中小企业订单履行的BI优化

中小型企业的订单履行管理商业智能

摘要

在本研究中，我们探讨了帮助中小企业（SME）改进其供应商订单履行管理的商业智能（BI）工具。通过利用其企业资源计划系统中的大量数据，该公司可以寻找建立协作型供应商关系的机会，以实施准时制策略。所提出的商业智能工具用于选择适合建立协作关系的供应商。此外，还开发了一个商业智能仪表盘，以帮助公司管理其供应链的现金转换周期。

在利用有限的信息技术资源开发这些BI工具的过程中，我们应对了大型非结构化数据集和长时间计算所带来的商业与技术挑战。结果表明，中小企业可以以可承受的成本从BI工具中受益，加入部署商业分析以实现系统性创新的新兴趋势。

关键词 ：商业智能；商业智能；中小企业；中小企业；订单履行管理。

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1 引言

商业智能（BI）作为“基于事实支持系统的概念和方法的集合，旨在改进决策制定”[Trieu, (2017), p.111]，已成为实现更高绩效的关键推动力（Trkman等, 2010）。为了实现商业智能的效益，公司需要建立一个BI系统，“该系统由技术和组织要素组成，向用户提供历史信息用于分析、查询与报告，以实现有效决策和管理支持，提升业务流程的绩效”[Trieu, (2017), pp.111–112]。越来越多的公司将BI系统投资视为一项重要任务。然而，由于其高昂的成本和实施难度，商业智能通常被视为大型企业的专属领域。尽管在当前的大数据环境下，商业智能可能带来诸多潜在优势，但中小企业（SMEs）的管理层往往认为利用商业智能提升绩效是不现实的。长期以来，大数据和商业分析的发展主要聚焦于能够承担BI硬件和软件高额初期投资的大型企业的需求。

显然，先进的、耗资数百万美元的BI系统并不太适合中小企业。中小企业需要的是一种简单且低成本的方式来部署相关工具和方法。近年来信息技术（IT）的进步降低了所需的硬件和软件投资，这为中小企业部署BI工具创造了机会，即使它们不具备复杂的IT基础设施和专业知识。为了避免失去竞争优势，中小企业必须了解如何应用商业智能来提升自身绩效，并开始在实践中部署相关工具。

商业智能在订单履行管理中的应用

本研究的目标是为一家中小企业设计并展示一种低成本的商业智能解决方案，以增强其在供应商关系管理中的决策过程。在本案例研究中，我们旨在为一家成立于20世纪50年代的小型建筑材料经销商——东发和建筑材料有限公司（TFH）开发一套商业智能解决方案。该公司为香港建筑行业的客户（包括建筑师和室内设计师）提供各类五金产品及咨询服务。在信息系统方面，公司已采用客户关系管理（CRM）领域的软件即服务（SaaS）解决方案，并配备了一套定制的企业资源计划（ERP）系统，用于处理销售、库存和产品采购业务。然而，该系统无法提供订单履行周期中供应商绩效的可视性。由于缺乏这种可视性，公司无法探索建立准时制生产（JIT）合作伙伴关系的机会，从而改善现金流表现。

我们对中小企业的研究关注是合理的，因为目前对中小企业商业智能应用的理解尚不充分（Ali 等，2017）。中小企业面临与大型公司同样严峻且动荡的商业环境。此外，无论规模大小，公司都面临“数据丰富、信息贫乏”的问题（Tien，2013）。然而，由于中小企业在IT应用方面投入的资源有限，处于不利地位，其IT能力也比大型公司落后。尽管中小企业的运营规模较小，但它们对社会至关重要，占香港所有商业机构的98%以及欧洲国家的99%。中小企业通常根据员工人数（贸易及工业署，2001）、营业额或资产负债表总额（欧盟委员会，2003）来界定。在欧洲国家，员工人数少于250人、营业额低于5000万欧元或资产负债表总额低于4300万欧元的企业均被归类为中小企业。在香港，中小企业定义为制造业企业雇员少于100人，或非制造业企业雇员少于50人。

本文结构如下。第2节提供了针对中小企业的商业分析领域的文献综述和市场研究。第3节提出了商业智能解决方案的框架，并详细阐述了该方法，包括从企业资源计划系统进行数据收集、使用结构化查询语言（SQL）进行数据集成，以及通过仪表板对供应商订单履行提前期进行数据可视化。第4节讨论了实施商业智能解决方案所需的软件需求和管理洞察。第5节给出了结论。

2 文献综述

关于开发供应商选择与评估模型的文献日益增多，这些模型采用了多种决策方法，包括层次分析法（AHP）（Chan 和 Kumar，2007；Gold 和 Awasthi，2015）、多目标优化模型（Sodenkamp 等，2016；Önüt 等，2008）、多代理系统（Lin 等，1998）、数据包络分析（Balakannan 等，2015；Qi 和 Guo，2015）、粒子群优化（Seifbarghy 等，2016；Soleimani 和 Kannan，2015）以及集成模型（Shaw 等，2012；Erdem 和 Göçen，2012；Ramanathan，2007）等。

无论采用何种方法，这些模型均旨在支持决策过程和绩效监控，以实现更好的供应商管理。关于近期的文献综述，参见柴等人（2013）关于决策技术在供应商选择中的应用，哥文丹等人（2015）关于绿色供应商评估与选择的多准则决策方法，以及阿盖祖尔（2014）和阿尔卡提布等人（2015）关于第三方物流评估与选择决策的研究。

正确决策供应商选择与评估不仅在制造业中至关重要，在具有产品规格非标准化、频繁设计变更和短项目完成时间特点的建筑业中也同样重要（Wong and Fung, 1999）。因此，一些研究聚焦于该行业中不同决策方法的应用也就不足为奇。例如，Safa 等人（2014）开发了一个集成的建筑材料管理模型，以多准则（包括价格、交货周期、现金返利和供应商绩效）为基础来管理库存、材料管理网络和供应商评估。林等人（2010）利用模糊主成分分析，帮助中国房地产开发商高效且有效地将主观判断转化为定量数据，以支持建筑材料供应商的选择决策。

巴亚泽特等人（2006）采用层次分析法，协助一家土耳其建筑公司进行关于供应商选择的多准则决策，并通过敏感性分析支持在两个选定供应商之间分配订单数量的决策。普莱班凯维奇和库贝克（2015）提出了一种模糊层次分析模型，用于评估建筑材料供应商。有关项目采购管理的最新文献综述，参见德阿劳若等人 （2017）。

除了开发有助于供应商选择与评估的决策模型外，还有一系列研究探讨了商业智能、数据挖掘和大数据分析如何改进供应商管理（Sanders，2014；Knabke 和 Olbrich，2013）。这反映了公司日益增长的需求，即更好地利用数据，在管理其供应链时做出有依据的运营和战略决策。

正如崔和奥尔森（2013）所提出的，希望利用供应链智能进行决策的公司必须在三个方面发展其能力：数据管理、分析型供应链流程和供应链绩效管理。首先，数据管理是商业分析的基础，旨在从存储在各种企业数据库或集中式数据仓库（如企业资源计划）中的公司数据生成商业智能。其次，必须通过适当的方法（如数据挖掘（或知识发现）技术和规范性分析技术（例如数学优化和模拟））对数据进行分析，以通过科学决策创造商业价值。第三，公司需要开展监控[例如使用关键绩效指标（KPI）和其他绩效指标],报告（例如使用各种仪表板和记分牌技术）以及纠正（例如应用六西格玛系统）等活动，以提升其绩效（崔和奥尔森，2013）。

以企业系统（例如ERP）作为核心IT基础的公司，可能希望培养其现有信息系统中的各种商业智能能力。这是为了避免将商业智能解决方案与其他企业系统孤立开发。Ghazanfari 等人 (2011) 提出，企业系统的智能水平可以从以下几个方面进行评估：

• 分析与智能决策支持（例如，可视化图、警报与警告，以及数据挖掘技术）
• 相关实验的提供及与环境信息的集成（例如，问题聚类和群体决策）
• 模型优化与推荐（例如，优化技术、仿真模型和仪表板）
• 推理（例如，财务分析工具）
• 增强型决策工具（例如，模糊决策和多准则决策工具）
• 利益相关者满意度（例如，可靠性和分析准确性）

3 BI解决方案框架

文献中已回顾了不同的知识发现与数据挖掘（KD & DM）过程模型（例如，库尔甘和穆西莱克，2006；马尔班等人，2009；夏尔马，2015）。其中，跨行业数据挖掘标准流程（CRISP‐DM）是一种常用迭代过程模型。CRISP‐DM 描述了一种用于规划数据挖掘项目的结构化方法，包含六个任务：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署（查普曼等人，2000）。通过使用这些数据挖掘过程模型，管理人员旨在从大型数据集中发现隐藏关联，以预测结果和未来趋势。在商业智能这一统称之下，数据挖掘包括数据分析、报表与查询工具，旨在帮助商业用户梳理一组数据，综合出有价值的信息以支持商业决策（劳施和谢塔，2013）。

我们提出的BI框架在两个方面不同于CRISP‐DM模型。首先，我们的框架并非通过数据挖掘来追求新的商业知识发现，而是旨在实现业务流程改进。正如我们在案例研究中所展示的那样，通过该框架，可以分析与供应商绩效相关的数据（这些数据通常在企业的企业资源计划系统中定义和存储），从而实现更好的订单履行管理。我们的重点是从通用的企业资源计划系统中检索适当的数据集和信息，以支持管理者决策。数据集的选择取决于关键绩效指标，这些指标支持准时制供应商的识别以建立合作伙伴关系。这种方法可以为不同的中小企业归纳出通用的业务规则。其次，我们的框架包含数据集成而非数据建模。我们的框架并不通过数据建模来预测供应商绩效，而是旨在为管理人员提供相关数据的统一视图，并基于来自不同来源的历史数据集成，支持管理人员对供应商绩效的评估。

应用现有的KD & DM过程模型可能对财务资源、项目管理技能和IT能力的要求较高。执行数据建模（数据挖掘过程模型的关键要素）需要数据科学家、分析专家以及具备高计算能力的高级软硬件。这对IT资源和能力有限的中小企业构成了挑战。迫切需要一种快速简便且成本有效的方式来利用商业智能解决方案的优势，从而使中小企业真正受益。鉴于此，我们提出了一种系统化方法开发与企业规划系统集成的商业智能解决方案。我们提出的BI框架旨在制定一组标准业务规则，以支持管理者决策。我们的方法对中小企业而言成本较低，因为这些业务规则是从大多数企业规划系统中 readily 可用的报告中生成的，且实施成本低廉。

我们的框架描述了一种与企业系统集成的商业智能解决方案的系统化方法。如图1所示，该框架包含四个主要组成部分：业务理解、数据收集、数据集成以及用于决策智能的数据可视化。

企业资源规划
会计
采购
销售
物料需求计划
商业智能
商业理解
数据采集
数据集成
数据可视化
一组报告

商业理解阶段从理解业务流程开始，以确定商业智能解决方案的目标和范围。下一阶段是数据收集，涉及收集和评估所需的数据集，对原始数据中的表、记录和属性进行初步分析，并理解数据表示的业务含义。数据集成阶段利用选定的数据集建立表与记录之间的关系。通过多种技术和业务理解验证方法，生成包含有意义的商业信息的数据集。最后，数据可视化阶段将数据集转化为用于决策支持的商业智能。以图表和表格形式呈现的仪表板用于展示发现的知识，以支持决策。结果输出进一步增强了业务理解，并为有价值的管理洞察提供了更多机会。所开发的商业智能解决方案由企业资源计划系统生成的一组报告提供支持。

在接下来的章节中，我们将展示如何基于此框架为案例研究中小企业开发商业智能解决方案，以管理其订单履行过程。将探讨和讨论财务管理、供应链流程管理和信息管理方面的跨职能问题。

3.1 业务理解

在我们对TFH的案例研究中，我们与总经理、财务经理以及采购与物流人员合作，以了解物料、现金和信息流是如何管理的。TFH是一家建筑材料供应商，为香港的建筑项目提供五金构件。

在建筑业中，开发商是每个建筑项目的主要负责人。他们在项目的各个阶段与许多不同的参与方合作，包括建筑师、城市规划师、工程师、测量师、检查员、承包商、律师和租赁代理。建筑师和设计师负责设计平面图并为工作进度表选择建筑材料。一旦选定建筑材料，总包商将负责管理材料采购的招标过程。有意的材料供应商将提交投标。获得工程合同授予后，中标供应商执行订单履行活动。

如我们的案例研究中所述，为了履行订单，TFH需要与客户签订销售合同，明确订单交付日期。TFH还需要从不同供应商处采购所需物料，并在发货前对来料进行质量控制。由于TFH采用按单生产模式来满足一次性项目中的客户特定需求，因此在供应商管理方面面临各种挑战。

TFH面临的一个主要挑战是无法在订单履行周期时间 [即采购订单（PO）下达至物料交付的时间]方面可视化供应商绩效。订单履行周期时间是衡量公司在客户与供应商之间管理现金流效率的关键指标。在订单履行过程中，总周期提前期分为“采购订单持续时间”和“库存天数”。采购订单持续时间指从下达采购订单到订单到货入库的时长；库存天数指物料到达仓库至交付给客户之间的时长。

作为一家中小企业，TFH旨在利用新兴的商业智能技术持续改进订单履行管理，以维持其竞争优势。

为此，TFH 已经使用定制的企业资源计划系统超过十年。该企业资源计划系统涵盖了销售、仓库、物流和采购运营所需的所有模块。除了企业资源计划系统外，为了管理内部运营中的信息流，TFH 最近采用了 Salesforce 提供的客户关系管理解决方案，该方案以可承受的价格向中小企业提供软件即服务。此客户关系管理解决方案使 TFH 能够可视化各个项目的招标状态，以更好地预测销售情况。为了全面了解其供应链中的订单履行周期时间，TFH 会查看企业资源计划系统中的多个报告。然而，与其他企业资源计划系统一样，任何单个报告中均无法获得有关订单履行周期提前期的供应商绩效信息。这是因为企业资源计划系统是基于交易的，旨在记录每个模块中物料的进出。然而，计算订单履行周期提前期所需的数据分散存储在销售、采购、物流和仓库模块中。此外，企业资源计划系统的采购模块仅专注于从供应商处采购物料，而未关联任何客户订单信息。这些系统设计特点导致尽管存在多个报告，但 TFH 仍无法实现对供应商绩效的可视化功能。因此，该公司寻求商业智能来克服供应方的可视性挑战。此外，供应商绩效的可视性将使TFH能够更有效地与供应商建立准时制合作关系。项目团队成立后，负责从企业资源计划系统收集数据、评估数据模型并开发仪表板。

在本案例研究中，我们旨在探讨以下问题：

• 在商业智能中用于订单履行过程中供应商绩效的标准企业资源计划报告有哪些？
• 在评估订单履行周期提前期方面的供应商绩效时，这些报告中的决策规则是什么？
• 哪项财务关键绩效指标能够体现准时制合作带来的效益？
• 如何利用商业智能仪表盘选择合适的供应商开展准时制合作？

3.2 数据收集与分析

在研究的初始阶段，我们收集了与商业智能建模相关的数据。从企业资源计划系统的主要来源收集了大量报告，如表1所示。

报告	关键信息
采购订单未结报告	采购订单状态
库存报告	可用数量、库存余额
库存检查报告	可用和预留数量
供应商绩效报告	供应商订单状态：订货、收货、发货、装运日期
交货报告	客户订单：销售合同、交货单、项目代码
销售分析	项目中使用的物料、数量和销售发票金额
重新订购水平报告	安全库存
物品移动报告	不同状态下的产品流动
采购分析报告	从供应商处采购的物品及所需单位成本
库存余额	每种物品的月度库存余额数量

收集了来自销售、采购、物流和仓库模块的十份报告；每份报告包含多个数据字段。在通过访谈了解数据字段的含义及条目填写方式后，选定了供应商绩效报告和物品移动报告进行数据集成。两份报告中数据字段的详细信息见图2。

图2展示了物品移动报告和供应商绩效报告的类图，用于可视化供应商的订单履行提前期。然而，这两个类之间的数据字段关系并不简单，尤其是在结存数量、订单数量、现有库存数量、预留数量和可用数量之间。首先，为了区分交易类型，我们创建了两个额外的类，将数据集按交易类型划分为收货或发货。其他数据字段与“物品移动报告”中的字段相同。其次，为了识别数据字段之间的关系，使用关系型数据库来存储所有数据以实现数据集成。为了简化关系型数据库中的查询，“供应商移动报告”中的数据集被存储在“PO”表中。

3.3 数据集成

在数据集成阶段，目标是将复杂的系统设计转化为易于理解的表示形式。由于数据存储在关系型数据库中，因此通过SQL执行将复杂报告转换为单一报告的决策规则。确定决策规则包含两个主要步骤。第一步是通过关联另一份报告中的数据字段来扩展内容。例如，通过关联物料编码数据字段，将供应商绩效报告扩展以包含物品移动报告。此方法的缺点是，如果关联的数据字段不是唯一键，则会产生冗余条目。因此，第二步是通过一组决策规则去除冗余条目。该步骤涉及一个迭代过程，包括与管理人员核对以定义可接受的决策规则。

SELECT DISTINCT PO.*, Delivery.*, Receiving.*, PO.[是否库存?], 
PO.[结存数量], Delivery.Date, Delivery.Date, PO.[采购订单交货日期], 
PO.PO, PO.状态, PO.[采购订单签发日期], PO.[采购订单签发日期]
FROM (PO INNER JOIN Delivery ON PO.[物料编码] = Delivery.[Item Code]) 
INNER JOIN Receiving ON Delivery.[Item Code] = Receiving.[物料编码] 
WHERE (((PO.[是否库存?])="N") AND ((PO.[结存数量])=0) 
AND ((Delivery.Date)>[Receiving]![Date]) 
AND ((PO.[采购订单交货日期])<[Receiving]![Date] 
And (PO.[采购订单交货日期])<[Delivery]![Date]) 
AND ((PO.PO)="PP") AND ((PO.Status)="已批准") 
AND ((PO.[采购订单签发日期])<[Receiving]![Date] 
And (PO.[采购订单签发日期])<[Delivery]![Date] 
And (PO.[采购订单签发日期])<[PO]![采购订单交货日期]));

图3展示了从供应商绩效报告和物品移动报告中关联所需记录的决策规则。“物料编码”数据字段是关联键，在“WHERE”语法后列出了两条决策规则。因此，输出将聚焦于按单生产条目，因为库存数据字段被选为“N”，且“PO”数据字段被选为“PP”（项目部件）。这样将排除备货生产(MTS)项目。这些决策规则用于生成一个数据冗余最少的整合数据集，以支持商业分析。关于中小企业解决方案的实施，开发工具的选择需要关注低成本和易用性。在TFH，经常使用微软Access和微软Excel。因此，这些软件被用于通过Visual Basic应用程序(VBA)开发商业智能解决方案。如图4所示，设计并开发了用户界面。

3.4 数据可视化和决策仪表板

在数据集现已满足商业分析需求的情况下，使用仪表板来可视化供应商订单履行流程的关键绩效指标（KPI）。这两个关键绩效指标分别为：现金转换周期（CCC）这一财务关键绩效指标，以及订单履行周期提前期这一运营关键绩效指标。现金转换周期是衡量营运资本管理的常用指标，属于企业短期融资的重要组成部分，反映了供应链中资金流的管理情况（Lind 等，2012）。由于营运资本管理对企业盈利能力具有重要影响，良好的营运资本管理对所有公司都至关重要，这一点已在相关文献中得到证实。Chang（2018）在一项针对来自46个国家共31,612家公司的实证研究中报告了现金转换周期与企业盈利能力之间存在负向关系。这种关系也在一项涵盖46项研究的元分析中得到确认，该分析探讨了现金转换周期对盈利能力的影响（Singh 等，2017）。研究还发现，现金转换周期的延长会对中小企业的盈利能力产生不利影响（Juan García‐Teruel 和 Martinez‐Solano，2007；Yazdanfar 和 Öhman，2014；Tran 等，2017）。现金转换周期衡量的是企业将库存和其他资源转化为现金流所需的时间，而订单履行周期提前期则衡量从采购订单下达至仓库物料交付完成之间的总时间。销售成本（COGS）被用于计算现金转换周期，其包含企业销售商品所发生的直接成本。

现金转换周期定义如下：

$$
CCC = \text{Days inventory outstanding (DIO)} + \text{Days sales outstanding (DSO)} - \text{Days payable outstanding (DPO)}
$$

$$
\text{DIO} = \frac{\text{Average inventory}}{\text{COGS}} \times 365,\quad \text{DSO} = \frac{\text{Average accounts receivable}}{\text{Revenue}} \times 365,\quad \text{DPO} = \frac{\text{Average accounts payable}}{\text{COGS}} \times 365
$$

根据此方程式，较短的订单履行周期提前期意味着较小的库存余额，在其他两个现金流组成部分不变的情况下，将导致更短的现金转换周期。图5展示了针对特定客户群的特定产品现金转换周期分析示例。

图5 现金转换周期

销售 revenue = $2,504,725
存货周转天数（DIO）= 30.9
销售成本 = $1,919,998
应收账款天数（DSO）= 30.4
应收账款 = $208,750
应付账款天数（DPO）= 31.2
应付账款 = $164,173
平均库存金额 = $162,550
现金转换周期 = 30.1

图5显示，某产品的现金转换周期约为30天，即需要30天才能将货物流动转化为现金。通过增加应付账款和收入，并减少应收账款和库存余额，可以改善这一状况。

许多领先的大型公司通过缩短客户付款期限和/或延长供应商付款期限，力求实现现金转换周期的负值，从而他们可以在没有手头现金的情况下管理运营。与客户和供应商协商付款条件的标准取决于议价能力，而中小企业通常不具备这种能力。因此，所提出的商业智能方法旨在支持中小企业建立准时制供应商合作，以缩短订单履行周期提前期，从而优化现金转换周期管理。缩短作为战略性性的非财务绩效指标的订单履行周期提前期，对于追求更高响应能力的企业至关重要（Gunasekaran 等，2001）。为了管理现金流，TFH 旨在研究准时制合作的订单履行周期战略。在准时制方法下，仅在需要时才订购物品，以消除不必要的浪费。与供应商建立准时制合作将有助于减少存货周转天数（DIO），作为现金转换周期的一部分。例如，TFH 旨在识别其仓库中库存天数达到或超过30天的物品，并与供应商协调实施准时制，以实现零现金转换周期。准时制合作的实施需要选择合适的供应商。因此，开发了显示供应商订单履行周期提前期的商业智能仪表盘。

商业智能仪表盘的目的是可视化订单履行周期提前期，有助于识别适合准时制合作的供应商。如前所述，在订单履行过程中，总周期提前期被划分为“采购订单持续时间”和“库存天数”。每个供应商的订单履行周期提前期仪表板如图6所示。

图6 各供应商的订单履行周期提前期

供应商#49提供的产品具有最长的订单履行周期时间，而供应商#26的产品则具有最短的周期时间。供应商#26的产品库存天数也最短。与供应商#26类似，供应商#31和#86的产品相对于采购订单持续时间而言库存天数相对较低。因此，这些供应商是准时制合作的最佳候选者。

相反，供应商#24、#55、#67、#7和#78的产品在整个订单履行周期提前期中库存天数长于采购订单持续时间，导致高库存。相关客户与供应商之间需要加强协作，以管理这些产品的订单履行周期。该方案还使TFH能够采用多种创新策略，如IT集成、预测分析、流程标准化和风险缓解，以推动创新提升价值链绩效的策略（Keeley 等，2013）。这些创新策略可概括如下：

• 预测分析 ：通过数据可视化识别适合准时制合作的合适供应商以及库存天数最长的产品。
• 流程标准化 ：建立标准化的订单履行过程。中小企业高层管理团队可据此采取必要措施以改进订单履行过程。
• IT集成 ：使用BI工具处理企业资源计划系统中的大数据，并生成数据可视化程序。
• 风险缓解 ：协助企业向客户交付交货周期短的产品，并与合适的供应商建立准时制合作关系。

4 讨论

在建筑业中，大多数客户订单都是基于项目且具有独特要求的。例如小型建筑材料经销商等公司，在招标过程中面临着管理库存和现金流的挑战。本案例研究中开发的商业智能解决方案使公司能够可视化其客户与供应商之间的订单履行过程。运营关键绩效指标和现金转换周期这一财务指标为高层管理提供了洞察，以理解和管理订单履行过程中的物料和现金流。为了改善现金转换周期，中小企业可以利用商业智能寻求与供应商建立准时制合作。本案例研究中开发的商业智能解决方案使TFH等中小企业能够识别合适的供应商以建立准时制合作，同时发现存在问题的产品及其供应商。我们所采用的商业智能解决方案开发方法成本极低，因为所需软件在中小企业的办公室中普遍使用，并以软件即服务模式付费。由于开发成本低且软件设计用户友好，商业智能不再仅仅是大型企业的专属工具。中小企业也可以利用商业智能保持竞争力。

5 结论

在本案例研究中，我们探讨了BI工具如何像为大型企业服务一样，提升中小企业供应商订单履行管理的水平。鉴于从企业资源计划系统中获取的大量数据，我们确定了与供应商订单履行流程相关的关键报告，用于数据集成。通过业务流程进一步明确了结果。在获得整合数据集中的必要信息后，我们进一步开发了一个程序，使用户能够可视化订单履行绩效。该程序使用VBA编程语言，借助微软 Access和Excel等常用办公软件开发而成，解决了大多数中小企业的成本考虑问题。

该商业智能解决方案可通过现金转换周期这一财务指标，帮助公司管理现金流。该财务指标的现金转换周期进一步与订单履行周期提前期这一运营关键绩效指标保持一致。

本案例研究中开发的商业智能解决方案可以进一步扩展以处理各种类型的流程。由于所涉及的公司是建筑行业中的供应商，该解决方案目前仅专注于按订单生产流程。然而，该商业智能解决方案也可以扩展至支持按库存生产流程。对于按库存生产的供应商而言，需要来自企业资源计划系统的库存报告以及针对不同订单的库存分配逻辑。此类建模有助于中小企业把握供应商管理库存协作的机会，而这种协作通常由大型企业采用。通过增加此类功能，更广泛的中小企业将能够借助商业智能增强其竞争优势。