第08章物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)-展示頁(yè)
2025-03-11 11:49本頁(yè)面
【正文】 三維子集為多維數(shù)組在維 I、維 j和 r上的一個(gè)切塊，表示為：（維 I，維 j，維 r，變量）。 切 片 選定多維數(shù)組的一個(gè)二維子集的方法叫做切片，即選定多維數(shù)組（維 1，維 2， …… ，維 n，變量）中的兩個(gè)維：維 I 和維 J，在這兩個(gè)維上取某一區(qū)間或任意維成員，而將其余的維都取定一個(gè)維成員，則得到的就是多維數(shù)組在維 I和 j上一個(gè)二維子集，稱這個(gè)二維子集為多維數(shù)在維 I和維 J上的一個(gè)切片，表示為；（維 I，維 j，變量）。而為適應(yīng)數(shù)據(jù)分析處理要求而產(chǎn)生的 DW中所存放的數(shù)據(jù)就應(yīng)該是分析型的數(shù)據(jù)。 2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析 ? 主題與面向主題 – 獨(dú)立性、完備性 ? DW數(shù)據(jù)的集成性 – 原數(shù)據(jù)是分散的、綜合數(shù)據(jù)無(wú)法直接得到 ? DW數(shù)據(jù)的不可更新性 – 統(tǒng)計(jì)、綜合和重組的導(dǎo)出數(shù)據(jù)，而非聯(lián)機(jī)處理數(shù)據(jù) ? DW數(shù)據(jù)的時(shí)態(tài)性 – 內(nèi)容不斷增加、有存儲(chǔ)期限、大量的綜合數(shù)據(jù) 2. 聯(lián)機(jī)分析處理 1993年， ： OLAP是共享多維信息的、針對(duì)特定問(wèn)題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析的快速軟件技術(shù)， OLAP具有靈活的分析功能、直觀的數(shù)據(jù)操作和分析結(jié)果可視化表示等突出優(yōu)點(diǎn)，從而使用戶對(duì)基于大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析變得輕松而高效，以利迅速做出正確判斷。它為不同層次的管理者提供敏捷性和實(shí)用性的決策支持。具體包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘模型。 物流戰(zhàn)略規(guī)劃的步驟 物流戰(zhàn)略規(guī)劃的步驟主要有物流戰(zhàn)略分析和物流戰(zhàn)略類型的選擇，其步驟如圖 82所示： 企業(yè)內(nèi)部環(huán)境分析 t 微觀環(huán)境分析 宏觀環(huán)境分析 圖 8 1 物流戰(zhàn)略規(guī)劃步驟圖 成本最低 服務(wù)最優(yōu) 利潤(rùn)最高 競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng) 物流戰(zhàn)略分析 物流戰(zhàn)略類型的選擇 1） 戰(zhàn)略分析 ? 宏觀環(huán)境分析 – 政治、經(jīng)濟(jì)、人文、法律、技術(shù) – 政府、機(jī)會(huì) – 軟件模式 ? 技術(shù)與服務(wù)領(lǐng)導(dǎo) 美國(guó) ? 國(guó)際代工 印度 ? 生產(chǎn)本地化 愛(ài)爾蘭 ? 嵌入式 日本和歐洲 1） 戰(zhàn)略分析 ? 微觀環(huán)境分析 – 產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)分析 – 供應(yīng)商 – 購(gòu)買(mǎi)商 – 替代品 – 潛在競(jìng)爭(zhēng)者 – 現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者 ? 企業(yè)內(nèi)部環(huán)境分析 – 企業(yè)管理現(xiàn)狀、財(cái)務(wù)狀況、產(chǎn)品及競(jìng)爭(zhēng)地位、生產(chǎn)設(shè)備狀況、市場(chǎng)營(yíng)銷能力和組織結(jié)構(gòu) 2) 物流戰(zhàn)略類型選擇 物流戰(zhàn)略主要分為以下幾種： 1）成本最低戰(zhàn)略 2）服務(wù)最優(yōu)戰(zhàn)略 3）利潤(rùn)最高戰(zhàn)略 4）競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)戰(zhàn)略 5）資產(chǎn)占用最少戰(zhàn)略 物流管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型 隨著信息處理技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析能力不斷提高。主要表現(xiàn)在： （ 1）提高了物流系統(tǒng)的管理水平，促進(jìn)了傳統(tǒng)物流的現(xiàn)代； （ 2）為決策者提供了強(qiáng)大的協(xié)同運(yùn)作的能力，協(xié)同作用明顯； （ 3）為決策者提供了強(qiáng)大的知識(shí)信息處理能力，協(xié)助解決了大量耗時(shí)、復(fù)雜的問(wèn)題，提高了物流決策的有效性與科學(xué)性。第 8章 物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng) 主要內(nèi)容 ? 物流管理信息系統(tǒng)的戰(zhàn)略 ? 物流管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型 ? 物流管理支持系統(tǒng) ? 物流配送調(diào)度支持系統(tǒng) ? 物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)的融合分析 物流管理信息系統(tǒng)的戰(zhàn)略就是要在全球經(jīng)濟(jì)的視野中，利用物流信息技術(shù)和物流支持系統(tǒng)，低成本的尋找市場(chǎng)機(jī)遇，運(yùn)用設(shè)計(jì)科學(xué)進(jìn)行物流業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化設(shè)計(jì)，在供應(yīng)網(wǎng)中充分的信息共享，獲取在一個(gè)或多個(gè)方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，形成基于物流管理支持系統(tǒng)的資源優(yōu)化配置，使信息技術(shù)融合投入產(chǎn)出最滿意的一種戰(zhàn)略。 物流管理信息系統(tǒng)的戰(zhàn)略 物流信息系統(tǒng)及其支持系統(tǒng)運(yùn)用于物流領(lǐng)域有助于降低決策制定的風(fēng)險(xiǎn)并為決策的制定提供科學(xué)依據(jù)。特別是不同支持系統(tǒng)發(fā)揮了這些作用； （ 4）推動(dòng)了 3G（包括地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)和無(wú)線通信系統(tǒng)）在物流系統(tǒng)中的運(yùn)用； （ 5）運(yùn)用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、人工智能建模和虛擬技術(shù)等來(lái)解決復(fù)雜的物流決策問(wèn)題，推動(dòng)了物流的技術(shù)現(xiàn)代化； （ 6）經(jīng)營(yíng)范圍可以不斷的擴(kuò)大； （ 7）資源配置可以不斷的優(yōu)化； （ 8）基于物流管理信息系統(tǒng)戰(zhàn)略的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)尤為凸顯。下面介紹常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法。 1) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種為信息分析提供了良好的基礎(chǔ)并支持管理決策活動(dòng)的分析環(huán)境，是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不可更新的、隨時(shí)間變化的、分層次的多維的集成數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有兩個(gè)主要作用： 一是從各信息源提取決策需要的數(shù)據(jù)，加工處理后，存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中； 二是用戶的查詢和決策分析的基礎(chǔ)。 1）操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)之間的區(qū)別 一般數(shù)據(jù)庫(kù)由于主要用于企業(yè)的日常事務(wù)處理工作，存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)也就大體符合操作型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。 操作型數(shù)據(jù) 分析型數(shù)據(jù) 細(xì)節(jié)的 綜合的，或提煉的 在存取期間是準(zhǔn)確的 代表過(guò)去的數(shù)據(jù) 可更新 不更新 操作需求事先可知道 操作需求事先不知道 生命周期符合 SDLC 完全不同的生命周期 對(duì)性能要求高 對(duì)性能要求寬松 一個(gè)時(shí)刻操作一單元 一個(gè)時(shí)刻操作一個(gè)集合 事務(wù)驅(qū)動(dòng) 分析驅(qū)動(dòng) 面向應(yīng)用 面向分析 一次操作數(shù)據(jù)最小 一次操作數(shù)據(jù)量大 支持日常操作 支持管理需求 表 81 操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)之間的區(qū)別 2） OLAP的基本分析方法 多維分析是指對(duì)以多維形式組織起來(lái)的數(shù)據(jù)采
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