[摘 要] 结合汽车制造业动态供应链的模式和特点，介绍了动态供应链状态信息描述方案，设计了供应链数据仓库数据管理模式，介绍了基于web方式系统功能的信息交换模式，并介绍了在汽车制造业应用。本研究尽力使信息管理技术具备可推广性。

　　[关键词] 供应链管理(supply chain manage，scm);动态信息;数据仓库
　

　　1 引 言
　　
　　汽车制造业涉及的上下游环节非常多，供应链具有代表性。供应链管理基本要素为规划(plan)､采购(purchase)､制造(make)､运送(deliver)､退货(return)等。汽车制造业物流供应链的主要特点是:
　　(1)层次性:汽车整车制造企业与零部件企业在业务关系上是有层次的，这与产品结构的层次是一致的;
　　(2)双向性:在汽车制造业物流供应链的企业中，使用某一共同资源(如原材料､半成品或产品)的实体之间既相互竞争又相互合作，最终保证供应链系统整体最优;
　　(3)多级性:随着供应､生产和销售关系的复杂化，汽车制造业物流供应链的成员越来越多。如果把供应链网中相邻两个业务实体的关系看作一对“供应—购买”关系，对于汽车制造业物流供应链这样的网链结构，这种关系应该是多级的，而且同一级涉及多个供应商和购买商。供应链的多级结构增加了供应链管理的困难，同时也为供应链的优化组合提供了基础;
　　(4)动态性:供应链的成员通过物流和信息流联结起来，但是它们之间的关系并不是一成不变的。www.11665.COm汽车制造业物流供应链中的节点企业需要动态地进行更新。而且，供应链成员之间的关系也由于顾客需求的变化而经常做出适应性的调整。
　　鉴于汽车制造业动态供应链的上述特点，本文结合实际探讨的主要问题是:汽车制造业动态供应链质量信息交换方案;数据仓库的基本问题:数据仓库的模型，如何进行控制，信息交换模式。
　　
　　2 动态供应链状态信息描述
　　
　　在敏捷制造和虚拟企业的运作中，根据动态供应链的需求，应建立一个科学､系统､全面的企业选择评价指标体系和综合评价方法。
　　对于企业战略选择的评价决策，如何确定一个科学合理的综合评价指标体系是评价科学化的基础。下面以汽车行业为例说明企业评价指标体系，通常从以下3个子系统对企业进行综合考察:产品(a系统);经营(b系统);行业(c系统)。
　　根据汽车制造业物流供应链的这些特征，对企业信息资源管理提出了更高的要求，其主要工作有:
　　(1)数据元素标准:数据元素是最小的不可再分的信息单位，是数据对象的抽象。对数据元素的标准化管理包括数据元素的定义､命名和一致性管理;
　　(2)信息分类编码标准:包括分类编码对象､编码规则和编码表的标准化管理;
　　(3)用户视图标准:主要包括企业管理的一整套单证､报表､账册和屏幕格式等;
　　(4)概念数据库标准:概念数据库标准包括数据库名称､标识､主关键字和数据内容列表，列表项可以是数据元素，也可以是数据元素组;
　　(5)逻辑数据库标准:在关系数据模型中，逻辑数据库是一组规范化的基本表。
　　利用面向对象的方法来设计数据仓库，即把事实､维､扩展信息包等都看作类，把数据分析过程看作是类的操作和交互过程。以星型模型为例，一个数据仓库多维数据模型中的对象包括主题､信息包､事实､维､维层次､维类别和度量指标等。
　　这些基本对象构成了数据仓库主题树，一个要分析的主题可以有多个扩展信息包，每个扩展信息包由一个事实､多个维和多个度量指标组成，维下面可以有多个维层次和维类别。
　　数据仓库主题树对象模型的定义如下:
　　(1)对象模型中的维。维具有独立性，但它们常常是多层次结构的，并且可能具有非平衡性。维中的成员具有自己的属性，包括基本属性和由基本属性推导出来的导出属性。
　　根据维的以上特性，建立维的对象模型定义如下:
　　①定义维dimension为d，其值域为dom(d)={dm₁，…，dm_n}，其中，dm_i(i∈n)是该维的成员，并且在dom(d)中存在有自己有向非循环图g＜m=(v，e)来表示维成员之间的关系。g＜m=(v，e)定义如下:v=dom(d)，edom(d)×dom(d)。对于任一(dm_i，dm_j)∈e，dm_i＜md_m是图g＜m的一条边。
　　②定义维等级:levels(d)={i₁，…，i_n}，n∈n，其中集合(dom(i₁)，…，dom(i_n))是dom(d)的子集。
　　③定义{l是等级上的有序关系:i_i{ll_j当且仅当dm_s∈dom(i_i)且dm_t∈dom(i_j):dm_s{ldm_t。
　　④定义维类别:type(d)={t₁，…，t_n}，n∈n，其中集合{dom (t₁) ，…，dom(t_n)}是dom(d)的子集。
　　⑤定义维层次:一个维层次是一个线性有序的等级序列。hierarchy (d)={h₁，…，h_m}，m∈n(当m=1时，表示该维中只有一个层次结构，否则为多层次结构)。
　　(2)对象模型中的度量。对象模型中的度量具有依赖性，它和维共同反映多维数据对象。其中，维度具有静态变量性质，度量具有动态变量性质。度量存在沿着所有维都是可加的､沿着部分维是可加的和沿着任何维都是不可加的3种情况。另外，度量也可分成基本度量和由这些基本度量导出的导出度量。度量的对象模型定义如下:
　　定义度量为measure(m)=＜cm，e＞。其中cm为度量属性;e为度量可执行的操作，如sum､average等操作。
　　(3)对象模型中的事实。在数据仓库和联机分析处理的应用中，事实正是人们所关心的内容。事实由多个维度和度量来共同反映。维用于反映事实的观察角度，度量则反映事实的特征属性。根据事实的以上特性，建立事实的对象模型定义为:
　　定义事实为fact(f)=＜fname，d₁，…，d_p，m₁，…，m_q，e＞。其中fname表示事实名，d₁，…，d_p是与该事实联系的各个维;m₁，…，m_q是与该事实联系的各个度量，e为以上定义的事实的基本操作。
　　(4)对象模型中的信息包。数据仓库及进行数据分析和查询的联机分析处理是建立在多维数据模型的上的。这种模型以数据信息包的形式展现多维数据，事实中满足了一定条集合就形成了一个数据信息包。操作就是基于数据信息包的基础上进行的。对数据信息包的常用olap操作有:上卷(roll-up)，下钻(drill-down)等，根据多维数据信息包的以上特性，建立数据信息包的对象模型定义如下:
　　定义信息包为package=＜pname，d₁，…，d_p，m₁，…，m_q，c，e，oe＞。其中pname代表信息包名，d₁，…，d_p是与信息包的条件元组，e为以上定义的立方体的基本操作，oe为立方体的olap操作。
　　
　　3 供应链数据仓库设计
　　
　　供应链信息交换是实现和实施供应链信息管理系统的关键阶段。信息共享也是供应链质量管理的自组织特征的体现。数据仓库技术从本质上讲，是一种信息集成技术，它从多个信息源中获取原始数据，经过加工处理后，存储在数据仓库的内部数据库中。通过向它提供访问工具，为数据仓库的用户提供统一､协调和集成的信息环境，支持企业全局的决策过程和对企业经营管理的深入综合分析。
　供应链数据仓库系统包含4个组成模块(如图1)，分别是:
　　
　　(1)数据模型管理模块:用来完成数据仓库系统数据模型的设计;
　　(2)数据转换模块:用来对各个供应链质量管理基础数据源的数据进行抽取､清洗､转换，整合到数据仓库模块的数据结构中去;
　　(3)数据仓库模块:包括输入数据缓冲区､数据仓库核心存储区和数据仓库数据管理3个数据存储组件，用来存放面向决策支持应用的大量综合数据并对数据仓库进行管理;
　　(4)数据展现模块:将数据仓库模块中的数据以olap分析､企业信息门户等多层次的应用方式展现给具有不同需求的最终用户，辅助他们做出科学､合理的业务决策。
　　利用面向对象的方法来设计数据仓库，即把事实､维､扩展信息包等都看作类，把数据分析过程看作是类操作和交互过程。以星型模型为例，一个数据仓库多维数据模型中的对象包括主题､信息包､事实､维､维层次､维类别和度量指标等。

　　数据仓库核心模块的设计要点是:
　　(1)数据缓冲区。从供应链质量管理数据源获取的基础数据和衍生数据先暂存在数据缓冲区，在这里完成数据最后的清理和转换，以便准备数据装载到数据仓库核心存储区中。在数据转换模块中，我们已经完成了对供应链质量数据各种源数据的判读和析取，但这些来自异构数据源的数据在格式上仍然存在不一致的地方，需要在数据缓冲区中进行协调。
　　数据缓冲区的设计取决于数据源的多样性､装入数据仓库所需的转换程度和输入数据的一致性，一般应包括输入数据的源表､执行各种中间转换的临时表和存储转换后数据的输出表(输出表与数据仓库核心存储区中的目标表应具有相同的结构)，同时数据缓冲区还应包含用于从数据源中获取数据的过程等以及数据装入数据仓库的过程。
　　在完成了这一步的数据清理和转换后，同样提取开始供应链质量数据和完成供应链质量数据分别为企业供应链质量数据的记录，形成两个视图。这两个视图是供应链质量数据计划流量事实表综合数据的基础。
　　(2)数据模型管理模块。在数据仓库数据建模方法中，由对象模型到物理模型的转化是最为关键的内容。对象模型是整个数据仓库数据模型的核心，通过对象模型表达了数据仓库中各个实体的属性及其相互联系。在数据仓库建模工具中，还没有现成的软件可以使用，因此根据供应链质量管理数据仓库的特点，进行研究，并且力求使开发的建模方法具备可推广性。
　　(3)数据仓库核心存储区。数据仓库核心存储区包含了一系列的事实表､维表､索引和实体化视图，其中事实表和维表组成了数据仓库的星型架构，有些维表可能由多个事实表共享，而索引建立在数据仓库核心存储区所有表的主要字段以提高查询效率，实体化视图则存储了数据仓库计算好的累计结果，提供更快的数据仓库查询处理。在数据缓冲区中的当前细节数据经过轻度综合(按日聚集)后，进入数据仓库事实表，在事实表基础之上计算出决策所需要的各种总结数据，并把这些计算结果以实体化视图保存起来，多次使用。
　　(4)数据仓库数据管理。目前主要实现了供应链质量管理数据仓库的数据备份管理，为了保障供应链质量管理数据仓库的正常运行，完善的数据备份技术是必不可少的。当数据仓库运行时，我们总希望其内容是可靠的､正确的，但由于计算机系统的故障(包括机器故障､介质故障､误操作等)，数据仓库有时也可能遭到破坏，这时如何尽快恢复数据就成为当务之急。如果平时就对数据仓库的重要数据做好备份，那么此时恢复数据就相当简单了。
　　数据仓库的逻辑备份:此方法不需要数据仓库运行在归档模式下，不但备份简单，而且可以不需要外部存储设备。增量导出是一种常用的逻辑数据备份方法，它包括3个类型:完全导出(complete)，即备份整个数据库;“增量型”增量导出，备份上一次备份后改变的数据;“累计型”增量导出，只是导出自上次完全导出之后数据库中变化了的信息。我们根据供应链质量管理数据仓库的数据特点，设置了一个数据备份的日程表，用数据导出的3种不同方式合理高效地完成。
　　
　　4 信息交换模式及系统应用
　　
　　系统中使用xml作为信息交换的载体。各数据库之间不仅可以使用已定义的公共数据结构交换协议彼此交换信息，也可以在公共交换协议的基础上利用xml的数据自定义功能定义自己的特殊格式。其中适配器负责解释xml的内容，将xml数据映射到本地数据模型，达到信息共享与数据交换的目的。
　　制造管理信息xml数据模型的出现，是为解决异构间的数据交换的问题，有益于提高制造管理的质量和效益。
　　信息交互平台将负责所有web方式系统､数据表现的管理，主要包括两大部分功能:
　　发布数据部分:根据必要规则，提供权限允许用户数据查询功能。主要包括基础资料查询､作业进度计划查询､采购订单和库存管理;
　　web方式的系统功能:根据功能分配情况，在用户登录后访问该功能的链接。主要包括供应商通知书查询､供应商价格通知书查询､物料需求执行､库存中转库管理､采购定价管理､用户密码管理等。
　　为了方便供应链成员企业之间的信息交流，必须在整个行业领域建立统一的信息交换标准。这是供应链成员企业进行质量活动交流的基本语言。这些“语言”的制定应该基于现有的通用或行业性标准。
　　图2显示了供应链各节点分布的信息交换模式。
　　
　　与供应商需要交互的状态维有:
　　物料基础信息;供应商基础信息;计划价格;制造bom;入库凭证。
　　数据库的调用次数，减少网络上的数据传输流量，从而提高整个系统的性能。
　　在实际开发中，定义了一个数据库触发器，一旦试验信息表中插入了数据，便激活触发器，以自动实现供应链质量管理数据的集成。
　　本系统的管理架构已经在某汽车零部件公司动态供应链信息管理中得到运用，事实证明:基于数据仓库技术的汽车零部件动态供应链信息管理模型是切实可行的。
　　
　　5 结 论
　　
　　供应链管理在进入21世纪后将面临更多的机会和更大的挑战，因此，保持供应链管理的优势应注意如下几方面。
　　(1)“持续改进”是供应链管理中最重要因素之一，供应链需要在许多方面持续不断地改进，例如提高生产率､改进服务水平､降低运输价格､减少运输损失，加快订单处理和对客户抱怨更加敏感。
　　(2)供应链的优化设计是供应链管理的另一关键因素:供应链设计依赖于经济､市场和竞争条件，由于市场的动态性，必须设计柔性的､快速响应的供应链，从而使供应链具有强的竞争力。
　　市场的动荡和反复是未来供应链管理必须面对的一项挑战。因此，未来供应链设计必须具有敏捷性，供应链需要对顾客需求变化和竞争需求的变化做出迅速的反应。
　　
　　主要参考文献
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