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物流企業商業智能系統模型設計

2008-12-31 00:00:00項喜章萬文君
商場現代化 2008年13期

[摘要] 本文在分析物流企業商業智能系統需求的基礎上,構建物流企業商業智能系統的體系結構,提出物流企業商業智能系統的功能結構模型。

[關鍵詞] 物流企業 商業智能系統 模型

現代物流的核心是通過物流信息對物流系統各種資源進行有效的整合,以提高物流系統的整體功能與效益。物流企業商業智能系統是是物流信息系統對企業物流進行整合的智能化階段,它以物流系統為應用背景,為物流決策者正確決策提供有力支持。因此,對該系統模型進行設計,為物流企業商業智能系統的開發利用奠定了理論基礎,對加快物流企業信息化進程具有一定的借鑒意義。

一、物流企業商業智能系統需求分析

商業智能是一類由數據倉庫、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的的技術及其應用,它允許用戶查詢和分析數據庫或數據倉庫,進而得出影響商業活動的關鍵因素,最終幫助用戶做出更好、更合理的決策。物流企業商業智能系統模型設計必須考慮企業高層管理者、各部門主管、信息管理人員及信息分析等各方的需求。綜觀我國物流企業存在的問題:信息化程度不高,缺乏對歷史數據、海量信息進行分析的平臺,無法形成科學的分析結果;缺乏一套靈活的運輸配送調度系統;缺乏良好的庫存決策系統等。物流企業商業智能系統應具有解決上述問題的能力,它是企業領導層通過信息技術,對海量信息進行有效分析,從而做出科學決策的平臺,能夠為企業管理層、基層進行信息分析、綜合決策提供一個方便科學的平臺。因此,物流企業商業智能系統應具有以下功能:第一,基本的企業信息管理的功能,企業信息管理一方面可以為企業提供電子信息管理平臺,實現企業管理的信息化;另一方面負責采集物流企業的各種信息,為企業決策支持系統的建立提供必要的數據,商業智能系統的建立也有賴于企業信息管理模塊所收集到的數據,如:客戶信息管理數據、倉儲庫存管理數據、運輸配送管理數據、財務管理數據等。第二,高級的決策功能。如:顧客價值分析、庫存優化決策、庫位安排、智能配送等等。

二、物流企業商業智能系統體系結構設計

物流企業決策問題具有多元多層的目標體系、復雜而靈活的約束條件、事先無法確定的周圍環境等,物流企業商業智能系統應具有一定的知識處理或完成一定的思維活動的能力,以便解決復雜的決策問題,并能啟發、引導用戶根據問題特點構造解決問題的思路。對非結構化的問題,應能運用專家的推理知識加以解決,最終達到輔助決策者做出高質量的決策的目的。

根據以上要求,物流企業商業智能結構概念模型如圖1示。該框架基于傳統決策系統的“六庫”結構,且將數據倉庫和數據挖掘技術與“六庫”有機地集合起來,既有傳統決策系統的輔助決策功能,又可通過數據挖掘來提高系統的智能性。其中,智能化的人機交互界面負責接收用戶的各種請求,并提供給用戶需要的信息,是商業智能系統能力表達和實現的窗口。它的使用情況直接影響著物流系統的可用性和實用效果。用戶首先完成對決策問題的描述,然后系統對問題進行分析/識別,建立模型;用戶通過交互手段進行模型選擇/優化后實施模型的簡化運行來對模型進行評價,最后完成模型的求解輸出結果,整個決策過程結束。

三、物流企業商業智能系統的功能結構設計

物流企業商業智能系統主要由業務系統模塊、數據倉庫系統模塊、數據挖掘系統模塊、聯機分析模塊和決策支持系統模塊組成,如圖2示。業務數據庫是數據倉庫數據的基礎來源,數據倉庫通過一定的數據抽取、轉換、清洗和加載工具,通過元數據庫保證數據的一致性、準確性、綜合性和易用性,且自動生成統一可靠的數據倉庫。進而,根據各個成員企業的決策需求,對數據進行不同粒度、不同維度的組合,將數據倉庫轉換成有關運輸、倉儲、配送、績效評估、客戶關系,以及風險管理等具體業務領域的數據集市,為各種多維分析和數據挖掘等決策支持方案提供整齊一致的數據。

使用數據挖掘模塊,基于人工智能、機器學習、統計分析等技術,應用關聯規則分析、序列模式分析、聚類/判別分析、人工神經網絡、遺傳算法、決策樹方法、模糊邏輯,以及公式發現等數據挖掘分析方法,從大量的數據中挖掘出潛在的模式、規律或關系,幫助企業的決策者調整市場策略,預測客戶的行為,減少風險,做出正確的決策。通過建立各類物流決策模型(車輛路線模型、網絡物流模型、分配集合模型、設施定位模型和全球定位系統模型等)來實現對物流業務的互動分析,提供物流一體化運作的合理解決方案。最后,結合聯機分析處理(OLAP)模塊,把能夠真正為用戶所理解的信息從當前及歷史數據等原始數據中轉化出來。這些信息能夠真實地反映數據的維度特性,幫助分析人員從多角度對數據進行快速、一致、交互地訪問和分析,以便管理人員可以對數據了解更深入。聯機分析模塊關鍵是對數據倉庫中數據進行多維分析。多維分析是指對以多維形式組織起來的數據采取切片、切塊、旋轉等各種分析動作,以求剖析數據,使最終用戶能從多個角度、多側面觀察數據庫中的數據,從而深入地了解包含在數據中的信息、內涵。OLAP系統功能主要由兩部分組成:為客戶提供的信息服務和為企業本身提供的統計分析,這也是確定數據倉庫主題的依據。

四、結論

本系統是針對一般物流企業的業務情況開發的,有一定的通用性,但每個企業的業務情況和管理方式都不一樣,設計時并沒考慮這些情況,因此,它不是通用的商品軟件。物流市場需求的個性化、多樣化和集成化,要求物流企業必須不斷改進和優化企業的運作流程,開發出具有針對性商業智能產品,以適應物流市場發展的變化。商業智能系統將物流企業運營過程中產生的信息數據進行有效整合處理,為物流企業合理定位、精確控制和準確決策提供依據,它將成為現代物流企業提升自身整體競爭能力的必然選擇。

參考文獻:

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[2]張德海等. 面向物流服務供應鏈的商業智能系統設計[M].管理學報,2007.5.

[3]張云濤,龔玲.商業智能設計、部署與實現[M].北京:電子工業出版社,2004.

注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。

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