供应链管理对企业价值的提升提供了有力途径,但由于信息在传递和共享中存在的问题影响了供应链效能的发挥,数据集成是供应链管理的重要环节,也是构建供应链管理的基础。数据仓库提供数据的集成、共享和决策分析的功能,它对企业各项指标的改善以及高额的投资回报率吸引了各界的关注,已成为当前研究热点。 本文首先在全面研究供应链管理和数据仓库的基础上探讨了它们之间紧密结合的可能性,然后从此观点出发,致力于面向供应链数据集成的数据仓库的体系结构和针对每种结构相应解决思路的研究。本文主要研究工作如下: (1)分析供应链管理的特点及现状,以物流管理为例提出信息流在供应链中的重要地位以及目前供应链管理中信息流存在的问题和对供应链管理的影响,在此基础上探讨数据仓库在供应链中的应用。 (2)单一的集中式数据仓库无法完全满足供应链管理的需要,在前人研究基础上本文对面向供应链数据集成的集中式数据仓库、分布式数据仓库结构重新设计,并借鉴数据库技术的研究成果提出供应链上的联邦式数据仓库、混合式数据仓库结构,分析了各结构的优点、缺点和适用范围。 (3)提出了集中式数据仓库和分散式数据仓库的总体解决思路。在集中式数据仓库研究中以某一制造商为例构建了其简单的数据仓库模型。分布式数据仓库、联邦式数据仓库都属于分散式数据仓库。本文首先提出了异构环境下总的解决思路,通过全局管理器、数据仓库信关、DB-DW转换三个部分搭建基于数据仓库的数据集成平台。在总体解决思路的基础上探讨如何利用数据集成中现有的研究成果实现各个部分的工作。最后针对数据集成中的模式集成问题作了重点研究,分析了供应链上数据集成的特点,借鉴数据库集成中的属性通讯矩阵和多层模式协调方法提出模式集成的解决方案。