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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与营销实践(3,雀巢咖啡的挖掘案例)  

2008-10-27 08:57:42|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本案例参考Michael J.A.Berry 的<<Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and CRM>>,本文除了给我们揭示一个新的关于数据挖掘在生产和研发上的应用外,更告诉我们这种生产上的模型主要的三个实际用途,这一点非常有启发和推广价值

雀巢公司一直采用咖啡烘焙设备生产其咖啡产品,包括Nescafe Granules, Gold Blend, Gold Blend Decaf, Blend 37,等等。每种咖啡产品的生产过程中都有一份完整的生产流程明细“菜单”,上面明确规定了大量的生产中的各种具体指标,包括各阶段的温度、不同风扇的速度、燃烧气体的速度、烘焙中的适当的喷洒水量、不同阀门的具体开关档的位置,等等。烘焙咖啡中有很多步骤和流程可能影响咖啡产品的最终品质,造成质量问题诸如咖啡颜色太浅、味道不纯、甚至导致烘焙设备起火等等。一批不合格的咖啡产品不仅带来生产损失和成本的浪费,有时候引起的设备的损伤就更加昂贵了。

为了帮助操作工人正确操作烘焙设备,烘焙生产线上安装了60个传感器,每30秒钟这些传感器收集一次数据,连同其他控制信息一起,自动写成日志格式并用图表形式展现。本案例具体发生在雀巢公司位于英国约克市的雀巢研发实验室。雀巢公司利用上述传感器数据,搭建了一个咖啡烘焙模拟器(也就是一个数据挖掘模型,博主注)。

该咖啡烘焙数据挖掘模型的三个主要目的(作用):

第一,   利用该模型尝试新产品的配方和流程。不用实际投入试制,在模型里就可以评估大量的新的配方和流程(最后只挑选最值得尝试的配方和流程去实际试制),那些容易引起质量问题的新配方和流程在一开始就可以筛选掉。

第二,   利用该模型训练新的操作人员,给他们各种难题,评价他们的各种反应;操作人员也可以用该模型尝试不同的解决问题的思路和方法。

第三,   该模型可以追踪实际的烘焙流程并提前几分钟预测接下来的状况。当模型出现问题时,警报器会响起,提醒操作人员及时采取措施避免接下来的烘焙故障。

对该模型的评价:

该模型利用34000组观测数据做建模的训练集,再利用40000组观测数据做模型的验证集(其中的挖掘技术作者没有提及,其实也没必要提,因为数据挖掘的技术已经是非常成熟和稳定的,每一个挖掘匠人想必都知道本案例的模型搭建的具体技术手段,博主注)。即使是最熟练的操作技师也觉得该模型有助于他们的操作,从而更有效的确保雀巢咖啡的优良品质。

博主的点评:本案例之所以被挑选出来,是因为它可以为广大的生产性企业的管理层宣传数据挖掘在生产线上的应用,也为我们挖掘匠人拓宽挖掘思路提供新的视角。在我看来,数据挖掘的技术已经没有什么神秘可言,但是目前最激动人心的挑战就是各行各业的勇敢尝试和参与,把数据挖掘真正用到本企业的新品研发、生产、营销、售后服务、客户关系管理,甚至企业的战略决策中,这才是本博客坚持下来的主要动力之一。

 

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