商务智能系统利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据，将数据转化为知识，帮助企业改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，从而增强综合竞争力。

　　预测分析是商务智能中最常用的一种方法，是根据过去的统计资料和现有的信息，运用一定的程序、方法和模型，分析预测对象与有关因素之间的关联性，从而揭示出预测对象的特性和变化规律。预测方法有很多种，一般而言，可以按照预测方法的特征分为定性预测和定量预测两类。其中定性预测指的是根据人的观察结果凭经验进行预测的方法;定量预测是指根据历史统计数据，运用数学方法建立模型进行预测的方法，也称为统计预测。

　　显然，统计分析预测非常适用于备件的需求预测，蕴涵统计分析方法的商务智能技术在石化行业的库存管理中将具有广阔的应用前景。针对石化企业的库存备件的特点，应该首先采用各种信息技术手段得到库存备件的各种与预测相关的价值属性，例如单件备件的采购成本、运输成本、单位时间的库存成本、替换成本和缺损成本等;然后，采用统计预测方法对价值属性数据进行统计分析与预测分析，最终得到库存备件的采购时间点和采购数量，为各个业务部门提供备件的采购和库存管理的定量信息，从而从根本上解决石化企业库存管理的核心问题。

　　区分连续需求和间断需求

　　由于大部分石化企业都应用了ERP、设备管理等系统，已经为备件数据库积累了大量的备件信息数据，这些为采用统计预测方法奠定了很好的数据基础。同时，一般来说连续需求和间断需求的预测方法有所不同，所以在采用统计预测方法前，首先要先根据连续性对存储的物资进行分类—在石化企业，除了原辅料及很小的一部分备件是连续需求外，绝大部分需求都是间断的;然后，根据库存备件的具体功能、物理特征或性能参数对备件进行分类，再对每一类物料采用相应的统计预测方法和指标进行预测。

　　系统应采用Client-Server模式。数据服务器作为系统的主要部分，各个终端通过网络与服务器相连。在各终端上，用户可以利用自己所拥有的权限实现查询、数据管理、数据库维护、业务管理、安全管理等应用。

　　企业可根据每类库存物资的采购成本、库存成本、可替换成本、缺损成本等相关属性，采用相应的统计分析预测方法进行预测，并将预测的结果存入预测数据库。作业部和物资供应中心等相关部门都可以看到一致的物料库存管理信息和需求信息，并根据预测结果得到相应的库存物料采购的需求时间和数量。

　　何为牛鞭效应

　　牛鞭效应是指供应链上的一种需求变异放大现象，信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲进而逐级放大，导致需求信息出现越来越大的波动。此信息的放大作用在图形上很像一根甩起的牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。牛鞭效应是市场营销活动中普遍存在的高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱了生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销等供应链各个环节的混乱。解决牛鞭效应难题是企业正常的营销管理和良好的客户服务的必要前提。
 

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