供应链是由供应商、制造商、分销商和零售商等企业实体组成的一个复杂网络,网络中各主体基于各自的商业利益做出种种决策但这些决策往往偏离供应链的最终目标——为客户提供价廉物美的商品。因此户如何以客户为中心,建立一个完善和强有力的客户关系管理系统,为客户提供优质、高效的服务,提高我国制造业的整体竞争力,已经成为制造型企业管理者普遍关心的问题。
本文提出一种基于客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)的自治供应链信息系统的概念,并给出了系统的设计与实现。文中首先将自治系统(Automatic System,AS)与多智能代理技术应用于供应链管理,借以解决供应链中各企业实体之间信息的协同问题;然后再以CRM系统为基础,包括客户细分、异常预警分析、客户满意度分析等功能,使得供应链从整体上以客户为中心,供应链中各企业实体能具备更广阔的视野。
1 自治供应链管理系统中的多智能代理
供应链中各实体企业内部的信息系统可看作一个自治系统,我们关注于这些自治系统之间的协作问题。为解决供应链中多个自治主体的协作问题近年来一些学者将多智能代理技术引入到供应链系统的研究中。Swam等人利用多智能代理理论构建了用于供应链的仿真框架,并且由IBM公司开发了多代理系统原型;Barbuceanu等人将软件代理应用到供应链管理中,主要研究如何通过代理之间的协巷策略、协商语言来构造供应链;加拿大多伦多大学企业集成实验室应用LISP语言建立多代理开发环境,并利用它进行了供应链管理系统的全面研究;Sadeh等人开发了一种多代理供应链协作工具(MAS2COT),用于解决供应链不同层级(如工厂级、设施级)上观划P调度模块之间的协作问题。
多代理系统源自于人工智能领域中的分布式问题求解,它可以看成是由多个智能代理组合而成的一个大系统该系统中的各个智能代理相互独立、自主地完成预先设定的任务,但对于复杂问题难以由单个代理解决时,各个代理则通过相互的合作与协调来共同完成目标任务。因此,多代理系统能够解决超越单个代理能力和知识范围的问题。
一般来说,多代理系统具有以下几点特征:a.每个智能代理只拥有部分的、不完备的信息或者只具有求解部分问题的能力,因此每个代理的视野是有限的;b.多智能代理系统没肖一个全局的控制系统;c.数据是分散孙理和存储的;d.能够实现异步计算。
图1描述了两层结构的供应链多代理系统。从图1中可以看出,基于多代理的供应链系统是由洪应商、制造商、分销商以及客户等第一层智能代理构成的复杂大系统,而第一层智能代理又是由其内部成员代理柯成的次级多代理系统。如图中的采购、生产、销售等等。
2 客户关系管理与自治供应链信息系统的集成
供应链管理系统下的客户关系管理的目的在于建立一个系统,逆企业在客户服务、市场竞争、销售及售后支持等方面形成彼此协调的全新关系。供应链管理中的CRM已在管理界引起广泛的重视,对CRM的关注是现代物流市场下的营销管理理念与悉业运作方式转变的结果。据统计全球供应链管理中的CRM业务2005年超过150亿美元,年平均增长率达到13.6%,已成为供应链管蓬系统里一个主要的营销业务。
本系统中客户关系管理在一个动态整台的数据平台基础上实现了客户细分、市场需求预测、异常分析、满意度分析等功能,如图2所示功能模型图。限于篇幅,仅选动态整合数据平台和市场需求量预测进行介绍。
图2 CRM系统功能模型
2.1 动态摊合的数据平台
所谓动态,是数据库实时提供客户基本资料和历史交易信息,并在客户每次交易完成后,能够自动补充新的信息。所谓整合性是客户数据库与企业其它资原的整合。根据制造业企业的特点,营销信息分为两大类:内部生产过程信息和外部环境信息。内部生产过程信息主要包括需求量、生产量、仓储、营销人员等信息;外部信息主要包括市场信息、竞争对手信息、区域经济信息、政策信息等。基础的需求量数据从现有业务数据库中获得利用现有的计算机网络,实现信息的共享。根据数据源的不同性质,对干实时性要求较高的信息,与信息源保持同步,采用建立数据库定时任务的方式按周期批量载入信息源数据。
2.2 市场需求量预测模型
根据2/8定律:企业80%的营业额来自于20%的客户。由于这ZU%的客户数量较小,为了提高预测精度,我们提出一种新型需求量预测模型。模型分为两部分:第一部分为大客户需求量预测;第二部分为其余小客户需求量预测。设M为总需求量,M’为大客户需求量,M”为其余小客户需求量则M=M’+M”。又设制造企业年80%以二的需求量由p个大名户产生,ai为大客户i(i=1,…,p)的未来某个时段的生产计划对于这p个大客户生产部门可通过实际调查其需求计划来预测其需求量,其预测公式为:
(1)
其余小客户需求量采用指数平滑法预测,设已经有t个历史时段的实际运量数据,要预测某一个历空时段需求量。其预测公式为:
(2)
式中,Xt-k+1为第t-k+1个时段的p个大客户之外全部客户的实际业绩数据,λ∈[0,1]为平滑系数,k=(1,…,t)。指数平滑法的思想是对各个时段历史数据施以不同权重,距离预测期越远的历史数据所分配的权重越小。
3 系统的设计与实现
3.1 系统体系结构
系统的体系结构如图3所示,图中重点突出了CRM系统,以及CRM系统与SCM系统相连接的途径。从总体上看,整个CRM系统可以看作一级代理(Agent),系统中的每部分可看作二级代理。各代理之间相互独立,通过通信机制进行相互作用。
3.2 系统实现
Web服务器,操作系统Microsoft Windows 2000 Server,并安装Microsoft IIS6.0以上和Microsoft.NET SDK.NET Framework 1.1以上版本,数据库服务器:Microsoft SQL Server 2000。
系统整体架构采用了B/S三层结构模式,将系统分为表示层(也称用户界面层)、功能层(也称业务逻辑层)和数据层(也称数据服务层),开发平台则采用了.NET Framework,有效地降低了系统对客户机的要求,避免了在客户机上分发应用程序与版本控制的困难。其中表示层主要完成界面与最终用户交互的功能,在应用程序里是一些aspx页面以及相关代码;功能层用于封装商业规则和逻辑,在应用程序里被封装为.NET组件;数据层通过数据访问组件与SQL Server数据库(或其他数据库)进行交互,所有的数据操作通过存储过程来执行。
图3 系统的体系结构图
4 结束语
本文提出了一种基于CRM的自治供应链信息系统的设计模式,能解决当前企业在供应链的价值链上信息不统一和目标不一致所导致的客户价值流失的问题。其中,供应链自治系统之间的协同采用多智能代理的技术解决,在客户关系管理功能方面则提供了客户细分、市场需求预测、异常分析、满意度分析等功能,文章初步给出了系统的体系结构,对系统实现进行了简要的论述。此方法目前已在实际物流企业的物流电子商务系统开发中得到初步应用,成效显著。同时,还有许多问题需要进一步研究解决,如对于客户关系管理系统中各个功能模型算法的优劣缺少相关的比较标准,自治系统之间不同多智能代理的构造、相互之间的通信与协调机制等缺乏成型的理论框架,有待进一步完善。
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