【摘 要】
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数据挖掘(DM，Data Mining)，又称数据库中的知识发现(KDD，Knowledge Discovery in Database)，是一门新兴的边缘交叉学科，涉及到机器学习、模式识别、数据库、数理统计、数据可视化
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数据挖掘(DM，Data Mining)，又称数据库中的知识发现(KDD，Knowledge Discovery in Database)，是一门新兴的边缘交叉学科，涉及到机器学习、模式识别、数据库、数理统计、数据可视化、高性能计算、神经网络和空间数据分析等多门学科，被认为是目前具有广泛应用的一个重要的研究课题。 随着经济全球化的进展，先进的供应链管理系统逐渐成为企业的第三利润来源。而数据挖掘技术的有效应用能够帮助企业在竞争中构筑信息与决策的优势，给企业带来显著的经济效益。本文就数据挖掘技术在供应链管理系统中的应用进行了尝试，在福达集团供应链管理系统的开发和实施中，仓库管理子系统的库位选择和配送管理子系统的配载路径选择两个模块采用了数据挖掘技术。 数据挖掘技术在供应链中的应用目前才刚刚开始，未来有巨大的发展前景。我们希望在今后的研发中，能够不断提升数据挖掘技术在供应链管理系统中的应用面，完善智能供应链的整体业务平台。为提升作为国际制造中心的中国企业的竞争力和价值做出贡献。
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