商业智能系统(Business Intelligence System)是指运用数据仓库,联机分析(OLAP)和数据挖掘技术来处理和分析商业数据,针对不同的领域提出不同的应用解决方案,协助用户解决商务活动中的复杂问题。供应链商业智能系统就是利用商业智能工具和方法研究供应链数据,从而帮助供应链管理者对供应链做出敏捷反应和合理商业决策的信息管理系统。本课题在CB超市供应链管理信息系统OLTP(联机事务处理)数据库的基础上,构建了一个连锁超市供应链商业智能系统,该系统为CB超市提供应链绩效分析服务和供应链管理决策支持。CB超市的管理者可通过该系统获得反映供应链销售、库存以及采购订货数据和绩效指标值,用这些指标作为加强门店的库存管理、销售管理和订货管理的依据。本文先从基础理论入手,阐述了供应链管理的相关理论、连锁超市供应链管理技术和供应链绩效评价原理,并结合CB超市的供应链管理的实际需要提出了CB超市的供应链绩效评价体系。文章对商业智能技术中的数据仓库技术、数据集成技术、OLAP技术等相关知识点进行深入的研究,为建立供应链BI(商业智能)分析系统做好理论上的充分准备。具体的系统设计方面,CB超市的供应链管理系统积累的有大量的数据,有着建立BI分析系统的良好基础和需求。本课题利用微软的SQL Server2005和商业智能开发平台(Business Intelligence Studio)作后台数据仓库的开发,基于数据仓库的OLAP分析模型中完成了绩效评价指标的实现和供应链管理决策支持。基于WEB的报表服务来呈现前端应用,为CB连锁超市开发了一个供应链商业智能原型系统。在设计开发过程中,作者研究了商业智能系统实现过程中的关键有关技术,如数据仓库的构建技术、数据迁移技术、数据集成技术、多维分析模型技术、OLAP存储优化技术、报表服务技术等等。在供应链决策支持方面,文章提出了一种称之为“前驱性需求预测”的门店需求预测模型,并基于此建立起了CB超市的门店订货决策模型,达到降低库存,提高库存周转率的效果。除此以外,还利用模糊矩阵判定法和供应商绩效评价建立了供应商选择决策方法。本文完成的最主要的工作是对CB超市供应链商业智能系统完成了需求分析,绩效评价指标的建立和决策支持方法的实现。在确定了分析主题后,完成了数据仓库从概念模型到物理模型的建立;利用微软商业智能开发平台实现了供应链绩效评价指标的建立与实现和客户前端查询分析,基于绩效指标实现了供应链决策支持模型。论文最后对所建立的原型系统进行了功能演示和评价,对所使用的技术和系统未来所要完善的功能进行了总结和展望。