一汽大众佛山工厂国际物流商品智慧归类自主实践与数智化转型.docx

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1、一汽大众佛山工厂国际物流商品智慧归类自主实践与数智化转型商品归类业务是一汽大众佛山工厂国际物流大业务的核心组成部分，本文 主要结合一汽大众佛山工厂在商品智慧归类数字化转型的自主实践，通过自主 研发使用机器学习等技术的智慧归类系统进行介绍，通过该系统使商品归类业务 电子化、知识管理数据库化、商品归类智慧化、业务自动化，可系统推进国际物 流大业务中商品归类业务的效率提升与质量优化。在国际物料正、逆向物流过程中，由于不同国家对商品分类目录不同，一 种商品在一次国际物流运输过程中可能要使用不同的编码1。为方便对商品的分类管理、征税和统计，促进国际贸易的发展，当今国际 贸易中用途最广泛、应用国家最多、最

2、新且最完整的国际贸易商品分类体系是 协调商品名称和编码制度，即HS编码制度，是国际海关公认的进出口产 品分类标准，HS编码的分类原则是：按照商品的原料来源，结合加工程度和 用途以及工业部门划分。按照这个原则和系统分类顺序而编排的类、章品目和 子目，对所有国际贸易商品尽可能地进行了分类2。HS编码制度通过所编排 的类、章品目和子目，系统地对商品进行归类，在实际业务中，可通过具体商 品名称、用途等信息要素，根据HS编码制度的编排描述，确定商品的归类结 果一HS编码，从而确定商品后续的监管方式以及需要缴纳的关税额等。在国际物料正、逆向物流过程中，查询和确定商品的HS编码工作需要投 入大量的时间和精力

3、，对专业的业务知识要求高，且人工进行查询的方式，很 容易出错，业务人员对所归类商品的理解、描述的差异，也可能造成错误归类， 以上因素都会影响到商品的通关效率，进而影响国际物流业务的效率3,并可 能引发海关处罚的风险，包括降低海关信用等级、补缴税款、海关稽查、缉私 等。工、一汽大众佛山工厂国际物流商品归类业务简介一汽-大众佛山工厂国际物流商品归类业务，是在国际物料正、逆向物流过 程中，发生商品归类需要时，在协调商品名称和编码制度商品分类目录体系下，以中华人民共和国进出口税则为基础，按照进出口税则商品及品 目注释、中华人民共和国进出口税则本国子目注释以及海关总署发布的 关于商品归类的行政裁定、商品

4、归类决定的要求，根据进出口商品货物的信息 要素，确定进出口货物商品HS编码的活动。一汽-大众佛山工厂国际物流商品归类业务所面对的国际物料主要分成2 类：一是轿车零部件归类，二是设备及备件归类。1 .轿车零部件归类“轿车零部件”指用于整车生产所需要的零部件物料，一汽-大众佛山工厂所 使用的进口轿车零部件主要来自德国，以CKD方式(COmPIeteIy Knock Down, 散件)进口，同时也有部分轿车零部件因质量问题等原因逆向出口返回德国。 一汽-大众佛山工厂轿车零部件归类具有持续性、广泛性的特点，是生产经营过 程中关税控制和优化的核心内容。轿车零部件归类流程，如图1。Ia临订单录入号2.发货

5、方订餐认K3.苏措核对并修放数.Z假据对碎簿立3事件识别4.信息需求生成ITE提供零件技术信息7 SAP查词零件“砒住总3. KVS系疑以取零件图桀4 CATIA套图零件三飨粮量1商品耐，申报我柩3.济口淤也北求4.也监管用鲁图1 一汽-大众佛山工厂轿车零部件归类流程2 ,设备及备件归类“设备”指为满足新车型项目或者改造项目，而购买并进口的生产线整机设 备。“备件”指新车型批量生产后，为满足设备维修需要，而购买并进口的设备 零部件。一汽-大众佛山工厂常见进口设备和备件，如图2。图2 一汽-大众佛山工厂常见进口设备和备件在设备及备件归类过程中，一方面，为提高商品编码的准确性，利用“预归 类、归类

6、决定和归类行政裁定”等各类海关归类制度，提高了归类工作的专业性, 将归类过程流程化，减少主观臆断；另一方面，提高对货物发运的控制，可以 达到关税优化的效果。一汽-大众佛山工厂设备及备件归类流程，如图3。合同合规审核查询R3项目跟踪报关材料海关组1 .发运控制2 ,归类3 .办理单证图3 一汽-大众佛山工厂设备及备件归类流程一汽-大众佛山工厂的国际物流商品归类业务，随整车厂的生产经营长期开 展，具有流程环节多、涉及商品数量和种类繁多、信息来源复杂、专业性要求 高、跨专业知识多、与其他业务关联性强、周期时间长等特点。传统车企在国际物流商品归类业务方面的开展过程大同小异，整个过程多 数比较粗放，技术

7、手段传统，如使用“信息要素随口说，商品归类靠人查，归类 数据EXCEL存”等方法进行国际物流商品归类业务的开展与管理，这些方法虽 然逻辑简单且工具易于上手，但有数据分散、手工流程繁琐、工作量大、专业 知识要求高、极易出错、不同人对商品的理解描述不一致、已生成的大数据未 有效利用等诸多缺点，亟需进行数智化升级。本文将以一汽-大众佛山工厂智慧归类系统，来阐述国际物流商品智慧归类 自主实践和数字化转型两个方面的内容。（注：本文侧重于轿车零部件的智慧 归类自主实践和数智化转型，设备及备件因商品种类繁多、非标准化部件多、 功能繁多且复杂、商品的信息要素受主观描述影响大等因素影响，不在本文讨 论范围。）2

8、、一汽大众佛山工厂国际物流商品归类数智化升级1 . 一汽大众佛山工厂国际物流商品归类数智化转型分析机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一个重要研究领域，是人工 智能的核心研究课题之一。机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习 活动，它是研究计算识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完 善的方法。机器学习技术在数据挖掘领域中的商业应用、数据库中的知识发现, 是近年来随着数据库和人工智能技术发展出现的新兴研究领域，它主要是利用 机器学习的方法从大数据中提取出有用的知识4。在应用层面，机器学习方法 可以较好地完成文本分类等任务，而国际物流商品归类本质上就是文本分类任 务，并能在数据

9、持续灌入的前提下，不断自训练、优化其算法模型，从而形成 机器学习的过程，并获得更准确的结果5。一汽-大众佛山工厂的国际物料中，轿车零部件具有标准化程度高、商品名 称规范、用途等信息要素规整、继承性好等特点，经过多年的业务经营，已经 积累了大量的历史归类数据并且品类完备，十分匹配机器学习技术在工程应用 的前置条件：问题定义明确，数据储量充沛，可提供关键价值，故而可以利用 历史大数据，结合数据库技术和机器学习技术，自主开发一套智慧归类系统， 实现商品归类业务电子化、知识管理数据库化、商品归类智慧化、业务自动化， 进行业务的数智化转型。2 .一汽大众佛山工厂国际物流商品智慧归类自主实践（1）整体架构

10、设计智慧归类系统整体架构，如图4。用户交互层MySQL数据库存储层图4智慧归类系统整体架构智慧归类系统整体架构需要达到的目的如下：数据库化：应用数据库技术存储所产生的历史归类数据，并搭建数据库 专用交互界面，以此形成大数据的专用数据库管理。数据处理内置：与数据库通讯存储，并自动从数据库获取大数据，清洗 和预处理。算法设计：自然语言处理，文本分类算法载入，算法内置并进行模型部 署，分布式训练以及自动迭代模型。功能与流程实现：利用已训练的机器学习模型，搭建智慧归类专用交互 界面，内置计算过程，用户在交互层进行智慧归类的结果获取。（2）大数据管理数据库化传统业务流程下，已产生的大量轿车零部件归类数据

11、，使用EXCEL进行 手工管理，虽然简单通用，但存在速度慢、版本不一致、非单一数据库等问题， 需要进行数据库化。MySQL数据库是一种关系型数据库管理系统，具有体积 小、速度快、应用成熟、易于二次开发等特点，本智慧归类系统基于MySQL 数据库进行大数据管理。基于PyQt5和PymySqI,自主开发了数据库专用交互 界面，将数据通讯和清洗、预处理过程内置，降低数据库的使用难度，简化数 据操作过程，并将历史归类结果大数据全部转入MySQL数据库。所开发的数 据库专用交互界面，如图5。图5数据库专用交互界面（3）智慧归类算法设计机器学习领域的文本分类任务中，涉及到多种理论和算法组合。词向量技 术泛

12、指文本进行数值化的过程，是为了让计算机理解和应用词汇，而通过一定 方式将文本映射到一个数值化的特定语义空间，即词向量空间。常用方法是词 袋模型，该模型简单通用，可以将所有文本信息作为特征进行向量化5,适合 本文所涉及场景，故本智慧归类系统算法设计使用词袋模型。文本特征提取是指通过不同方式获得文本的属性或者属性组合，进而获得 相对重要的特征组合，即获得文本的中心思想。文本数值化特征提取方式有TF 法、TF-IDF法等，其中TF法即词频法，是通过提取文本出现的次数并形成排 序，从而得到一系列的属性组合，并配合词袋模型形成特征向量的构造依据6, 本智慧归类系统算法设计使用TF法。文本分类有很多经典的

13、模型算法，如逻辑回归算法、随机森林算法、支持 向量机算法、朴素贝叶斯算法等。其中，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和 统计学理论建立模型的分类算法，朴素贝叶斯算法通过概率描述分类决策问题, 对于输出结果Y和特征X,生成联合分布函数来表达置信度，所以对于文本分 类任务，可以直接计算出当前数据属于某一类别的概率。朴素贝叶斯算法在数 学方面的释义很直观，计算量合理，计算速度快，模型易于部署，很适合文本 分类任务。朴素贝叶斯算法常见的模型有三种，高斯模型、多项式模型、伯努 利模型，其中多项式模型适合处理离散特征，常用于文本分类问题的处理7。 本智慧归类系统算法设计使用多项式朴素贝叶斯算法。（4）智慧归类

14、功能及流程实现通过PyQt5搭建智慧归类算法模型训练界面，并设置与数据库通讯的底层 接口，获取历史归类数据。利用SkIeam中成熟的词袋模型、TF算法、多项式 朴素贝叶斯算法并进行整合，载入智慧归类算法对历史归类数据自动进行端到 端训练，并在网络端和本地端同步存储训练好的智慧归类结果模型。智慧归类 算法模型训练界面，如图6。*IN图6智慧归类算法模型训练界面通过PyQt5搭建智慧归类专用交互界面,利用训练好的智慧归类结果模型， 通过专用交互界面进行商品信息要素的输入，内置与训练好的模型通讯计算模块, 并返回智慧归类模型计算出的归类结果HS编码，在专用交互界面显示后即 完成国际物流商品的智慧归类

15、。智慧归类专用交互界面，如图7。图7智慧归类专用交互界面基于轿车零部件商品信息要素规整、继承性好的特点，使用10种典型零 件进行测试（包含4种用于车身或传动系紧固、定位等的钢铁制品零件、1种 内饰总成零件、5种电子电器零件），该10种零件在历史归类数据中有同类零 件但型号不同，且商品信息要素描述略有不同（因涉及商业机密，此处不给出 具体的商品信息要素和HS编码，仅给出测试结果），归类测试结果显示HS 编码正确，算法模型给出的平均置信度90%,满足使用要求。智慧归类测试 结果，如表1。零件序号是否归类成功HS编码正谩信度I1是正确99%2是正确97%3正确89%4是正确98%5是正确9”6是正确99%7是正确78%8是正确99%9是正确74%10是正确99%平均信度93%表1智慧归类测试结果一汽-大众佛山工厂国际物流商品归类业务流程，传统由人工查阅归类手册 来确定商品HS编码，存在手工流程繁琐、工作量大、专业知识要求高、极易出 错等诸多问题，经过智慧归类自主实践进行数智化转型，切换为智慧归类系统自 动化和智慧化归类，有效避免了上述问题，并极大提高了工