【文章內(nèi)容簡介】 不少成果，但總體上發(fā)展較緩慢，在應(yīng)用上與期望有較大的差距，這主要反映在軟件生產(chǎn)率低、制作周期長、質(zhì)量難以保證、開發(fā)與應(yīng)用聯(lián)系不緊密等方法[7]。1987年，陳偉文教授等開始了模型操縱語言的研制，支持模型管理與運(yùn)行控制。并于1989年研制完成了“決策支持系統(tǒng)開發(fā)工具GFKD．DSS”，主要包括：決策支持系統(tǒng)核心語言、模型庫管理語言、接口語言、工具操作語言。用GFKD．DSS T具和PROLOG生產(chǎn)器P3開發(fā)“松毛蟲智能預(yù)測系統(tǒng)，這是我國林業(yè)領(lǐng)域最早的智能決策支持系統(tǒng)之一[6]。1996年，中國科學(xué)院計算機(jī)技術(shù)研究所史忠植研究員為首的課題組研制和完成了“智能決策系統(tǒng)開發(fā)平臺IDSDP。此系統(tǒng)是一個基于多主體的開放系統(tǒng)，每個主體具有自治能力和協(xié)同工作方式，系統(tǒng)的可擴(kuò)展、可伸縮性好。將數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識庫、范例庫等集成于一體，支持定性與定量分析相結(jié)合的科學(xué)決策。該系統(tǒng)在符號計算和神經(jīng)計算研究成果的基礎(chǔ)之上，提供多種分析、預(yù)測、決策方法，將多種智能技術(shù)融合一體，智能化程度高并提供自然語言、圖形、遠(yuǎn)程訪問等人機(jī)界面。具有友好的人機(jī)交互環(huán)境，實現(xiàn)人機(jī)共存的決策模式。天津大學(xué)信息與控制研究所創(chuàng)辦的《決策與決策支持系統(tǒng)》刊物是中國社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)分析研究會決策支持系統(tǒng)專業(yè)委員會會刊，是中國軟科學(xué)研究會學(xué)術(shù)性會刊。介紹國內(nèi)外科學(xué)決策與決策支持系統(tǒng)的理論、方法與應(yīng)用、信息系統(tǒng)與信息技術(shù)及其在管理中的應(yīng)用等。對我國決策支持系統(tǒng)的發(fā)展起到了很大的推動作用[6]。 商務(wù)智能的研究現(xiàn)狀1979年，Teradata公司構(gòu)建了單獨的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，有能力存儲處理海量運(yùn)營數(shù)據(jù)。1983年，此公司利用并行處理技術(shù)為Well Fargo Bank建立了第一個決策支持系統(tǒng)。1988年，IBM公司的研究員Barry Devlin和Paul Murphy提出一個新的術(shù)語：數(shù)據(jù)倉庫，來解決多個不同編碼方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分立系統(tǒng)的整合問題。1992年，Bill Inmon出版了《如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫》[8]一書，明確了提出：數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合。第一次給出了數(shù)據(jù)倉庫的清晰定義和操作性極強(qiáng)的意見。數(shù)據(jù)倉庫是商務(wù)智能的依托，是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的核心物理。1970年，第一個OLAP問世，通過建立一個復(fù)雜的、中介的“數(shù)據(jù)綜合引擎”，把分布在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫聯(lián)接起來，實現(xiàn)多維分析。1994年，發(fā)明關(guān)系數(shù)據(jù)庫的埃德加科德詳盡的闡述了構(gòu)建聯(lián)機(jī)分析的十二條原則。有了數(shù)據(jù)倉庫，聯(lián)機(jī)多維分析找到了真正的用武之地。隨著數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)多維分析技術(shù)的發(fā)展與成熟，商務(wù)智能的框架基本形成，但真正給商務(wù)智能賦予生命的是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘指通過分析大量的數(shù)據(jù)來揭示數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系、模式和趨勢，從而為決策者提供新的知識。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)量快速增長的直接產(chǎn)物。1989年，圖靈獎的主辦單位計算機(jī)協(xié)會(ACM，Association of Computing Machinery)下屬的知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘小組(SIGKDD)舉辦了第一屆學(xué)術(shù)年會、出版了專門期刊。這正是這一年，著名的高德納IT咨詢公司(Gartner Group)為業(yè)界提出了商務(wù)智能的概念和定義，商務(wù)智能，指的是一系列以數(shù)據(jù)為支持、輔助商業(yè)決策的技術(shù)和方法。隨著技術(shù)的高速發(fā)展，商務(wù)智能也得到了飛速的發(fā)展。商務(wù)智能技術(shù)發(fā)展在系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的表現(xiàn)為[8]：在數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載時，多種數(shù)據(jù)源的訪問已經(jīng)成為商務(wù)智能系統(tǒng)基本的技術(shù)指標(biāo)。新的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載技術(shù)要求能采用XML方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，能做到對近似實時數(shù)據(jù)分析、提取、轉(zhuǎn)換。同時采用并行處理技術(shù)加快決策支持優(yōu)化的關(guān)系，融合了決策支持和事務(wù)處理能力的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將是主要發(fā)展方向。雖然事務(wù)處理和決策支持對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能會起到一定的影響，但許多研發(fā)數(shù)據(jù)庫的廠商已經(jīng)在他們的產(chǎn)品中加入了OLAP、分析統(tǒng)計，數(shù)據(jù)挖掘等功能，嘗試尋找解決的辦法。商務(wù)智能系統(tǒng)的指標(biāo)展現(xiàn)是IT技術(shù)發(fā)展較活躍的部分。商務(wù)智能系統(tǒng)采用B／S結(jié)構(gòu)已經(jīng)成為最基本的需求，與企業(yè)電子商務(wù)門戶的集成也逐步為企業(yè)所采納。以XML形式發(fā)放商務(wù)智能應(yīng)用的分析結(jié)果將是新的發(fā)展趨勢。商務(wù)智能與企業(yè)商務(wù)網(wǎng)站、企業(yè)門戶網(wǎng)站、企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成也越來越緊密，商務(wù)智能系統(tǒng)不再是一個孤立的應(yīng)用，它與企業(yè)中的其他應(yīng)用系統(tǒng)將緊密集成。商務(wù)智能的發(fā)展主要呈現(xiàn)兩個趨勢：專業(yè)化和集成化[8]。專業(yè)化體現(xiàn)在商務(wù)智能系統(tǒng)更加強(qiáng)調(diào)行業(yè)的特點，如同ERP、SCM的發(fā)展一樣，整體籠統(tǒng)抽象的概念已經(jīng)不能適合現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的需求，分行業(yè)的精確定位解決方案將越來越受到企業(yè)的青睞。商業(yè)智能在銀行、保險、制造和電信、郵政、銷售行業(yè)已經(jīng)得到不同程度的發(fā)展。集成化是商務(wù)智能的另一個趨勢，ERP、CRM、電子商務(wù)、MIS和企業(yè)門戶等都將商務(wù)智能納人其中，可見商務(wù)智能系統(tǒng)將逐步同更多的應(yīng)用系統(tǒng)緊密結(jié)合起來[8]。商務(wù)智能解決方案將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成明確的、基于事實的、能夠執(zhí)行的信息，并且使得業(yè)務(wù)人員能夠發(fā)現(xiàn)銷售趨勢，減少金融風(fēng)險，以及揭示新的銷售商機(jī)。商務(wù)智能的目標(biāo)是了解變化的意義，從而理解甚至預(yù)見變化本身。它能夠訪問當(dāng)前的、可靠的和易接收的信息，并能夠從各個側(cè)面及不同的維度靈活地瀏覽信息和建立模型。商務(wù)智能無論是在理論方法，還是在體系結(jié)構(gòu)方面都取得了突破性進(jìn)展，能夠把計算機(jī)技術(shù)和先進(jìn)的企業(yè)管理經(jīng)驗、理論進(jìn)行有機(jī)的融合，使得商務(wù)智能具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用范圍。但是，由于正處于由起步階段向發(fā)展階段的轉(zhuǎn)變時期，還存在著一些缺陷[4]。在輔助決策方面，雖然商務(wù)智能的目標(biāo)與決策支持系統(tǒng)一樣，是為了提高企業(yè)決策的效率和準(zhǔn)確性，但商務(wù)智能的決策支持功能主要是通過所提供的數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測功能體現(xiàn)出來的，不像專門的決策支持系統(tǒng)那樣提供方案生成、方案協(xié)調(diào)、方案評估等功能，更不具備群體決策和智能決策的能力[4]。當(dāng)運(yùn)用商務(wù)智能的決策者需要決策支持服務(wù)時，必須自己根據(jù)各種數(shù)據(jù)分析結(jié)果，運(yùn)用現(xiàn)有的企業(yè)知識和經(jīng)驗進(jìn)行判斷，做出決策。因此與決策支持系統(tǒng)相比，商務(wù)智能的決策支持功能比較弱。在系統(tǒng)的智能性方面，由于目前大多數(shù)商務(wù)智能系統(tǒng)的功能集中在分析方面，對系統(tǒng)的智能性不夠重視，很少有開發(fā)商在系統(tǒng)中配備推理工具，導(dǎo)致系統(tǒng)中雖然有知識卻沒有充分發(fā)揮知識的作用。因此，系統(tǒng)的智能性仍然較差[5]。 研究目標(biāo)和內(nèi)容本課題主要研究利用企業(yè)在采購中所積累的已有數(shù)據(jù)，進(jìn)行采購決策，主要的研究內(nèi)容有：1)了解企業(yè)采購決策的相關(guān)理論：充分運(yùn)用所學(xué)的工業(yè)工程的專業(yè)知識和查閱大量參考文獻(xiàn)，熟悉企業(yè)的采購管理模式，了解企業(yè)的采購決策的特點和作用，為開發(fā)采購決策與分析系統(tǒng)做好理論基礎(chǔ)；2)確定企業(yè)供應(yīng)商評價指標(biāo)體系，對供應(yīng)商進(jìn)行評價：建立科學(xué)的供應(yīng)商選擇評價指標(biāo)體系，使企業(yè)能夠通過科學(xué)、合理的方法對供應(yīng)商做出評價，為企業(yè)管理人員制定決策提供可靠的依據(jù)。3)基于決策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)：基于以上對采購決策的理論研究和企業(yè)供應(yīng)商評價指標(biāo)體系的建立，開發(fā)出一個基于決策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)。本課題的研究目標(biāo)是通過設(shè)計與實現(xiàn)基于決策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)，幫助企業(yè)提高決策的效率。通過建立合理的供應(yīng)商評價體系，使決策者能夠?qū)?yīng)商進(jìn)行科學(xué)的評價，選擇適合自己的供應(yīng)商。并對運(yùn)用系統(tǒng)對以往的采購數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，讓決策者能夠了解到采購的主要物料是哪些，它們的價格波動情況如何，哪些物料的采購價格持續(xù)上升，哪些物料的采購價格波動最大等問題。系統(tǒng)還能對采購物料和訂單進(jìn)行分析，對它們進(jìn)行ABC分類,能夠讓管理者對不同的物料和訂單進(jìn)行不同的關(guān)注?；跊Q策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)能夠讓企業(yè)在供應(yīng)商的支持和配合下,在激烈的競爭中保證產(chǎn)品質(zhì)量、降低產(chǎn)品成本、提高反應(yīng)速度贏得市場競爭。 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)、信息，然而，由于種種技術(shù)或條件的限制，企業(yè)在面臨這樣龐大的信息量時卻很難做出有效的決策，這是因為信息“孤島”與海量數(shù)據(jù)并存的問題始終沒有得到有效的解決，另外企業(yè)在長期運(yùn)作過程當(dāng)中各個應(yīng)用子系統(tǒng)，如ERP、CRM等也積累了大量的使用數(shù)據(jù)，但由于缺乏有效的智能分析，這些數(shù)據(jù)幾乎沒有發(fā)揮支持決策的作用。如何正確、快速、有效地應(yīng)用這些內(nèi)外部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、信息為企業(yè)決策提供支持實際上是每個企業(yè)都很關(guān)心的問題?；跊Q策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)正是在這樣的契機(jī)下應(yīng)運(yùn)而生，它能使決策者可以有效地利用豐富的歷史采購部數(shù)據(jù)，進(jìn)行查詢、分析等工作并最終做出合理的決策。現(xiàn)代企業(yè)競爭日趨激烈，企業(yè)的每次戰(zhàn)略決策都至關(guān)重要，而如今的決策是建立在對信息的提取和分析利用的基礎(chǔ)上，因此，擁有符合企業(yè)自身特點的基于決策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)是取得競爭優(yōu)勢的前提也是必要條件。本文在此大前提下，開發(fā)基于決策的企業(yè)采購分析與評價系統(tǒng)，使企業(yè)實現(xiàn)采購信息化從業(yè)務(wù)層到?jīng)Q策層的最后一公里！2 決策支持系統(tǒng)與商務(wù)智能 決策支持系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)的概念決策支持系統(tǒng)(Decision Support System ，簡稱DSS)是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識，以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。它是管理信息系統(tǒng) (MIS)向更高一級發(fā)展而產(chǎn)生的先進(jìn)信息管理系統(tǒng)。它為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。決策支持系統(tǒng)，是以管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論、和行為科學(xué)為基礎(chǔ)，以計算機(jī)技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段，針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持決策活動的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠為決策者提供所需的數(shù)據(jù)、信息和背景資料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對各種方案進(jìn)行評價和優(yōu)選，通過人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確的決策提供必要的支持。DSS的概念是在20世紀(jì)70年代提出的，并在80年代獲得發(fā)展。它的產(chǎn)生原因有：傳統(tǒng)的MIS沒有給企業(yè)帶來巨大的效益，人在管理中的積極作用要得到發(fā)揮；人們對信息處理規(guī)律認(rèn)識提高，面對不斷變化的環(huán)境，要求更高層次的系統(tǒng)來直接支持決策；計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展為DSS的發(fā)展提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。1980年Sprague提出了決策支持系統(tǒng)三部件結(jié)構(gòu)（對話部件、數(shù)據(jù)部件、模型部件），明確了決策支持系統(tǒng)的基本組成，極大地推動了決策支持系統(tǒng)的發(fā)展。20世紀(jì)80年代末90年代初， 決策支持系統(tǒng)開始與專家系統(tǒng)（Expert System, ES）相結(jié)合，形成智能決策支持系統(tǒng)（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能決策支持系統(tǒng)充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識推理形式解決定性分析問題的特點，又發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計算為核心的解決定量分析問題的特點，充分做到了定性分析和定量分析的有機(jī)結(jié)合，使得解決問題的能力和范圍得到了一個大的發(fā)展。智能決策支持系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng)發(fā)展的一個新階段。20世紀(jì)90年代中期出現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse, DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OnLine Analysis Processing, OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining, DM）新技術(shù)，DW+OLAP+DM逐漸形成新決策支持系統(tǒng)的概念，為此，將智能決策支持系統(tǒng)稱為傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)。新決策支持系統(tǒng)的特點是從數(shù)據(jù)中獲取輔助決策信息和知識，完全不同于傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)用模型和知識輔助決策。傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)和新決策支持系統(tǒng)是兩種不同的輔助決策方式，兩者不能相互代替，更應(yīng)該是互相結(jié)合。把數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型庫、數(shù)據(jù)庫、知識庫結(jié)合起來形成的決策支持系統(tǒng)，即將傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)和新決策支持系統(tǒng)結(jié)合起來的決策支持系統(tǒng)是更高級形式的決策支持系統(tǒng)，成為綜合決策支持系統(tǒng)（Synthetic Decision Support System, SDSS）。綜合決策支持系統(tǒng)發(fā)揮了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)和新決策支持系統(tǒng)的輔助決策優(yōu)勢，實現(xiàn)更有效的輔助決策。綜合決策支持系統(tǒng)是今后的發(fā)展方向。由于Internet的普及，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的決策支持系統(tǒng)將以新的結(jié)構(gòu)形式出現(xiàn)。決策支持系統(tǒng)的決策資源，如數(shù)據(jù)資源、模型資源、知識資源，將作為共享資源，以服務(wù)器的形式在網(wǎng)絡(luò)上提供并發(fā)共享服務(wù)，為決策支持系統(tǒng)開辟一條新路。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的決策支持系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng)的發(fā)展方向。知識經(jīng)濟(jì)時代的管理：知識管理（Knowledge Management, KM）與新一代Internet技術(shù)，網(wǎng)格計算，都與決策支持系統(tǒng)有一定的關(guān)系。知識管理系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)知識共享，網(wǎng)格計算強(qiáng)調(diào)資源共享。決策支持系統(tǒng)是利用共享的決策資源（數(shù)據(jù)、模型、知識）輔助解決各類決策問題，基于數(shù)據(jù)倉庫的新決策支持系統(tǒng)是知識管理的應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的綜合決策支持系統(tǒng)將建立在網(wǎng)格計算的基礎(chǔ)上，充分利用網(wǎng)格上的共享決策資源，達(dá)到隨需應(yīng)變的決策支持。在DSS出現(xiàn)近20年的發(fā)展中,在國外，DSS的研究愈來愈受到人們的重視，圍繞的活動十分活躍，新的學(xué)術(shù)團(tuán)體、學(xué)術(shù)刊物不斷涌現(xiàn),學(xué)術(shù)會議不斷舉行。研究項目和應(yīng)用都取得了可喜的進(jìn)展。對DSS的研究已成為信息系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的熱點之一，受到人們的普遍關(guān)注。在社會需求的推動下，科學(xué)界也顯著地把越來越多的注意力投向DSS領(lǐng)域。在人工智能的各個領(lǐng)域，特別是DSS及其智能化技術(shù)都有較大的發(fā)展。日本第五代計算機(jī)開發(fā)計劃方向之一就是DSS和ES的集成。系統(tǒng)的一個關(guān)鍵部分是知識庫及其管理系統(tǒng)，它把目前DSS的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)都結(jié)合了進(jìn)去。問題求解推理系統(tǒng)體現(xiàn)了知識工程的特性，智能接口系統(tǒng)則包含了自然語言接口。此外，智能的系統(tǒng)化和通用系統(tǒng)也將得到研究和發(fā)展。歐洲的信息技術(shù)戰(zhàn)略研究計劃(ESPRIT)，是個龐大的計劃，是歐洲為了集中力量與美、日抗衡而建立的。這個項目包括現(xiàn)代微電子技術(shù)、現(xiàn)代信息處理技術(shù)、辦公室系統(tǒng)、計算機(jī)一體化和軟件技術(shù)五部分,細(xì)分為28個研究領(lǐng)域。許多大學(xué)，如亞利桑那、明尼蘇達(dá)等大學(xué)設(shè)置了GDSS實驗室，從事相關(guān)理論研究和GDSS軟件開發(fā)并投入使用，獲得了好的效果。在我國,DSS的研制和開發(fā)是在1985年前后開始的。從長遠(yuǎn)觀點看，我國的DSS仍處于起步階段。但由于政府重視，發(fā)展較快，在各個領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，顯示出強(qiáng)大的生命力。我國的“863計劃”把信息系統(tǒng)領(lǐng)域作為發(fā)展的重中之重。與DSS和IDSS直接相關(guān)的或者影響到DSS和IDSS主題有5