SAS企业数据仓库策略上海宝钢成功应用-商业智能解决方案.doc

SAS 企业数据仓库策略上海宝钢成功应用 -商业智能解决方案 作为中国最大的钢铁生产企业，上海宝钢每年的产品超过 1000 万吨，雇佣的员工超过 17,000 人。伴随着这么大规模的运营出现的是海量的数据 — 材料、运输、销售、运输、账单、供应商、客户等数据。在 SAS 软件的帮助下，我们将很好的利用这些大量的数据，以监控和提高公司所有领域的绩效，从质量控制到缩短供货周期；从改进库存管理到最大优化销售收入。 在过去一年内， SAS 咨询顾问与宝钢的数据仓库团队密切协作，在一系列重复、可管理的阶段中一同评估组织机构的需求，制订和实施完整的企业数据仓库策略。 SAS Warehouse Administrator 作为这一基础设施的关键组件之一，使宝钢集团能够集中管理整个组织机构的数据，捕获和管理元数据。 该项目的第一阶段是整合质量管理数据的子集，旨在为您提供关于产品和流程质量的关键决策支持信息。今天，质量管理数据仓库由 24 个数据中心组成，从而为您提供钢铁生产中采用的不同流程的相关信息，从热轧到热浸镀锌。多维功能允许根据不同的因素来进行分析，如时间、产品和流程类型。 这类信息主要供宝钢质量部门的技术人员使用，以维持对制造流程的全面控制。任何潜在的问题都可以被迅速确定并予以解决，同时流程中的参数经常进行微调，以确保最高质量的产品。宝钢的研发部门使用 SAS Enterprise Miner，通过先进的建模技术来进一步优化生产，同时资深经理通过 Web 浏览器，使用SAS/IntrNet 软件来访问和生成报告。 由于每年有 1000 万吨钢铁产品运送到遍布全球的客户，运输流程的有效管理是宝钢业务的另一个基本部分 。“我们认为应把钢铁产品及运输的管理视为钢铁生产的延伸，而不是作为单独的问题来解决，”宝钢代表解释说。“因此，我们需要考虑以下问题：如何降低产品库存管理的成本；如何缩短供货周期；如何及时向客户提供产品并让他们满意。” 为了实现这一目标，宝钢开发了运输优化系统，使用 SAS 提供的数据访问、建模和决策支持软件。“我们使用 SAS 数据访问工具来提取我们需要的数据，并将它转换成有效的格式以便分析。然后我们进行建模以确定最佳的运输流程，考虑以下因素：要运输的产品的类型、运输类型、运输路线、以及最重要的，仓库容量和 库存管理。这有肋于我们最大化利用资源，确保整个运输流程