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基于数据仓库的库存决策支持系统研究的中期报告
一、研究背景
库存是企业经营过程中不可缺少的组成部分，对于企业来说，正确的库存决策可以优化库存水平，提高资金利用率，减少库存风险等等。因此，库存管理已经成为企业的重要课题。然而，传统的库存管理方式存在以下问题：
1.基于经验主观决策，缺乏科学性和可操作性。
2.无法准确预测库存需求，导致库存过剩或缺货现象。
3.数据来源不统一，难以进行准确的库存决策。
因此，基于数据仓库的库存决策支持系统的研究具有重要的现实意义。
二、研究目的和意义
本研究旨在建立基于数据仓库的库存决策支持系统，通过分析历史库存数据、销售数据、采购数据和生产数据等信息，准确预测库存需求，为企业库存管理提供科学化的决策依据，实现库存的最优化管理，达到以下目标：
1.优化库存水平，降低成本，提高资金利用率和经营效益。
2.减少库存风险，避免过剩和缺货现象的发生。
3.改善库存决策的科学性和可操作性，避免主观判断带来的不确定因素。
三、研究内容和方法
1.建立数据仓库模型
通过ETL（extract,transform,load）技术对企业的历史库存数据、销售数据、采购数据和生产数据等信息进行统一的提取、转换和加载，建立数据仓库模型。
2.构建库存需求预测模型
通过数据挖掘和机器学习技术，分析历史数据，建立库存需求预测模型，实现对未来一段时间内库存需求的准确预测。
3.开发库存决策支持界面
设计库存决策支持界面，根据实时的库存数据、销售数据、采购数据等信息，实现库存决策的可视化展示。同时，通过模拟多种库存管理方案，为库存决策提供指导。
四、论文结构和进度安排
本研究的论文将分为以下章节：
第一章：绪论
介绍研究背景、研究目的和意义、研究内容和方法等。
第二章：文献综述
回顾国内外数据仓库和库存管理领域的研究进展，分析现有研究存在的问题。
第三章：数据仓库模型设计
介绍数据仓库模型的构建过程和建模方法。
第四章：库存需求预测模型研究
介绍基于数据仓库的库存需求预测模型的构建过程和算法原理。
第五章：库存决策支持界面设计
设计库存决策支持界面，介绍其功能和操作流程。
第六章：实验与结果分析
通过实验验证研究成果，对实验结果进行详细分析。
第七章：总结与展望
总结本研究的主要贡献，对未来研究提出展望和建议。
目前，本研究已完成了数据仓库模型的设计和构建，正在开展库存需求预测模型的研究和库存决策支持界面的设计工作。
五、论文参考文献
1.KimballR.TheDataWarehouseToolkit:TheCompleteGuidetoDimensionalModeling[M].JohnWiley&Sons,2002.
2.WadhwaS,RavindranR.Acomprehensivereviewofinventorymanagement:trends,techniquesandchallenges[J].InternationalJournalofLogisticsEconomicsandGlobalisation,2019,10(1):87-118.
3.董健.基于数据挖掘的库存需求预测模型研究[D].华南理工大学,2017.
4.陈聪.基于数据挖掘的库存管理模型研究[D].中南大学,2016.