物流運行的過程中經(jīng)常會積累大量的數(shù)據(jù),其中包括客戶需求數(shù)據(jù)、物流過程數(shù)據(jù)、貨物變化數(shù)據(jù)等,由于這些數(shù)據(jù)不是存儲于一個物流組織中,如何對數(shù)據(jù)進行整合和分析是目前物流管理過程中的一個難題.商務智能技術本身就是需要從大量的數(shù)據(jù)中提取有效信息,清洗整合后進行分析和加工,形成知識并發(fā)布給各種類型的用戶。
1 商業(yè)智能與物流信息化的關系
商務智能是以一種專門的技術手段對企業(yè)經(jīng)營過程中信息流的處理,并完成從數(shù)據(jù)轉換成為信息,從信息提煉和總結成為知識的過程。因此對應需求,商務智能的體系結構一般需要數(shù)據(jù)集成技術以收集和整理數(shù)據(jù)確保數(shù)據(jù)的完備性和正確性,同時需要信息分析技術在海量的業(yè)務數(shù)據(jù)中進行結構性分析和關聯(lián)性的發(fā)現(xiàn),最后還需要知識展示技術,良好用戶體驗的方式提供分析應用。 信息化是實現(xiàn)物流現(xiàn)代化的基本條件之一,能使物流作業(yè)反應敏捷,提高流通效率和供應鏈整體效益.物流信息化在基礎階段表現(xiàn)為,進行物流業(yè)務處理,并完成信息收集和記錄。 而在實施方面注重信息技術的利用和信息收集處理。最新的信息技術已經(jīng)不僅僅是執(zhí)行業(yè)務和產生并記錄數(shù)據(jù)的工具,通過商務智能技術可以讓信息產生自己的價值,物流信息化必將融合商務智能技術。 商務智能通過對數(shù)據(jù)的采集、整理、清洗、挖掘、分析,提升物流服務質量,為物流企業(yè)及其客戶提供各種信息應用,以便提高企業(yè)的決策能力,加快決策速度,確保決策準確性; 為物流鏈上的的用戶提供信息,共同分享銷售、庫存等商業(yè)數(shù)據(jù),共同進行品類分析和管理,提升物流的服務水平。
2 商業(yè)智能在物流決策分析中的作用
物流信息貫穿商品運輸、交易過程的始終,記錄整個商務活動流程,來自于大量交易和業(yè)務操作數(shù)據(jù),具有信息量大、分布廣、動態(tài)性強,變化速度快、數(shù)據(jù)結構復雜、存儲形式多樣化等特點。 只有每個環(huán)節(jié)有效地聯(lián)系起來才能提供決策活動所必須的完整、可靠的信息,如運輸工具的選擇、運輸路線的確定、每次運送批量的確定、在途貨物的跟蹤、倉庫的有效利用、最佳庫存數(shù)量的確定、庫存時間的確定、訂單管理、如何提高顧客服務水平等。企業(yè)決策者如何在第一時間里就能獲取所需要的信息,并及時做出決策,是企業(yè)制勝的關鍵。 企業(yè)擁有的信息越多,分析能力越強,速度越快,則投資回報將會更高。商務智能在物流企業(yè)管理和決策支持中的作用體現(xiàn)在以下幾個方面:
2.1 智能倉儲系統(tǒng)
(1) 集成出、入庫信息,貨位信息和保管信息構成數(shù)據(jù)倉庫,為數(shù)據(jù)分析模型和挖掘提供數(shù)據(jù)基礎。智能倉儲管理系統(tǒng)和傳統(tǒng)倉儲管理系統(tǒng)最大的區(qū)別在于完成業(yè)務處理后,數(shù)據(jù)將同時記錄到業(yè)務處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫中,從而有助于從業(yè)務數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的信息和知識,使得物流作業(yè)本身快速反應需求,降低交易成本和作業(yè)成本;
(2) 建立基于跨企業(yè)的分析指標體系,構建物流作業(yè)評價體系,幫助物流作業(yè)因訂單而運作,轉移到因效率而運作,根據(jù)區(qū)域、品種、運輸設備等多維度考慮達到多企業(yè)協(xié)同共同完成物流作業(yè);
(3) 提供隨需而變的運算能力. 傳統(tǒng)信息化重視業(yè)務處理的靈活性、業(yè)務擴展的能力,系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的結構是為了完成業(yè)務而設計. 隨著業(yè)務的發(fā)展,類似交貨及時率這類指標的數(shù)據(jù)計算邏輯需要不斷調整:
公式 1: 交貨及時率 = 及時足額交貨訂單數(shù)量/全部訂單總數(shù)量 ×100%
公式 2: 交貨及時率( 按金額) = 及時出庫金額/該時間內應該出庫的訂單產品總金額 ×100%
公式 3: 交貨及時率( 按數(shù)量) = 及時出庫數(shù)量/該時間內應該出庫的訂單產品總數(shù)量 ×100%
首先運算的結果要么是 0,要么是 1,這個階段對物流企業(yè)效率的評價雖然有限,但在信息化開始階段數(shù)據(jù)不夠充分可能只能使用相對簡單而粗暴的計算邏輯進行計算,無法反應部分及時交貨的情況. 隨著數(shù)據(jù)的不斷增加,供應鏈的績效不但需要從配送可靠性、反應速度上反映,而且從交貨數(shù)量、時間上反映交貨柔性。如果由業(yè)務系統(tǒng)進行處理,需要進行系統(tǒng)的變更等更加復雜的一系列功能才能完成調整,而商務智能正是為不斷變化的數(shù)據(jù)要求而設計的,通過友好的分析指標和分析數(shù)據(jù)定義功能,根據(jù)指標的要求和分析數(shù)據(jù)的明細程度,僅依靠業(yè)務人員就能夠進行指標運算邏輯的調整。
2.2 采購分析應用
采購是物流活動的重要環(huán)節(jié)之一,全面準確的采購分析對制定下一步采購決策至關重要. 那么如何在眾多的供應商中選擇適合自己的企業(yè),有效控制采購產品的質量,評價采購業(yè)務的績效就成為我們經(jīng)常需要面對的問題。
以采購相關指標為依據(jù)制定采購策略可以把握供應商、產品質量、采購業(yè)務員績效等方面的問題,通過時間、品種、供應商、交貨質量這四個維度創(chuàng)建采購價格數(shù)據(jù)主題,可以進行價格波動規(guī)律分析、供應商信用評價分析、交貨及時率分析。 通過對采購價格的數(shù)據(jù)分析,分析價格波動規(guī)律,以及尋找出可能的商機; 通過對采購商進行供應信用等級分析,從交付日期、質量、數(shù)據(jù)和價格等方面評估供應商的表現(xiàn). 通過物品延遲交貨情況進行分析,對可能影響整個供應鏈的因素進行抑制。以免造成更大的損害。 通過對從某供應商采購量和采購金額分析,以便得知該采購商可能的生產規(guī)模以及產品需要情況,更好地為其服務。通過對某種物料下一時期需求分析,利用智能系統(tǒng),挖掘出物料一直以來的采購情況,找出規(guī)律,進行預測。 通過采購成本差異分析,找出其中的原因,是因為質量問題,還是因為交通運輸?shù)葐栴}造成的成本差異。 還可以對采購員進行日常和綜合的績效評價。
2.3 庫存管理分析
為保證企業(yè)及時供應而存在的庫存,在物流的任何環(huán)節(jié)都需要嚴格控制。 物流的庫存分析不但包括單個企業(yè)的庫存,還應該將分析延伸到整個供應鏈條上,才能夠降低整個產業(yè)鏈條的成本。因此需要從物流的商業(yè)智能系統(tǒng)中確定物料的級次、類別、單件,以便在不同的環(huán)節(jié)中加以區(qū)分,利用商務智能的數(shù)據(jù)跟蹤技術進行聯(lián)機分析,完成供需平衡運算,進行采購及供應的預測,并改善計劃。 同時通過 RDIF( 射頻識別,俗稱電子標簽) 技術和 GPS( 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)) 技術的結合應用提供貨物預期到達的信息,預先進行準備工作。
2.4 運力分析
運輸起著連接物流生產地與消費地之間空間距離的作用,運輸在物流中通常占有大量成本,并且由于其難以控制性,而帶來了不小的風險,如何更好地改善運輸狀況,是物流企業(yè)中考慮最多的事情,將商務智能運用于運輸領域,可以起到不小成果: 如建立智能交通系統(tǒng),通過 GPS 與 GIS( 地理信息系統(tǒng)) 等先進的通信定位技術,對整個運輸狀況進行跟蹤處理,防止車輛的中途無效狀況。并且 GPS 通信導航,可以為車輛提供及時的路面信息與道路狀況,為其選擇最佳路線與實時導航。
3 商業(yè)智能在物流管理運作中的總體規(guī)劃
3.1 信息展現(xiàn)平臺
建立統(tǒng)一的物流信息展現(xiàn)平臺,通過統(tǒng)一物流平臺進行各種物流信息的發(fā)布、存儲以及展現(xiàn)的管理;通過統(tǒng)一物流平臺進行流通過程和貨物信息的發(fā)布,管理者可以自定義信息看板,實現(xiàn)計劃、監(jiān)控和分析等不同風格類型的管理看板; 通過統(tǒng)一平臺進行授權管理,不同角色只能通過平臺查看自己權限范內的數(shù)據(jù)。
3.2 數(shù)據(jù)整合及管理平臺
建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合及管理平臺,通過建立 ETL 平臺,實現(xiàn)各物流組織各類數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的有機整合;建立數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)倉庫以不同的粒度存儲了來源業(yè)務系統(tǒng)的長期的穩(wěn)定的歷史數(shù)據(jù)。
3.3 主數(shù)據(jù)規(guī)范
建立統(tǒng)一的主數(shù)據(jù)規(guī)范,針對物流公司多業(yè)態(tài)、多管理層級,建立一套完整、統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)維度分析口徑。為各種分析應用提供單一的、整合的數(shù)據(jù)基礎,保證公司不同 SBU、不同利潤中心從不同的視角都可以使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)實現(xiàn)各自的分析需求。
3.4 融合商務智能的物流系統(tǒng)功能
3.4.1 物流作業(yè)管理子系統(tǒng) 通過實施高效、便捷的物流操作管理,對人、車、貨、庫、路有效的全程管控.主要功能包括: 訂單管理: 包括訂單錄入、訂單合并、訂單接受和訂單優(yōu)化( 含多式聯(lián)運) 等功能. 運輸資源管理: 包括車隊管理、車輛管理和司機信息維護等功能. 運單付運管理: 包括運單招標、運單承運、運輸調度、狀態(tài)跟蹤、過程警報等功能. 運輸合同管理: 包括線路定義、運輸方式定義、附加服務定義、服務質量保障等功能. 費用結算管理: 包括運費計算、運費確認、付款管理、發(fā)票管理和帳期維護等功能. 報表管理: 包括按線路報告、按車隊報告、運費信息和執(zhí)行效率分析等功能。
3.4.2 供應鏈協(xié)同服務 包括了合作伙伴管理、傳輸服務、數(shù)據(jù)轉換、路由服務、安全服務、報文監(jiān)控、事件預警、審計報告、擴展服務、報文驗證、行業(yè)標準支持、系統(tǒng)管理等基礎服務. 供應鏈協(xié)同服務是通過商務智能技術實現(xiàn),幫助供應鏈上下游企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和服務協(xié)同的重要功能模塊。
3.4.3 在途追溯子系統(tǒng) 基礎模塊的建設保障物流信息化領域所需的業(yè)務功能,為平臺的正常運轉和在供應鏈條上發(fā)揮作用還需要一系列功能統(tǒng)一監(jiān)控在途情況。 可視化看板: 包括全局警報、運單跟蹤和 KPI指標等功能。KPI 指標: 包括運送及時率、貨物數(shù)量準確率、響應速度、運費比較等功能. 物流監(jiān)控: 包括單據(jù)全程監(jiān)控、警報管理、庫存狀態(tài)管理、扣款管理等功能。
3.4.4 運力匹配子系統(tǒng) 滿足車找貨、貨找車的運力匹配需求,減少車回程的空載率,降低貨物的物流成本,同時通過平臺的擔保與政府的監(jiān)督,最大程度地保證了交易雙方的私密性與安全性。 物流撮合實現(xiàn)運力搜索、物流撮合、運力指數(shù)等功能; 零擔拼貨實現(xiàn)貨主門戶、承運商門戶、拼貨中心管理、數(shù)據(jù)整合等功能; 在線物流集市實現(xiàn)貨主模塊、承運商模塊、評價及反饋等功能。
4 物流管理中商務智能的系統(tǒng)架構
4.1 商務智能的體系架構
商務智能的體系包括三個部分: ( 1) 數(shù)據(jù)集成技術?梢约毞譃閮蓚領域: ETL 過程和數(shù)據(jù)建模。( 2)信息分析技術. 即運用分析模型和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的手段,對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析. 信息分析包括數(shù)據(jù)結構性分析、時間預測性分析和數(shù)據(jù)關聯(lián)性分析。 結構性分析是指利用多維分析等技術對歷史數(shù)據(jù)進行匯總、組合,并根據(jù)不同的維度進行經(jīng)營成果數(shù)據(jù)的分析. 預測性分析是指從大量、完全、無序、模糊、隨機數(shù)據(jù)中識別并預測未來的信息,這些信息可能沒有數(shù)據(jù)組織結構,但卻以一定程度的準確性預測未來; 關聯(lián)性分析是旨在根據(jù)數(shù)據(jù)的相關性和數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率分析,對經(jīng)營過程的現(xiàn)象進行總結和提煉,并提出數(shù)據(jù)上的因果關系。( 3) 知識展示技術. 是指對信息分析的結果進行展示和解釋,以便更好地服務企業(yè)中各種知識背景、各種管理需要的分析決策者。 用戶可以使用查詢、報表以及多維數(shù)據(jù)集,來完成分析和報告,并把他們展現(xiàn)在屏幕上; 多維數(shù)據(jù)集可以幫助用戶以靈活的組合緯度,對數(shù)據(jù)從多角度和大范圍進行匯總,從而對企業(yè)的運營狀況進行多視角的觀察和分析。 但是對深度分析的結果往往要進行高級解釋,這包括如何利用分析模型、分析方式表示知識、解釋知識。
4.2 基于商務智能的物流信息化架構
基于商務智能的物流信息化包括三個組成部分: (1) 數(shù)據(jù)源層,包括物流鏈條上的各企業(yè)的數(shù)據(jù)及所屬行業(yè)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括各企業(yè)內部管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、行業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)、各企業(yè)發(fā)布的公共數(shù)據(jù)(比如招投標等) ; (2) 數(shù)據(jù)處理和分析,通過數(shù)據(jù)處理形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫,從而形成主題分析數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)處理包括抽取、轉換、裝載,把分散在物流鏈上各企業(yè)的不同介質的數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)倉庫中。基于數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建五大主題( KPI 分析、采購分析、客戶分析、財務分析、競爭分析) 分析數(shù)據(jù)集市; (3) 報表和分析展現(xiàn),基于主題分析數(shù)據(jù)集市,利用報表、儀表板、多維分析、智能報告等商業(yè)分析工具把分析成果展現(xiàn)到用戶的終端。
4.3 商務智能的物流信息化數(shù)據(jù)倉庫架構
為保證數(shù)據(jù)處理過程的效率和可追溯性,將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)分層存儲. 根據(jù)實際情況使用不同層次的數(shù)據(jù).
ODS 層( 小步快跑層) : 作為增量的數(shù)據(jù)緩沖層,收集來自各個系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),存儲到數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)表中,通過業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄時間戳,每次 ETL 抽取時,設定抽取的時間窗范圍,時間戳在范圍內的數(shù)據(jù)將被抽取到 ODS 層,通過增量數(shù)據(jù)甄別,減少數(shù)據(jù)處理量,提高 ETL 效率. 從數(shù)據(jù)結構上看保留業(yè)務系統(tǒng)表字段,去除外鍵索引,非空約束,并添加數(shù)據(jù)源標識字段,以區(qū)分來自不同服務器、不同業(yè)務系統(tǒng)的接口數(shù)據(jù)。
DWT 層( 適應業(yè)務系統(tǒng)層) : 作為全量的企業(yè)明細數(shù)據(jù)層,基于企業(yè)上游系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構存儲。繼承 ODS層結構,并添加代理鍵( PK_ID) ,數(shù)據(jù)有效開始時間( START_DT) ,有效結束時間( END_DT) ,是否有效( IS_ACT) ,數(shù)據(jù)版本( VERSN) 等字段,以保證業(yè)務系統(tǒng)的歷史變化數(shù)據(jù)能夠保存并加以版本管理,并進一步結合企業(yè)經(jīng)營期間上下文進行查詢和挖掘分析。
DW 層( 分析層) : 作為企業(yè)領域數(shù)據(jù)層,遵循 3NF 規(guī)則建表,星型模型建模,存儲基于業(yè)務主題的明細數(shù)據(jù)。 此層數(shù)據(jù)表名以 DW 為前綴。 采用通用數(shù)據(jù)模型,建立標準的基于業(yè)務的明細數(shù)據(jù),為各種分析類應用提供細節(jié)性數(shù)據(jù)支持,是數(shù)據(jù)倉庫的核心,同時為未來需求的擴展提供數(shù)據(jù)支持。 本層數(shù)據(jù)由 DWT 層數(shù)據(jù)集成,業(yè)務實體數(shù)據(jù)粒度和業(yè)務數(shù)據(jù)一致。
根據(jù) DW 層表的屬性可以分為: 分析檔案維度表和業(yè)務事實表遵循統(tǒng)一維度建模思想,通過用戶交互配置,建立 ERP 原始維度檔案與分析維度檔案的映射關系,實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫里維度的統(tǒng)一、分析角度的統(tǒng)一。
樹形目錄存儲,目錄對應分類,節(jié)點對應維度,通過統(tǒng)一級次編碼規(guī)則,實現(xiàn)維度的層級管理。 設有分析檔案管理表,保存所有檔案表的信息。 例如: 建立統(tǒng)一的公司分析檔案維度表 DW_FA_DIM_CORP,通過前端工具,完成與業(yè)務系統(tǒng)的公司原始檔案 DWTNC_FA_DIM_CORPYEAR 的映射。
通過以上分析可以看出,通過商務智能,使企業(yè)獲得了高質量有意義的信息,企業(yè)可以更加深入了解自身的內部經(jīng)營狀況,尋找到更多潛在的機會和問題; 它把顧客數(shù)據(jù)轉換成個性化的智能來增加顧客滿意度和忠誠度,提高“高價值用戶的”收益性; 為決策者改善物流運作能力提供有力支撐,提升了企業(yè)物流服務水平,提高企業(yè)內部運作效率和競爭優(yōu)勢方面. 現(xiàn)代物流的進一步發(fā)展需要將商務智能這個新技術無縫連結到物流管理和決策中,達到進一步整合物流各環(huán)節(jié),提升整個物流供應鏈的運作效率和效益的目的。