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第五章. 物流信息管理支持技术. 学习目标. ⒈ 理解 数据库 的定义与特点,了解 数据库系统 的组成 ⒉ 理解 数据仓库 的概念,了解数据仓库的组成和设计方法 ⒊ 理解 数据挖掘 的概念,了解数据挖掘工具及应用 ⒋ 理解 电子数据交换 的概念,熟悉实行 EDI 的工作流程 ⒌ 理解 地理信息系统 的定义,了解 GIS 的特征、功能和组成 ⒍理解 全球定位系统 的定义,了解全球定位系统的组成和功能. 第一节 数据分析技术. 一、数据库技术 1 、数据库的定义与特点
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第五章 物流信息管理支持技术
学习目标 ⒈ 理解数据库的定义与特点,了解数据库系统的组成 ⒉ 理解数据仓库的概念,了解数据仓库的组成和设计方法 ⒊ 理解数据挖掘的概念,了解数据挖掘工具及应用 ⒋ 理解电子数据交换的概念,熟悉实行EDI的工作流程 ⒌ 理解地理信息系统的定义,了解GIS的特征、功能和组成 ⒍理解全球定位系统的定义,了解全球定位系统的组成和功能
第一节 数据分析技术 一、数据库技术 1、数据库的定义与特点 数据库是存放在计算机存储设备中的以一种合理的方法组织起来的,与公司或组织的业务活动和组织结构相对应的各种相关数据的集合,该集合中的数据可以为公司或组织的各级经过授权的人员或应用程序以不同的权限所共享。 ①最少的冗余度; ②应用程序或用户对数据资源共享; ③数据独立性; ④对数据的定义、操纵和控制,由数据库管理系统统一进行管理和控制。
2、数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统,是可运行的以数据库方式存储、维护和向应用系统提供数据或信息支持的系统。 数据库应用系统 数据库应用开发工具 数据库管理系统 操作系统 最终用户1 数据库 最终用户2 最终用户n 数据库管理员
二、数据仓库 1、数据仓库的概念 面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的数据集合,用以支持企业或组织的决策分析过程。 2、数据仓库的组成 ①数据仓库数据库; ②数据抽取工具; ③元数据; ④访问工具; ⑤数据集市; ⑥数据仓库管理; ⑦信息发布系统。
⑦信息发布系统 ⑥数据仓库管理 ④访问工具 ①数据仓库数据库 ②数据抽取工具 ⑤数据集市 ③元数据
数据仓库建模 收集分析需求 3、数据仓库的设计方法 构建数据仓库 数据仓库建模 收集分析需求 构建数据仓库 数据驱动方法 需求驱动方法
三、数据挖掘 1、数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining,DM)就是从超大型数据库(VLDB)或数据仓库中搜索有用的商业信息的过程。 2、数据挖掘工具 数据挖掘工具主要有神经计算、智能代理和辅助分析三种。
3、数据挖掘应用 ①零售和销售业:预测销售,确定库存量和分销计划等。 ②银行业:预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。 ③航空公司:捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地等。 ④广告:预测在黄金时间播放什么广告最好,怎样使插入广告的收效最大。 ⑤市场营销:对客户的人口统计信息进行分类,以预测哪些客户将对推销商品的邮件做出应答或购买特殊产品。
案例分析1:沃尔玛强大的数据库管理系统 1、沃尔玛的奇迹 1975年,《财富》开始排名世界500强时,沃尔玛刚起步 1979年,沃尔玛全年销售额首次突破10亿美元 1993年,沃尔玛一周的销售额就达到10亿美元 2001年,沃尔玛一天就卖出10亿美元 2002年以来,沃尔玛一直高居全球500强之首
2、沃尔玛信息数据库的信息对象及其记录内容2、沃尔玛信息数据库的信息对象及其记录内容
案例分析2:日本麦当劳的数据分析 1、日本麦当劳情况介绍 ⑴日本麦当劳有3800多家店,年销售额约33亿美元。 ⑵每天,超过300万人光顾麦当劳。 ⑶传统预测方法(如时间序列法、回归模型法)并不管用。 2、每个渠道成员分享信息,保证系统平稳、高效运作 ⑴日本麦当劳基于网络的订单处理过程,数据需求和订单计划跨越渠道成员的界限 ⑵日本麦当劳公司基于网络的订单计划过程
1、仓库的基本数据 库存品种(I)、库存数量(Q)、入出库频率(λ)、订单数量(E) 案例分析3:仓库的数据分析 2、仓库的数据分析 ⑴ I-Q曲线分析:把每一个品种的库存量占全部库存量中的比例(以每种物料库存量多少的顺序)绘制成图 ⑵ I-λ曲线分析:把每一个品种的入出库频率占全部入出库频率中的比例(按每种物料入出库频率大小的顺序)绘制成图 ⑶ EIQ表分析
1.可以了解物流特性,如:订单内容;订货特性;接单特性;物流中心特性;EIQ 特性 2.能够检讨出配合物流系统特性的物流系统设备及其运用系统 3.能够选择物流设备 4.能够作仿真分析 5.能够进行物流系统的基础规划 EIQ功能
第二节 电子数据交换 一、电子数据交换的概念 国际标准化组织(ISO)将EDI定义为“将商业或行政事务处理按照一个公认的标准,形成结构化的事务处理或信息数据格式,从计算机到计算机的数据传输”。
传统方式向电子方式的演变 企业内电子订货 EDI观念
传统方式向电子方式的演变 EDI与传统文件交换方式
传统方式向电子方式的演变 透过VAN进行与交易对象的网络化作业
传统方式向电子方式的演变 利用 EDI 进行 EOS 利用 EDI 进行 EOS
二、电子数据交换技术的实施 1、EDI的构成及标准 ⑴EDI数据标准化。现在较通用的是联合国的UN/EDIPACT。 ⑵EDI软件及硬件 ⑶通信网络。实现EDI通信主要有以下三种方式: ①早期采用的点对点方式(PTP); ②利用已有的通信设备上采用的增值网方式(VAN); ③国际间电子邮件服务系统方式(MHS)。 2、EDI标准体系的基本构架 3、实行EDI的工作流程 ⑴文件的结构化和标准化处理; ⑵传输和交换 ⑶文件的接收和自动处理
案例分析5:EDI与分拣系统在川崎物流中心的应用案例分析5:EDI与分拣系统在川崎物流中心的应用
引进计算机系统改善业务 大批量的收货和分拣业务的效率化 发现问题,找出问题 已入库商品的出库效率高低成为胜负关键。 提供作用标准化 推进作业的标准化和合理化 装配了IBM/AS400,使系统更加标准化 系统不断改善
分拣系统引进效果 1、作业时间大幅缩短; 2、上架作业:以前每件20秒,现在10秒(实测值),效率提高了1倍; 3、分拣差错(混入)率:以前0 1%,现在0 05%; 4、差错时的商品查找时间:以前每月30小时,现在1小时以下; 5、现场操作者只需简单培训,就可以进行作业; 6、培训时间:以前需5小时,现在约10分钟; 7、熟练工人的习惯性差错作业得到改善; 8、防止同一客户商品上不同架的分拣差错; 9、根据标签数据进行数值评价的作业效率得到改善; 10、投资回收时间:包含内部费用以及硬件和软件投资,约5年可全部收回。
第三节 地理信息系统 一、地理信息系统的定义 ⑴GIS的物理外壳是计算机化的技术系统,它又由若干个相互关联的子系统构成; ⑵GIS的操作对象是空间数据,即点、线、面、体这类有三维要康的地理实体; ⑶GIS的技术优势在于它的数据综合、模拟与分析评价能力; ⑷GIS与测绘学和地理学有着密切的关系。
二、地理信息系统的特征 ⑴可用于采集、管理、分析处理和输出多种地理空间信息,具有空间性和动态性; ⑵以地学研究和地理决策为目的,以地学空间模型分析为手段,具有区域宏观分析、多要素综合处理和动态预测能力,可用于产生高层次的地理决策信息; ⑶由计算机系统支持进行地学空间数据管理,并由计算机程序模拟地理专家思维方法,作用于地学空间数据,产生规划决策信息,用以完成人力难以完成的工作。 三、地理信息系统的功能 ⑴数据输入 ⑵数据处理 ⑶MAPGIS数据库管理 ⑷空间分析 ⑸数据的输出 ⑹数据转换 ⑺图像处理
图形/图象输入系统 外部数据入口 四、地理信息系统的组成 空间数据库系统 图形/图象操作 属性数据库 数字地面模型 GIS工具系统 应用软件系统 信息输出系统
五、地理信息系统在物流信息系统中的应用 1、应用GIS的物流信息管理系统结构
2、关键技术 ⑴地理数据的获取和地理数据库的设计 ⑵数据库存储与管理 ①理数据库中所包含的资源信息类型 ②某些资源在地理数据库中的标识码 ③主键及物资资源数据库名称 ④物资资源数据库中其它信息的联系方式 ⑶数据的共享、分析和应用。 3、应用GIS的物流信息管理系统的用户交互 4、物流信息管理中GIS辅助决策功能。
第四节 全球定位系统 一、全球定位系统的定义 全球定位系统(GPS),是利用分布在约2万公里高空的多颗卫星对地面目标的状况进行精确测定以进行定位、导航的系统,它主要用于船舶和飞机导航、对地面目标的精确定时和精密定位、地面及空中交通管制、空间与地面灾害监测等。
二、全球定位系统的组成和功能 1、GPS的组成 ①空间卫星部分:GPS系统在空间由24颗卫星组成,均匀分布在6个倾角为55度的轨道面上,其中3颗为有源在轨备用卫星; ②地面控制部分:包括1个主控站、3个注入站和5个监测站。 ③用户设备:即用户接收机。 2、GPS的功能 ⑴实时监控功能; ⑵双向通信功能 ⑶动态调度功能 ⑷数据存储、分析功能
①空间卫星部分 ③用户设备 ②地面控制部分
五、全球定位系统的应用 1、GPS用于物流业的实施方案 (1)网络服务器; (2)用户端,用户通过计算机与互联网相连,用自己的用户名和口令进入用户服务界面,在该界面上对车辆进行编组调度; (3)车载终端设备,主要由GPS信号接收模块及GSM通讯模块(或其它通讯模块)组成,用来实现监控中心对移动车辆的跟踪定位与通信。
2、全球卫星定位系统在供应链管理中的应用 ⑴用于汽车自定位、跟踪调度、陆地救援 ⑵用于内河及远洋船队最佳航程和安全航线的测定、航向的实时调度、监测及水上救援 ⑶用于空中交通管理、精密进场着陆、航路导航和监视 ⑷用于铁路运输管理 ⑸用于军事物流
小结和学习重点 ⒈ 数据库、数据库系统、数据仓库、数据挖掘 案例分析1:沃尔玛强大的数据库管理系统 案例分析2:日本麦当劳的数据分析 案例分析3:仓库的数据分析 ⒉电子数据交换 案例分析4:传统方式向电子方式的演变 案例分析5: EDI与分拣系统在川崎物流中心的应用 ⒊地理信息系统和全球定位系统的复习