基于数据仓库技术的WMS仓库管理系统

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摘 要：通过WMS仓库管理系统可有效处理现代物流货物往来信息,在很大程度上为管理层决策的做出,提供了有效的支持.数据仓库技术在现代WMS仓库管理系统中的应用,为其功能层级提升,提供了有利的保障.本文将对现代仓库管理系统发展中的问题与不足进程分析,并在此基础上就数据仓库技术、数据仓库建立和分析处理模块,谈一下自己的认识,以供参考.

关 键 词：数据仓库技术WMS仓库管理系统研究

中图分类号：TP273.5文献标识码：A文章编号：1007-9416（2013）12-0105-01

传统的仓库管理系统只是一种以纸张文件为基础的仓库管理系统,作为旧的信息数据传递手段,一方面其增加了工作成本,另一方面货品摆放、拣选等,也缺少有效的指导.在该系统下,仓库人员只是凭借着所谓的经验、记忆等,对货品信息资料进行管理.在该种条件下,仓库作业中摆错货位以及拣错货品的现象屡见不鲜.之所以会出现这一现象,主要是因为缺少有效的系统化数据仓库技术作为支持,而且管理人员也难以及时了解整个仓库货品实际分布状况,作业质量和效率非常的低.因此,加强对基于数据仓库技术的WMS仓库管理系统研究,具有非常重大的现实意义.

1仓库管理系统中的问题分析

从当前物流管理系统体系来看,虽然仓库管理系统的作用和地位非常显著,而且日益趋于成熟,但实践中依然存在着一些问题与不足.

首先,虽然事务处理系统比较完善,但决策支持能力较差.对于仓库管理系统而言,其包括操作人员、操作流程模块等部分,其中操作人员又可以细化为仓库管理员、搬运员以及其他用户.具体操作过程中,主要流程有入库、出库以及盘点和查询工作.目前来看,仓库管理系统主要是基于工作人员、业务流程以及事物处理系统来实现.从效果上来看,虽然该系统可有效实现对操作人员的业务支持,但却不了解管理层情况,以此为基础所做出的决策对全局发展无明显益处.

其次,条码技术应用.对于仓库管理系统而言,通常情况下它是通过条码技术对货物数据信息进行识别,较之于传统的手工记录而言,识别速度大幅度提升.对于条码技术而言,通常只能对同类货物识别,条码自身是被动识别,需要通过传统的人工方式进行操作,或者利用光学原理进行识别.从识别方式上来看,货物数量较少时,应用效果显著,但需要对大批量的货物进行处理时,就很难及时获得相应的仓库货物信息.

最后,信息标准不明确.采用条码技术过程中,通常是一维编码.就现代物流要求供应链管理而言,很难有效满足供应链上的货物自产地到目的地之间的有效跟踪存储.同时,也难以有效满足后续过程数据仓库中对数据呈现出产地、时间以及目的地等要求.数据组织性缺乏也是一个非常客观的问题,仓库货物比较混杂繁多.对于WMS系统而言,其存储对象通常是短期数据信息,采用的多是关系型数据库,数据组织性比较差,而且也未产生系统、集成性历史信息记录.因此,难以对数据信息进行具体的分析与研究.

2数据仓库技术

对于数据仓库技术而言,其作为新兴的技术手段,目前已经日渐趋于成熟,并且引起了广泛关注.实践中可以看到,数据仓库、数据信息挖掘以及联机处理分析结构,成为决策支持系统的主要解决方案.较之于传统的数据库而言,数据仓库所面向的分析型数据更为复杂,可有效解决数据信息集成、综合以及不一致等问题,从而使业务操作环境、数据分析环境之间相互分离开来,有效地决策了实时信息服务的问题.在此过程中,配以数据信息挖掘技术、联机分析处理手段,可构成一套实用性非常强的决策支持.对于现代数据仓库而言,较之于传统的事务处理数据库,其主要特点表现在以下几个方面：

第一,数据仓库的主要特征在于面向企业重要主题,实际是分析驱动、面向主题的信息处理技术手段.这与传统的事务数据库有所不同,后者是事务驱动、面向应用实践的数据信息处理模式.第二,数据仓库的另一个特征是信息的高度集成化,即命名规则、度量单位、编码规则以及数据物理属性方面的高度一致性.第三,数据仓库中的信息数据并非一个时刻上的信息数据,而是时间段信息数据.事务数据库对当前具有精确性,数据仓库中的相关信息数据对某个时间段也是精确.时间跨度性非常的明显.第四,面向应用事务数据库操作,其主要是基于单个记录插入、删除以及更新,而且性能非常的敏感,内容很容易发生变化、无冗余；而对于面向主题的数据仓库系统来说,操作过程中更多的基于多个信息数据源的集成刷新,而且其性能也不够敏感、可能会出现内容上的冗余.

3数据仓库建立和分析处理

根据企业决策要求,先将主题确定下来,然后选择相应的数据源.在此过程中,还要对数据仓库中的数据组织实施逻辑结构设计,并且针对系统设立仓库内货品存放位置、路径以及企业货品利润计算主题.数据仓库数据库设计过程中,应当设计多维数据结构维表,并且针对差异性的主题选择数据模型.数据转换过程中,可实现自源系统抽取、清理、一致性格式化以及综合和装载数据设计、编码,从而实现数据仓库对数据信息的及时、精确掌控,以改变传统手工操作下的信息收集缓情况.对于数据分析技术而言,其主要包括OLAP技术、数据挖掘技术.通过对数据信息仓库中的多维数据集实施多维切片分析研究、多维旋转分析研究以及上卷和下钻分析研究,可为烟草企业提供多视角的OLAP数据立方体查询,从而使企业能够从不同的角度、层次对企业仓库货品情况进行查询.对于数据挖掘技术而言,即从完整的、大量、有噪声以及模糊和随机的实践应用数据中,将隐含其中的、有价值的信息提出来.采用该种技术可以有效的实现对数据仓库多维度数据集分析与研究.通过对应用效果分析研究发现,基于数据仓库技术的WMS仓库管理系统的应用效果非常的显著.

结语：总而言之,基于数据仓库技术的WMS仓库管理系统,以及其中的数据挖掘技术,已成为企业获得市场竞争优势的重要手段和途径,将企业积累的大量历史数据信息变为企业发展的潜在的财富,并且为分析者提供了非常重要的联机分析处理报表,同时也为决策者提供了有效的决策分析依据,实践应用效果非常显著.