论析库存管理决策需求分析及设计论文(6)

　　
　　计划主要是按周为单位来制定的，而且生产计划中的日历与实际的日历有所区别，因此设定
　　
　　年、季度、月、周、日5 个层次。在企业所建立的数据仓库中。3) 供应商维度：供应商类别是跟据各个产品原材料来源(原材料是从哪些供应商购入的)情
　　
　　况，而且来自不同的供应商的相同材料的品质不同，生产产品的需求不同，因此设定综合国
　　
　　家、城市、供应商3 个层次如图4-5 所示。供应商维度第一层次为国家，如中国（China），
　　
　　美国（USA），挪威（Norway）等， 供应商维度第二层次为供应商所在的城市，如中国的上
　　
　　海（Shanghai），苏州（Suzhou）等，供应商维度第三层次为供应商的名称。4) 仓库维度： 在物流仓储管理时，储存商品时，一般根据商品的自然属性，考虑仓库的设
　　
　　备条件，按照产品的类别，把仓库和货场划分为若干货区，每个货区再分成若干货位，编成
　　
　　顺序号。在分区分类的基础上，按号储存商品，实行分类存放、对号入座、分区管理。根据
　　
　　企业仓储的这些特点，我们设计的仓库维度具有这样的层次结构：仓库类型 仓库区域 库
　　
　　位。图 4-6 表示了仓库维度的结构关系图。根据公司的情况， 将仓库类型分为成品仓库，半
　　
　　成品仓库， 以及原材料。而成品仓库又可按产品类型不同可再往下细分成不同的仓库区
　　
　　域， 而仓库区域又有不同的库位，所以仓库维度最低层次为库位。
　　
　　5) 原材料维度： 原材料维类别可以跟踪产品原材料使用、购入等库存变化的信息。可以设
　　
　　定大分类、小分类，和库位等三个个级别， 第一层次的大分类，可分为直接的生产性物料
　　
　　（Direct Material），模具(Die)，包装材料(Packing material)，而小分类中，如模具
　　
　　(Die)可分Die compound, Die PMOD, Custom Die等。 如图4-7表示原材料维度的结构关
　　
　　系。4.5.2 度量的设计
　　
　　在数据仓库的设计中，度量可以分为两种类型，分别是度量的基本成员和度量的计算
　　
　　成员。度量的基本成员是指只涉及到事实表的单一的列值的那些度量，而度量的计算成员，
　　
　　顾名思义是由度量的基本成员通过进行某些数学计算而得到的度量。不论是度量的基本成员
　　
　　还是度量的计算成员，它们所能涉及的操作可以有 Sum、Average、Min 等。
　　
　　企业在组织运输时，应当以最经济的处理方法调运商品，从而达到降低配送成本的目
　　
　　的。为了取得更大的经济效益，物流企业应当十分重视配送成本。而配送成本取决于所要运送的商品，时间气候的变化，运送的方式等因素。我们在设计数据仓库的逻辑结构时，把配
　　
　　送成本列为我们所要关心的度量值，它属于度量的基本成员。
　　
　　对于供应链企业来说，客户服务的重要性不言而喻。而服务水平的衡量在于订单执行
　　
　　的多寡，但企业必须在高库存水准和高订单执行率间作出平衡。如果库存量过高以至于不可
　　
　　能缺货，那你的库存水平就太高了。这会影响运营成本和所需要储存的空间需求。因此在规
　　
　　划布置之前，企业会评估自己的库存需求。所以，库存量也成为了物流企业建立库存管理决
　　
　　策的一个度量，它反映了资金的占用时间，因此它属于度量的基本成员；订货周期是关系到
　　
　　物流企业的经营状况的衡量指标之一，我们也把它设计成一个度量，且为度量的基本成员。
　　
　　以上定义了四个度量的基本成员，接下来定义度量的计算成员。
　　
　　利润是度量的一个计算成员，因为它是由产品销售价格和生产成本计算而得的，我们定
　　
　　义它为计算成员。在供应链企业管理中，订单是否准确执行在很大程度上受布置的影响。如
　　
　　果一个订单有非常多货物，一个完善的拣货区域的设置会加强订单的准确性，这当然也依赖
　　
　　于通过货位管理来确认的实时货物追踪系统。而订单准确率则是物流企业所需要不断提高的
　　
　　指标之一。所以，这里我们把订单准确率设计成一个度量。又由于它是通过订单的正确数和
　　
　　订单的总数相除而得到的，所以我们把它称为度量的计算成员。
　　
　　4.5.3 事实表的设计
　　
　　在确定了数据仓库中的维度和度量，我们就可以建立基于以上维度和度量的事实表的表结
　　
　　构。在上面提及的六个维度中，对每个维度，我们选定它的最低的维度的等级的键值，使它
　　
　　们成为数据仓库的最低粒度的事实表结构的字段。同时，这些维度的等级的键值又分别和它
　　
　　们各自的维度表相关联。除此之外，数据仓库中的事实表结构还包含了度量的有关信息。一
　　
　　般情况下，事实表中包含度量的基本成员可以从数据源抽取并整合得到。而对于度量的计算
　　
　　成员，可以通过对其度量的基本成员，采用多维引擎技术，计算得到。表 4-7 给出了数据仓
　　
　　库中最低粒度的事实表(基本事实表，即基表)的表结构。数据仓库中存在着多张粒度等级不
　　
　　同的事实表。它们都是通过对基表进行汇总得到的。这里，就不再一一列出这些事实表的表
　　
　　结构。4.5.4 多维数据模型的选用
　　
　　在数据仓库的设计中，多维数据模型的选用直接关系到基于该数据仓库基础上的多维
　　
　　数据分析的结构。这里我们先分析一下现有的多维数据模型的类型。数据仓库需要面向主题