基于数据仓库的库存决策支持系统研究的中期报告

基于数据仓库的库存决策支持系统研究的中期报告一、研究背景库存是企业经营过程中不可缺少的组成部分，对于企业来说，正确的库存决策可以优化库存水平，提高资金利用率，减少库存风险等等。因此，库存管理已经成为企业的重要课题。然而，传统的库存管理方式存在以下问题：1.基于经验主观决策，缺乏科学性和可操作性。2.无法准确预测库存需求，导致库存过剩或缺货现象。3.数据来源不统一，难以进行准确的库存决策。因此，基于数据仓库的库存决策支持系统的研究具有重要的现实意义。二、研究目的和意义本研究旨在建立基于数据仓库的库存决策支持系统，通过分析历史库存数据、销售数据、采购数据和生产数据等信息，准确预测库存需求，为企业库存管理提供科学化的决策依据，实现库存的最优化管理，达到以下目标：1.优化库存水平，降低成本，提高资金利用率和经营效益。2.减少库存风险，避免过剩和缺货现象的发生。3.改善库存决策的科学性和可操作性，避免主观判断带来的不确定因素。三、研究内容和方法1.建立数据仓库模型通过ETL（extract,transform,load）技术对企业的历史库存数据、销售数据、采购数据和生产数据等信息进行统一的提取、转换和加载，建立数据仓库模型。2.构建库存需求预测模型通过数据挖掘和机器学习技术，分析历史数据，建立库存需求预测模型，实现对未来一段时间内库存需求的准确预测。3.开发库存决策支持界面设计库存决策支持界面，根据实时的库存数据、销售数据、采购数据等信息，实现库存决策的可视化展示。同时，通过模拟多种库存管理方案，为库存决策提供指导。四、论文结构和进度安排本研究的论文将分为以下章节：第一章：绪论介绍研究背景、研究目的和意义、研究内容和方法等。第二章：文献综述回顾国内外数据仓库和库存管理领域的研究进展，分析现有研究存在的问题。第三章：数据仓库模型设计介绍数据仓库模型的构建过程和建模方法。第四章：库存需求预测模型研究介绍基于数据仓库的库存需求预测模型的构建过程和算法原理。第五章：库存决策支持界面设计设计库存决策支持界面，介绍其功能和操作流程。第六章：实验与结果分析通过实验验证研究成果，对实验结果进行详细分析。第七章：总结与展望总结本研究的主要贡献，对未来研究提出展望和建议。目前，本研究已完成了数据仓库模型的设计和构建，正在开展库存需求预测模型的研究和库存决策支持界面的设计工作。五、论文参考文献1.KimballR.TheDataWarehouseToolkit:TheCompleteGuidetoDimensionalModeling[M].JohnWiley&Sons,2002.2.WadhwaS,RavindranR.Acomprehensivereviewofinventorymanagement:trends,techniquesandchallenges[J].InternationalJournalofLogisticsEconomicsandGlobalisation,2019,10(1):87-118.3.董健.基于数据