数据挖掘分析，就是从大量随机的实际数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。在卷烟物流信息化时代，地市级卷烟物流配送中心通过挖掘分析高质量数据，能够客观、真实地反映各环节运行情况，有效提升物流配送整体管理效能。

　　构建数据挖掘分析机制

　　数据挖掘分析，重在组织保障、全员参与，贵在形成制度化、长效化机制。因此，在对各业务环节具体数据收集分析前，必须构建起收集、整理、分析、应用、共享管理机制，对相关工作进行系统安排。

　　加强组织保障。成立卷烟物流中心数据挖掘分析应用领导小组，制定具体的工作实施方案，认真分析数据信息统计应用工作现状，查找制约瓶颈，确保基础数据统计更加全面、信息化程度更高、数据应用效果更加显著。

　　积极宣传发动。对员工做好宣传发动、学习培训，提高全员对数据统计工作的重视程度和统计技能，为有效收集数据奠定基础。

　　分析统计指标。对物流环节关键数据信息进行全面梳理，细化物流关键数据统计指标，准确定位应统计而未统计的关键数据信息，为下一步做到应统计尽统计打好基础。

　　开发统计工具。在统计工作量大、电子化程度较低的关键环节，研究开发相应的统计应用软件或小工具，将统计工作简单化、数字化，有效减少人工统计工作量，提高数据的统计利用效率。

　　分域探析确保数据精准有效

　　卷烟仓储环节。在这个环节，仓库保管员需填写《卷烟卸货登记表》，全面记录卷烟卸货信息，包括日期、卷烟品牌（规格）、是否是托盘运输、储位安排用时、卷烟数量、卷烟生产厂家、残损卷烟情况、卸货开始时间、卸货结束时间等基础信息。这些数据可以通过Excel的数据透视表和数据透视图功能来分析和展示，以评估工作量是否均衡、设备是否存在故障等。通过一段时间内卸货量的数据分析，发现到货量波动情况，再协调卷烟营销中心合理安排到货车辆，以平衡日均工作量。

　　卷烟分拣环节。可以结合实际，自主开发相关的卷烟分拣系统工作效率分析程序，以实现分拣各环节工作效率和费用情况的实时统计查询。程序包括后台管理与查询、前端登记与查询两个部分，含有数据查询与维护、参数设置、分拣工作时间图表分析等6个功能模块。以分拣工作时间图表分析功能为例，在图形选项上，可选择饼图、柱状图、折线图，按日期显示各工作环节的分析与查询结果，具体包括异型烟分拣所用时间、正常卷烟分拣所用时间、塑包机工作时间、打码工控机工作时间等等。这些数据是对分拣工作情况尤其是工作效率的直观呈现，可以为优化员工分拣班组、改进分拣设备等提供重要依据。

　　卷烟配送环节。通过卷烟配送日志来收集数据，主要包括日期、部门、线路、团队、驾驶员、送货员、送货量、送货户数、出车时间、返回时间等基础指标。在此基础上，每月计算推导出单车日均配送时间、里程、户数、装载率、电子结算成功率等运行指标，通过日均配送户数月度折线图，体现配送户数、用时、里程等数据，为优化配送线路提供科学依据，实现提质降本增效。

　　综合管理环节。每月初通过数据自动提取和人工修正生成上月份的物流中心月度工作报表，涵盖物流总费用、单箱物流费用、物流费用率等131个指标，全面反映物流各环节运行质量。物流中心数据挖掘分析应用领导小组对上月主要指标和关键节点进行研究，查摆问题、分析原因，制定有针对性的改进措施，推动物流工作做细做精。

　　实现数据挖掘分析的多维价值

　　有助于优化工作流程。建立应用一套系统完整的卷烟物流数据挖掘分析机制，坚持用数据说话，全面梳理工作流程，深入开展流程诊断和流程评估，抓住影响效率、质量、成本的关键环节和节点，持续推进流程体系动态改进、精简优化。提高流程图、SOP与实际工作吻合度，力求做到流程最优、反应最快、浪费最少、效果最好。

　　有助于提升绩效考核科学化水平。应用数据挖掘分析，在仓储、分拣、配送、综合环节中，选择那些关键指标、终端指标作为评价个人、团队、部门工作绩效水平的重要依据，如平均卸货效率、异型烟分拣效率、日均单车配送量、日均单车配送户数、单箱物流费用等。坚持效能比优先，在企业内起到鲜明的激励导向作用。

　　有助于行业推广应用。不同地市的数据虽有差别，但大数据思维可以共通共享。数据挖掘分析机制及其应用实践，在信息化、自动化水平较低的地市级物流配送中心均可推广运用，对信息化、自动化水平相对较高的单位也具有一定的借鉴意义。同时，借助Excel等常用办公软件即可进行数据录入与分析，能用较低的费用成本实现对数据的采集与分析。