商业智能在供应链管理中的应用

管理和技术是推动现代社会前进的两个巨轮。与供应链管理模式相适应商业智能的出现为企业决策者对企业的运营情况和宏观决策提供科学、及时的数据支持有效规避在决策中带来的风险。

一、引言

信息技术的高速发展极大提高了社会生产力。现代企业的管理模式正在由传统的“纵向一体化”向供应链管理模式转变。供应链管理是将原材料加工为产品并将其销售给顾客的一个集成过程。它是物流、资金流、信息流的统一体其内容涉及物流、信息流、采购、销售等诸多方面。

管理和技术是推动现代社会前进的两个巨轮。与供应链管理模式相适应商业智能的出现为企业决策者对企业的运营情况和宏观决策提供科学、及时的数据支持有效规避在决策中带来的风险。

二、商业智能及其特点

学术界对商业智能有不同的定义：Data Warehouse Institute认为“商业智能是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程”。Gartner Group则认为“商业智能是将数据转换成信息的过程然后通过发现将信息转化为知识。”

商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的工作原理主要是两大部分:首先对源数据的抽取、转化、集合将分布在财务、物流、生产等各个部分的数据集中存储;然后依据管理模型对存储以后的数据进行多维多点的分析，以找到各数据之间的关联提出管理的决策依据。

同传统以事务处理为特征的信息系统相比商业智能及处理系统有如下主要特点：

1.面向商务分析

据统计全球企业的信息量平均每1.5年翻一番而目前仅仅利用了全部信息数据的7%。供应链企业对于信息的利用能力已经成为决定供应链成败的关键因素。商业智能技术可以帮助供应链上各节点企业提高对信息的利用能力。同时通过数据仓库、联机分析处理(OLAP)以及数据挖掘等技术充分挖掘现有的数据资源捕获分析信息发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系并将其提供给管理者进行决策参考使管理得到优化。

2.知识管理和知识发现

身处“信息爆炸“的时代，如果不采取相应措施提取有用信息人们会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。JohnNaisbett惊呼“人类正被数据淹没却饥渴于知识对于供应链中的企业而言，如何充分地利用供应链中有形、游离、隐形等各种有价值的信息一知识是供应链保持其优势至关重要的因素。”商业智能系统能够对知识进行管理并采用数据挖掘技术提取有用知识，进行知识发现。

3. 多种智能表现形式

知识发现中的有用信息以何种方式提供给用户一是以结构化的数据与表格，还是以半结构化和非结构化的文字、图形或者多媒体形式7商业智能系统能够根据不同用户的需求，考虑不同的表达方式。

三、供应链管理中的商业智能

在2001年发布实施的《物流术语》国家标准(GB/T18354-2001)中指出供应链管理其实质是“利用计算机网络技术全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流等并进行计划、组织、协调与控制等。”商业智能技术及其应用系统能够对供应链中产生的商业业务数据进行有效管理、分析从而对供应链的信息流物流和资金流进行计划、组织、协调与控制，给决策者提供决策的依据。

1.协同合作管理

供应链上各节点企业间的协同合作是供应链管理的核心内容。供应链管理的关键在于供应链各节点企业间的联接和合作以及相互之间在设计、生产、竞争策略等方面良好的协调。供应链的协调主要有供应一生产协调生产一分销协调库存一销售协调。

商业智能系统是以一种交互透明的方式使供应商、制造商和客户之间进行信息交流使他们在对产品的开发生产及销售过程中进行协同合作管理。商业智能系统帮助企业决策者通过Web对供应商进行电子询价并使用聚类分析、人工神经网络算法等一系列技术帮助决策者从中选择合适的战略伙伴并协助其对订单进行管理从而达到供应一生产协调的目的。在供应链企业的生产过程中商业智能系统通过基于Web的看板系统对供应链的各节点企业进行协调，达到同步生产制造的目的。商业智能系统使用地理信息系统(GIS)对第三方物流进行管理，并使用客户关系系统(CRIVI)管理客户信息，从而达到库存一销售协调的目的。

2.生产制造管理

商业智能系统下的生产管理能根据现有可调配的人力、物力和设备能力等资源进行优化生产，采用基于Web的先进制造技术对供应链进行生产管理。采用各种优化模型确定主生产计划这些优化模型有随机优化、线性/非线性优化、动态优化等等。同时对客户需求进行分析，根据销售预测模型对供应链的生产制造进行动态管理。随着市场的变化调整供应链的供需平衡点.从而达到供应链的供应—生产—库存—销售之间的有机协调。

3.产品销售管理

产品销售管理包括产品的销售策略、销售量分析.影响产品销售的因素分析以及产品销售的改进方案的预测。商业智能系统通过数据仓库中存储的产品销售信息

建立销售模型.并通过OLAP(联机分析处理)进行多维分析，如将其分为总体销售模型、区域销售模型或部门销售模型对产生不同结果的销售模型分析其销售量和销售策略.进行销售影响的因素分析和评估，通过对历史数据的比较分析建立提高销售量的预测模型.最终提高供应链企业的营销额。

4.客户关系管理

客户关系管理也就是对客户信息进行分析处理并做出决策的过程。商业智能系统通过数据挖掘技术帮助供应链对客户进行分类识别最有力的客户群:进行欺诈检测、客户流失管理.从而提高客户满意度。

四、结束语

商业智能实质是计算机科学、数学和管理科学等学科中的相关技术或理论在商业贸易中的应用。商业智能在供应链管理中的推广应用将充分挖掘供应链上各节点企业的潜力提高供应链的产品服务创新能力增强供应链上各节点企业的核心竞争力并大大降低供应链的运作成本使供应链得到优化。