决策支持系统在物流系统中的应用

南京邮电大学硕士学位论文决策支持系统在物流系统中的应用姓名：王锋申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：章韵20060601决策支持系统在物流系统中的应用作者：王锋学位授予单位：南京邮电大学相似文献(10条)1.学位论文贺嘉现代物流系统的数据仓库的设计以及数据挖掘应用2007随着知识经济和现代信息技术的迅猛发展，信息技术特别是网络技术的发展，为物流发展提供了强有力的支撑。物流管理信息系统是企业信息系统的基础，是企业信息化的基础，利用信息技术对物流中的各种信息进行实时、集中、统一管理数据挖掘能够挖掘蕴藏在海量数据中大量未知的和有价值的信息，为企业物流管理提供各种决策信息，减轻物流管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了管理和决策的水平。随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。本文通过数据挖掘对物流系统的研究具体对应到百联物流数据仓库的设计和建立来阐述在现代物流系统中数据挖掘的设计思想和实施步骤，并对其中关键的数据仓库的设计和建立作详细说明。在最后对现代物流数据挖掘的未来进行展望。2.期刊论文李宗璞数据挖掘技术在物流系统中的应用-商场现代化2006,(5)随着计算机技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于各行各业.数据挖掘技术应用在现代物流系统中,能够从庞杂的信息里提取有用的数据,通过统计分析,找出销售模式,准确掌握未来商机的命脉.3.学位论文易正江数据仓库技术在物流系统中的应用研究——基于CWM的广域物流系统平台建模2007随着中国加入WTO，物流将进一步得到迅速发展，对现代化的要求也越来越迫切，目前计算机在物流和管理中占有相当重要的地位。现代物流系统是一个庞大复杂的系统，每个环节信息流量十分巨大，用户很难对这些数据进行准确、高效地收集和及时地做出决策性的处理。数据仓库技术能够帮助企业在物流系统中从庞杂的信息里提取有用的数据，通过公正客观的统计分析，快速而且正确地得知企业经营信息，找出销售模式，准确掌握未来的经营动态。论文介绍数据仓库技术(DW)、数据挖掘技术(DM)和联机分析处理技术(OLAP)，对数据库技术和数据仓库技术进行比较的基础上，提出现代物流对信息技术的一些新的需求，指出应加快建设广域物流系统平台。然后对广域物流系统平台进行了分析和研究，指出广域物流系统平台在ISC(信息供应链)中所处的位置，提出基于CWM(公共仓库元模型)的针对广域物流系统平台的建模思想；并基于CWM对广域物流系统平台建模，设计了元数据库和元数据的获取模块。4.期刊论文王云鹏.王占中.鹿应荣.钱小小.WANGYun-peng.WANGZhan-zhong.LUYing-rong.QIANXiao-xiao基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统-吉林大学学报（工学版）2005,35(6)为解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题,结合数据仓库的特征和决策支持系统的要求,提出了基于数据仓库的多式联运决策支持系统结构.该系统包括三个层次:模型库系统和数据库系统组成的基础层、数据仓库组成的加工层以及联机分析处理(OLAP)、专家系统和数据挖掘等组成的应用层,可以实现定性与定量相结合的物流决策支持.为提高多式联运物流企业决策效率和实现物流系统的协调运作提供了有效手段.5.学位论文于宝琴成套电器企业异构数据整合及其物流系统的研究2006以成套电器企业集团异构数据源和信息系统为研究对象,构建异构系统数据整合框架、集成策略和实现技术.研究数据提取、集成、处理与分析方法,提出分布的文件集增量更新算法、设计和实现低成本的基于ORACLE的企业数据加载方法,针对企业现状,以物流部为核心,实施节约成本、优化系统策略,提高整个企业集团的综合竞争力,利用模糊集理论对企业物流系统进行综合评价,进一步提高系统效率,有效的监督、控制企业物流成本.整合异构数据信息和物流成本信息,利用OWB(ORACLEWAREHOUSEBUILDER)、AWM(ANALYTICWORKSPACEMANAGER)、数据仓库理论和方法以及ETL(EXTRACTIONTRANSFORMATIONLOADING)技术,集成物流成本信息并对其主题的星型模型建模.进一步研究开发了基于网络的领导决策查询原型系统,并应用于成套电器企业集团.通过分析与研究,得出如下结论:基于网络的企业异构数据整合和数据仓库系统的构建.为由基于分布式的、独立的信息系统向基于网络化的统一的数据管理模式转换提供有效的解决方案,拓展了新一代数据管理系统的内涵.将ORACLE技术应用于异构数据整合、低成本的批量移植数据方法的设计.基于ORACLE技术通过分析SQLSERVER、MYSQL等异构数据,建立MOETL,模型和T-D-M转换模型,能够实现批量异构数据转换和加载功能.字符模式匹配技术与数据过滤方法应用于增量、批量加载过程.通过分析经典匹配算法的特点,针对有序的、小字符串集合,自行设计:DIFF-MATCH算法和中位匹配算法,提高批量加载数据的速度.并可进一步拓展到ORACLE优化查询的SQL文本匹配中.企业物流系统是企业供应链趋势下的局部的、微观的物流信息管理系统,成套电器企业建立自己的物流系统,利用模糊综合评价法对成套电器企业的物流系统进行综合评价,可以充分发挥物流信息的作用,合理控制企业物流成本.OWB技术用于提高数据仓库的ETL效率.AWM工具的应用为ORACLE联机分析处理提供可视化的逻辑模型和接口,进一步为领导决策查询提供了良好的平台.网络模式下面向主题分析的领导决策查询系统的设计与实现,解决信息孤岛的信息交换与共享、领导决策数据不一致和信息滞后等问题.全文以异构的数据信息为基础,以成套电器企业物流采购部为中心,以领导决策查询系统为最终目标提出基于C/S、B/S混合模式的特定企业数据整合的总体架构.6.期刊论文沈江.周莉超.齐二石铁路物流的电子商务策略及其应用系统-计算机集成制造系统2001,7(7)电子商务在铁路物流系统的应用包括在线交易、会员制组织形式、虚拟仓储、共享数据仓库、电子支付等方面.电子商务系统的实现由用户(企业)节点、电子支付节点和大物流节点分布构成,以Internet/Intranet为依托,通过Web平台,实现各节点间的信息共享和信息传输,在铁路物流节点构建了三级管理模式.采用电子商务取代传统商务手段,使铁路在原已很完善的物流系统的基础上增加了信息流,使其具有了更强大的经营模式,不仅能够通过铁路Intranet实现铁路内部物流作业的自动化管理,而且能够通过Internet使铁路的业务延伸到市场的各个角落,提高市场份额,从而实现整个供应链的增值.7.学位论文张文娟数据仓库和数据挖掘在物流系统中的应用研究2009随着计算机信息技术与社会经济的发展，物流行业经营的各个环节对管理的要求越来越高，信息的处理也越来越需要先进信息技术的支持。数据仓库与数据挖掘的出现，对于提高物流各个环节的工作效率，避免不必要的浪费，充分挖掘和利用过去零散的信息，建立物流决策机制，降低营运费用和产品成本，加快资金周转等等有了深远的影响。本文探讨了如何将数据仓库、数据挖掘结合起来用于物流管理领域，为物流行业探索了一条新的思路。本文对数据仓库相关理论和技术进行了研究，探讨了数据仓库技术在明日科技有限公司的物流管理系统中的应用。详细分析了物流管理的业务活动和数据关系，设计了数据仓库的概念模型、逻辑模型、逻辑模型、数据仓库的生成、数据仓库的使用与维护，最终确定本系统的主题为：商品销售概况、商品进出仓量、客户信用分析、商品配送到货准点率分析、应收帐分析等。文中详细讲述了系统的设计和实现过程，通过SQLServer2005中的SSIS组件，实现了对数据源的数据进行抽取、转换和装载，并利用SSIS建立了数据立方体，以满足OLAP分析的需要。接着又对关联规则和数据分类算法进行了研究，并将这两种算法应用于商品销售概况分析和客户信用分析中。通过挖掘其中蕴含的规律，为物流管理工作提供相应的销售策略和挖掘优质客户的赊销潜力，能够合理的调整企业各项资源的合理调度，提高企业运营效率，降低成本，较好的实现由企业与消费市场的互动，及时有效地完成物流运转；客户信用分析的应用，以方便企业加强应收帐管理，降低企业的损失，减少坏账损失，对于信用等级低的劣质客户，在今后的交易往来中加强防范意识。由于对数据、数据挖掘任务和挖掘算法的多样性导致了许多研究难题，最后，介绍了数据挖掘的发展趋势。8.期刊论文易正江.姜桦基于数据仓库技术构建广域物流系统平台-信息与电脑2010,(2)现代物流系统是一个庞大复杂的系统,每个环节信息流量十分巨大,用户很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理.9.学位论文范德辉基于数据挖掘的物流信息系统的研究与实现2006如今，我国正处于全面推进信息化的进程之中，物流领域的信息化更是如火如荼的推进之中，它既带有一般信息化的共性，也有其特性。信息化给物流领域所带来的效益似乎比其他领域更大一些。现在大多数物流企业的并没有真正的使用物流系统，仅仅停留在信息管理的层面上。而为物流领域供应链的形成和供应链管理重要的物流管理环节，很多是靠人工来完成。要提高整个供应链的效率和竞争力，须使用适合企业发展的物流信息系统。目前，国内物流软件品牌上比较分散，技术上也缺乏标准化的指导，软件供应商对于物流业务的了解还很不深入，产品质量参差不一。本文从代表数据库技术最新发展方向的数据仓库和数据挖掘技术入手来研究物流信息系统，这对解决物流企业信息繁多、难以取舍、决策困难的问题，相对于传统的物流管理信息系统有明显的优势。本文对数据仓库、数据挖掘的建模、算法、进行了研究，阐释了数据挖掘在实际应用时的基本步骤和过程，对数据挖掘在各种应用问题上的任务和建模进行了讨论。并就数据仓库的建立和如何进行数据挖掘等进行了案例分析和验证。同时对算法设计需要考虑的问题进行了简要的分析，并就物流系统中出现的“牛鞭效应”所带来的负面影响，提出并验证了可以采用BP网算法较好的解决这个问题。10.学位论文潘文军基于智能的港口物流预测系统的研究与应用2004快速发展的物流业对全球经济各行业都产生了重要影响,港口作为综合运输链中一个主要环节,迅速发展为港口物流.港口物流影响因素很多,如国家及地方政策、腹地经济发展水平、港口地理环境条件、天气状况等.这些因素具有复杂的不确定性和时变性,给预测带来很大难度.因此针对中国港口物流的实际情况,对港口物流预测方法进行研究具有很好的现实意义.神经网络具有很强的鲁棒性、容错性和自学习能力,善于联想、概括、类比和推理,已经广泛应用于包括预测在内的各种领域.港口物流系统中各因素之间的关系大多是非线性的,经典的预测方法用于非线性系统预测有一定的困难,而神经网络具有优良的非线性特性,适用于非线性系统的处理.因此可将基于神经网络的智能预测方法用于港口物流预测.该文在探讨港口物流系统特点的基础上,寻找提高物流系统预测精度的途径,研究了适合于物流系统预测的神经网络预测模型,同时对数据仓库和联机分析处理技术进行研究,提出将其与物流预测系统相结合的设计思路,从而可以从不同角度为预测提供需要的数据,研制了可视化的港口物流预测系统,该系统结合传统预测及神经网络预测方法,并将其应用于实际港口物流预测项目,结果证明该文提出的方法是可行的.该文的主要研究内容如下:(1)对物流预测,特别是港口物流系统的特点及对预测的要求进行了深入分析,进而提出物流预测系统的功能、结构及软件实现的方法.(2)对传统的预测方法和神经网络预测方法的特点、解决预测问题的思路和步骤进行分析,建立了神经网络预测方法模型,用基于MATLAB神经网络工具箱的方法实现预测模型的相关算法.(3)研究了VB与MATLAB的接口实现方法并予以实施,实现了基于神经网络的智能预测系统,该系统具有一体化的特点和用户的友好性,并通过实例测试验证其实用性.(4)对数据仓库及联机分析处理技术进行探讨,研究港口物流数据仓库建立过程