基于聚类分析的ABC库存分类方法研究

Research on ABC Inventory Classification Based on Cluster Analysis

合理的库存控制不仅能够保证商业企业的经营需求,而且能使库存量保持在合理的水平上。由于库存物资的品种繁多,每种物资的数量、价格也各有不同,因此一般要对库存物资进行有重点的分类控制与管理。ABC分类管理是库存管理中的常用方法,但由于此方法是按事先预定好的分类比例进行划分,往往会在分类边界出现划分误差。使用数据挖掘中的聚类分析思想,采用了K-means算法对ABC分类进行优化,并提出了有效的评价函数。结果证明,优化后的ABC分类提高了商品的分类精度,为决策者提供了更合理的管理依据。

This paper focuses on the cluster analysis of data mining and introduces the K-means algorithm to optimize the ABC classification and also puts forward the effective evaluation function.The Result shows that the optimized ABC classification improves the classification accuracy of goods,which provides a more reasonable management basis for decision makers.