流通企業庫存決策支持系統框架設計研究

[摘要] 庫存管理與決策是流通企業最重要的物流管理活動之一。本文在論述庫存決策問題的基礎上，闡述了庫存決策支持系統的設計思想，提出了基于供應鏈和數據倉庫（DW）的流通企業庫存決策支持系統的體系結構，說明了庫存決策支持系統實現的功能，給出了系統實現的方式和工具。

[關鍵詞] 庫存決策決策支持系統數據倉庫

一、庫存決策問題概述

庫存決策是指流通企業的決策者根據對市場的需求預測，以及某些用戶的特殊要求，在對企業內部環境和外部競爭環境，以及供應源進行分析的基礎上，制訂多個可行的庫存方案并選擇一個較滿意的方案的過程。在我國，庫存資產占企業資產總額的30% 左右。若能通過庫存管理使庫存節約即使很小的百分比， 對企業來講， 其經濟效益也是十分可觀。當前流通企業經營的商品數量達到數萬種甚至更多，年銷售額數億到上百億。商品的物流庫存管理任務十分繁重。因此，需要建立一個具有強大數據分析和決策支持功能的庫存決策支持系統來滿足市場競爭和管理決策的需要。

庫存決策的大體過程可以描述為:根據銷售情況和對未來市場的預期，通過運用相關預測模型和分析模型及經驗等輔助決策信息確定庫存的數量，并且在一個經營周期后對庫存行為進行評價。庫存決策的目標就是要保持合理的周轉庫存，減少積壓庫存，合理地計劃臨時庫存和季節庫存，盡量利用在途庫存。目前我國流通企業庫存主要包括門店，倉庫庫存和在途庫存。這幾方面的問題涉及的信息量大，信息結構復雜、種類繁多，決策的不確定性強。要實現準確的決策，必須要依靠基于數據倉庫的決策支持系統。

二、庫存決策支持系統框架設計

1.設計思想

對流通企業來說，商品品種數量多，不同商品銷量和占用資金差異大，部分商品的銷售隨季節和節假日也會有很大波動。對商業企業來說，進銷存三位一體，系統應根據銷售情況預測銷售趨勢，能及時、準確的反映出當前的庫存情況、顧客的需求情況，準確無誤地管理帳目，進行統計分析，完成報警提示，自動生成訂貨單等功能。系統采用ABC分類法對商品進行管理和決策，對庫存方案在分類管理的基礎上采用企業自主管理，供應商管理庫存和聯合管理庫存相結合，部分商品基于供應鏈進行庫存決策。

系統的設計采用由簡單到復雜的方法，充分考慮系統的可擴展性，先從基本的庫存決策模型出發，使系統在已有模型的基礎上能順利運行，然后不斷豐富模型庫，不斷增強系統功能。對b類和c類商品采用預先設定，自動生成庫存決策方案，對a類商品重點監控。庫存方案根據綜合評估情況采用不同的方案預先設定。

系統提供靈活友好的人機交互接口，提供高度的用戶參與的靈活性，使用戶從需求量到各模型參數，再到輸出結果，都能根據自己的豐富經驗進行調整。

系統采用庫存決策方案的概念，所謂決策方案就是將一種或幾種甚至一類商品和相應庫存模型及相關參數建立起關聯，決策方案的運行就是自動尋找與商品有關的庫存模型和相關參數得出結果的過程。用戶在系統初始化以前就通過決策方案向導建立各種商品的庫存決策方案并保存下來，用戶可以通過決策方案管理器對這些方案進行查看，修改，運行等操作，允許用戶選擇多個決策方案運行，然后統一查看運行結果，這樣用戶使用大為方便。

2.系統體系結構

從系統結構角度看， 系統包含，模型庫及其管理系統，知識倉庫及其管理系統，數據庫和數據倉庫系統，基于OLAP的輔助決策系統，人機交互界面對話系統五個模塊如圖1所示。整個結構體系分為三層：最基礎一層是數據庫和數據倉庫系統，它是決策支持系統的基礎。第二層包含三部分，模型庫利用數據庫和數據倉庫為決策問題提供定量分析（模型計算）的輔助決策。聯機分析處理產生輔助決策信息。第三層根據第二層的結果由人機交互系統產生決策信息并形成決策方案。供企業決策者使用并部分提供給供應鏈合作伙伴使用。

圖1 系統體系結構圖

3.系統主要功能

(1)商品數據的處理功能

商品數據包括數量數據和屬性數據。數量數據主要包括商品入庫數據，商品出庫數據，商品盤存數據，屬性數據主要包括商品編號，名稱，分類，保質期等屬性。這些數據通過企業已有的數據庫（如庫存管理系統，進銷存系統，MRP系統或財務系統中生成的）通過抽取（Extraction）、轉換（Transformation)和裝載（Load）即ETI過程，按時間序列合并到數據倉庫中，從而得到企業庫存數據的一個全局視圖。系統數據來源如圖2所示。

(2)商品的銷售預測功能

流通企業的庫存和銷售緊密相關。通過銷售預測合理計劃庫存至關重要。預測根據預先設定的基本預測模型（包括移動平均法，指數平滑法，回歸分析，BP神經網絡等方法），考慮多種因素（如天氣變化、節假日、季節變化等），結合數據倉庫的歷史數據，對階段總需求，日需求，需求量趨勢等進行預測，為庫存決策提供必要的需求量參數。

圖2 庫存數據流圖

(3)反映統計庫存狀況和銷售狀況功能

此功能主要用于各種查詢和統計功能的設計，同時為商品分類提供參考。系統除為本企業提供庫存決策還為供應鏈合作方提供庫存信息和其產品銷售信息。系統能隨時對某種商品進行存儲量檢查，對超出最大存儲量和低于最低存儲量商品給出超儲和低儲警報，產生報表。系統還可隨時統計和查詢任意時間段的出入商品數據，現有庫存量及其相應資金，還可查詢商品的性能特點和進貨情況。

(4)庫存決策和決策評價功能

通過決策方案對數據倉庫中數據和模型庫的調用，系統能夠生成庫存決策方案并保存在知識倉庫中。決策者也能夠使用知識倉庫中的專家系統經驗方案。決策者還能利用OLAP產生的分析數據。利用多方面的信息，產生一個較好的決策。根據庫存理論，采用合適的庫存控制模型，針對不同產品，不同需求方式，不同庫存點確定最佳訂貨量，最佳再訂貨點和安全庫存水平，是本系統的重要功能。對商品在一段時間內產生的庫存決策方案進行提取分析，利用周轉率等指標，有效評價庫存決策效果，為決策方案的改進提供實際的支持。

三、系統的組成和實現

1.數據倉庫

數據倉庫是面向主題的、集成的、不可變更的、隨時間不斷變化的數據集合，是決策的基礎。建立數據倉庫的目的是將現有的大量用于事務處理的傳統數據庫庫存和商品數據進行清理、抽取和轉換，并按決策主題的需要進行重新組織。數據倉庫通過SQL Server 2000建立。

數據倉庫的設計步驟：首先定義庫存主題所需各數據源的詳細情況，包括所在計算機平臺、擁有者、數據結構、使用該數據源的處理過程、倉庫更新計劃等。然后定義數據抽取原則，以便從每個數據源中抽取所需數據;定義數據如何轉換、裝載到主題的哪個數據表中。最后將庫存主題細化為多個業務主題，形成主題表。

2.OLAP技術

聯機分析處理(OLAP)是共享多維信息的一種有效快速分析方法。它通過快速、一致、交互地訪問各種可能的信息視圖(即數據倉庫中的數據)，實現與用戶的交互、快速響應和提供數據的多維視圖。OLAP是基于數據倉庫的信息分析處理過程，是數據倉庫的用戶接口部分。OLAP系統面向主題，基于數據倉庫中的多維數據進行切片和切塊、鉆取、旋轉等，從不同角度提取商品庫存的有關數據，對數據進行深入分析和加工。本系統中擬采用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services 提供的OLAP。

3.模型庫及管理系統

模型庫是庫存決策支持系統的重要組成部分，建立模型的目的就是要利用模型得到商品預測信息及決策方案的連接。建立模型庫首先就是通過類別、抽象手段建立起各種庫存模型。然后用模型庫來存儲庫存決策所需要的各種庫存模型。模型庫管理系統的功能，就是實現對各個模型的維護、修改和聯結，以及實現模型庫與方法庫、數據庫及人機接口的聯結。模型庫的建立使用Oracle Designer作為數據建模工具。

模型庫及管理系統的實現：庫存決策支持系統中涉及的模型種類繁多， 其中數學模型的應用是最廣泛的。為了對各種數學模型進行統一管理， 首先要對模型表示進行規范化，利用模型字典庫記錄模型特征， 利用模型文件庫統一管理相應的模型文件組， 以減少模型冗余、保證模型一致性， 提高模型共享能力及模型動態組合能力， 加強模型的靈活性。模型文件庫存儲模型所用的各種文件，每種模型對應4個模型文件: 源文件、目標文件、說明文件和描述文件。 源文件是模型的源程序表示。目標文件是模型的可執行程序表示。說明文件是模型的自然語言描述。描述文件是模型的數據表示， 是對模型的輸入和輸出數據所做的說明。這4 類文件分別存放在不同的目錄下， 利用操作系統的文件管理功能進行管理。決策支持系統中，模型和數據是分別存儲，使用模型就離不開數據調用，所以需要開發模型庫管理系統在決策控制流程中簡化對模型的調用， 以及模型部件對數據部件的存取操作。而數據庫中數據格式如果不符合模型調用的需要，還必須進行數據格式轉換，這就要開發模型部件和數據部件的接口。

4.知識庫，知識庫管理系統

這部分主要由規則庫、事實庫、知識庫和知識庫管理系統等組成。規則庫：包括決策描述規則庫和數據轉換和檢測規則庫。事實庫：采用數據庫技術，存放決策方案。知識庫，存放先驗知識。知識庫管理系統:對規則和事實進行統一管理。對庫存決策來說，僅靠模型庫的模型是遠遠不夠的，很多時候要根據專家經驗來進行決策，知識庫產生的輔助決策方案是模型庫決策方案的有益補充。

5.人機交互界面對話系統

提供用戶與系統交互的各種界面，用戶通過這些界面完成決策。考慮到用戶使用的習慣，一般設計成窗口和菜單形式，用戶通過交互設置調整模型參數，選擇模型，分析評價決策質量，結果用圖形、表格、文字說明等形式加以展示。人機交互完成對決策支持系統各個功能模塊的功能集成，包括調用模型，數據，完成決策，產生保存決策方案，整個對話系統通過可視化語言編程實現。

四、系統的實現

系統采用基于web和c/s混合模式的結構，如圖3。流通企業進行庫存決策使用C/S模式，

圖3 基于Web的計算模型

供應鏈合作方基于web技術通過Internet分享庫存決策方案和其所需的庫存信息，外聯部分采用防火墻技術保障系統安全。流通企業和供應商之間采用充分發揮兩者的各自優勢。采用C/S方案，充分發揮其交互性強、存取數據安全、網絡通訊量低、速度快和利于處理大量數據的特點。在本系統中流通企業的決策過程，如模型模塊的管理和操作，數據修改，系統維護，警報信息，采購信息，出庫單生成等都采用這種方式。而基于web模式的結構，為聯合庫存管理的合作方提供其商品的庫存決策方案和庫存信息，為供應商管理庫存提供庫存信息，此結構具有平臺無關性，用戶操作簡便，簡化了系統的維護等特點。為合作方有效的提供其所需的信息。

五、結束語

本系統根據流通企業特點，建立了一個基于供應鏈思想的庫存決策支持系統，并充分利用了基于web和C/S混合模式的優點，將兩者有效結合在了一起。滿足了不同庫存決策方式的數據要求。供應商能利用此系統進行庫存管理和合作，實現了科學的現代庫存管理方式，而且在庫存管理工作中融入了供應鏈思想。

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