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摘要：电力企业物流管理是企业管理的重要环节，是保障电力系统正常运行的及基础。在物流管理的过程中只有以最快的周期旋转库存物资，才能提升电力系统的工作系效率。而21世纪兴起的信息技术和物联网技术让电力企业的物流有了新的发展，为了能够集中管理各个不同区域的电力物资。形成了以区域电力物资调配中心为管理中心的智能电力物流网络。需要对动态数据信息的挖掘方法进行研究应用，进而能够加快电力物资的流转，简化管理程序，实现物流的智能管控。本文就对企业物流数据挖掘与智能管控进行研究，在分析电力物流特点基础上，分析企业物流的数据挖掘与智能管控，并提出相应实施策略。
关键词：物流信息管理;智能化;动态数据
1 引言
近年来，由于国民经济的快速发展，电力行业也迈进了新的发展时代，出现了许多新兴的电力材料。为了实现电力物资管理系统的智能化、信息化，需要对日渐增多的电力物资进行现代化的智能管理。但是，由于供电网络的持续扩张和维护，导致电力材料的使用量和相应的存储容量都在不断增加，进而加大了电力物资物流管理的难度。由于储存周期非常不确定，难以避免资金的长期占用，同一区域的电力物资仓库缺乏信息交流，无法实现电力物质的合理流通，严重影响了电力物流管理工作的效率。因此，需要对区域内的电力物流进行统一管理和安排，根据实际情况合理调配电力物质，进而加快电力工作的效率。
2 企业物流的数据挖掘与智能管控及发展趋势
2.1必要性
进入21世纪以来，我国就在强调电力企业物流管理的信息化、智能化，并一直朝着这一理想目标迈进。在结合计算机技术、物联网技术和数据挖掘技术的基础上，建立起了电力物資信息管理系统，这一管理系统能对对电力物质的型号、产品规格、入库时间、库存数量等基本信息进行记录和管理，但是无法实现对物资的远程智能查询和调动，还存在一定的局限性。需要在智能管控的基础上，发展数据挖掘技术，以实现远程智能物质查询和调动，对不同仓储的物质进行统一的调配，进而达到电力物资现代化物流的目标。为了能够集中管理各个不同区域的电力物资。形成了以区域电力物资调配中心为管理中心的智能物流网络。物资集中部署在电力智能物流网络系统中，进而能够加快电力物资的流转，简化管理程序，提升物流管理的工作效率。
2.2发展趋势
数据挖掘与智能管控是未来企业物流管理的发展趋势，是各种先科学技术的集成应用。在仓储管理工作中，包含含各种丰富的信息，如图形信息和大量的物质数据，都是以数字的形式，通过网络系统将其从企业内部采购清单中传输出来，最终到达企业内部。物流的数据挖掘与智能管控可以根据管理要求信息快速有效地浏览数据，在数据库系统技术、多媒体技术和物联网技术的多重支持下，综合分析各种产品信息，通过整体规划分类和有效重组，完成产品入仓出仓记录、仓储产品智能分类查询、智能调配等工作。在调配物质时，工作人员通过网络系统进行信息交流，根据不同的需求，通过智能的电力物流网络迅速完成相应的物质调配和管理工作。由此可见，数据挖掘与智能管控的发展是必然的。
3 基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略
基于物流信息的动态特性，基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略以动态数据挖掘技术为核心，应用云计算、物流管理等理论和技术，商业智能等学科对物流信息实现了分析的自动化和智能化，提高了物流企业处理大量物流信息的效率。基于过程数据挖掘的物流信息分析策略在物流活动过程中产生大量的物流信息。信息流是物流系统中最重要的组成部分，特别是随着各种物流信息系统的运行，实现了现代物流的实时性。物流信息具有动态性和实时性的特点。基于流的物流信息实时分析策略是信息流应用的主要探索对象。采用流媒体数据营销算法，能够快速扫描信息，提供多种方法实时观察和计算大量数据，大致呈现出数据采集的趋势，与传统静态数据相比，流媒体数据不受系统控制，由于具有数据量不可预测、只能一次存取等特点，因此基于流媒体数据的智能分析策略必须建立必要的数据结构，数据流入数据读取顺序和建立数据的连续挖掘数据，这种智能分析具有显著的优势。首先，物流信息中的信息流是流数据。通过流媒体的数据挖掘，可以满足流通企业大量信息流数据的实时性和动态性处理需求，提高数据分析的能力和动态性。其次，通过数据挖掘技术，通过对众多信息流的分析和挖掘，提取出企业所需要的信息，有助于职能部门快速提供信息和支持。
然后需要落实相关数据挖掘技术的标准规范，为物流智能管控的实施提供最根本的依据，同时进行相应的监督，这样能够有效地推进整体物流管控体系发展，具有十分重要的意义。其次要注意工作过程中的每一个细节，落实各项基本检测标准，制定管理办法，逐步完善工作管理。物流数据管理设备成本在整个物流管理工作成本中占有一定的比例。合理使用和布局智能设备是非常重要的，设备类型的选择和组合方向应保证合理性，同时避免因设备使用不当而花费过多费用。另外，做好日常管理记录和管理记录，对智能仓储设备的具体情况进行记录和分析。月末统计分析所用设备的状况，检查哪些部件存在较多问题，查找原因，提出相应的解决方案，降低成本，提高公司的经济效益。
4 结束语
随着我国经济的快速发展，电力行业面临的挑战越来越多，但是电力事业仍在蓬勃发展，这就需要我们在电力工作中提升工作的效率。进入21世纪以来，我国城市化的速度进一步加快，其中电力工程的修发展成为了城市化进程中非常重要的一个部分，对电力物流工作的要求更为严格。电力物流的数据挖掘与智能管控是一种新兴的高效技术，大量实践经验证明，采用数据挖掘技术来实现物流的智能管控，是未来电力行业的发展方向。通过智能物流网络，在一定程度上缩短了电力物资的管理工作时间，优化物资流通和管理过程。在应用数据挖掘技术中，必须结合实际情况进行相应改进，进而保障电力企业物流正常运行。
参考文献：
[1]苗经纬.数据挖掘及移动可视化技术在物流上的应用探索[J].科技风， 2018，35（13）： 86-86.
[2]李晓峰， 陈皓. 基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略研究[J].电脑迷， 2018， 25（010）：57.
[3]吴文兴. 基于Agent的数据挖掘在智能物流管理控制中的应用研究[D]. 2005.
作者简介：何媛， 1980.5 女，本科，经济师，主要从事物资管理工作
关键词：物流信息管理;智能化;动态数据
1 引言
近年来，由于国民经济的快速发展，电力行业也迈进了新的发展时代，出现了许多新兴的电力材料。为了实现电力物资管理系统的智能化、信息化，需要对日渐增多的电力物资进行现代化的智能管理。但是，由于供电网络的持续扩张和维护，导致电力材料的使用量和相应的存储容量都在不断增加，进而加大了电力物资物流管理的难度。由于储存周期非常不确定，难以避免资金的长期占用，同一区域的电力物资仓库缺乏信息交流，无法实现电力物质的合理流通，严重影响了电力物流管理工作的效率。因此，需要对区域内的电力物流进行统一管理和安排，根据实际情况合理调配电力物质，进而加快电力工作的效率。
2 企业物流的数据挖掘与智能管控及发展趋势
2.1必要性
进入21世纪以来，我国就在强调电力企业物流管理的信息化、智能化，并一直朝着这一理想目标迈进。在结合计算机技术、物联网技术和数据挖掘技术的基础上，建立起了电力物資信息管理系统，这一管理系统能对对电力物质的型号、产品规格、入库时间、库存数量等基本信息进行记录和管理，但是无法实现对物资的远程智能查询和调动，还存在一定的局限性。需要在智能管控的基础上，发展数据挖掘技术，以实现远程智能物质查询和调动，对不同仓储的物质进行统一的调配，进而达到电力物资现代化物流的目标。为了能够集中管理各个不同区域的电力物资。形成了以区域电力物资调配中心为管理中心的智能物流网络。物资集中部署在电力智能物流网络系统中，进而能够加快电力物资的流转，简化管理程序，提升物流管理的工作效率。
2.2发展趋势
数据挖掘与智能管控是未来企业物流管理的发展趋势，是各种先科学技术的集成应用。在仓储管理工作中，包含含各种丰富的信息，如图形信息和大量的物质数据，都是以数字的形式，通过网络系统将其从企业内部采购清单中传输出来，最终到达企业内部。物流的数据挖掘与智能管控可以根据管理要求信息快速有效地浏览数据，在数据库系统技术、多媒体技术和物联网技术的多重支持下，综合分析各种产品信息，通过整体规划分类和有效重组，完成产品入仓出仓记录、仓储产品智能分类查询、智能调配等工作。在调配物质时，工作人员通过网络系统进行信息交流，根据不同的需求，通过智能的电力物流网络迅速完成相应的物质调配和管理工作。由此可见，数据挖掘与智能管控的发展是必然的。
3 基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略
基于物流信息的动态特性，基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略以动态数据挖掘技术为核心，应用云计算、物流管理等理论和技术，商业智能等学科对物流信息实现了分析的自动化和智能化，提高了物流企业处理大量物流信息的效率。基于过程数据挖掘的物流信息分析策略在物流活动过程中产生大量的物流信息。信息流是物流系统中最重要的组成部分，特别是随着各种物流信息系统的运行，实现了现代物流的实时性。物流信息具有动态性和实时性的特点。基于流的物流信息实时分析策略是信息流应用的主要探索对象。采用流媒体数据营销算法，能够快速扫描信息，提供多种方法实时观察和计算大量数据，大致呈现出数据采集的趋势，与传统静态数据相比，流媒体数据不受系统控制，由于具有数据量不可预测、只能一次存取等特点，因此基于流媒体数据的智能分析策略必须建立必要的数据结构，数据流入数据读取顺序和建立数据的连续挖掘数据，这种智能分析具有显著的优势。首先，物流信息中的信息流是流数据。通过流媒体的数据挖掘，可以满足流通企业大量信息流数据的实时性和动态性处理需求，提高数据分析的能力和动态性。其次，通过数据挖掘技术，通过对众多信息流的分析和挖掘，提取出企业所需要的信息，有助于职能部门快速提供信息和支持。
然后需要落实相关数据挖掘技术的标准规范，为物流智能管控的实施提供最根本的依据，同时进行相应的监督，这样能够有效地推进整体物流管控体系发展，具有十分重要的意义。其次要注意工作过程中的每一个细节，落实各项基本检测标准，制定管理办法，逐步完善工作管理。物流数据管理设备成本在整个物流管理工作成本中占有一定的比例。合理使用和布局智能设备是非常重要的，设备类型的选择和组合方向应保证合理性，同时避免因设备使用不当而花费过多费用。另外，做好日常管理记录和管理记录，对智能仓储设备的具体情况进行记录和分析。月末统计分析所用设备的状况，检查哪些部件存在较多问题，查找原因，提出相应的解决方案，降低成本，提高公司的经济效益。
4 结束语
随着我国经济的快速发展，电力行业面临的挑战越来越多，但是电力事业仍在蓬勃发展，这就需要我们在电力工作中提升工作的效率。进入21世纪以来，我国城市化的速度进一步加快，其中电力工程的修发展成为了城市化进程中非常重要的一个部分，对电力物流工作的要求更为严格。电力物流的数据挖掘与智能管控是一种新兴的高效技术，大量实践经验证明，采用数据挖掘技术来实现物流的智能管控，是未来电力行业的发展方向。通过智能物流网络，在一定程度上缩短了电力物资的管理工作时间，优化物资流通和管理过程。在应用数据挖掘技术中，必须结合实际情况进行相应改进，进而保障电力企业物流正常运行。
参考文献：
[1]苗经纬.数据挖掘及移动可视化技术在物流上的应用探索[J].科技风， 2018，35（13）： 86-86.
[2]李晓峰， 陈皓. 基于动态数据挖掘的物流信息智能分析策略研究[J].电脑迷， 2018， 25（010）：57.
[3]吴文兴. 基于Agent的数据挖掘在智能物流管理控制中的应用研究[D]. 2005.
作者简介：何媛， 1980.5 女，本科，经济师，主要从事物资管理工作