大家可能對(duì)于物流并不是有深入的了解，以為就是收件、運(yùn)輸、送件，其實(shí)不然，物流系統(tǒng)也是非常復(fù)雜的，物流系統(tǒng)是可以給整個(gè)物流管理進(jìn)行提取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。它也是為現(xiàn)代物流管理提供了依據(jù)，所以為了幫助大家了解物流系統(tǒng)，唯學(xué)網(wǎng)小編整理了一下內(nèi)容，供大家參考。

商務(wù)智能解決方案從物流系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，為整個(gè)物流管理提供完整的視圖，為現(xiàn)代物流管理中的決策提供依據(jù)。商務(wù)智能能夠?yàn)楝F(xiàn)代物流企業(yè)供三個(gè)基本的效益：一是能集成來(lái)自不同數(shù)據(jù)資源的多種數(shù)據(jù)類型;二是提供從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新關(guān)系的能力;三是極大地加強(qiáng)戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略決策及決策過(guò)程的精確性。

現(xiàn)代物流管理不僅表現(xiàn)為實(shí)物流動(dòng)，更表現(xiàn)為對(duì)計(jì)劃、控制等蘊(yùn)含于物流過(guò)程中無(wú)形管理的組織效率和技術(shù)創(chuàng)新。商務(wù)智能通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、整理、挖掘和分析，為現(xiàn)代物流企業(yè)組織內(nèi)的各層次人員提供信息，提高企業(yè)的決策能力，加快決策速度，確保決策準(zhǔn)確性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的遠(yuǎn)程管理;同時(shí)也為企業(yè)外部用戶提供有效信息，共同分享銷售、庫(kù)存等商業(yè)數(shù)據(jù)，共同進(jìn)行品類分析和管理，提升了對(duì)外服務(wù)水平。商務(wù)智能(Business Intelligence, BI) ,是目前在國(guó)外企業(yè)界和軟件開發(fā)界受到廣泛關(guān)注的一個(gè)研究方向。商務(wù)智能這一術(shù)語(yǔ)，是1989年由加特納集團(tuán)(Gartner Group)的Howard Dresner首次提出。隨著商務(wù)智能的應(yīng)用與發(fā)展，對(duì)于商務(wù)智能的定義給予了更多的詮釋和拓展，本文對(duì)商務(wù)智能的理解是：商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計(jì)商務(wù)知識(shí)和見解，改善商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動(dòng)，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績(jī)效，增強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的智慧和能力。 智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)集成了入庫(kù)、出庫(kù)、貨位和保管的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為在線分析處理和數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造環(huán)境，從而有助于從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的信息和知識(shí)，將非直觀的、隱含的信息和知識(shí)以直觀的形式描述，輔助領(lǐng)導(dǎo)層決策。使得物流企業(yè)對(duì)客戶需求更快速反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品進(jìn)庫(kù)量和出庫(kù)量的動(dòng)態(tài)管理，加快存貨周轉(zhuǎn)率，減少庫(kù)存水平，提高效益。智能運(yùn)輸系統(tǒng)( ITS)。應(yīng)用電子識(shí)別和電子跟蹤技術(shù)，依靠地理信息系統(tǒng)和無(wú)線射頻技術(shù)，對(duì)運(yùn)輸整個(gè)過(guò)程跟蹤管理，為管理中心采集車輛、貨物在途基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，提供沿途交通、道路狀況信息，提供最佳路線和實(shí)時(shí)導(dǎo)航信息;為供應(yīng)商和收貨方提供有關(guān)貨物預(yù)計(jì)到達(dá)信息、貨物狀態(tài)信息，從而保證了貨物全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地運(yùn)送到客戶手中。個(gè)性化分析，識(shí)別具體的問(wèn)題領(lǐng)域，從而采取措施，提高顧客的滿意度。商務(wù)智能系統(tǒng)根據(jù)企業(yè)需要解決的問(wèn)題。幫助企業(yè)建立相應(yīng)的分析主題和分析指標(biāo)，從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基

礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取需要的數(shù)據(jù)，按預(yù)先建立的業(yè)務(wù)模型進(jìn)行分析決策，分析結(jié)果顯示直觀、形象。決策者只需簡(jiǎn)單的點(diǎn)取操作，便可以從商業(yè)職能強(qiáng)大的分析工具中獲得所需的決策信息。物流企業(yè)中，可以通過(guò)商務(wù)智能對(duì)庫(kù)存、采購(gòu)、供應(yīng)鏈績(jī)效、配送最優(yōu)路線、客戶關(guān)系、財(cái)務(wù)等進(jìn)行個(gè)性化分析。快速查詢信息。物流企業(yè)的各種數(shù)據(jù)分散于不同部門的各個(gè)數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中，甚至用戶界面，支持系統(tǒng)也不一樣，而且很多數(shù)據(jù)是未經(jīng)加工和整理的，這給企業(yè)充分利用數(shù)據(jù)資源帶來(lái)一定困難。只有經(jīng)過(guò)提煉和挖掘，分析和處理的數(shù)據(jù)才形成智能。通過(guò)商務(wù)智能，用戶可以接入聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系形數(shù)據(jù)，也能接人其他數(shù)據(jù)庫(kù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、挖掘，這樣各層次用戶才能快速查詢利用這些信息，而且簡(jiǎn)單操作，自動(dòng)生成所需要的報(bào)表、報(bào)告等。突破認(rèn)知極限，多角度、全面進(jìn)行決策分析。隨著企業(yè)信息化的不斷深化，企業(yè)日常業(yè)務(wù)生成了大量的數(shù)據(jù)，如定單數(shù)據(jù)、進(jìn)出庫(kù)數(shù)量、作業(yè)準(zhǔn)確率、倉(cāng)庫(kù)面積利用率、運(yùn)輸配送數(shù)據(jù)等。但是，大部分用戶對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)除了一些簡(jiǎn)單的、局部的和層次的查詢外，還缺少對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)進(jìn)行全面、歷史和多角度的分析，數(shù)據(jù)被有效利用的還不足，商務(wù)智能通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)萃取、加工、挖掘、切片分析，從多維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析，找出關(guān)鍵因素，為決策提供更為準(zhǔn)確、可信度高的信息。

現(xiàn)代物流的運(yùn)作是以信息為中心的，信息不僅決定了現(xiàn)代物流的運(yùn)動(dòng)方向，而且也決定著現(xiàn)代物流的運(yùn)作方式。在實(shí)際運(yùn)作過(guò)程中，通過(guò)商務(wù)智能解決方案，可以有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)代物流的實(shí)施控制�，F(xiàn)代物流企業(yè)可充分利用商務(wù)智能解決方案的巨人優(yōu)勢(shì)建立信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，開展商品物流跟蹤、客戶響應(yīng)模式，信息處理和傳遞系統(tǒng)，提供更加完善的配送和售后服務(wù)，更多的增值服務(wù)內(nèi)容;商務(wù)智能分析運(yùn)輸績(jī)效，利用高效的運(yùn)輸服務(wù)來(lái)減少運(yùn)輸成本。物流企業(yè)運(yùn)作效率低、成本高，決策緩慢是日前物流企導(dǎo)致庫(kù)存過(guò)高，運(yùn)輸成本高，資金周轉(zhuǎn)率緩慢等問(wèn)題嚴(yán)重。

隨著國(guó)民收人水平的提高，人們對(duì)物質(zhì)產(chǎn)品的需求表現(xiàn)出多樣化和個(gè)性化的特點(diǎn)，對(duì)商品品種、質(zhì)量以及售后服務(wù)的要求越來(lái)越高。這對(duì)進(jìn)貨方式、配送產(chǎn)生深刻影響，訂貨周期越來(lái)越短，頻率越來(lái)越高，配送要求也不斷提高。不斷升級(jí)的客戶服務(wù)需求。與電子商務(wù)和全球化競(jìng)爭(zhēng)相伴生的是客戶對(duì)物流服務(wù)的要求變得越來(lái)越高，客戶不但要求物流服務(wù)提供商按照他們需要的時(shí)間、地點(diǎn)和可以接受的價(jià)格提供物流服務(wù)，而且還需要能夠更多地了解物流運(yùn)營(yíng)的各種狀態(tài)。利用勺_聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流進(jìn)行跟蹤控制已成為越來(lái)越多的客戶的共同需求，他們希望通過(guò)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)掌握商品處于物流進(jìn)程各個(gè)階段的相關(guān)信息，以便及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化物流決策�，F(xiàn)代物流聯(lián)系著生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié)。現(xiàn)代物流企業(yè)服務(wù)的延伸對(duì)物流信息的集成功能提出了更高的要求。物流企業(yè)不僅要做好內(nèi)部管理工作，為企業(yè)內(nèi)部從管理層到一般員工提供適時(shí)準(zhǔn)確的信息，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部效率提高，同時(shí)還肩負(fù)為企業(yè)外部用戶如合作伙伴、供應(yīng)商和客戶提供及時(shí)、有效的信息資源，通過(guò)信息共享提升他們的價(jià)值。

人力資本管理意味著將員工方而的工作、信息與業(yè)務(wù)流程、策略集成起來(lái);快速有效地把合適的人員配置在企業(yè)的戰(zhàn)略舉措上;支持進(jìn)行全方位的“員工職業(yè)生命周期”管理;加強(qiáng)建立員工之間的關(guān)系，加強(qiáng)管理員工間的協(xié)同流程;確保人力管理工作“流程化”和“透明化”能基于“實(shí)時(shí)”的信息快速做出關(guān)于員工方而的決策;把團(tuán)隊(duì)和個(gè)人的工作日標(biāo)與企業(yè)戰(zhàn)略統(tǒng)一起。

面向現(xiàn)代物流企業(yè)的商務(wù)智能系統(tǒng)可設(shè)計(jì)為如圖1所示層次：源數(shù)據(jù)層作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源，包含了企業(yè)已有的ERP、CRM、SCM、EC等系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，以及分析過(guò)程中需要的第三方數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源本身可能是異構(gòu)的和分布的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層存儲(chǔ)了分析所需的數(shù)據(jù)信息，可以從源數(shù)據(jù)層獲取數(shù)據(jù)，建立面向主題的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW )和數(shù)據(jù)集市(DM)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理器可以方便地使數(shù)據(jù)庫(kù)管理員訪問(wèn)多個(gè)數(shù)據(jù)源、創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的提取和轉(zhuǎn)換過(guò)程、對(duì)過(guò)程進(jìn)行檢驗(yàn)、對(duì)提取和查詢進(jìn)行分析和調(diào)整，以及過(guò)程的自動(dòng)化和監(jiān)控等。分析技術(shù)層通過(guò)智能分析系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘工具和JAVA開發(fā)工具，提供了現(xiàn)代物流管理過(guò)程中所需的各種業(yè)務(wù)。應(yīng)用層以圖形用戶接口(GUI)提供用戶與系統(tǒng)交互，用戶在這部分提出具體的分析需求，系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求選擇算法模型和數(shù)據(jù)，并將分析的結(jié)果以豐富直觀的圖形、圖表和報(bào)表等形式展示給用戶。

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