商務(wù)智能在物流管理領(lǐng)域的應(yīng)用

1、商務(wù)智能在物流管理領(lǐng)域的應(yīng)用信息技術(shù)的高速發(fā)展帶來(lái)了企業(yè)利用信息技術(shù)提高本身競(jìng)爭(zhēng)力的巨大空間：信息技術(shù)不但使企業(yè)獲取需要的信息，而且，促進(jìn)企業(yè)對(duì)信息的再利用，以此營(yíng)造企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。企業(yè)一直在尋找對(duì)商務(wù)智能的理解和實(shí)現(xiàn)的方式，以增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。早在80年代，當(dāng)時(shí)“商務(wù)智能”的標(biāo)準(zhǔn)是能容易地獲得想要的數(shù)據(jù)和信息，Gartner Group于1996年最早提出了商務(wù)智能（Buss in ess In tellige nee,以下簡(jiǎn)稱 Bl）的概念，將它定義為一類由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的，以幫助企業(yè)決策 的技術(shù)及其應(yīng)用。近幾年來(lái)，商務(wù)智能的

2、發(fā)展迅猛，在我國(guó)更是保持著高增長(zhǎng)率的發(fā)展勢(shì)頭。 隨著商務(wù)智能技術(shù)的日趨成熟，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用商務(wù)智能來(lái)幫著企業(yè)的決策和管 理。下面我主要介紹商務(wù)智能在物流管理領(lǐng)域的應(yīng)用。1商務(wù)智能的定義1.1商務(wù)智能的定義商務(wù)智能又稱商務(wù)智慧或商務(wù)智能，根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的定義，商務(wù)智能是對(duì)商業(yè)信息的搜集、加工、管理和分析過(guò)程。 目的是使企業(yè)的各級(jí)決策者獲得知識(shí)或洞察力，幫助他 們更快地做出對(duì)企業(yè)更有利的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和線上分析處理（OLAP ）工具等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商務(wù)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等

3、技術(shù)的綜合運(yùn)用。2商務(wù)智能的核心技術(shù)2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是對(duì)數(shù)據(jù)的處理技術(shù)的集成，而商務(wù)智能系統(tǒng)的核心是解決商業(yè)問(wèn)題， 它把數(shù)據(jù)處理技術(shù)與商務(wù)規(guī)則相結(jié)合， 以提高商業(yè)利潤(rùn)減少市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)， 是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、決策 支持技術(shù)和商業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)則的結(jié)合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由數(shù)據(jù)庫(kù)（DBMS）、數(shù)據(jù)（Data）、索引（Index）三部分構(gòu)成。2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。挖掘的對(duì)象主要是數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合、歸納和推理，揭示事件間的相互關(guān)系，預(yù) 測(cè)未來(lái)的發(fā)

4、展趨勢(shì)，為經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)策劃及金融預(yù)測(cè)等提供依據(jù)，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出前攝的及基于知識(shí)的決策。2.3聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)（OLAP）OLAP是一種多維分析工具，目標(biāo)是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報(bào)表需求，使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個(gè)焦度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶所理解的并真實(shí)反應(yīng)企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解。它的技術(shù)核心是“維”這個(gè)概念，因此它是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中大容量數(shù)據(jù)得以有效利 用的重要工具。3商務(wù)智能在現(xiàn)代物流管理中的應(yīng)用3.1智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)集成了入庫(kù)、出庫(kù)、貨位和保管的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)成

5、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為在線分析處理和數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造環(huán)境，從而有助于從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的信息和知識(shí)，將非直觀的、隱含的信息和知識(shí)以直觀的形式描述，輔助領(lǐng)導(dǎo)層決策。使得物流企業(yè)對(duì)客戶需求更快速反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品進(jìn)庫(kù)量和出庫(kù)量的動(dòng)態(tài)管理，加快存貨周轉(zhuǎn)率，減少庫(kù)存水平，提高效益。3.2智能運(yùn)輸系統(tǒng)（ITS ）。應(yīng)用電子識(shí)別和電子跟蹤技術(shù)，依靠地理信息系統(tǒng)和無(wú)線射頻技術(shù)，對(duì)運(yùn)輸整個(gè)過(guò)程跟蹤管理，為管理中心采集車輛、 貨物在途基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提供沿途交通、道路狀況信息，提供最佳路線和實(shí)時(shí)導(dǎo)航信息；為供應(yīng)商和收貨方提供有關(guān)貨物預(yù)計(jì)到達(dá)信息、貨物狀態(tài)信息，從而保證了貨物全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地運(yùn)送到客戶手中。3.3個(gè)性化分析，識(shí)別

6、具體的問(wèn)題領(lǐng)域，從而采取措施，提高顧客的滿意度。商務(wù)智能系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)需要解決的問(wèn)題。幫助企業(yè)建立相應(yīng)的分析主題和分析指標(biāo)，從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取需要的數(shù)據(jù)，按預(yù)先建立的業(yè)務(wù)模型進(jìn)行分析決策，分析結(jié)果顯示直觀、形象。決策者只需簡(jiǎn)單的點(diǎn)取操作，便可以從商業(yè)職能強(qiáng)大的分析工具中獲得所需的決策信息。物流企業(yè)中，可以通過(guò)商務(wù)智能對(duì)庫(kù)存、采購(gòu)、供應(yīng)鏈績(jī)效、配送最優(yōu)路線、客戶關(guān)系、財(cái)務(wù) 等進(jìn)行個(gè)性化分析。3.4快速查詢信息。物流企業(yè)的各種數(shù)據(jù)分散于不同部門(mén)的各個(gè)數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中，甚至用戶界面，支持系統(tǒng)也不一樣，而且很多數(shù)據(jù)是未經(jīng)加工和整理的，這給企業(yè)充分利用數(shù)據(jù)資源帶來(lái)一定困難。通過(guò)商務(wù)智能，用戶可以

7、接入聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系形數(shù)據(jù)，也能接人其他數(shù)據(jù)庫(kù)， 并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、挖掘，這樣各層次用戶才能快速查詢利用這些信息，而且簡(jiǎn)單操作，自動(dòng)生成所需要的報(bào)表、報(bào)告等。3.5突破認(rèn)知極限，多角度、全面進(jìn)行決策分析。隨著企業(yè)信息化的不斷深化，企業(yè)日常業(yè)務(wù)生成了大量的數(shù)據(jù)，如定單數(shù)據(jù)、進(jìn)出庫(kù)數(shù)量、作業(yè)準(zhǔn)確率、倉(cāng)庫(kù)面積利用率、運(yùn)輸配送 數(shù)據(jù)等。但是，大部分用戶對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)除了一些簡(jiǎn)單的、局部的和層次的查詢外，還缺少 對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)進(jìn)行全面、歷史和多角度的分析，數(shù)據(jù)被有效利用的還不足，商務(wù)智能通 過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)萃取、加工、挖掘、切片分析，從多維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析，找出關(guān)鍵因素， 為決策提供更為準(zhǔn)確、可信度高的

8、信息。4商務(wù)智能應(yīng)用于現(xiàn)代物流管理現(xiàn)狀分析4.1現(xiàn)代物流企業(yè)信息化程度不高、缺乏對(duì)歷史數(shù)據(jù)、海量信息進(jìn)行分析的平臺(tái)，無(wú)法形成 科學(xué)的分析結(jié)果。日前多數(shù)物流企業(yè)對(duì)于電子化的信息處理和應(yīng)用能力非常有限，在供應(yīng)鏈伙伴協(xié)調(diào)運(yùn)作，有效降低物流成本的過(guò)程中，全球定位系統(tǒng)（GPS，地理信息系統(tǒng)（GIS）,物資采購(gòu)管理（MRP、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP以及供應(yīng)鏈管理（SCM等管理軟件在現(xiàn)代物 流業(yè)中應(yīng)用更是甚少。4.2商務(wù)智能產(chǎn)品的實(shí)施與服務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題商務(wù)智能由于在國(guó)內(nèi)起步較晚，代理商們惡性競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格混亂，同一套系統(tǒng)實(shí)施下來(lái)，價(jià)格可能相差很大，甚至在市場(chǎng)上泛濫著盜版，產(chǎn)生了很多產(chǎn)品實(shí)施和服務(wù)方而的問(wèn) 題：國(guó)

9、外商務(wù)智能軟件往往由于其昂貴的價(jià)格令客戶望而卻步，同時(shí)國(guó)外商務(wù)智能產(chǎn)品不太熟悉國(guó)內(nèi)物流企業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展?fàn)顩r，因此在國(guó)內(nèi)水土不服而導(dǎo)致出現(xiàn)各種實(shí)施和服務(wù)問(wèn) 題，甚至產(chǎn)生客戶抱怨。而國(guó)內(nèi)商務(wù)智能廠商雖然有熟悉中國(guó)國(guó)情的優(yōu)勢(shì)，但由于起步晚， 技術(shù)、服務(wù)各方而比較薄弱，物流信息系統(tǒng)本身在績(jī)效考核、決策支持、人工智能及專家系統(tǒng)等應(yīng)用方而處于初始階段，構(gòu)架于網(wǎng)絡(luò)上的基于In ternet/l ntran et開(kāi)放系統(tǒng)的物流信息系統(tǒng)在物流企業(yè)中很少，因此產(chǎn)品難以讓物流企業(yè)信服。4.3商務(wù)智能應(yīng)用于現(xiàn)代物流管理缺乏統(tǒng)一的規(guī)范商務(wù)智能實(shí)施的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)一旦抽取整合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，商務(wù)智能的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)就相對(duì)穩(wěn) 定。數(shù)據(jù)

10、倉(cāng)庫(kù)部分的理論研究與模型建立相對(duì)比較成熟，而數(shù)據(jù)的源頭部分，由于其第一手?jǐn)?shù)據(jù)是從MIS、MRP SCM CRM ERP等基于業(yè)務(wù)處理的信息系統(tǒng)中抽取整合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的， 而目前的這些基于業(yè)務(wù)處理的物流信息系統(tǒng)，本身就缺乏標(biāo)準(zhǔn)，各種原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)百花齊 放、千差萬(wàn)別，同一個(gè)產(chǎn)品之間的不同模塊，同一個(gè)模塊的不同版本的數(shù)據(jù)都是不統(tǒng)一的。 所以，對(duì)于商務(wù)智能系統(tǒng)在現(xiàn)代物流企業(yè)的實(shí)施，數(shù)據(jù)抽取整合的工作量非常大。4.4現(xiàn)代物流企業(yè)對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則(Bus in ess Rules )沒(méi)有清晰的定義而業(yè)務(wù)規(guī)則決定了數(shù)據(jù)如何做關(guān)聯(lián)以及通過(guò)商業(yè)智能系統(tǒng)來(lái)驅(qū)動(dòng)什么樣的分析。如果不理解企業(yè)的數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)模型沒(méi)有任何概念，就不會(huì)投入資金去做任何數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的工作。4.5缺乏一套靈活的運(yùn)輸配送調(diào)度系統(tǒng)物流合作的基礎(chǔ)是交通運(yùn)輸，但純粹的交通運(yùn)輸不是物流，它只是物流的平臺(tái)和基礎(chǔ)。物流實(shí)際上是依托于運(yùn)輸業(yè)基礎(chǔ)上的商品流動(dòng)、信息流動(dòng)和資源流動(dòng)。雖然目前交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)已基本形成，但相對(duì)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，還比較滯后，貨物運(yùn)輸渠道不暢，導(dǎo)致貨物流動(dòng)的規(guī)?？偭枯^小，物流供給與需求都相當(dāng)有限。4.6商務(wù)智能人才的缺乏商務(wù)智能市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿薮?，目前?guó)內(nèi)從事商務(wù)智能的企業(yè)非常少，再加上