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摘要：為解決數字化信息時代倉儲管理系統遇到的業務風險問題，降低業務風險系數，推進系統運轉效率，本文提出倉儲管理系統風險控制研究與設計，為該問題提供一個有效解決方案。從構建體系指標，數據歸集到建立模型并開發計算，通過信用評分與實際情況的合理性判斷該設計方案上指標確定、指標權重確定以及建立模型等是否需要再修正，最后應用于系統開發?；趥}儲管理列出主要指標及數據倉庫表字段設計，結合第三方BI可視化工具開發完善倉儲管理系統風險控制。
關鍵詞：倉儲管理系統；數據倉庫；風險控制；BI可視化
1概述
在如今數字化信息時代，數據模型應用越來越廣泛，解決的問題以及所帶來的成效越來越明顯，數字化時代是未來發展大勢所趨。倉儲管理系統為更好服務于生產鏈，在信息化產業數字化應用方面產生越來越多的問題，如審批時間長嚴重影響效率，業務流程中的不可控因素越來越多，業務風險系數較高，這些問題都預示需要完善倉儲管理系統信用體系建設。
2關鍵技術
數據倉庫技術是與時間相關，面向主題，集成的相對穩定的數據集合，它是企業各業務層數據歸集，便于數據共享度高且低價存儲的一種常用方式。它與操作型數據庫不同，數據倉庫面向分析型數據處理，多用于數據分析與決策。它從不同系統獲取數據進行整合，再按照主題重新組合，從而更好的使用。利用數據倉庫技術對數據整合，對倉儲管理系統風險控制有很大作用。
3倉儲管理系統風險控制模型建立
風險控制模型建立根據實際需要以及數據現狀等，初階段使用傳統評分模型。請代表性專家創建評價指標并給出評分，然后匯總結果，選擇最具預測和分析價值的變量，確定全面易得的評價指標體系與標準。隨業務量以及數據倉庫與數據模型的完善，再收集足夠歷史數據，對數據預處理，做合理假設條件，建立判別函數，由此發展成為成熟的風險模型。評分計算權重確定，評分計算構建判斷矩陣，利用層次分析5/5-9/1方法，通過判斷矩陣，計算出各貨主倉庫間的業務量評分，判斷矩陣及變量權重值的確定保證該模型合理計算求解。建立模型如上圖所示，首先構建指標層次體系，根據風險控制需求，對用戶貨主、倉庫、鋼廠，甚至業務操作指數，做信用度評分。根據目標需求構建指標，再數據采集，可以通過埋點形式獲取數據，也可以通過數據倉庫構建手段，多數據源、多數據形式獲取所需數據，將獲取到的數據中不規范的數據修正或刪除，達到數據清洗的目的，為后期數據模型構建與數據開發和系統開發做好數據源準備。數據獲取的同時，確立指標規則并合理給定指標權重，確定指標評價取值范圍及評分區間。數據歸集工作將符合數據模型的數據及相關處理好的數據存入數據倉庫，通過模型評估與模型建立情況先對所需樣本選擇，之后進行模型的建立與求解工作，通過模型使用python或者其它軟件進行模型計算，系統開發使用java或者其它，開發后對模型進行測試，另開發計算得信用評分，判斷評分的合理性是否存在問題決定該模型計算合理性以及是否系統應用，如果存在問題，重新迭代確立指標規則、確定指標權重及模型建立求解。
4倉儲管理系統風險控制系統設計
信用評級風險控制主要指標在倉儲管理系統物資超齡超期管控數據倉庫中字段設計，設計如下。基于指標體系完成對數據倉庫的構建，系統開發設計以及數據倉庫，為了更好的完善倉儲管理系統風險控制，將第三方BI報表工具集成于倉儲管理系統風險控制之中，不僅將信用評分應用于倉儲業務之中，當評分達到風險預警時可以消息推送提示或者BI管控了解風險，從而都直觀有效的降低倉儲管理系統業務風險。
5結論
本文為倉儲管理系統的業務風險隱患提供了有效措施，實施難度系數適中，便于應用于實際生產需要。，對數字化信息時代所產生的問題得以解決，提升倉儲管理業務效率，降低業務風險系數，完善倉儲管理系統及該生態圈的信用體系建設。
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作者:周吉祥 商玉林 趙昊煒 劉濤 田野 單位:西安工程大學
