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A港口集团货种分析系统在企业管理决策中的应用

原文作者:张英菊

  [提要] 随着港口行业竞争日趋激烈,各港口企业将面临如何借助计算机等技术手段从大量的业务操作数据提取有价值的信息和知识,以提高企业科学决策能力。本文针对a港口集团运营过程中面临的货种市场决策问题,明确计算机系统解决方案,设计并实现了货种分析系统辅助a港口集团决策层进行科学决策,在企业中取得了良好的运行效果。
   关键词:货种分析系统;管理决策;港口企业
  中图分类号:f27 文献标识码:a
  原标题:a港口集团的货种分析系统在企业管理决策中的应用研究
  收录日期:2013年1月23日
  一、引言
  随着我国加入wto以及中国沿海沿江港口建设的蓬勃发展,港口行业得到了突飞猛进的发展。在市场竞争日益激烈的形势下,港口从早期的政府计划管理到现在的市场管理,港口行业竞争日益市场化。因此,在市场经济激烈竞争的条件下,港口企业必须把业务经营同市场需求联系起来,借助计算机等高效的辅助决策手段积极分析市场趋势,准确预测市场需求并做出科学、正确的决策,以争取在激烈的市场竞争中保持主动,占领先机。
   二、问题背景与定义
  现代港口特别是大型枢纽港的地位越来越突出,港口码头的运作和管理逐渐与整个交通运输和仓储配送的大链条融合在一起。a港口是东北经济区对外开放中的龙头,作为开展现代物流服务的推进器与连接器,a港口是东北陆运和水运两大基本运输方式的联结点。其业务主要是为客户的货物进行装卸、存储、运输、防护等一系列连贯的、一条龙的服务。wWw.11665.cOM港口a成立至今,随着业务的迅速发展,企业积累了大量、零散的客户货种业务数据。目前a港口集团的码头操作都是由下属各专业公司独立完成的,由于历史原因,各专业公司使用的业务管理系统不是出自统一软件提供商,因此不同专业公司对应的货品种类不相同,相对应的操作程序也不相同,而且数据项货种代码以及客户代码在不同的专业公司也有不同的表示方法。例如:在矿石码头中用cargo-id表示货种代码,能够统计;在港铁和散装码头,却用production-id表示货种代码,如何统计同一货种每年在a港口集团的总运输量就必须要有一个统一的货种代码。而目前,矿石码头、港铁之间没有统一的货种代码,综合统计工作就很难实现。目前a港口集团的货种信息是散落在各个业务环节中,缺乏整合,缺乏及时性,并且由于各个业务环节之间缺乏信息沟通,信息的准确性也不能得到有效保证。那么,如何有效地整合集团内部各专业公司的货种信息,以准确统计各货种在a港口集团的完成情况,使集团领导更准确、直观地了解本港的现状,分析相同货种在不同时间段的情况对比,并且在此基础上利用统计数据进行分货种的市场趋势预测,为集团领导有针对性地制定各种灵活有效的措施提供决策支持是集团目前面临的比较重要的一个问题。 [论文网]
   三、计算机辅助决策支持方法确定
  现代化的港口首先应实现港口信息化,建立“数字港”是a港口成为国际物流港的基础。为了解决上述问题,我们为a港口集团制定了计算机信息系统解决方案,即建立a港口集团的货种分析系统。其基本思路是:通过数据采集系统将集团各专业公司业务系统的相关数据采集到总部,再经过数据处理系统对采集上来的数据进行清洗和仓库化,再通过数据展现系统形成集团决策层需要的直观可视化的分析及预测结果以支持决策。
   (一)货种分析系统的功能模块。基于a港口集团的上述问题,货种分析系统分为如下3个功能模块:货种知识模块、货种完成情况和货种市场趋势预测分析。(图1)
  (二)货种分析系统的高层逻辑图。(图2)
  (三)货种分析系统的数据流程图。(图3)
  (四)货种分析系统的运行机能及分析过程
  1、货种知识模块。相关人员需要对货种知识进行了解时,在货种知识库中便可以准确的找到相应的信息,实时动态地了解最新的货种知识,货种知识包括概况、年度市场态势。
   2、货种完成情况分析模块。本模块的分析功能是通过如下三个过程实现的:
  (1)数据采集过程。数据采集就是从现有的业务系统,即“生产指挥系统”和“基层业务系统”中抽取数据,这种采集不是一次性的,而是持续不断的采集,并且要适应客户需求的变化,因此需要一个数据采集系统专门进行数据的采集工作。数据采集系统就是从现有的业务系统,即“生产指挥系统”和“矿石码头业务系统”中抽取数据。各个系统的数据结构不相同,数据项不一致,需要有一个系统将这些数据读取出来;否则,就要针对每一个系统编写代码,不仅工作量大,而且很难应付字段的变化。而采集不是一次性工作,而是根据客户的需求,实时或是准实时性的工作,要持续不断地采集动态数据。
   ①针对矿石码头业务系统和计费系统建立数据采集。在矿石码头安装数据采集客户端,并订制采集的字段,建立一种数据影射关系,针对矿石码头的业务系统进行采集。
  ②针对集团生产指挥系统和计费系统建立数据采集。在集团总部针对集团生产指挥系统安装数据采集客户端,建立一种数据影射关系,针对生产指挥系统进行数据采集。
  (2)数据处理过程。数据处理过程的工作就是把现有生产指挥系统和矿石码头业务系统的货种相关信息集成起来,因为采集系统从生产指挥系统和矿石码头业务系统提取的数据,虽然传输到了总部,但信息的格式还是原有系统的信息格式,必须对数据进行整合才能够使用。主要的方法是通过工具来清洗、转换和装载,使得数据保持一致性和完整性。
   在本系统中,数据处理功能主要是将现有的两大系统(生产调度指挥管理系统、矿石码头业务系统)进行信息的整合,主要处理过程为数据一致性处理和异常数据处理。
  ①数据的一致性处理方案。相对而言,数据的一致性是很多领导和业务人员更关心的问题。各个业务系统中对货主、货种等基础信息的编码和名称不尽相同,甚至有很大的差异。如何将这些差异化的信息在综合业务信息平台中统一起来?我们的办法就是建立参照表。参照表中记录了业务系统中的编码和集团货种分析系统数据库中的编码的对应关系,所以可以把各业务系统中的信息通过参照表翻译成统一的集团货种分析系统数据库编码,从而保证了数据的一致性。

  为了更好地说明参照表的使用,我们以货主为例进行说明。新港系统、矿石系统、散粮系统都有货主信息,但是这三个系统的货主信息分别存储在自己系统的数据库中,名称和编码也不一样。在新港系统中,存储货主信息的表名为consignor,货主编码字段为:clientcode,字段类型varchar2(30),货主名称字段为:cnname,字段类型varchar2(50)。在矿石系统中,存储货主信息的表表名为c_host,货主编码字段为:host,字段类型varchar2(10),货主名称字段为:name,字段类型varchar2(20)。在散粮系统中,存储

货主信息的表表名为flbm_hzdw_jb,货主编码字段为:hzdwdm,字段类型varchar2(5),货主名称字段为:hzdwmc,字段类型varchar2(60)。在本系统中,我们设计了货主维表dim_customer,其中货主标识字段为customer_id,货主编码字段为customer_code,货主名称字段为customer_name。
   为了把新港、矿石、散粮等业务系统的货主信息统一起来,我们设计了货主参照表。(表1)散粮系统中有装卸船表lcjl,其中货主单位代码字段为hzdwdm,字段类型为varchar2(5),装卸量字段为zl。通过货主参照表,可以找到和散粮系统hzdwdm对应的货种分析系统数据库货主编号customer_id。这样就有了货主标识和装卸量,就可以在事实表fact_load_unload_ship表中插入货主标识customer_id和装卸量work_amount的数据。
   图4是相应的图解说明。参照表的维护功能由a港口信息平台提供。(图4)
  同样道理,我们也可以用同样的方法将新港系统、矿石系统的装卸船数据写到事实表fact_load_unload_ship表中,而且统一了货主信息,解决了货主信息一致性问题。
   说明:本设计方案适用于所有维度,如可以用同样的方法解决货种信息一致性问题,不再重复说明。
  ②数据异常解决方案。以上方案解决数据一致性问题,但只解决了静态维表问题,当维表数据变化时,则会出现数据异常。在本系统中目前不存在易变维表,所以下面我们只讨论慢速变化维表的维护和管理问题。我们依然以货主为例给出解决方案。
   第一种情况:业务系统中删除了某货主信息,这种情况下,对本系统不产生任何影响,所以不予考虑。
  第二种情况:业务系统中修改了某货主的编码,该货主编码被改为已存在的另一个货主编码,同时对参照表进行了相应的维护,这种情况下,对本系统不产生任何影响,所以不予考虑。
   第三种情况:业务系统中修改了某货主的编码,该货主编码被改为已存在的另一个货主编码,并且没有对参照表进行维护,则系统不出现任何异常,但会导致数据不准确,应要求各专业公司不允许出现这种情况,虽然发生这种情况的概率很低,建议不允许业务系统中修改货主编码时,改为已存在的另一个货主编码。
   第四种情况:业务系统中修改了某货主的编码,该货主编码是一个新码,同时对参照表进行了维护,这种情况下,对本系统不产生任何影响,所以不予考虑。
  第五种情况:业务系统中修改了某货主的编码,该货主编码是一个新码,但没有对参照表进行维护,这个货主的业务数据无法进入本系统,出现数据异常。
  第六种情况:业务系统中新增了新货主,该货主编码是一个已存在的货主编码,这种情况参照第三和第四种情况。
  第七种情况:业务系统中增了新货主,该货主编码是一个新码,同时对维表和参照表进行了维护,这种情况下,对本系统不产生任何影响,所以不予考虑。
  第八种情况:业务系统中增了新货主,该货主编码是一个新码,但没有对维表和参照表进行维护,这个货主的业务数据无法进入本系统,出现数据异常。
  通过上面的情况可以看出,数据异常发生在第五种和第八种情况下。出现数据异常时,业务系统中的数据无法进入本系统。如何解决数据异常问题?我们采取的解决方案是引入异常表。异常表的表结构和业务数据源表结构基本相同,只是追加一个数据处理日期字段。比如前面的散粮系统的装卸船数据表lcjl对应的异常表为stag_lcjl_e,stag表示临时转储区表,e表示异常表。(表2)
   出现异常时,数据处理过程会向系统管理员通知发现异常,并对异常情况做简要说明,主要包括哪个表发生异常,导致异常发生的原因。
  系统管理员在查看异常情况后,联系相应的专业公司,对维表和参照表进行维护,维护好后,调度相应的异常数据处理程序,将异常数据补入系统,同时删除异常表中的数据。发生异常的根本原因是在数据库中找不到与业务系统货主信息相对应的货主信息。
   建议在发生货主信息改动时,主要是在出现新货主时,应对维表和参照表进行维护,避免出现问题或数据异常,建议将之作为规范对各专业公司进行要求。
  说明:上面的例子是以货主为例进行说明的,但该设计方案适用于货种等所有其他维度,不再重复说明。
  (3)数据展现。数据展现过程的功能是,把现有的集团业务数据和矿石码头的业务数据集合起来,形成客户需要的数据形式,便于提供给客户。这里港口企业a的货种分析系统采用专业的前台bi工具brioquery explorer将报表或分析结果展现给用户,以此实现货种完成情况的分析。如图5和图6所示,为货种分析系统运用brioquery explorer工具运行的货种完成情况的部分结果。(图5、图6)
   3、货种市场趋势分析。分货种的市场趋势是本港进行市场拓展的重要手段。市场活动形式多样、过程管理困难,容易造成时间和费用的失控。同时,市场活动的效果也很难进行评价。货种分析系统提供了丰富的功能对本港的市场趋势进行准确的预测,如图7所示。(图7)
   四、结果分析与决策支持
  综上,此货种分析系统可以根据反馈数据、市场信息,结合当期的货种分析报告,对未来市场走势进行预测,并生成预测报告,发送至业务部门,确保业务部门可以随时了解各部门、各地区、各货种、各类客户、各阶段的完成情况和发展趋势,有针对性地制定各种灵活有效的措施。分货种的市场趋势是本港进行市场拓展的重要手段。市场活动形式多样、过程管理困难,容易造成时间和费用的失控。同时,市场活动的效果也很难进行评价。此货种分析系统提供了丰富的功能对a港口的市场趋势进行准确的预测。
   五、小结
  在企业信息化蓬勃发展的今天,任何一个企业都会随着企业不断的发展,积累越来越多的业务数据信息,这些数据如果不经过处理和净化,通常是杂乱且没有利用价值的。因此,企业必须借助于计算机这样的辅助工具对业务数据进行挖掘、分析与利用,获取有价值的潜在信息,为企业决策层提供科学化的决策支持,最终实现公司的远景发展目标。
   主要参考文献:
  [1]林大煜.海天码头客户关系管理评价体系与实施[d].上海:上海海事大学,2006.
  [2]陈家源.港口企业管理学[m].大连:大连海事大学出版社,2003.
  [3]许富胜.港口企业客户关系管理及实施步骤[j].中国港口,2003.2.
  [4]彭志宁.港口企业实施crm初探[j].港口管理,2006.8.
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  •  作者:佚名 [标签: 港口 系统 决策支持系统 决策支持系统 ]
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