1智能物流系統

    隨著物流現代化進程的推進，各流通行業在經營過程中產生了海量的數據，這此數據蘊藏了豐富的經營視點和市場規律。它們擁有相當豐富的數據，卻缺乏足夠的信息，而且無法衡量管理或改進業務處理過程以及跨組織和IT界限的功能。有調查表明，在這此數據當中，平時只用到其中的7%左右，怎么很好地利用這此數據讓它們更好地為企業決策服務已成為流通行業的現實難點。

    當今的一此物流昔理信息系統只能夠為昔理者提供普通的業務處理數據和簡單的分析數據，不具備數據挖掘和知識發現功能，不能提供立體化的，多視角的，有滲透力的數據，更不能提供具有預測性的、潛在的市場信息，不能滿足各層的實時要求。雖然目前市場上存在著一此數據挖掘軟件可以做到一定程度的分析，但它們都需要把相應的業務數據專門提取出來進行分析，因此其分析過程脫離了企業的流程且時效性不強，并不能很好地適用于流通行業。因此在決策過程中包含有大量的“主觀決策”成分，這樣就產生了“長鞭效應”，帶來了多余的庫存或者設置了不必要的物流中心甚至產出根木沒有市場需求的產品。

    流通行業迫切需要一套能快速地為供應鏈上各層成員提供相應的、獨特的、準確的決策信息的智能管理系統。

    這套智能系統能夠為各層成員實時地提供立體化的、多視角的、有滲透力的數據和具有預測性的、潛在的市場信息，使他們可以實時有效地進行口常事務操作和口常決策、戰略決策。同時允許他們實時地監控流通過程中物流、信息流和業務流的流動。強化了目前的物流系統的功能，不僅實行物流結構的調整，而且在物流中心的建設、庫存控制、庫存補貨以及運輸等方面建立起能夠有效控制的運行機制，使物流系統能夠適應市場的變化，提高物流系統的效率和決策的準確性;減少決策過程的主觀因素，克服決策中的主觀隨意性和自目性;消除物流系統中信息的“長鞭效應”，減少因決策失誤而造成的經濟損失;從品種、質量、數量上生產適銷對路的商品。同時還能為企業提供客戶化的服務提高客戶的忠誠度。

    該智能系統的目標是將企業所掌握的信息轉換成競爭優勢，提高企業決策能力、決策效力、決策準確性。為完成這一目標，該系統除了日常事務操作外還必須具有實現數據分析到知識發現的算法、模型和過程。

    廣義地說，系統分析與決策的進程可以劃分為四個階段;首先，是對系統的描述性分析，它是運用所掌握的信息，對系統進行盡可能充分和全面的認識;其次，是對系統的解析性分析，它往往通過建立數學模型，識辨和刻畫系統的解析結構，確定系統中各因素或各元素的內在聯系;第三，是有關系統的預測性研究，其目的是掌握系統運行和動態變化的規律，對系統未來做出準確的預見是正確決策的先決條件;第四，是決策階段，所謂決策，就是指對系統狀況進行充分的觀察和認識，對系統構造及其要素的內在聯系進行識辨和深入地分析。并且在對系統做出正確判斷的基礎上，在多種可行的方案中進行優選。在這四個過程中需要采用的關鍵技術有數據倉庫，數據挖掘，統計分析學，商業智能，專家系統、系統數據流圖如圖1所示。
 

圖1.系統數據流圖

2系統設計

    我們在研究大量企業的流通過程的基礎上，以煙草為背景設計開發了一套適用于企業物流管理的信息智能管理系統，這套系統采用B/S結構、圖2是系統設計框圖。
 

圖2.智能物流管理系統設計框圖

    整個系統的智能應用建立在知識庫，數據倉庫，操作數據存儲和業務數據庫的基礎上，以市場分析和客戶分析為主線，將市場信息和客戶信息集成到各個模塊，每一個模塊都建立客戶化市場化的智能解決方案。

    由于各個模塊中事務操作功能在任何一個物流信息管理系統中基本上都實現了。限于篇幅，在此就不詳述。下面我們就各個模塊中全新的功能進行簡單的介紹:

    2.1銷售管理模塊

    包括各種銷售指數、各種銷售曲線、銷售量的預測、利潤分析與預測、銷售渠道的分析、市場占有率預測。

    我們允許對任一區域任一時間段進行分析，這個區域由用戶劃定，同時也允許對任何一個銷售點進行分析。在銷售指數中有綜合指數、成分指數、漲落指數等，這此指數又分銷售量、銷售額、凈利潤、毛利潤四種。銷售曲線包含平均移動線、日銷售量曲線、乖離率曲線等。銷售量和利潤的預測的基木過程是根據預測產品的相關歷史資料數據生成歷史資料數據散點圖，根據這此散點圖選擇預測模型，確定待定常數，再確定最佳預測模型，分析修正預測值，最后輸出預測結果。另外還采用數據挖掘技術來驗證管理人員的一此銷售模型的假設和發現新的銷售模型。

    本系統中銷售渠道的分析也是一個重要功能。隨著競爭越來越激烈，誰控制了銷售渠道，誰就控制了市場。銷售渠道分析的目的是為了讓企業更好的控制銷售渠道，提高企業的競爭力。

    2.2 產品管理

    包括產品生命周期的分析與預測、產品價格波動趨勢分析與預測、產品的定價(實時的價格模型)、產品合格率的預測。

    在這個模塊中，它們是建立在銷售分析和客戶分析的基礎之上的。在銷售分析的基礎上可以很容易地確定某一產品的生命周期所處的階段。由于市場的快速變化，產品的定價采用實時的價格模型，對每一類客戶實施不同的運行模式和價格模型，同時對產品的價格進行預測，對產品價格的預測主要是根據銷售量訂單和GDP進行的。

    由于實際情況中，產品的合格率受諸如天氣等多方面的影響，如果能很好的預測產品的合格率，對采購和生產計劃的制定將很有幫助。所以在這個模塊中我們也對產品的合格率進行預測，預測方法主要采用季節變動預測法。

    2.3庫存管理

    包括根據市場分析動態地配置庫存、補貨時間和數量的確定(分制造商，批發，零售)、根據以往訂單數預測出庫量。

    庫存管理的原則就是在保證不會缺貨的前提下，盡量做到庫存量最小，最好能實現零庫存。存貨分析是建立在銷售分析和訂中一分析基礎上進行的。根據銷售信息和訂單信息預測出庫量，由市場來決定庫存量。運用數據挖掘技術發現確定補貨時間和數量的模型，根據預測出庫量和庫存決策準則確定補貨時間和數量，當需要定購時，訂購單送給相應的供應者。

    2.4運輸管理

    包括規劃線路、調度和資源配置、運輸管理的原則就是使運輸費用達到最低，運輸效率最高。線路規劃和資源調度配置都是在此原則下進行，以客戶服務和訂單管理為基礎，在規劃線路，資源配置時可以優先考慮重要客戶等等。

    2.5生產和采購管理

    根據銷售量和汀單量或物料清單決定生產和采購。采用數據挖掘技術根據銷售量的預測，訂單數和實際需求量構建一模型。這個模型的輸入為銷售量的預測數和定單數，輸出為需采購的原材料數。根據這個模型的輸出制定實際采購定單。在采購單的制定中還需要結合原材料利用率的預測值和產品合格率的預測值。

    2.6客戶服務

    包括客戶的細分、服務客戶化、客戶評分。服務客戶化是在當今競爭激烈的環境中獲勝的一個重要因素。良好的客戶服務可以產生出色的銷售業務，在面對客戶時，我們直接訪問數據倉庫，獲取該客戶相關的歷史記錄。以便產生客戶化的服務。我們也可以對某一類客戶采用特殊的銷售模式和價格模式。為了達到這個目的，我們需要對客戶進行細分和評分。

    客戶評分就是利用數據庫的信息創建模型，將模型提供的預測結果作為分數。每個分數對應于數據庫中的一個記錄，用于指出該記錄所代表的客戶做出某類行為的概率，并對客戶進行細分。

    2.7知識庫管理

    在這套系統中知識庫也是一個亮點。各種外部知識諸如庫存決策準則、產品放棄準則，系統木身產生的知識諸如數據挖掘發現的模型，均以特定的格式寫進知識庫中。在決策過程中，將結合知識庫進行決策，對某此問題可以為決策者提供方案以供參考。這樣形成一個閉環的動態的知識庫。

    2.8其它

    分銷網絡的設立是否最優，撤銷掉其中某一個的影響會怎樣，增加一個呢?

    本企業物流系統的敏感度分析:包括系統中增加一個倉庫數目的變化，改變安全庫存政策的變化。即選址的修正，工作周期的修正，安全庫存的修正。

    異常情況昔理，系統自動識別需要昔理部門注意的問題，并使用工作流思想，使整個異常處理進一步自動化。

    這個模塊主要功能是物流系統的評估和改進。運用數據挖掘，專家系統、OLAP分析技術，評價整個物流系統中的網絡的設計是否合理，是否可以進行改進，物流系統的敏感度如何等。

    如果在整條供應鏈中某一結點出現異常情況，系統自動識別，以email或短消息方式通知有關人員。并采用工作流思想使這一環節實現一定程度的自動化。

3結束語

    目前這套系統還沒有則務昔理模塊，沒有把資金流結合進來。如果能把資金流結合進來，能和則務部共享數據的話，那就能夠更好地方便昔理者的決策。

    另一方面由于該系統采用B/S結構，且由于供應鏈中節點企業眾多，競爭與合作并存，因此該系統更容易受到攻擊和破壞。平臺安全是值得重視并著力解決的問題。

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本文標題：面向供應鏈的智能物流管理系統設計

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