近幾年，商業智能(BI)技術得到了大量的應用并取得顯著的應用效果，相應的商業智技術也日趨成熟。國外知名的商業智能(BI)軟件供應商相繼在國內亮相，國內的BI廠商也紛紛推出了各自的商業智能產品，IBM、ORACLE、微軟等公司紛紛推出了支持BI開發和應用的軟件系統。目前商業智能主要應用在金融、電信、保險、零售等數據集中程度高的行業，但在生產制造領域內，尤其是配方產品的制造行業，由于企業信息化水平高低不齊，商業智能并未得到很好的利用。配方產品企業積累的大量的歷史數據，其中蘊含這很多寶貴的經驗和知識，企業急需從這些數據挖掘出這些知識，使傳統的經驗配方轉變為科學配方，以支持產品質量的穩定和提高以及新產品的開發，提高品牌產品的綜合競爭能力。

　　在業務需求上，隨著數據庫、數據倉庫技術的發展，企業積累的生產數據也呈現指數級的增長。數據積累只是一個過程，它最終的目的是從海量的數據中提取出實用、有價值的信息，從而能指導以后的生產和決策，提高產品質量和企業效益，使企業在激烈的競爭中站穩腳跟。對于配方行業來說，其配方產品的制造流程大致相同，都是經過原料采購，原料的存儲和加工，配方的設計以及生產線制造等，最終的產品質量的好壞也是通過消費者或專家的感官評估情況判斷的。在整個制造過程中，包括基礎原料指標數據、輔助材料規格、生產配方的組合信息，加工過程中的工藝參數等，所有這些數據參數都會影響最終產品的質量。那么它們之間是怎樣的影響關系，怎么來描述這種影響，控制和改變哪些數據和指標能夠提高最終產品的質量，是我們值得研究和感興趣的問題。以往只是行業專家憑借多年的生產經驗能對問題進行一定的解釋，很難被其他人掌握，而且這些經驗由于缺乏科學理論依據，不能快速形成知識為大家所掌握，使相關工作人員的業務掌握程度很慢，在一定程度上阻礙了科研的進行和新產品的開發。要想把這些產品數據內部的知識突破專家的界限，以更簡單的方式呈現在所有人的面前，讓更多人掌握，需要信息技術的支持，需要完整規劃的配方設計計算機系統。在技術需求上，商業智能由業務需求的驅動而產生，由決策支持系統發展而來。它是企業利用現代信息技術收集、管理和分析結構化和非結構化的商務數據和信息，通過數據分析和數據挖掘，來實現數據一信息一知識一決策過程的系統實現技術商業智能作為一種技術架構，是目前相對成熟的支持數據分析、數據挖掘以及決策任務的工具，在很多行業的應用已經取得了很好的效果。它可以應用到任何需要數據分析和決策支持的系統中，因此商業智能技術可以也應該應用到配方行業的產品質量分析和配方設計中。

　　商業智能系統最核心的價值不是平臺，而是模型。但目前由于國內配方行業應用BI的企業并不多，應用深入的更少，應用基礎也比較薄弱;國外配方行業的研究也主要集中在數據分析和規律的挖掘，也沒有太成熟的適用于某個配方的行業商業智能模型，需要盡快建立各種適合行業特色的商業智能解決方案，行業業務應用經驗加上商業智能產品才是BI的真正價值體現。

　　配方以產品為中心，以質量為目標，關注原料、成本等生產要素，有別于其它的行業。商業智能技術在配方設計領域應用的目標就是通過數據整理、分析，找出生產過程中對產品質量影響較大的關鍵環節，及其影響關系，從而合理的指導工藝生產，達到穩定和提高產品質量的目的。商業智能還可以發現產品原料指標和產品質量指標的關系，提供一種關系模型，幫助配方人員選擇最佳的工藝參數和配方比例，來指導配方改革和新產品研發。在整個產品生產的角度上看，利用B1分析結果制定有關策略、規劃，對資源進行合理配置，達到節約成本提高產品質量的目的。

　　商業智能以及數據挖掘技術日趨成熟，但在關注產品質量的配方產品行業的應用卻一直空缺。寶鋼曾結合質量分析，應用數據挖掘技術，實現質量問題的診斷，進入了把商業智能技術應用到生產中，但也只是在局部質量分析上的應用。與配方產品生產相關的行業擁有大量歷史生產數據，急需通過分析這些數據，挖掘出其中隱藏的關系規律以指導產品生產，優化產品配方，提高產品質量。配方行業的需求與商業智能的目標是一致的。

　　在配方產品生產中，主要任務是穩定和提高產品質量以及研發新產品。往常配方人員開發產品通常根據經驗，不斷評吸、反復嘗試，這種開發設計過程已經不能適應配方行業的市場變化。企業需要根據市場的需求快速研制新配方，推出新產品，但配方設計一個復雜的過程。在比較傳統的配方行業，比如煙草，啤酒，中藥等，一個配方中往往需要幾十個不同的原料組合，而配方原料存在地區，等級，年份等差異，而且同一個原料的內在品質也隨著時間變化。品牌需要保持自己的風味特點，只有掌握這些原料的質量隨庫存、時間、加工等的變化情況，才能為配方選擇恰當的原料搭配。配方產品的原料大都是農作物產品，其內在化學成分隨著高溫高壓等加工過程而發生變化，而這些成分是對最終產品的外觀和口感等產生影響的關鍵因素，怎么合理控制工藝參數，才能保持較好的產品感官，就需要分析工藝參數變化和化學成分變化之間復雜的非線性關系。利用各種統計技術和智能技術等數據分析方法進行規律分析是必然的途徑。通過數據分析和挖掘能提高配方設計的效率、降低成本，保持品牌風格的統一性;還可以優化原料庫存結構，指導原料的采購。

　　要解決以上問題，無論是對數據的分析和研究、對規律的挖掘、知識的展現和以及模型的保存，還是結果的預測都需要通過完整的系統來實現，這樣的配方輔助系統與傳統的業務管理系統不同，它主要體現在對數據的研究，對結果的展示上，需要用到不同的庫結構和系統體系結構，商業智能技術正好符合需要。本課題以實際項目研究為背景，充分考慮企業信息化建設的現狀和應用的實際需求，以商業智能技術在配方產品行業的應用為出發點來進行討論，能對相關行業的產品配方輔助設計系統的商業智能應用提供一定的參考和借鑒。

　　以食品、酒類、醫藥、煙草等為例的配方產品已經有了很長的發展歷史，但其數據分析還處于較低的層面，企業信息化水平也是相對薄弱。其中主要原因一是這些都是傳統行業，對配方改變需求不大，甚至有的以祖傳配方為寶;二是配方非常復雜，配方內在的數據關系很難用有效的數學模型來表現。

　　目前配方行業的數據分析主要通過使用通用的統計及數據分析軟件，如SPSS、WEKA、SAS、MATLAB等，針對特定的分析需求進行單獨的數據分析。這種分析方法有許多不足：它需要專業的統計分析人員來做，其結果也需要專業人員來解釋;而且這種分析方法的分析結果得不到系統的保存和管理，存在大量精力浪費;有時很難從業務數據庫中構造出需要的數據格式;分析結果不系統，很難從產品的全局把握。以上種種問題表明，要對配方數據做更好的研究和分析，必須建立專門的配方輔助設計系統，針對行業內的主要問題，進行專業化設計，專業化分析，并對分析的結果進行保存，以便隨時利用。

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本文標題：商務智能系統在配方產品制造的應用觀察

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