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物流系統(tǒng)的相關(guān)理論知識

物流系統(tǒng)的相關(guān)理論知識

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2014-9-10 14:13

物流供應(yīng)鏈

物流管理

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大家可能對于物流并不是有深入的了解,以為就是收件、運輸、送件,其實不然,物流系統(tǒng)也是非常復(fù)雜的,物流系統(tǒng)是可以給整個物流管理進行提取數(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)智能能夠為現(xiàn)代物流企業(yè)供三個基本的效益:一是能集成來自不同數(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;三是極大地加強戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略決策及決策過程的精確性。

現(xiàn)代物流管理不僅表現(xiàn)為實物流動,更表現(xiàn)為對計劃、控制等蘊含于物流過程中無形管理的組織效率和技術(shù)創(chuàng)新。商務(wù)智能通過對數(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,同時實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的遠(yuǎn)程管理;同時也為企業(yè)外部用戶提供有效信息,共同分享銷售、庫存等商業(yè)數(shù)據(jù),共同進行品類分析和管理,提升了對外服務(wù)水平。商務(wù)智能(Business Intelligence, BI) ,是目前在國外企業(yè)界和軟件開發(fā)界受到廣泛關(guān)注的一個研究方向。商務(wù)智能這一術(shù)語,是1989年由加特納集團(Gartner Group)的Howard Dresner首次提出。隨著商務(wù)智能的應(yīng)用與發(fā)展,對于商務(wù)智能的定義給予了更多的詮釋和拓展,本文對商務(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)造和累計商務(wù)知識和見解,改善商務(wù)決策水平,采取有效的商務(wù)行動,完善各種商務(wù)流程,提升各方面商務(wù)績效,增強綜合競爭力的智慧和能力。 智能倉儲管理系統(tǒng)。系統(tǒng)集成了入庫、出庫、貨位和保管的實時和歷史數(shù)據(jù),構(gòu)成數(shù)據(jù)倉庫,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,將非直觀的、隱含的信息和知識以直觀的形式描述,輔助領(lǐng)導(dǎo)層決策。使得物流企業(yè)對客戶需求更快速反應(yīng),實現(xiàn)對商品進庫量和出庫量的動態(tài)管理,加快存貨周轉(zhuǎn)率,減少庫存水平,提高效益。智能運輸系統(tǒng)( ITS)。應(yīng)用電子識別和電子跟蹤技術(shù),依靠地理信息系統(tǒng)和無線射頻技術(shù),對運輸整個過程跟蹤管理,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,提供最佳路線和實時導(dǎo)航信息;為供應(yīng)商和收貨方提供有關(guān)貨物預(yù)計到達信息、貨物狀態(tài)信息,從而保證了貨物全面、準(zhǔn)確、及時地運送到客戶手中。個性化分析,識別具體的問題領(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)庫中抽取需要的數(shù)據(jù),按預(yù)先建立的業(yè)務(wù)模型進行分析決策,分析結(jié)果顯示直觀、形象。決策者只需簡單的點取操作,便可以從商業(yè)職能強大的分析工具中獲得所需的決策信息。物流企業(yè)中,可以通過商務(wù)智能對庫存、采購、供應(yīng)鏈績效、配送最優(yōu)路線、客戶關(guān)系、財務(wù)等進行個性化分析?焖俨樵冃畔ⅰN锪髌髽I(yè)的各種數(shù)據(jù)分散于不同部門的各個數(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)資源帶來一定困難。只有經(jīng)過提煉和挖掘,分析和處理的數(shù)據(jù)才形成智能。通過商務(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,并且對數(shù)據(jù)進行整合、分析、挖掘,這樣各層次用戶才能快速查詢利用這些信息,而且簡單操作,自動生成所需要的報表、報告等。突破認(rèn)知極限,多角度、全面進行決策分析。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)、進出庫數(shù)量、作業(yè)準(zhǔn)確率、倉庫面積利用率、運輸配送數(shù)據(jù)等。但是,大部分用戶對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)除了一些簡單的、局部的和層次的查詢外,還缺少對企業(yè)財務(wù)、業(yè)務(wù)進行全面、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)智能通過對數(shù)據(jù)萃取、加工、挖掘、切片分析,從多維度對數(shù)據(jù)進行全面的分析,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)代物流的運作是以信息為中心的,信息不僅決定了現(xiàn)代物流的運動方向,而且也決定著現(xiàn)代物流的運作方式。在實際運作過程中,通過商務(wù)智能解決方案,可以有效地實現(xiàn)對現(xiàn)代物流的實施控制。現(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)勢建立信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)平臺,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)智能分析運輸績效,利用高效的運輸服務(wù)來減少運輸成本。物流企業(yè)運作效率低、成本高,決策緩慢是日前物流企導(dǎo)致庫存過高,運輸成本高,資金周轉(zhuǎn)率緩慢等問題嚴(yán)重。

隨著國民收人水平的提高,人們對物質(zhì)產(chǎn)品的需求表現(xiàn)出多樣化和個性化的特點,對商品品種、質(zhì)量以及售后服務(wù)的要求越來越高。這對進貨方式、配送產(chǎn)生深刻影響,訂貨周期越來越短,頻率越來越高,配送要求也不斷提高。不斷升級的客戶服務(wù)需求。與電子商務(wù)和全球化競爭相伴生的是客戶對物流服務(wù)的要求變得越來越高,客戶不但要求物流服務(wù)提供商按照他們需要的時間、地點和可以接受的價格提供物流服務(wù),而且還需要能夠更多地了解物流運營的各種狀態(tài)。利用勺_聯(lián)網(wǎng)對物流進行跟蹤控制已成為越來越多的客戶的共同需求,他們希望通過網(wǎng)絡(luò)隨時掌握商品處于物流進程各個階段的相關(guān)信息,以便及時調(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準(zhǔn)確的信息,促進企業(yè)內(nèi)部效率提高,同時還肩負(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、有效的信息資源,通過信息共享提升他們的價值。

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;快速有效地把合適的人員配置在企業(yè)的戰(zhàn)略舉措上;支持進行全方位的“員工職業(yè)生命周期”管理;加強建立員工之間的關(guān)系,加強管理員工間的協(xié)同流程;確保人力管理工作“流程化”和“透明化”能基于“實時”的信息快速做出關(guān)于員工方而的決策;把團隊和個人的工作日標(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)倉庫層存儲了分析所需的數(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)倉庫(DW )和數(shù)據(jù)集市(DM),數(shù)據(jù)倉庫管理器可以方便地使數(shù)據(jù)庫管理員訪問多個數(shù)據(jù)源、創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的提取和轉(zhuǎn)換過程、對過程進行檢驗、對提取和查詢進行分析和調(diào)整,以及過程的自動化和監(jiān)控等。分析技術(shù)層通過智能分析系統(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、圖表和報表等形式展示給用戶。

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