消耗量，仓库占用费，保管费用，采购周期，损耗，其他；（4）计算周期节点量值。
根据表中各项指标，提取多个时间周期节点处，单一原料各种库存消耗影响因子数据组成数据矩阵形式，通过数据挖掘模糊聚类分析法，将各类数据进行聚类，区分出原料最大库存量范围，最小库存量范围，最终确定出安全库存最大、最小值的最优分类。
2.5 制定预警方案
针对某种原料库存低于最小库存或高于最大库存时，进行合理预警。采用XML来组织及操作数据；通过B/S方式开发report及any Chart图表展示系统功能。当符合设定条件时，系统会给指定的人发出邮件报告，并在系统界面上显示库存危机图提示。
3 算法研究
3.1 确定原料库存模糊集
3.2 建立模糊相似矩阵
通过平移 · 标准差变换将原料库存样本数据模型进行数据标准化，其中计算标准差方法为：
以铝电解原料氧化铝为例，将氧化铝库存每个时间周期数据进行数据标准化，并建立成模糊相似矩阵，通过欧式距离法求出相似系数 ，它表示Xi与Xj按m个特征相似程度。将与样本数据中心向量距离相似的样本时间周期节点划分为一类，建立模糊相似矩阵R。
3.3 用平方法求其传递闭包t（R），并建立模糊等价矩阵
根据模糊相似矩阵及等价矩阵的自反性和对称性，及其之间进行转换的数学关系模型，可得出结论：任何一个模糊相似矩阵都可以诱导出一个相对应的模糊等价矩阵。传递闭包t（R）则是包含R的最小传递矩阵，采用平方法求R的传递闭包，经过有限次运算R?R2?R4? R8?…? RK-1? ，使得存在一个k值满足t（R）= = ，即从模糊相似矩阵R出发，通过求其传递闭包t（R），将模糊相似矩阵改造成的模糊等价矩阵。
3.4 聚类，并画出动态聚类图
3.5 确定原料库存最大/最小值的最佳分类
4 实验结果及分析
在当前铝厂生产经营过程中，依旧采取手工报表形式记录生产线整个流程中所需原材料的周期消耗量以及其消耗占用的各项费用，以氧化铝为例，根据每天的生产要情日报表，人工总结得出其最小库存量为20天内62200吨，并以库存厂房存储最大限度为其最大库存量。这种统计方式产生了较大的误差，给铝厂内生产经营经费造成一定的损失。
通过模糊聚类分析在原料库存管理中的应用，可以通过ERP数据库中的历史数据，选取适当的周期节点，对多样本数据进行聚类数据分析，针对某种原料，考虑到影响该原料安全库存量的多种关键因素，最终得出合理的安全库存区间，例如氧化铝原料的20天内安全库存区间为[59761，65600]，并且在超出安全库存范围时进行预警提示。通过这种方式有效的提高了计算效率与准确性，对于中型以上的企业库存管理有着较大的改善。
5 结束语
数据挖掘已在各个领域取得显著成果，在库存管理的库存量平衡预警中也有效被应用。在铝电解原理库存预警系统中发挥着重要作用，这将提升铝厂原料库存管理的智能化，有效的分析出合理的仓库库存量，在高于最高库存量、低于最低库存量时进行预警，以便合理控制库存量。这将在企业库存管理系统中得到广泛应用。
参考文献：
[1]倪东生.模糊集理论在库存管理中的应用[J].中国流通经济，2008（10）：76-79.
[2]梁循.数据挖掘算法与应用[M].北京：北京大学出版社，2006.
[3]叶飞跃.数据挖掘过程中的模糊聚类方法[J].计算机与现代化，2003（9）.
[4]武林，高学东，M·巴斯蒂安.数据仓库与数据挖掘[M].北京：冶金工业出版社，2003.
[5]张骏，饶志刚.模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用[J].科技进步与对策，2006.
作者简介：林满山（1965.02-），宁夏中宁人，学士，高级工程师，研究方向：商业智能及数据挖掘；祖晓达（1988.10-），女，河北保定人，硕士，研究方向：数据挖掘。
作者单位：北方工业大学 信息工程学院，北京 100041