第08章物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)PPT課件

1、第第8章章 物流管理信息戰(zhàn)略與支物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)持系統(tǒng) 主要內(nèi)容主要內(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)，低成本的尋找市場機(jī)遇，運(yùn)用設(shè)計科學(xué)進(jìn)行物流業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化設(shè)計，在供應(yīng)網(wǎng)中充分的信息共享，獲取在一個或多個方面的競爭優(yōu)勢，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。8.1 物流管理信息系統(tǒng)的戰(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

2、決策制定的風(fēng)險并為決策的制定提供科學(xué)依據(jù)。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)大的知識信息處理能力，協(xié)助解決了大量耗時、復(fù)雜的問題，提高了物流決策的有效性與科學(xué)性。特別是不同支持系統(tǒng)發(fā)揮了這些作用；（4）推動了3G（包括地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)和無線通信系統(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)等來解決復(fù)雜的物流決策問題，推動了物流的技術(shù)現(xiàn)代化；（6）經(jīng)營范圍可以不斷的擴(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)略的競爭優(yōu)勢尤為凸顯。物流戰(zhàn)

3、略規(guī)劃的步驟物流戰(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8-2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) 利潤最高 競爭力最強(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 軟件模式 技術(shù)與服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)-美國 國際代工-印度 生產(chǎn)本地化-愛爾蘭 嵌入式-日本和歐洲 相關(guān)產(chǎn)業(yè)和支援產(chǎn)業(yè) 需求條件 企業(yè)戰(zhàn)略 企業(yè)結(jié)構(gòu) 企業(yè)競爭 同業(yè)競爭 生產(chǎn)要素 圖 8-2 波特的國家競爭優(yōu)勢鉆石模型 1） 戰(zhàn)略分析戰(zhàn)略分析 微觀環(huán)境分析 產(chǎn)

4、業(yè)競爭分析 供應(yīng)商 購買商 替代品 潛在競爭者 現(xiàn)有競爭者 企業(yè)內(nèi)部環(huán)境分析 企業(yè)管理現(xiàn)狀、財務(wù)狀況、產(chǎn)品及競爭地位、生產(chǎn)設(shè)備狀況、市場營銷能力和組織結(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）利潤最高戰(zhàn)略4）競爭力最強(qiáng)戰(zhàn)略5）資產(chǎn)占用最少戰(zhàn)略8.2 物流管理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型物流管理信息系統(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。下面介紹常見的數(shù)據(jù)分析方法。具體包括數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘模型。1) 1) 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫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的分析環(huán)境，是

5、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不可更新的、隨時間變化的、分層次的多維的集成數(shù)據(jù)集合。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。 數(shù)據(jù)倉庫具有兩個主要作用： 一是從各信息源提取決策需要的數(shù)據(jù)，加工處理后，存儲到數(shù)據(jù)倉庫中； 二是用戶的查詢和決策分析的基礎(chǔ)。2）數(shù)據(jù)倉庫的分析）數(shù)據(jù)倉庫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)無法直接得到DW數(shù)據(jù)的不可更新性 統(tǒng)計、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)的時態(tài)性 內(nèi)容不斷增加、有存儲期限、大量的綜合數(shù)據(jù)2. 聯(lián)機(jī)分析處理聯(lián)機(jī)分析處理 1993年，E.F.Codd的定義為：OLAP是共享多維信息的、針

6、對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問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。1）操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)之間的區(qū)別）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)庫中的數(shù)據(jù)也就大體符合操作型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。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)。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性能要

7、求高對性能要求寬松一個時刻操作一單元一個時刻操作一個集合事務(wù)驅(qū)動分析驅(qū)動面向應(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8-1 操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)之間的區(qū)別2） OLAP的基本分析方法的基本分析方法 多維分析是指對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切換、旋轉(zhuǎn)等各種分析方法，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。切切 片片 選定多維數(shù)組的一個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）中的兩個維：維I 和維J，在這兩個維上取某一區(qū)間或任意維成員，而將其余的維都取定一個維成員，則得

8、到的就是多維數(shù)組在維I和j上一個二維子集，稱這個二維子集為多維數(shù)在維I和維J上的一個切片，表示為；（維I，維j，變量）。切切 塊塊 選定多維數(shù)的一個三維子集的方法稱切塊。即選定多維數(shù)組（維1，維2，維n，變量）中的三個維：維I、維j和維r，在這三個維上取某一區(qū)間或任意的維成員，而將其余的維都取定一個維成員，則得到的就是多維數(shù)組在維I、維j和維r上一個三維子集，我們稱這個三維子集為多維數(shù)組在維I、維j和r上的一個切塊，表示為：（維I，維j，維r，變量）。切塊與切片的作用與目的是相似的。美國中國手機(jī)電腦圖8-3 三維立方體切塊（Slice）旋旋 轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)即是改變一個報告或頁面顯示的維方向。例如，旋

9、轉(zhuǎn)可能包含了交換行和列；或是把某一個行維移到列維中去，或是把頁面顯示中的一個維和頁面的維進(jìn)行交換（令其成為新一行或列中的一個）把一個橫向?yàn)闀r間、維向維產(chǎn)品的報表旋轉(zhuǎn)成為橫向?yàn)楫a(chǎn)品、維向?yàn)闀r間的報表。2005年2006年部門1季度2季度3季度4季度1季度2季度3季度4季度部門一2012182722161929部門二2311241722311234部門三26213433212326321季度2季度3季度4季度部門2005年2006年2005年2006年2005年2006年2005年2006年部門一2022121618192729部門二2322113124121734部門三2621212334263

10、332表8-2 旋轉(zhuǎn)前的有關(guān)數(shù)據(jù)描述 （單位：萬美元）表8-3 旋轉(zhuǎn)后的有關(guān)數(shù)據(jù)描述 （單位：萬美元）鉆鉆 取取 鉆取是改變維的層次，層系關(guān)系有時指的是父子關(guān)系。例如，區(qū)域是市場的父，而市場既是區(qū)域的子，又是商店的父；商店是市場的子。變換分析的粒度。它包括向上鉆取（roll up）和向下鉆?。╠rill down）。部 門銷 售部門一163部門二174部門三2162005年部 門1季度2季度3季度4季度部門一20121827部門二23112417部門三26213433表8-4 按時間維(2005-2006年)向上鉆取（單位：萬美元）表8-5 按時間維向下鉆取 （單位：萬美元）3. 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)

11、挖掘 數(shù)據(jù)挖掘?yàn)樵诓煌臄?shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，即既可以是數(shù)據(jù)庫，也可以是文件系統(tǒng)或其他任何組織在一起的數(shù)據(jù)集合，通過一定的工具與方法尋找出有價值的知識的一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。作用：驗(yàn)證、發(fā)現(xiàn)1）數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)）數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)處理的數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大；由于用戶不能形成精確的查詢要求，因此需要靠DM技術(shù)來尋找其可能感興趣的東西；DM對數(shù)據(jù)的迅速變化應(yīng)做出快速響應(yīng)，以提供決策支持信息；DM既要發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)則，還要管理和維護(hù)規(guī)則，隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入，規(guī)則需要隨之更新；DM中規(guī)則的發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)計規(guī)律，發(fā)現(xiàn)的規(guī)則不必適合于所有數(shù)據(jù)，而且當(dāng)達(dá)到某一閾值時，便認(rèn)為有

12、此規(guī)則。2） 數(shù)據(jù)挖掘的分析方法數(shù)據(jù)挖掘的分析方法 DM系統(tǒng)利用的技術(shù)越多，得出的結(jié)果精確性就越高。這主要取決于問題的類型以及數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模。無論采用哪幾種技術(shù)來完成任務(wù)，從功能上可以將DM的分析方法劃分為以下四種（根據(jù)IBM的劃分方法）：關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析。3）DM系統(tǒng)的實(shí)施系統(tǒng)的實(shí)施 DM的核心技術(shù)是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計等，但一個DM系統(tǒng)不是多項(xiàng)技術(shù)的簡單組合，而是一個完整的整體，它還需要其他輔助技術(shù)的支持，才能完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果表述這一系列任務(wù)，最后將分析結(jié)果呈現(xiàn)在用戶面前。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 表 述 評 價 挖 掘 挖掘數(shù)據(jù) 反映數(shù)據(jù) 提供數(shù)據(jù)

13、圖8-4 DM的數(shù)據(jù)分析過程 4. DM與OLAP的區(qū)別DM是一種挖掘型工具，它能有效地從大量數(shù)據(jù)中自動地發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式。DM與其他分析型工具最大的不同在于：它的分析過程是自動的。OLAP是一種自上而下、不斷深入的分析工具：用戶提出問題或假設(shè)，OLAP負(fù)責(zé)從上至下深入地提取出關(guān)于該問題的詳細(xì)信息，并以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。從對數(shù)據(jù)分析的深度的角度來看，OLAP位于較淺的層次，而DM所處的位置則較深。DM可以發(fā)現(xiàn)OLAP所不能發(fā)現(xiàn)的更為復(fù)雜而細(xì)致的信息。MIS、OLAP、DM聯(lián)系8.3 物流管理支持系統(tǒng) 物流管理支持系統(tǒng)是一個復(fù)雜的動態(tài)人機(jī)系統(tǒng)，它能夠綜合利用各種定量模型、人工智能方法

14、、行為分析方法、系統(tǒng)模擬和其他新的模型和算法，使得能夠在物流信息技術(shù)的融合下，支持物流系統(tǒng)管理和一定的決策支持的綜合信息系統(tǒng)，其目的是提供支持系統(tǒng)達(dá)到最佳配置和最佳效果。1）物流管理支持系統(tǒng)分類）物流管理支持系統(tǒng)分類 物流管理支持系統(tǒng)可以從不同的角度分類，表8-7一種分類方法。維度類別按主要強(qiáng)調(diào)的功能分物流管理信息系統(tǒng)和物流支持系統(tǒng)按主要強(qiáng)調(diào)的建庫分物流管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)按主要強(qiáng)調(diào)的管理層次分辦公自動化系統(tǒng)、業(yè)務(wù)處理信息系統(tǒng)和高層管理系統(tǒng)按主要強(qiáng)調(diào)的算法和模型分基于預(yù)測的、基于知識管理的、基于系統(tǒng)動力學(xué)的、基于行為分析的、基于模擬的和基于信息分析的支持系統(tǒng)按主要強(qiáng)調(diào)的業(yè)務(wù)功能

15、分運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)按支持決策的不同程度分結(jié)構(gòu)化的物流管理信息系統(tǒng)、半結(jié)構(gòu)化的物流支持系統(tǒng)和非結(jié)構(gòu)化的物流支持系統(tǒng)表8-6 物流管理支持系統(tǒng)分類2) 物流管理支持系統(tǒng)中的決策支持特點(diǎn)物流管理支持系統(tǒng)中的決策支持特點(diǎn) 產(chǎn)品差異性 客戶差異性 地理差異性 模型支持的復(fù)雜性 信息技術(shù)支持的集成性 數(shù)據(jù)庫和模型庫2. 基于預(yù)測的支持系統(tǒng)基于預(yù)測的支持系統(tǒng) 物流預(yù)測是預(yù)測理論和方法在物流中的具體運(yùn)用，它利用各種物流統(tǒng)計資料和其他情報信息(過去和現(xiàn)在)，預(yù)測未來，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)， 教訓(xùn)資料等，揭示物流業(yè)務(wù)變化的規(guī)律，從而減少物流經(jīng)營的盲目性以指導(dǎo)物流企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營。 1）預(yù)測方法）預(yù)測方法 預(yù)

16、測方法一般有定性分析預(yù)測法和定量預(yù)測法。 定性預(yù)測包括: 集合意見、用戶意見法(對象調(diào)查法)、 員工意見法、專家評估法、類推法、判斷預(yù)測和目標(biāo)分解法等； 定量預(yù)測方法包括:時間序列分析法、因果分析法、回歸預(yù)測、非線性模型、組合預(yù)測軟件：SPSS、SAS、Minitab、Staticstica、Matlab2）預(yù)測模型選取的原則）預(yù)測模型選取的原則 模型選擇的原則：要在數(shù)據(jù)識別上建模、建立何種模型，并不取決于預(yù)測者意圖；應(yīng)考慮適用、數(shù)據(jù)易采集和時效的原則；定量與定性相結(jié)合的原則等。 對數(shù)據(jù)選取選用的原則：數(shù)據(jù)應(yīng)該具有代表性，有一定客觀規(guī)律。對于異常的數(shù)據(jù)可采用比例法，移動平均，指數(shù)平滑等方法進(jìn)行

17、適當(dāng)?shù)男拚?) 預(yù)測支持系統(tǒng)預(yù)測支持系統(tǒng) 主動學(xué)習(xí) t 訓(xùn)練算法 數(shù)據(jù)分類 圖 8-5 物流 預(yù)測支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計 功能設(shè)計 人機(jī)界面設(shè)計 安全設(shè)計 理論分析 方法設(shè)計 物流 預(yù)測目標(biāo) 收據(jù)資料 預(yù)測支持系統(tǒng)發(fā)展趨勢 模型管理的自動化選擇 提高學(xué)習(xí)技術(shù) 構(gòu)建智能化預(yù)測支持系統(tǒng) 融合專家系統(tǒng)技術(shù) 預(yù)測結(jié)果的調(diào)整3. 基于知識管理的支持系統(tǒng)基于知識管理的支持系統(tǒng) KM是集體智慧的結(jié)晶，通過獲取、評價、修整后共享企業(yè)的信息資源，這些資源包括數(shù)據(jù)庫、文檔、政策、程序、當(dāng)前未成文的專家意見和個別員工的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芴岣邞?yīng)變能力，能增加團(tuán)隊(duì)精神，能提升整體的協(xié)調(diào)統(tǒng)一；KM包括充分利用各種智力資本在激烈的社會

18、競爭中取得成功的各種管理策略、途徑和技能。知識按性質(zhì)分 知道是什么的知識 知道為什么的知識 知道怎樣做的知識 知道是誰的知識 商務(wù)智能系統(tǒng)(BIS: Business Intelligence System)是運(yùn)用知識管理中的知識獲取與共享技術(shù)來處理和分析商業(yè)數(shù)據(jù),并根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)與特定應(yīng)用領(lǐng)域提供支持商務(wù)活動中所遇到的在復(fù)雜環(huán)境中的復(fù)雜問題解決方案,該方案能夠快速反應(yīng)、支持合理決策的商業(yè)決策服務(wù)系統(tǒng)。基于知識管理的支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖基于知識管理的支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8-7所示所示 圖 8-6 基于知識管理的支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)中心 企業(yè)內(nèi)部用戶 支撐技術(shù) 知識獲取與共享 DSS 分析工具 知識管理中心 物

19、流管理業(yè)務(wù)系統(tǒng) 客戶行為分析工具 企業(yè)外部用戶 用戶接觸點(diǎn)界面管理 企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)分析工具 決策服務(wù) 知識庫 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)挖掘 智能代理 數(shù)據(jù) 過濾 與集成 Web 數(shù)據(jù) 智能商務(wù)建模技術(shù) GIS/GPS/GSM 自動識別系統(tǒng) 物流預(yù)測技術(shù) 數(shù)據(jù)管理 4. 基于定量模型的物流支持系統(tǒng)基于定量模型的物流支持系統(tǒng)運(yùn)輸問題：線性規(guī)劃問題，指派問題：整數(shù)規(guī)劃選址問題：規(guī)劃問題庫存問題：訂貨問題裝卸問題：調(diào)配問題配裝問題：貨物組合鐵路配貨：運(yùn)輸?shù)挠邢驁D其它問題：信息分析、預(yù)測等5. 基于行為分析的物流支持系統(tǒng)基于行為分析的物流支持系統(tǒng) 這里簡單分析了蟻群算法和進(jìn)化計算方法，來開闊思維，了解基于行

20、為分析的支持系統(tǒng)的基本思想。蟻群算法蟻群算法 蟻群算法最核心的部分是對痕跡強(qiáng)度的處理，隨著算法的進(jìn)行，較短路徑上痕跡的濃度增加，其相對應(yīng)的支路就更有可能被螞蟻選中。對每只螞蟻保存已訪問過的路線，設(shè)計禁忌表。蟻群算法蟻群算法 通過不斷的迭代，計算出最短路的問題。當(dāng)一個螞蟻找到了滿足搜索標(biāo)準(zhǔn)的文件，它將和其它螞蟻共享以便不再檢查同一文件，對于索引來說，螞蟻間的合作使得每一索引器能靠不同瀏覽器中索引裝載的分布來保存資源。在尋查期間，用戶可以尋查限制于當(dāng)?shù)氐奈浵伝蚴亲屗鼈鞑サ饺肟陬I(lǐng)地。進(jìn)化計算方法進(jìn)化計算方法 模擬生物（包括人類）和各種自然現(xiàn)象解決高度非線性、內(nèi)部不很一類問題清楚的。包含遺傳算法、進(jìn)化

21、策略和進(jìn)化規(guī)劃。許多組合優(yōu)化問題，如旅行商（TSP）問題和調(diào)度問題（作業(yè)調(diào)度問題和時間表問題）都能得到較好的解決。6. 基于物流模擬的物流支持系統(tǒng)基于物流模擬的物流支持系統(tǒng) 物流系統(tǒng)模擬是充分利用現(xiàn)代物流理論、信息技術(shù)、對象營銷策略，在建立問題邏輯模型的基礎(chǔ)之上，通過計算機(jī)實(shí)驗(yàn)，將現(xiàn)實(shí)企業(yè)中各種復(fù)雜的物流系統(tǒng)問題加以簡化，取其主要的經(jīng)營活動，以定量的方法模擬在一個充滿競爭的對象環(huán)境下，怎樣才能取得在一定的物流水平約束下的較滿意的營銷業(yè)績。物流系統(tǒng)模擬是系統(tǒng)模擬的一種應(yīng)用。8.4 物流配送調(diào)度支持系統(tǒng) 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和通信技術(shù)的進(jìn)步，跨平臺、 組件化的GIS （地理信息系統(tǒng)）和 GPS （全球

22、定位系統(tǒng)）技術(shù)的逐步成熟，基于 GIS/GPS 平臺應(yīng)用的物流企業(yè)也會越來越多。共性空間分析概括為：（1）可提供優(yōu)質(zhì)的運(yùn)輸服務(wù)（2）滿足不斷發(fā)展的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（3）支持運(yùn)輸資源的整合及協(xié)作 （4）支持空間分析1）基于智能調(diào)度的運(yùn)輸支持系統(tǒng)）基于智能調(diào)度的運(yùn)輸支持系統(tǒng) 物流智能調(diào)度支持系統(tǒng)所解決的問題是貨物配送過程中的智能化（配貨的智能調(diào)度）和車輛在集貨、送貨過程中的智能調(diào)度（車輛運(yùn)輸?shù)闹悄苷{(diào)度）。 車輛智能調(diào)度系統(tǒng)的研究就是在滿足現(xiàn)代物流的要求下，基于3G技術(shù)，綜合各類學(xué)科開發(fā)出的一套支持系統(tǒng)。其系統(tǒng)功能如圖8-9所示。 基于空間信息的車輛調(diào)度支持系統(tǒng) 圖 8-7 基于空間信息的車輛調(diào)度支持系

23、統(tǒng) 功能 基于GPS的支持系統(tǒng) 基于GIS的支持系統(tǒng) 基于GSM的支持系統(tǒng) 基于3G的支持系統(tǒng) 車輛實(shí)時監(jiān)控 車輛跟蹤 調(diào)度 敏感 區(qū)監(jiān)控 地圖表現(xiàn) 分析查詢 手機(jī)定位 小靈通定位 其他移動工具 GIS 支持 GPS支持 GSM 支持 顯示地圖 優(yōu)化路徑 客戶服務(wù) 運(yùn)力調(diào)配 車輛查詢 運(yùn)輸路徑分析 客戶位置分析 WEBGIS 呼叫中心徑分析 智能倉庫 支持 2）車輛優(yōu)化調(diào)度的重要算法）車輛優(yōu)化調(diào)度的重要算法 啟發(fā)式算法 車輛優(yōu)化調(diào)度的遺傳算法 從道路網(wǎng)絡(luò)中裝載網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 求網(wǎng)絡(luò)的最大鄰接點(diǎn)數(shù)構(gòu)造鄰接結(jié)點(diǎn)矩陣、相應(yīng)的初始判斷矩陣鄰接結(jié)點(diǎn)算法求最優(yōu)路徑 圖 8-8 最短路徑搜索實(shí)現(xiàn)步驟 8.5 物流

24、管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)的融物流管理信息戰(zhàn)略與支持系統(tǒng)的融合分析合分析 戰(zhàn)略站在高一個層面上，它的實(shí)現(xiàn)涉及諸多因素，其中一個好的戰(zhàn)略要有其支持系統(tǒng)來高效的實(shí)現(xiàn)其藍(lán)圖。這里重要的一個因素就是IT戰(zhàn)略與其支持系統(tǒng)的融合關(guān)系。1. 現(xiàn)代物流管理的現(xiàn)代物流管理的IT應(yīng)用特點(diǎn)應(yīng)用特點(diǎn) 多功能化物流業(yè)發(fā)展的方向 一流的服務(wù)物流企業(yè)的追求 信息化現(xiàn)代物流業(yè)的必由之路 全球化物流企業(yè)競爭的趨勢w 福特汽車公司是美國三大汽車巨頭之一，但是福特汽車公司是美國三大汽車巨頭之一，但是到了到了20世紀(jì)世紀(jì)80年代初，福特像美國其他大企業(yè)年代初，福特像美國其他大企業(yè)一樣面臨著日本競爭對手的挑戰(zhàn)，因而計劃想一樣面臨著日本競爭

25、對手的挑戰(zhàn)，因而計劃想方設(shè)法削減管理費(fèi)用和各種行政開支。方設(shè)法削減管理費(fèi)用和各種行政開支。w 位于北美的福特汽車公司有三分之二的汽車部位于北美的福特汽車公司有三分之二的汽車部件需要從外部供應(yīng)商購買，為此需要有相當(dāng)多件需要從外部供應(yīng)商購買，為此需要有相當(dāng)多的雇員從事應(yīng)付賬款管理工作。在進(jìn)行業(yè)務(wù)流的雇員從事應(yīng)付賬款管理工作。在進(jìn)行業(yè)務(wù)流程重組之前，北美福特汽車公司的應(yīng)付賬款部程重組之前，北美福特汽車公司的應(yīng)付賬款部門雇員有門雇員有500多人。多人。w 最初，管理人員計劃通過業(yè)務(wù)處理程序合理化最初，管理人員計劃通過業(yè)務(wù)處理程序合理化和應(yīng)用計算機(jī)系統(tǒng)，將員工裁減到最多不超過和應(yīng)用計算機(jī)系統(tǒng)，將員工裁減

26、到最多不超過400人，實(shí)現(xiàn)裁員人，實(shí)現(xiàn)裁員20%的目標(biāo)。的目標(biāo)。w 日本馬自達(dá)公司在福特公司占有日本馬自達(dá)公司在福特公司占有22%的股份，的股份，而在馬自達(dá)汽車公司做同樣工作的人只有而在馬自達(dá)汽車公司做同樣工作的人只有5人。人。w 盡管兩個公司在規(guī)模上存在一定的差距，但盡管兩個公司在規(guī)模上存在一定的差距，但5：500的差距讓福特公司震驚了。的差距讓福特公司震驚了。w 為此，福特公司決定對公司與應(yīng)付賬款部門相為此，福特公司決定對公司與應(yīng)付賬款部門相關(guān)的整個業(yè)務(wù)流程進(jìn)行徹底重組。關(guān)的整個業(yè)務(wù)流程進(jìn)行徹底重組。 w 福特汽車公司應(yīng)付賬款部門的工作就是接福特汽車公司應(yīng)付賬款部門的工作就是接收采購部門送

27、來的采購訂單副本、倉庫的收采購部門送來的采購訂單副本、倉庫的收貨單和供應(yīng)商的發(fā)票，然后將三類票據(jù)收貨單和供應(yīng)商的發(fā)票，然后將三類票據(jù)在一起進(jìn)行核對，查看其中的在一起進(jìn)行核對，查看其中的14項(xiàng)數(shù)據(jù)是項(xiàng)數(shù)據(jù)是否相符，絕大部分時間被耗費(fèi)在這否相符，絕大部分時間被耗費(fèi)在這14項(xiàng)數(shù)項(xiàng)數(shù)據(jù)由于種種原因造成的不相符上。原有的據(jù)由于種種原因造成的不相符上。原有的業(yè)務(wù)流程如圖示。業(yè)務(wù)流程如圖示。 采購部門供應(yīng)商財務(wù)部門采購定單采購定單入庫單貨物倉庫付款發(fā) 票采購部門采購定單中央數(shù)據(jù)庫發(fā)送采購定單電子數(shù)據(jù)供應(yīng)商電子付款財務(wù)部門收貨確認(rèn)倉庫貨物w 業(yè)務(wù)流程重組后，應(yīng)付賬款部門不再需要業(yè)務(wù)流程重組后，應(yīng)付賬款部門不再需要發(fā)票，需要核實(shí)的數(shù)據(jù)項(xiàng)減少為三項(xiàng)：零發(fā)票，需要核實(shí)的數(shù)據(jù)項(xiàng)減少為三項(xiàng)：零部件名稱、數(shù)量和供應(yīng)商代碼，采購部門部件名稱、數(shù)量和供應(yīng)商代碼，采購部門和倉庫分別將采購訂單和收貨確認(rèn)信息輸和倉庫分別將采購訂單和收貨確認(rèn)信息輸入到計算機(jī)系統(tǒng)后，由計算機(jī)進(jìn)行電子數(shù)入到計算機(jī)系統(tǒng)后，由計算機(jī)進(jìn)行電子數(shù)據(jù)匹配。最后結(jié)果是：應(yīng)付賬款部門的員據(jù)匹配。最后結(jié)果是：應(yīng)付賬款部門的員工減少了工減少了75%，而不是原計劃的，而不是原計劃的20%。 w 公司業(yè)務(wù)公司業(yè)務(wù)n從事計算機(jī)硬件和軟件的分銷。軟件產(chǎn)品客戶平均從事計算機(jī)硬件和軟件的分銷。軟件產(chǎn)品客戶平均每