关键词:
钢铁储运物流
管理信息系统
数据导入
数据清洗
数据压缩
风险评估
属性识别
摘要:
随着经济全球化和信息技术的快速发展,钢铁企业面临着越来越激烈的市场竞争。这就要求钢铁企业能对不断变化的市场需求做出快速响应,优化配置物流资源,提高物流效率。为此,本研究课题对提高钢铁企业物流管理及信息化水平,进而提高企业的市场竞争能力有重要的理论意义和实用价值。主要研究内容如下:
1)在对某钢铁储运公司深入调研的基础上,归纳了该公司现有物流管理的主要流程,指出了物流管理存在的问题,分析了物流管理信息化的需求,然后对公司业务流程进行了重构,删除了不必要的非增值环节,并结合该公司现有的基础条件设计了钢铁储运物流管理信息系统。
2)研究了钢铁储运物流管理信息系统数据处理的关键技术,包括:基于ETL(Extract-Transform-Load)方式的数据导入技术,实现了本系统与其它数据源之间的数据交换;基于规则引擎的数据清洗架构REDC(Rules Engine Data Cleaning),根据该架构完成了对导入数据的清洗,提高了数据的质量;一种改进的LZW数据压缩算法,通过对系统数据进行压缩提高了系统的访问效率。
3)分析了钢铁物流信息化系统风险的来源及危害,提出了一种基于属性识别的风险评估模型,然后以本系统为例,采用该模型进行了风险的定量评估。
上述研究成果已经在某钢铁集团储运公司物流管理中得到应用。实践表明该研究可以有效地解决钢铁企业原有物流管理中的问题,实现了物流管理的信息化,提高了企业的物流管理水平,缩短了交货期,提高了顾客满意度,增强了市场竞争力。