面向全球制造的物流决策支持系统研究
决策支持系统在物流系统中的应用
决策支持系统在物流系统中的应用决策支持系统在物流系统中的应用摘要：决策支持系统DSS（Decision Support System）是迅速发展起来的新型计算机科学，是用于管理的一种新型的计算机信息系统，已经成为计算机应用与管理领域中最引人注目的内容之一。
它的各类研究成果为各级决策提供了科学的方法和依据，已成为软科学中的一个重要分支。
为此，介绍了DSS的历史、发展趋势及其现在在物流系统中的几方面应用；通过几点的论证及实例来体现DSS在物流系统及实际生活中运用的广泛性。
随着科学的发展，DSS对整个人类社会也将有更显著的影响。
关键词：物流系统；决策支持系统；应用；物流1决策支持系统的概念对于决策支持系统(Decision Support System，以下简称DSS)，目前还没有被普遍接受的严格定义。
一个较为经典的定义由Scoot Morton提出并经过Keen和Scoot Morton修正后，定义如下：“决策支持系统是将个人的智力资源和计算机的能力结合起来改进决策的质量，它是于计算机的支持系统。
帮助管理决策制定者处理半结构化问题。
”这个定义经过后人的不断完善后，概括为：“决策支持系统DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、模拟技术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人一机计算机系统。
能为决策者提供决策所需要的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种被选方案，并对各种方案进行评价和优选，通过人一机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有益的帮助。
”因为关于DSS并无严格定义，所以如下描述DSS的几个基本特征。
DSS的基本特征可归纳为以下几点：（1）面向的是高层管理人员，解决的是半结构化或非结构化问题。
（2）通过数据和决策模型来实现决策支持。
（3）只能辅助和支持决策者进行决策，而不能替代决策者。
即它提供的功能是支持性的，而不是替代性的。
智能物流决策支持系统
智能物流决策支持系统随着信息技术的不断发展和智能化水平的提升，物流行业也迎来了一系列的变革。
传统的物流管理方式面临着效率低下、成本高昂、服务质量无法保障等问题，而智能物流决策支持系统的引入，为解决这些问题提供了一条可行的途径。
一、智能物流决策支持系统的概念智能物流决策支持系统，简称IWLDSS（Intelligent Logistics Decision Support System），是一种基于信息技术和人工智能的物流管理系统。
它通过对物流数据的采集、分析和处理，借助于智能算法和模型，为物流管理者提供决策支持，助力优化物流运作。
二、智能物流决策支持系统的功能1. 数据采集和分析：智能物流决策支持系统能够实时采集并分析物流过程中的各种数据，如订单信息、运输成本、货物跟踪信息等。
通过对这些数据的挖掘和分析，系统能够提供准确的物流信息和运营指标。
2. 运输路线规划：系统能够根据收集到的数据和预设的条件，利用智能算法进行运输路线规划，确保货物的最优运输路径和时间，并能够根据实际情况进行动态调整。
3. 货物跟踪和监控：系统能够通过物联网技术实时监控货物的位置和状态，提供货物追踪功能，确保物流过程的可追溯性和透明度。
4. 库存管理：系统能够根据销售预测和货物运输情况，进行库存管理，确保最佳的库存水平和货物的及时供应，从而节约成本并提高客户满意度。
三、智能物流决策支持系统的优势1. 提高物流效率：智能物流决策支持系统能够以更快的速度、更高的准确度进行数据分析和运输路线规划，有效提高物流管理效率和运输速度。
2. 降低物流成本：通过优化运输路线、合理分配资源和减少人力投入，智能物流决策支持系统能够降低物流成本，提高企业盈利能力。
3. 提升客户满意度：通过实时货物跟踪和透明的物流过程信息，智能物流决策支持系统能够提供更好的客户服务和沟通，提升客户满意度和忠诚度。
4. 降低风险和提高安全性：智能物流决策支持系统能够提供数据分析和预测功能，及时发现和应对潜在的风险，确保货物的安全运输和仓储。
物流管理中的决策支持系统
4.1.5 DSS的结构
4 知识库子系统
知识库是合理组织的关于某特定领域的陈述型知识和过程型知识 的集合；它与传统数据库的区别在于它不仅包含了大量的简单事 实，而且包含了规则和过程型知识；它是一个完整的系统，可以 作为DSS的一个子系统，也可以成为一个独立的系统供知识管理 者和决策者使用。
5 会话管理子系统
案或用于分析问题的一系列活动，并据此得到可行解的集合。
选择阶段(select phase)：决策者从可能的设计方案中选择一个。
实施方案(implementation phase)：按照决策方案实施决策活动。
尽管这一理论较好地描述了人在现实活动中的决策方式，但在实际决策活 动中人却并非简单经由这四个阶段完成决策。通常在决策的某个阶段，可 能要返回到前面的某个阶段重新进行。
(3)数据库管理系统
用来提供存取和管理数据库中数据的功能。
(4)数据字典
用来维护系统中的数据定义、类型描述和数据源的描述。
(5)数据查询模块
用来解释来自其他子系统的数据请求，通过查阅数据字典确定 如何满足这些请求，并详细阐述向数据库管理系统的数据请求， 最后将结果返回对话框子系统。
湖北工业大学工程技术学院
（2）非结构化决策
缺乏常规决策准则；
（3）半结构化决策
一些决策阶段结构化，另一些阶段非结构化
湖北工业大学工程技术学院
4.1.3 决策支持系统定义
决策支持系统是一个不断发展的概念。
20世纪70年代Scott Morton的定义：
“一种交互式的计算机系统，可以帮助决策者使用其数据及模型来解 决非结构化的问题”
(1)数据抽取模块
是各种数据源与DSS数据库的接口，主要内容包括从源数据库 抽取数据，建立DSS的数据库，供模型和对话部分使用。
企业物流决策支持系统的开发与应用
决策支持系统能 够根据企业实际 情况进行定制化 开发，满足个性 化需求
决策支持系统能 够与其他企业系 统进行集成，实 现数据共享和协 同工作
降低物流成本与风险
降低物流成本： 通过优化运输、 仓储等环节， 减少不必要的
浪费和开支
降低风险：通 过实时监控和 预测分析，及 时发现并解决 问题，减少损
失
提高效率：通 过自动化和智 能化技术，提 高物流运作的 效率和准确性
运输计划制定： 根据订单需求、 库存状况、运 输能力等因素 制定合理的运
输计划
运输过程监控： 通过实时跟踪、 数据分析等手 段对运输过程 进行监控和管
理
运输绩效评估： 对运输过程进 行绩效评估， 及时发现问题
并进行改进
订单管理
订单接收：支 持多种渠道的 订单接收，如 电话、邮件、
在线平台等
订单处理：对 订单进行分类、 审核、确认等 处理，确保订 单的准确性和
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企业物流决策支持系统概述
定义与功能
定义：企业物流决策支持系统是一种基于计算机技术和人工智能技术的信息系统，用于协助企业进行物流决策。 功能：提供数据收集、存储、分析和预测等功能，帮助企业更好地了解市场需求和竞争状况，提高物流效率和 降低成本。
开发背景与意义
企业物流决策支持系统的发展背 景
数据挖掘技术
数据挖掘的定义 和作用
数据挖掘在物流 决策支持系统中 的应用
数据挖掘的主要 技术和方法
数据挖掘技术在 物流决策支持系 统中的优势和局 限性
人工智能技术
机器学习：通过训练数据，让系统自动学习并优化决策过程 深度学习：利用神经网络模型，处理复杂的数据和模式 自然语言处理：让系统能够理解和处理人类语言，提高交互效率 智能推荐：根据用户历史行为和偏好，为用户提供个性化的物流决策建议
国内外物流研究进展
物流学的研究思路（研究框架）
发现问题 理论回顾 基本判断 理论选择 假 设 理论模式搭建 度 方法论 分 析
（参见John T. Mentzer ,Kenneth B.Kahn. “A framework of logistics research”, journal of business logistics, Vol.16, No.1, 1995.）
2. Other主要包括Editorial Review News Abstract Book等
物流各类型文献分布
世界物流研究总体现状
——学科类别
35%
Social Science
0.3%
Arts & Humanities
69%
Science & Technology
3242
31 6391
物流研究在理工科和社会科学中均有所涉及
（参见Michael A. McGinnis, Sylvia K. Boltic, and C. M. Kochunny. “”Trends in Logistics Thought: An Empirical Study,“ Journal of Business Logistics, vol. 15, no. 2 .1994. pp273-303.）
1901年，约翰·F·格鲁威尔在美国政府报告《农产品流通产业委员会报告》中 第一次论述了对农产品流通产生影响的各种因素和费用，揭开了人们对物流活动 认识的序幕。 1916年美国的著名市场营销学者阿什·肖在《商业问题的解决途径》中提出现 代物流的概念即physical distribution 。该著作也被视为物流学科发展史上的 奠基之作。 同年L·D·H·魏尔德提出营销效用（时间、地点、占有）和配送渠道的概念。 将物流活动进一步纳入市场营销的研究范畴之中，真正上升到理论高度加以研究 和分析。
面向智慧工厂的物流调度系统研究
面向智慧工厂的物流调度系统研究随着现代工业的迅速发展，经过多年来的变革和进步，生产制造业已经进入了全新的时期，即所谓的智慧工厂时代。
智慧工厂是一种基于信息技术的制造模式，利用机器和人员之间的相互配合来提高生产效率，优化流程，降低成本。
其中，物流调度系统是实现智慧工厂的核心和基础部分之一，也是智能化制造的重要组成部分。
本文将对面向智慧工厂的物流调度系统进行研究。
1、智慧工厂的背景和现状智慧工厂是指通过信息技术实现生产过程的可视化、智能化、自动化的工厂。
其目标在于提高生产效率、提高生产质量、缩短生产周期、降低生产成本。
智慧工厂需要具备一定的智能化和自主化能力，能够在无人化条件下完成生产、流程和物流的自主运转。
现今，智慧工厂已深入生产制造各个环节，成为工业制造业发展的必然趋势。
智慧工厂充分利用信息技术的优势，实现生产过程的自动化和智能化。
通过工业进程自动化技术和信息技术的完美结合，使得整个生产过程从订单到出货都得到了精细的控制。
智慧工厂依靠物联网技术和信息化手段，实现生产的标准化、模块化、数字化，提高制造水平和生产效率。
现今，智慧工厂已成为全球制造业的发展趋势。
在这个趋势下，工业物流也将得到全方位的智能化改造，采用智能供应链、智能物流等方式对整个物流环节进行改造，以适应智慧工厂对生产环节的高度要求。
在这个全新的背景下，物流调度系统也将发生新的变革。
2、物流调度系统的主要问题和挑战在智慧工厂中，物流调度系统是非常重要的组成部分之一，它对整个生产过程的效率、质量和成本有着重要的影响。
然而，当前物流调度系统还面临一系列的问题和挑战，制约着物流调度系统的进一步智能化和自主化。
2.1 设备管理一体化问题在传统的物流调度系统中，设备管理和物流调度是相对独立的两个模块，有独立的调度系统，无法做到对设备和物流的同步调度。
这种模式存在产品生产与设备管理之间的时间差，使得设备的利用率很低。
在智慧工厂环境下，解决设备管理一体化的问题将成为物流调度的难点之一。
国内外绿色物流现状和发展研究
＜经济问题探索＞２００７年第１２期国内外绿色物流现状和发展研究孥宏岳（云南师范大学商学院，昆明６５０１０６）摘要：绿色物流适应当今世界经济社会可持续发展的时代潮流。
是全球经济一体化和可持续发展的曲然要求。
所以，２ｌ世纪物流管理运营的焦点问题是绿色物流问题，绿色物流已经成为２ｌ世纪现代物流发展的必然趋势。
本文介绍了绿色物流的内涵及动因，分析了国外发达国家绿色物流的发展现状。
并对我国绿色物流的现状进行比较深入的探讨。
最后针对国外发展经验提出了我国目前绿色物流的发展思路。
关键词：绿色物流；国内外；ＭＲ；思路２０世纪中后期，就在世界经济发展的同时出现了一个全球性的问题，那就是地球环境的不断恶化及资源的过度消耗，使我们后续生存环境和经济运行受到严峻的挑战，于是由有关国家和人士提出和发起，联合国倡仪和引导的一场旨在保护地球环境，保护自然资源的“绿色革命”在生产、流通和消费领域应运而生。
并渐渐风靡全球。
当代物流营运作为商品贸易的重要环节．同样也存在高效节能，绿色环保和可持续发展问题。
因此，在我国市场经济条件下。
提倡大生产大市场大消费，并建立与之相适应的现代物流的同时，创建我国的现代绿色物流不仅是必要的，也是迫切的。
同时，随着经济全球化的发展，一些传统的关税和非关税壁垒逐渐淡化。
绿色壁垒逐渐兴起。
尤其是进入ＷＴＯ后，我国的物流行业在经过合理过渡期后．将取消大部分外国股权限制，外国物流企业将进入我国市场，势必给国内物流企业带来巨大冲击。
这意味着未来物流业将有一场激烈的竞争。
我国的物流企业加紧发展绿色物流，是应对未来挑战和在竞争中占得先机的重要机遇。
一、绿色物流的基本内涵及动因与其它绿色运动一样，“绿色物流”里的。
绿色”是一个特定的形象用语。
是泛指保护地球生态环境的活动、行为、意识和理念在物流及其管理活动中的体现。
但是目前绿色物流仍属于一个全球的概念，还缺乏成熟的理论体系．到现在仍还没有统一的定义，国内外学者对绿色物流的概念有不同的描述。
物流决策支持系统PPT课件
DSS与ES的总体充部件
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IDSS结构图
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基于DW和DM的DSS结构
• DW侧重于存储和管理面向决策主体的数据， 支持管理部门的决策过程。
• OLAP侧重于数据仓库中的数据分析,并将其转 换成辅助决策信息。
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综合DSS的结构图
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7.2 物流决策支持系 统
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7.2.1决策支持系统在 物流管理中的作用
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• 提高物流决策的有效性,促进物流决策的科学化 • 有利于提高物流系统的管理水平,加速管理工作的现代化 • 推动和增强现代科学技术在物流业的应用、研究。
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7.1.1 决策支持系 统的概念和特点
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1.决策支持系统的概念
• DSS在传统MIS基础上发展起来 • DSS至今没有统一的定义 • DSS主要用于解决半结构化和非结构化问题
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Gorry and Scott Morton图
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2.决策支持系统的特点
• 决策目标、参数、概率的规定 • 数据检索和管理 • 决策方案的生成 • 决策方案后果的推理 • 语言、数值和图形信息的显示和吸收 • 方案后果的评价 • 决策的解释和执行 • 战略构成
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2.决策支持系统的结构
• DSS的基本结构 • Bonczak提出的三系统结构 • IDSS的结构 • 基于数据仓库和数据挖掘的DSS结构 • 综合DSS的结构
▪ 4.线性规划模型在物流决策过程中的运用有哪些？
试举例说明。
▪ 5.如何用回归分析法进行物流需求预测？
【精品】物流信息系统课后习题答案
第一章物流信息与信息系统1.简述物流信息的定义和主要内容定义：物流信息是反映物流各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。
物流信息是伴随着企业物流活动的发生而产生的，并贯穿于物流活动的整个过程。
主要内容：物流信息包括伴随物流活动而发生的信息和在物流活动以外发生的但对物流有影响的信息。
它不仅量大，而且来源分散。
包括：（1）货源信息。
货源的多少是决定物流活动规模大小的基本因素。
货源信息包括：①商业购销部门的商品流转和供销合同，以及提出的委托运输及储存的计划和合同；②工农业生产部门自己销售量的统计和分析，以及提出的委托运输及储存的计划和合同；③社会性物资的运输量和存储量分析，以及提出的委托运输及储存的计划和合同。
（2）市场信息。
①货源信息；②流通渠道的变化和竞争信息；③价格信息；④运输信息；⑤管理信息。
从广义上看，市场信息还包括社会上相关行业的信息。
（3）运能信息。
运输能力的大小对物流活动能否顺利开展有着十分密切的关系。
包括①交通运输部门批准的运输是月计划；②具体的装车、装船日期；③运输业的运输能力。
(4)企业物流信息。
①单就商业企业物流系统来看，由于商品在系统内各环节流转，每个环节都会产生大量内部信息；②批发企业产生的物流信息；③零售企业产生的物流信息。
（5）物流管理信息。
总结多年来物流活动经验和虚心学习国内外同行对物流管理的研究成果。
包括：物流企业和物流中心的配置、物流网络的组织，以及自动分拣系统、自动化仓库的使用情况等。
2.简述物流信息系统的定义与分类有哪些。
定义：通过对与物流相关信息的收集、加工、处理、储存和传递来达到对物流活动的有效控制和管理，并为企业提供信息分析和决策支持的人机系统。
它具有：实时化、网络化、系统化、规模化、专业化、集成化和智能化等特点。
分类：⑴按管理决策的层次分类。
物流作业管理系统、物流协调控制系统和物流决策支持系统；⑵按物流职能分类。
①运输管理信息系统②仓储管理信息系统③装卸搬运自动化控制系统④加工处理系统⑤信息集中系统；⑶按系统应用对象分类。
物流企业决策支持系统的设计与实现
物流企业决策支持系统的设计与实现随着物流市场的竞争日益激烈，物流企业在业务管理方面面临越来越多的困难。
为了提高业务效率和降低运营成本，越来越多的物流企业开始使用物流企业决策支持系统（Logistics Enterprise Decision Support System，简称LEDSS）来辅助管理和决策。
本文将从设计和实现两个方面来介绍物流企业决策支持系统。
一、设计LEDSS最基本的设计要求是要符合物流行业的特点，具有一定的灵活性和扩展性。
具体来说，它应该具有如下特点：1. 全面性。
系统应该能够覆盖物流企业所有业务环节，包括采购、仓储、运输、配送等，以确保决策的全面性和准确性。
2. 实时性。
物流企业是一个高度动态的行业，企业需要实时掌握市场变化和客户需求，以保持市场竞争力。
因此，系统需要及时收集和更新数据，并能迅速反馈到决策者手中。
3. 统一性。
系统应该对所有数据进行统一管理和处理，以便于跨部门协作和数据共享。
4. 智能化。
系统应该具有一定的智能化和预测能力，能够根据历史数据和市场趋势进行风险预警和决策建议，降低决策风险。
基于以上设计要求，LEDSS的整体架构应该包括以下组成部分：1. 数据平台。
该平台主要用于数据管理和处理，包括数据采集、清洗、存储和共享等功能。
2. 分析平台。
该平台主要用于数据分析和建模，包括挖掘数据关系、建立统计模型和生成数据报告等功能。
3. 决策支持平台。
该平台主要用于决策制定和执行，包括制定决策方案、执行计划和监控执行效果等功能。
二、实现LEDSS的实现需要涉及到多个方面，包括技术工具、数据采集和处理、数据分析和建模、决策支持和系统部署等。
1. 技术工具。
LEDSS的实现需要使用一些前沿的技术工具，比如大数据技术、人工智能技术、云计算技术等。
其中，大数据技术主要用于数据的管理和分析，人工智能技术主要用于数据挖掘和建模，云计算技术主要用于系统的部署和管理。
2. 数据采集和处理。
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面向全球制造的物流决策支持系统研究
众多研究者意识到如果不做全球化的思考,很快就会陷入竞争劣势。由于互
联网应用的普及使制造业的某些经济活动几乎以零边界成本进行,这将会引起经
济制度和企业制度的一次根本性变革。对于制造业来说,纳入全球竞争体系是不
可避免的趋势。目前,从事制造战略的研究者已经开始从产品、市场、组织和供
应链的角度阐述全球化经济的特征:制造业的全球化意味着同一领域内竞争者数
量不断增多,竞争更加激烈,制定并实施战略的空间扩大,可以同时找到产品设计
速度快、生产成本低、质量优、需求量大的市场。
本学位论文探讨了全球制造产生的原因、条件、特征,站在制造业管理和发
展的角度探究全球化对制造业物流管理的冲击,以及如何在制造业的物流管理中
应对全球化的挑战。文章对全球制造企业的物流决策理论加以研究,指出全球制
造企业物流决策的范围包括物流服务水平的设定和物流系统设计;进而将物流系
统设计细分为物流网络优化、运输决策和库存决策;建立制定物流系统规划的决
策模型和面向全球制造的物流网络规划递阶控制模型,为物流联盟的构建与运行
优化等决策提供理论指导与实践支持,同时也为建立物流决策支持系统奠定基础;
深入探讨了基于现有物流网络的敏捷配送技术,在传统的物流配送研究方法上有
所突破,目的是在物流系统规划中实现资源配置最大化和物流系统的敏捷调运水
平;对全球制造企业的物流管理现状加以分析,提出全球制造企业物流管理发展
的最佳模式,即对全球制造企业的物流联盟进行协同管理,给出协同物流管理的
三维集成模型和协同物流管理的实施框架。为有效提高全球制造企业的物流决策
效率,文章构建了面向全球制造企业的物流决策支持系统(LDSS),分析全球制造
企业管理者的具体工作内容,在传统决策支持系统的基础上进行改进,建立面向
高层物流管理者,具有随机检索、背景挖掘、设想构成、预警功能的战略性物流
决策支持系统和面向中、基层物流管理者,基于库存管理的战术性决策支持子系
统。战略性物流决策支持系统使高层物流管理者成为系统的直接用户,支持人事、
沟通和决策;战术性决策支持系统通过对全球制造企业库存的调节控制来保证全
球制造企业物流的畅通;继而进行数据库、模型库的开发。
最后,对系统开发的可行性加以分析,采用三维开发结构体系及自适应设计
方法,对系统的实现条件做一般性描述。