0 引言

    隨著中藥企業(yè)GMP(Good Manufacturing Practice)認(rèn)證的推進(jìn)，為了保證中藥飲片的生產(chǎn)質(zhì)量，越來越多的中藥企業(yè)引入了質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)制造執(zhí)行系統(tǒng)(Quality Standard Manufacturing Execution System，QSMES)。QSMES與上層MIS、ERP等業(yè)務(wù)系統(tǒng)和底層的PCS等過程控制系統(tǒng)一起構(gòu)成企業(yè)的綜合信息系統(tǒng)。QSMES是處于MIS、ERP和PCS之間的執(zhí)行層，通過控制原料藥、設(shè)備、人員、流程指令和設(shè)施等在內(nèi)的所有企業(yè)資源來保證飲片的生產(chǎn)質(zhì)量，提高企業(yè)的經(jīng)營效率，但不能向企業(yè)管理人員提供強(qiáng)大的分析功能以輔助決策。QSMES在運(yùn)行過程中存在下面一些問題：數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏；難以交互分析；難以挖掘出潛在的規(guī)則；難以追溯歷史，數(shù)據(jù)形成孤島等。商業(yè)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)樯鲜鰡栴}的解決提供了非常適合的技術(shù)路徑。

1 商業(yè)智能

    1.1 商業(yè)智能

    介紹商業(yè)智能(Business Intelllgelice，BI)這一術(shù)語1996年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。商業(yè)智能系統(tǒng)從企業(yè)運(yùn)作的日常數(shù)據(jù)中開發(fā)出結(jié)論性的、基于事實(shí)的和具有可實(shí)施性的信息，使企業(yè)能夠更快更容易的做出更好的商業(yè)決策。從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是一種新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

    數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse，DW)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。簡單來說數(shù)據(jù)倉庫就是有關(guān)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫。

    聯(lián)機(jī)分析處理(Oneline Analysis Process，OLAP)是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多個(gè)角度對原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互的提取，從而獲得對數(shù)據(jù)更深入了解的一類軟件技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

    1.2 商業(yè)智能與QSMES的結(jié)合對商業(yè)智能與中藥企業(yè)

    QSMES結(jié)合后的功能層次進(jìn)行分析，可以把QSMES劃分為5個(gè)層次(如圖1所示)，從底層到上層分別為：①控制層：控制生產(chǎn)車間的智能制藥設(shè)備如炒藥機(jī)、蒸藥機(jī)、微波干燥機(jī)、包裝機(jī)；②監(jiān)控層：對制藥過程的批記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場采集，并對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與監(jiān)控；③調(diào)度層：對生產(chǎn)任務(wù)進(jìn)行協(xié)調(diào)，保證生產(chǎn)的有序的進(jìn)行：④管理層下達(dá)并管理生產(chǎn)任務(wù)，制定藥品生產(chǎn)的工藝規(guī)程(SOP)：⑤決策支持層：通過聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，為企業(yè)提供輔助決策支持。

圖1 QSMES整體功能架構(gòu)圖

    在QSMES中，下面四個(gè)層次主要負(fù)責(zé)生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的采集和管理，進(jìn)行即時(shí)信息的處理并對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)，然后加載(Loading)到數(shù)據(jù)倉庫中。最上面的決策支持層主要功能是：將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通過聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘轉(zhuǎn)化成有效的輔助決策信息，并通過報(bào)表服務(wù)及其它方式展現(xiàn)給管理人員。

2 商業(yè)智能與中藥企業(yè)QSMES集成的體系結(jié)構(gòu)

    在BI與中藥企業(yè)QSMES的集成過程中，中藥企業(yè)可以根據(jù)自己的條件選擇不同的BI應(yīng)用軟件、工具和技術(shù)平臺。圖2所示的是以Mierosoft SQL Server 2008企業(yè)BI平臺技術(shù)為例的一個(gè)BI與中藥企業(yè)QSMES集成的體系架構(gòu)。主要由QSMES業(yè)務(wù)子系統(tǒng)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具和決策支持系統(tǒng)組成。QSMES業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載(ETL)等過程，轉(zhuǎn)換為分析型數(shù)據(jù)，加載入數(shù)據(jù)倉庫。利用OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。分析和處理的結(jié)果，通過決策支持系統(tǒng)的報(bào)表服務(wù)或Excel中的數(shù)據(jù)透視表動(dòng)態(tài)視圖提供給企業(yè)管理決策人員。

圖2 商業(yè)智能與QSMES集成的體系絮構(gòu)

3 商業(yè)智能與QSMES集成的解決方案

    對于中藥企業(yè)的QSMES，將每一個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)按主題域進(jìn)行集成，通過數(shù)據(jù)挖掘形成支持管理決策分析的信息。整個(gè)系統(tǒng)采用SQL Server 2008的作為商業(yè)智能整體解決方案的軟件平臺，通過與Microsoft Visual Studio的協(xié)同工作，可以輕松構(gòu)建并維護(hù)強(qiáng)大、安全、可伸縮的商業(yè)智能解決方案。在SQL Server 2008中Business Intelligence Development Studio提供了統(tǒng)一的工具，它涵蓋了多種類型的商業(yè)智能解決方案，并為開發(fā)ETL、分析和報(bào)表解決方案提供了統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境，包括數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用程序。

    3.1 建立數(shù)據(jù)倉庫 在商業(yè)智能中，數(shù)據(jù)倉庫是整個(gè)解決方案的基礎(chǔ)也是核心，它的數(shù)據(jù)來自企業(yè)中不同的數(shù)據(jù)源，并與其同步。本方案把SQL Server 2008 Management Studio作為數(shù)據(jù)倉庫的管理工具。完成多維數(shù)據(jù)庫的建模。SQL Server 2008 Integration Services提供了一個(gè)全面的平臺，可以從不同的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)或其結(jié)構(gòu)、格式做任意修改，然后將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中間。

    3.2 建立Analysis Services OLAP  SQL Server 2008 Analysis Services提供了用于聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)的分析引擎．包括在多維度和關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)(KPI)中實(shí)現(xiàn)商業(yè)量值聚集，并使用特定算法來辨別模式、趨勢以及與商業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。使用Analysis Services完成整個(gè)模型的構(gòu)建、指標(biāo)的設(shè)置、維度的設(shè)計(jì)、計(jì)算指標(biāo)的定義、模型分區(qū)設(shè)計(jì)、進(jìn)行模型操作應(yīng)用設(shè)計(jì)，設(shè)置多維數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)模式、定義多維數(shù)據(jù)集的聚合策略，以及多維數(shù)據(jù)集的處理、多維數(shù)據(jù)集的備份及還原等操作。

    3.3 數(shù)據(jù)挖掘 SQL Server 2008提供用于創(chuàng)建和使用數(shù)據(jù)挖掘模型的集成環(huán)境，稱為Business Intelligence Development Studioo該環(huán)境包括數(shù)據(jù)挖掘算法和工具，使用這些算法和工具更易于生成用于各種項(xiàng)目的綜合解決方案。創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘解決方案后，可以使用SQL Server Management Studio維護(hù)和瀏覽該解決方案。在該環(huán)境中可以使用維度引擎來構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，平衡其加載數(shù)據(jù)以及快速執(zhí)行基本的統(tǒng)計(jì)計(jì)算的能力。Business Intelligence Development Studio使用數(shù)據(jù)挖掘向?qū)�來�?chuàng)建新的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)以及最初的數(shù)據(jù)挖掘模型，并提供圖像化工具，方便地調(diào)用BI Studio Analysis Services數(shù)據(jù)挖掘引擎中的算法，針對QSMES中的具體問題。進(jìn)行樣本集的生成、信息發(fā)掘和智能預(yù)測等應(yīng)用，簡化了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用開發(fā)過程，使得數(shù)據(jù)挖掘工程師無需編寫程序代碼，即可完成數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。

    3.4 前端呈現(xiàn)工具、報(bào)表工具 SQL Server 2008 Report Services是Microsoft公司為企業(yè)報(bào)表提供的一款產(chǎn)品。Reporting Services的核心是一個(gè)無狀態(tài)的WEB服務(wù)，稱作Report Server。它位于Interact Information Services(IIS)內(nèi)部，作為一個(gè)ASP.NET應(yīng)用程序，它是從底層開始構(gòu)建的，建立在ASP.NET的WEB服務(wù)基礎(chǔ)上。這就意味著它的功能可能通過指向Report Server URL的瀏覽器來訪問。

    SQL Server 2008通過在網(wǎng)絡(luò)上安全地發(fā)布報(bào)表，從而使你可以擴(kuò)展報(bào)表服務(wù)解決方案的范圍，將其傳遞給外部用戶。

    Excel與SQL Server分析服務(wù)相結(jié)合，你可以將OLAP解決方案的優(yōu)勢通過Excel中的數(shù)據(jù)透視表動(dòng)態(tài)視圖以及Microsoft Pivot Chart動(dòng)態(tài)視圖方式呈現(xiàn)給用戶。

    SQL Server 2008與SharePoint Services緊密集成，從而很容易在一個(gè)SharePoint站點(diǎn)中集中發(fā)布和管理報(bào)表，并建立用戶指定的儀表盤，該儀表盤提供了相關(guān)報(bào)表的可定制視圖。

4 結(jié)束語

    隨著中藥企業(yè)信息化的推進(jìn)，傳統(tǒng)的QSMES已不能滿足企業(yè)日益多樣化的需要。將商業(yè)智能與QSMES集成，提供輔助決策支持功能，通過數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對中藥生產(chǎn)過程中積累的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和提煉，總結(jié)出通常不易發(fā)現(xiàn)的、具有一定指導(dǎo)意義的信息，從而為企業(yè)管理者提供輔助決策功能，不斷挖掘企業(yè)潛力。在激烈的市場競爭中取得更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

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本文標(biāo)題：商業(yè)智能與中藥企業(yè)QSMES的集成應(yīng)用研究

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