1供应链及供应链现状

　　一条完整的供应链可大致分为3部分：企业内部生产供应链、企业之间物流供应链、信息供应链。企业内部生产供应链相对稳定，容易实施优化管理，如采用ERP解决方案；企业之间物流供应链(如仓储、运输、配送等)还有很大的潜力可挖；信息供应链采用基于Internet技术的电子商务远程交易模式。

　　目前的问题是信息供应链并没有完全发挥指导物流供应链运作的作用。电子商务虽然是解决信息流、商流、货币流的有效途径，但它不能将基本的业务数据转换成知识，提供辅助决策信息。由此，大量的、杂乱的数据堆积到供应链成员内部，传统的OLTP(联机事务处理)系统(如MIS，ERP等)也只擅长处理面向事务层的操作型数据。可见，目前的信息供应链仅实现了数据传输及基本处理功能，而信息供应链中积累的大量历史数据并未被充分利用和开发。

　　2商业智能(BI)架构及相关技术

　　2.1商业智能概念

　　商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。而BI能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。

　　2.2商业智能(B1)架构和相关技术

　　从技术层面上讲，BI不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(bad)，即ETL过程，合并数据挖掘与商业智能。

　　到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　数据仓库是BI的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进～步分析的数据源。所谓数据仓库(Dw)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子，数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

　　在线分析处理(OLAP)技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘(DM)是～种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

　　3商业智能(BI)在服装企业供应链中应用必要性

　　随着竞争的不断加剧，服装企业供应链管理所面临的任务也越来越繁重。为了将收集到的大量的各方数据转变为有价值、可操作的信息，为企业决策提供依据，企业所花的代价也越来越大。而BI技术的优势正是在将企业现有的数据转化为可操作的知识。因此，无论在服装企业供应链管理中，增强供应链可见性、供需预测，还是在衡量企业关键运营指标、供应链管理等诸多方面，BI技术都大有可为。

　　4商业智能(引)技术在服装企业供应链中应用

　　4．1销售分析

　　如何准确及时地进行生产经营决策一直是企业老总面临的严峻问题。BI系统根据企业需要解决的问题，帮助企业建立相应的分析主题和分析指标，从业务系统的基础数据库中抽取需要的数据，按预先建立的业务模型进行分析决策。分析结果显示直观而形象，决策者只需要简单地点取操作，便可以从Bl强大的销售分析工具中获得所需的决策信息。

　　4．2库存分析

　　良好的库存管理是服装企业正常运作的基础之一。基于BI系统构建的库存分析，既可满足一般用户对库存物品的数量、库存成本和资金占用进行级别、类别、货位、批改和单件等不同角度的查询，又能辅助决策解决企业深层次的相关问题，如呆滞物品的分析和处理，根据盘点结果及时进行库存调整及优化等。

　　4．3采购分析

　　采取正确的采购策略是企业不容忽视的问题，一个好的全面的采购分析对于领导制定下一步采购策略是至关重要的。基于数据仓库技术的BI系统可实现供应商信用评价和业务员业绩考核等决策分析，帮助企业顺利生产打下坚实的基础，为最终产品在质量和成本上的定位提供科学的依据。供应商信用分析是采购分析很重要的一部分，往往作为采购分析的主题之一。BI的采购分析决策支持系统辅助企业选择最佳的供应商及采购策略，确保采购工作的高质量、高效率和低成本。

　　4．4财务分析

　　BI基于数据仓库技术的财务分析能够满足企业领导对各业务部门费用支出情况查询的要求，并实现了对应收款，应付款的决策分析。企业决策层通过使用这一功能，进一步提高从现金流量、资产负债和资金回收率等角度决策企业运营的科学化水平。BI可以进行账务分析、应收账分析和应付款分析等各种账务方面的分析。

　　4．5成本分析

　　成本分析的目的在于进一步加强成本的事前控制，同时有助于通过盈亏平衡分析，辅助产品科学的报价。Bl的产品成本分析突出成本与库存、生产和账务等ERP功能模块的集成。从成本BOM的分析出发，对库存管理和生产过程的发生费用进行监控。并且，与销售过程的发生费用和销售收入一起进行量本利分析，并得出诸如保本成本、保本价格、目标成本和目标价格等决策信息，指导以后的成本控制和定价。

　　4．6人力资源规划分析

　　基于数据仓库技术的BI系统解决方案提供的劳动规划应用，应在企业翔实的人力资源数据基础之上，完成决策者多视角的人力资源统计分析，并通过对现有的人力资源的使用状况，预测劳动满饱和紧缺，分析超时和工作量，鉴别无效的工作和优秀的雇员，计算出某段时间内劳动的收益率等，使劳动资源得到最大的利用。BI的人力规划分析也可以实现不同角度的员工工资查询和分析，结合完成的工作量，提高教工利益分配的科学性。

　　4．7客户分析

　　BI系统可用于分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。

　　5商业智能技术在服装企业供应链中实施过程及案例

　　在BI技术实施过程中，服装企业可以根据自身的情况和需要选择不同的BI应用软件、工具和技术平台。图1所示的是以MicrosoftSQLServer2005企业BI平台技术为例的一个典型BI平台架构，其整个BI平台分为三大功能区：信息集成区、信息存储区和信息传递区。BI信息集成区主要负责BI系统和企业其他系统的实时信息集成，并将其他系统中的数据经过ETL软件抽取、转化和装载到BI信息存储区，其主要功能可以由MicrosoftSQLServerIntegrationServices(SSIS)、MicrosoftBizTalkServer等软件支持：BI信息存储区是MicrosoftSQLServer2005管理的数据仓库和数据集市：BI信息传递区内主要是各种BI数据分析工具(如OLAP、DataMining)和报告工具，并负责将分析结果和分析报告信息通过Web企业门户传递给用户，其主要功能可以由SQLSen，er2005AnalysisServices(SSAS)、MicrosoftSQLServerReportingServices和MicrosoftSharePointPortalServer等软件来完成。

　　在该BI平台架构下，服装企业供应链(SCM)等系统负责管理企业各项SCM运营业务，并产生和处理大量原始的业务数据，如服装销售数据、原料库存信息等：此外，企业还收集了供应商、竞争对手等大量的外部数据。所有这些原始的内部和外部数据之间并没有非常紧密的联系，而是分散地由多个信息系统管理着，它们必须先经过ETL软件处理，自动完成对来自多个应用系统业务数据源数据的转换、格式变换和集成过程，最后处理过的数据按照不同的主题集中存放在数据仓库中。

　　在数据仓库中的数据可以以多维度(Muhidimension)形式进行组织，各维度可以是不同的服装商品、销售代表、销售区域、销售时间、不同的销售渠道等。当用户对多维度决策信息产生需求，例如希望查询某时间段某服装通过某销售代表在某地区销售情况时，数据仓库中的数据就可以通过各种B1分析和报告工具以多维视图的形式迅速展现在用户面前。数据仓库的数据集中存放和多维度组织为服装企业管理层快速、准确地访问决策信息创造了便利条件。

　　数据仓库中的数据还可以存放在数据集市(DataMart)中，一个数据集市汇集了某一部门或业务领域的相关数据。存储在数据仓库或数据集市中的多维数据单元可方便地供B1分析和报告工具分析、动态查寻、产生动态报告以及在大量数据中提取知识。最后，通过Web企业门户将分析的结果、动态报告、关键绩效指标等决策息以报表、直方图、饼图和仪表板等可视化的形式展现给用户。

　　中国著名服装品牌雅戈尔进行企业供应链管理及决策中，应用BI技术大大提升了决策的准确性和及时性。借助Cognos报表和CognosOLAPServer等产品，雅戈尔能够及时抽取供应链系统中的重要数据并按需进行多维分析，辅助领导层制定公司策略及生产计划，随时响应千变万化的服装市场需求。系统上线后，公司对订单的反应能力大幅加快，生产周期缩短了50％，节省了约2．5亿元的库存成本。

　　在雅戈尔的供应链系统中，IBMCognos是辅助决策的核心组件。Cognos无缝地嵌入到雅戈尔的信息系统之中，对整条供应链系统中的重要数据进行抽取和多维分析，通过二维报表和多维数据立方体展现出来，供决策者按需定义分析条件，找到问题的关键。

　　对于事件的分析结果，CognosReporting会通过丰富的二维报表形式呈现给雅戈尔的决策层：而若要探究结果背后的原因，CognosOLAPServer和CognosAnalysis则会大显身手。在线事务分析处理方面，CognosOLAPServer能够将最关键的数据创建成被称为“PowerCubds”的多维数据立方体。基于这一立方体，雅戈尔的决策层可以辨明趋势、跟踪业务运作、创建高效的统计汇总报表：在此基础上，借助CognosAnalysis工具，雅戈尔还能够进行MLOP(多维联机分析处理)和ROLAP(关系联机分析处理)，从而帮助决策者根据自己的思路进行从宏观到微观的分析，迅速地发现问题、确定趋势、找到问题发生原因，获得竞争优势。

　　6结语

　　随着BI技术的成熟和推广，它已逐步成为服装企业的亲密助手。很多服装企业已经意识到．供应链管理决策智能化是企业提升综合竞争力的必然选择：挖掘数据价值，推进知识管理，是企业创新业务模式的根本途径。所以，商业智能建设是服装企业供应链信息化建设的点睛之笔，是服装企业致胜未来的利器。