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

[關鍵詞] 物流企業(yè) 商業(yè)智能系統(tǒng) 模型

現(xiàn)代物流的核心是通過物流信息對物流系統(tǒng)各種資源進行有效的整合，以提高物流系統(tǒng)的整體功能與效益。物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)是是物流信息系統(tǒng)對企業(yè)物流進行整合的智能化階段，它以物流系統(tǒng)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(tǒng)模型進行設計，為物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)的開發(fā)利用奠定了理論基礎，對加快物流企業(yè)信息化進程具有一定的借鑒意義。

一、物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)需求分析

商業(yè)智能是一類由數(shù)據(jù)倉庫、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術及其應用，它允許用戶查詢和分析數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫，進而得出影響商業(yè)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(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)模型設計必須考慮企業(yè)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(yè)存在的問題：信息化程度不高，缺乏對歷史數(shù)據(jù)、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(tǒng)；缺乏良好的庫存決策系統(tǒng)等。物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)應具有解決上述問題的能力，它是企業(yè)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(yè)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(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)應具有以下功能:第一，基本的企業(yè)信息管理的功能，企業(yè)信息管理一方面可以為企業(yè)提供電子信息管理平臺，實現(xiàn)企業(yè)管理的信息化；另一方面負責采集物流企業(yè)的各種信息，為企業(yè)決策支持系統(tǒng)的建立提供必要的數(shù)據(jù)，商業(yè)智能系統(tǒng)的建立也有賴于企業(yè)信息管理模塊所收集到的數(shù)據(jù)，如：客戶信息管理數(shù)據(jù)、倉儲庫存管理數(shù)據(jù)、運輸配送管理數(shù)據(jù)、財務管理數(shù)據(jù)等。第二，高級的決策功能。如：顧客價值分析、庫存優(yōu)化決策、庫位安排、智能配送等等。

二、物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)體系結構設計

物流企業(yè)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(huán)境等，物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)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(fā)、引導用戶根據(jù)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(jù)以上要求，物流企業(yè)商業(yè)智能結構概念模型如圖1示。該框架基于傳統(tǒng)決策系統(tǒng)的“六庫”結構，且將數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術與“六庫”有機地集合起來，既有傳統(tǒng)決策系統(tǒng)的輔助決策功能，又可通過數(shù)據(jù)挖掘來提高系統(tǒng)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(yè)智能系統(tǒng)能力表達和實現(xiàn)的窗口。它的使用情況直接影響著物流系統(tǒng)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(tǒng)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(yōu)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(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)的功能結構設計

物流企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)主要由業(yè)務系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模塊、聯(lián)機分析模塊和決策支持系統(tǒng)模塊組成，如圖2示。業(yè)務數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的基礎來源，數(shù)據(jù)倉庫通過一定的數(shù)據(jù)抽取、轉換、清洗和加載工具，通過元數(shù)據(jù)庫保證數(shù)據(jù)的一致性、準確性、綜合性和易用性，且自動生成統(tǒng)一可靠的數(shù)據(jù)倉庫。進而，根據(jù)各個成員企業(yè)的決策需求，對數(shù)據(jù)進行不同粒度、不同維度的組合，將數(shù)據(jù)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(yè)務領域的數(shù)據(jù)集市，為各種多維分析和數(shù)據(jù)挖掘等決策支持方案提供整齊一致的數(shù)據(jù)。

使用數(shù)據(jù)挖掘模塊，基于人工智能、機器學習、統(tǒng)計分析等技術，應用關聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析、聚類/判別分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、決策樹方法、模糊邏輯，以及公式發(fā)現(xiàn)等數(shù)據(jù)挖掘分析方法，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式、規(guī)律或關系，幫助企業(yè)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(wǎng)絡物流模型、分配集合模型、設施定位模型和全球定位系統(tǒng)模型等)來實現(xiàn)對物流業(yè)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(lián)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(shù)據(jù)等原始數(shù)據(jù)中轉化出來。這些信息能夠真實地反映數(shù)據(jù)的維度特性，幫助分析人員從多角度對數(shù)據(jù)進行快速、一致、交互地訪問和分析，以便管理人員可以對數(shù)據(jù)了解更深入。聯(lián)機分析模塊關鍵是對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)進行多維分析。多維分析是指對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉等各種分析動作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個角度、多側面觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息、內涵。OLAP系統(tǒng)功能主要由兩部分組成:為客戶提供的信息服務和為企業(yè)本身提供的統(tǒng)計分析，這也是確定數(shù)據(jù)倉庫主題的依據(jù)。

四、結論

本系統(tǒng)是針對一般物流企業(yè)的業(yè)務情況開發(fā)的，有一定的通用性，但每個企業(yè)的業(yè)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(yè)必須不斷改進和優(yōu)化企業(yè)的運作流程，開發(fā)出具有針對性商業(yè)智能產(chǎn)品，以適應物流市場發(fā)展的變化。商業(yè)智能系統(tǒng)將物流企業(yè)運營過程中產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)進行有效整合處理，為物流企業(yè)合理定位、精確控制和準確決策提供依據(jù)，它將成為現(xiàn)代物流企業(yè)提升自身整體競爭能力的必然選擇。

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