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第8章物流管理信息战略与支持系统
?物流配送调度支持系统?物流管理信息战略与支持系统的融合分
物流管理信息系统的战略就是要在全球经济的视野中,利用物流信息技术和物流支持系统,低成本的寻找市场机遇,运用设计科学进行物流业务流程的优化设计,在供应网中充分的信息共享,获取在一个或多个方面的竞争优势,形成基于物流管理支持系统的资源优化配置,使信息技术融合投入产出最满意的一种战略。
物流信息系统及其支持系统运用于物流领域有助于降低决策制定的风险并为决策的制定提供科学依据。主要表现在:(3)为决策者提供了强大的知识信息处理能力,协助解决了大量耗时、复杂的问题,提高了物流决策的有效性与科学性。特别是不同支持系统发挥了这些作用;(4)推动了3G(包括地理信息系统、全球定位系统和无线通信系统)在物流系统中的运用;(5)运用现代网络、人工智能建模和虚拟技术等来解决复杂的物流决策问题,推动了物流的技术现代化;
物流战略规划的步骤主要有物流战略分析和物流战略类型的选择,其步骤如图8-2所示:
?宏观环境分析–软件模式?技术与服务领导-美国?国际代工-印度?生产本地化-爱尔兰?嵌入式-日本和欧洲
?微观环境分析–产业竞争分析–供应商?企业内部环境分析–企业管理现状、财务状况、产品及竞争地位、生产设备状况、市场营销能力和组织结构
物流战略主要分为以下几种:1)成本最低战略
8.2物流管理信息系统的数据分析模型随着信息处理技术的不断发展,数据分析能力不断提高。下面介绍常见的数据分析方法。具体包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘模型。
数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境,是面向主题的、集成的、稳定的、不可更新的、随时间变化的、分层次的多维的集成数据集合。它为不同层次的管理者提供敏捷性和实用性的决策支持。一是从各信息源提取决策需要的数据,加工处理后,存储到数据仓库中;
?DW数据的集成性–原数据是分散的、综合数据无法直接得到?DW数据的不可更新性–统计、综合和重组的导出数据,而非联机处理数据?DW数据的时态性–内容不断增加、有存储期限、大量的综合数据
1993年,E.F.Codd的定义为:OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术,OLAP具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效,以利迅速做出正确判断。
1)操作型数据与分析型数据之间的区别一般数据库由于主要用于企业的日常事务处理工作,存放在数据库中的数据也就大体符合操作型数据的特点。而为适应数据分析处理要求而产生的DW中所存放的数据就应该是分析型的数据。表8-1操作型数据与分析型数据之间的区别操作型数据分析型数据细节的综合的,或提炼的代表过去的数据不更新在存取期间是准确的可更新操作需求事先可知道生命周期符合SDLC对性能要求高一个时刻操作一单元事务驱动操作需求事先不知道完全不同的生命周期对性能要求宽松一个时刻操作一个集合分析驱动面向应用面向分析一次操作数据最小支持日常操作一次操作数据量大支持管理需求
2)OLAP的基本分析方法多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切换、旋转等各种分析方法,以求剖析数据,使最终用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。
选定多维数组的一个二维子集的方法叫做切片,即选定多维数组(维1,维2,……,维n,变量)中的两个维:维I和维J,在这两个维上取某一区间或任意维成员,而将其余的维都取定一个维成员,则得到的就是多维数组在维I和j上一个二维子集,称这个二维子集为多维数在维I和维J上的一个切片,表示为;(维I,维j,变量)。
选定多维数的一个三维子集的方法称切块。即选定多维数组(维1,维2,……,维n,变量)中的三个维:维I、维j和维r,在这三个维上取某一区间或任意的维成员,而将其余的维都取定一个维成员,则得到的就是多维数组在维I、维j和维r上一个三维子集,我们称这个三维子集为多维数组在维I、维j和r上的一个切块,表示为:(维I,维j,维r,变量)。切块与切片的作用与目的是相似的。
旋转表8-2旋转前的有关数据描述2005年(单位:万美元)2006年旋转即是改变一个报告或页面显示的维方向。例如,旋转可能包含了交换行和列;或是把某一个行维移到列维中去,或是把页面显示中的一个维和页面的维进行交换(令其成为新一行或列中的一个)把一个横向为时间、维向维产品的报表旋转成为横向为产品、维向为时间的报表。部1季2季3季4季1季2季3季4季度度度度度度度度部一20二23三2612182722161929部部1121243417332221312
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