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流通企业库存决策支持系统框架设计研究

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  [摘要] 库存管理与决策是流通企业最重要的物流管理活动之一。本文在论述库存决策问题的基础上,阐述了库存决策支持系统的设计思想,提出了基于供应链和数据仓库(DW)的流通企业库存决策支持系统的体系结构,说明了库存决策支持系统实现的功能,给出了系统实现的方式和工具。
  [关键词] 库存决策决策支持系统数据仓库
  
  一、库存决策问题概述
  
  库存决策是指流通企业的决策者根据对市场的需求预测,以及某些用户的特殊要求,在对企业内部环境和外部竞争环境,以及供应源进行分析的基础上,制订多个可行的库存方案并选择一个较满意的方案的过程。在我国,库存资产占企业资产总额的30% 左右。若能通过库存管理使库存节约即使很小的百分比, 对企业来讲, 其经济效益也是十分可观。当前流通企业经营的商品数量达到数万种甚至更多,年销售额数亿到上百亿。商品的物流库存管理任务十分繁重。因此,需要建立一个具有强大数据分析和决策支持功能的库存决策支持系统来满足市场竞争和管理决策的需要。
  库存决策的大体过程可以描述为:根据销售情况和对未来市场的预期,通过运用相关预测模型和分析模型及经验等辅助决策信息确定库存的数量,并且在一个经营周期后对库存行为进行评价。库存决策的目标就是要保持合理的周转库存,减少积压库存,合理地计划临时库存和季节库存,尽量利用在途库存。目前我国流通企业库存主要包括门店,仓库库存和在途库存。这几方面的问题涉及的信息量大,信息结构复杂、种类繁多,决策的不确定性强。要实现准确的决策,必须要依靠基于数据仓库的决策支持系统。
  
  二、库存决策支持系统框架设计
  
  1.设计思想
  对流通企业来说,商品品种数量多,不同商品销量和占用资金差异大,部分商品的销售随季节和节假日也会有很大波动。对商业企业来说,进销存三位一体,系统应根据销售情况预测销售趋势,能及时、准确的反映出当前的库存情况、顾客的需求情况,准确无误地管理帐目,进行统计分析,完成报警提示,自动生成订货单等功能。系统采用ABC分类法对商品进行管理和决策,对库存方案在分类管理的基础上采用企业自主管理,供应商管理库存和联合管理库存相结合,部分商品基于供应链进行库存决策。
  系统的设计采用由简单到复杂的方法,充分考虑系统的可扩展性,先从基本的库存决策模型出发,使系统在已有模型的基础上能顺利运行,然后不断丰富模型库,不断增强系统功能。对b类和c类商品采用预先设定,自动生成库存决策方案,对a类商品重点监控。库存方案根据综合评估情况采用不同的方案预先设定。
  系统提供灵活友好的人机交互接口,提供高度的用户参与的灵活性,使用户从需求量到各模型参数,再到输出结果,都能根据自己的丰富经验进行调整。
  系统采用库存决策方案的概念,所谓决策方案就是将一种或几种甚至一类商品和相应库存模型及相关参数建立起关联,决策方案的运行就是自动寻找与商品有关的库存模型和相关参数得出结果的过程。用户在系统初始化以前就通过决策方案向导建立各种商品的库存决策方案并保存下来,用户可以通过决策方案管理器对这些方案进行查看,修改,运行等操作,允许用户选择多个决策方案运行,然后统一查看运行结果,这样用户使用大为方便。
  
  2.系统体系结构
  从系统结构角度看, 系统包含,模型库及其管理系统,知识仓库及其管理系统,数据库和数据仓库系统,基于OLAP的辅助决策系统,人机交互界面对话系统五个模块如图1所示。整个结构体系分为三层:最基础一层是数据库和数据仓库系统,它是决策支持系统的基础。第二层包含三部分,模型库利用数据库和数据仓库为决策问题提供定量分析(模型计算)的辅助决策。联机分析处理产生辅助决策信息。第三层根据第二层的结果由人机交互系统产生决策信息并形成决策方案。供企业决策者使用并部分提供给供应链合作伙伴使用。
  图1 系统体系结构图
  
  3.系统主要功能
  (1)商品数据的处理功能
  商品数据包括数量数据和属性数据。数量数据主要包括商品入库数据,商品出库数据,商品盘存数据,属性数据主要包括商品编号,名称,分类,保质期等属性。这些数据通过企业已有的数据库(如库存管理系统,进销存系统,MRP系统或财务系统中生成的)通过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETI过程,按时间序列合并到数据仓库中,从而得到企业库存数据的一个全局视图。系统数据来源如图2所示。
  (2)商品的销售预测功能
  流通企业的库存和销售紧密相关。通过销售预测合理计划库存至关重要。预测根据预先设定的基本预测模型(包括移动平均法,指数平滑法,回归分析,BP神经网络等方法),考虑多种因素(如天气变化、节假日、季节变化等),结合数据仓库的历史数据,对阶段总需求,日需求,需求量趋势等进行预测,为库存决策提供必要的需求量参数。
  图2 库存数据流图
  (3)反映统计库存状况和销售状况功能
  此功能主要用于各种查询和统计功能的设计,同时为商品分类提供参考。系统除为本企业提供库存决策还为供应链合作方提供库存信息和其产品销售信息。系统能随时对某种商品进行存储量检查,对超出最大存储量和低于最低存储量商品给出超储和低储警报,产生报表。系统还可随时统计和查询任意时间段的出入商品数据,现有库存量及其相应资金,还可查询商品的性能特点和进货情况。
  (4)库存决策和决策评价功能
  通过决策方案对数据仓库中数据和模型库的调用,系统能够生成库存决策方案并保存在知识仓库中。决策者也能够使用知识仓库中的专家系统经验方案。决策者还能利用OLAP产生的分析数据。利用多方面的信息,产生一个较好的决策。根据库存理论,采用合适的库存控制模型,针对不同产品,不同需求方式,不同库存点确定最佳订货量,最佳再订货点和安全库存水平,是本系统的重要功能。对商品在一段时间内产生的库存决策方案进行提取分析,利用周转率等指标,有效评价库存决策效果,为决策方案的改进提供实际的支持。
  
  三、系统的组成和实现
  
  1.数据仓库
  数据仓库是面向主题的、集成的、不可变更的、随时间不断变化的数据集合,是决策的基础。建立数据仓库的目的是将现有的大量用于事务处理的传统数据库库存和商品数据进行清理、抽取和转换,并按决策主题的需要进行重新组织。数据仓库通过SQL Server 2000建立。
  数据仓库的设计步骤:首先定义库存主题所需各数据源的详细情况,包括所在计算机平台、拥有者、数据结构、使用该数据源的处理过程、仓库更新计划等。然后定义数据抽取原则,以便从每个数据源中抽取所需数据;定义数据如何转换、装载到主题的哪个数据表中。最后将库存主题细化为多个业务主题,形成主题表。
  
  2.OLAP技术
  联机分析处理(OLAP)是共享多维信息的一种有效快速分析方法。它通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图(即数据仓库中的数据),实现与用户的交互、快速响应和提供数据的多维视图。OLAP是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统面向主题,基于数据仓库中的多维数据进行切片和切块、钻取、旋转等,从不同角度提取商品库存的有关数据,对数据进行深入分析和加工。本系统中拟采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services 提供的OLAP。
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