近几年，商业智能(BI)技术得到了大量的应用并取得显著的应用效果，相应的商业智技术也日趋成熟。国外知名的商业智能(BI)软件供应商相继在国内亮相，国内的BI厂商也纷纷推出了各自的商业智能产品，IBM、ORACLE、微软等公司纷纷推出了支持BI开发和应用的软件系统。目前商业智能主要应用在金融、电信、保险、零售等数据集中程度高的行业，但在生产制造领域内，尤其是配方产品的制造行业，由于企业信息化水平高低不齐，商业智能并未得到很好的利用。配方产品企业积累的大量的历史数据，其中蕴含这很多宝贵的经验和知识，企业急需从这些数据挖掘出这些知识，使传统的经验配方转变为科学配方，以支持产品质量的稳定和提高以及新产品的开发，提高品牌产品的综合竞争能力。
在业务需求上，随着数据库、数据仓库技术的发展，企业积累的生产数据也呈现指数级的增长。数据积累只是一个过程，它最终的目的是从海量的数据中提取出实用、有价值的信息，从而能指导以后的生产和决策，提高产品质量和企业效益，使企业在激烈的竞争中站稳脚跟。对于配方行业来说，其配方产品的制造流程大致相同，都是经过原料采购，原料的存储和加工，配方的设计以及生产线制造等，最终的产品质量的好坏也是通过消费者或专家的感官评估情况判断的。在整个制造过程中，包括基础原料指标数据、辅助材料规格、生产配方的组合信息，加工过程中的工艺参数等，所有这些数据参数都会影响最终产品的质量。那么它们之间是怎样的影响关系，怎么来描述这种影响，控制和改变哪些数据和指标能够提高最终产品的质量，是我们值得研究和感兴趣的问题。以往只是行业专家凭借多年的生产经验能对问题进行一定的解释，很难被其他人掌握，而且这些经验由于缺乏科学理论依据，不能快速形成知识为大家所掌握，使相关工作人员的业务掌握程度很慢，在一定程度上阻碍了科研的进行和新产品的开发。要想把这些产品数据内部的知识突破专家的界限，以更简单的方式呈现在所有人的面前，让更多人掌握，需要信息技术的支持，需要完整规划的配方设计计算机系统。在技术需求上，商业智能由业务需求的驱动而产生，由决策支持系统发展而来。它是企业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和信息，通过数据分析和数据挖掘，来实现数据一信息一知识一决策过程的系统实现技术商业智能作为一种技术架构，是目前相对成熟的支持数据分析、数据挖掘以及决策任务的工具，在很多行业的应用已经取得了很好的效果。它可以应用到任何需要数据分析和决策支持的系统中，因此商业智能技术可以也应该应用到配方行业的产品质量分析和配方设计中。
商业智能系统最核心的价值不是平台，而是模型。但目前由于国内配方行业应用BI的企业并不多，应用深入的更少，应用基础也比较薄弱;国外配方行业的研究也主要集中在数据分析和规律的挖掘，也没有太成熟的适用于某个配方的行业商业智能模型，需要尽快建立各种适合行业特色的商业智能解决方案，行业业务应用经验加上商业智能产品才是BI的真正价值体现。
配方以产品为中心，以质量为目标，关注原料、成本等生产要素，有别于其它的行业。商业智能技术在配方设计领域应用的目标就是通过数据整理、分析，找出生产过程中对产品质量影响较大的关键环节，及其影响关系，从而合理的指导工艺生产，达到稳定和提高产品质量的目的。商业智能还可以发现产品原料指标和产品质量指标的关系，提供一种关系模型，帮助配方人员选择最佳的工艺参数和配方比例，来指导配方改革和新产品研发。在整个产品生产的角度上看，利用B1分析结果制定有关策略、规划，对资源进行合理配置，达到节约成本提高产品质量的目的。
商业智能以及数据挖掘技术日趋成熟，但在关注产品质量的配方产品行业的应用却一直空缺。宝钢曾结合质量分析，应用数据挖掘技术，实现质量问题的诊断，进入了把商业智能技术应用到生产中，但也只是在局部质量分析上的应用。与配方产品生产相关的行业拥有大量历史生产数据，急需通过分析这些数据，挖掘出其中隐藏的关系规律以指导产品生产，优化产品配方，提高产品质量。配方行业的需求与商业智能的目标是一致的。
在配方产品生产中，主要任务是稳定和提高产品质量以及研发新产品。往常配方人员开发产品通常根据经验，不断评吸、反复尝试，这种开发设计过程已经不能适应配方行业的市场变化。企业需要根据市场的需求快速研制新配方，推出新产品，但配方设计一个复杂的过程。在比较传统的配方行业，比如烟草，啤酒，中药等，一个配方中往往需要几十个不同的原料组合，而配方原料存在地区，等级，年份等差异，而且同一个原料的内在品质也随着时间变化。品牌需要保持自己的风味特点，只有掌握这些原料的质量随库存、时间、加工等的变化情况，才能为配方选择恰当的原料搭配。配方产品的原料大都是农作物产品，其内在化学成分随着高温高压等加工过程而发生变化，而这些成分是对最终产品的外观和口感等产生影响的关键因素，怎么合理控制工艺参数，才能保持较好的产品感官，就需要分析工艺参数变化和化学成分变化之间复杂的非线性关系。利用各种统计技术和智能技术等数据分析方法进行规律分析是必然的途径。通过数据分析和挖掘能提高配方设计的效率、降低成本，保持品牌风格的统一性;还可以优化原料库存结构，指导原料的采购。
要解决以上问题，无论是对数据的分析和研究、对规律的挖掘、知识的展现和以及模型的保存，还是结果的预测都需要通过完整的系统来实现，这样的配方辅助系统与传统的业务管理系统不同，它主要体现在对数据的研究，对结果的展示上，需要用到不同的库结构和系统体系结构，商业智能技术正好符合需要。本课题以实际项目研究为背景，充分考虑企业信息化建设的现状和应用的实际需求，以商业智能技术在配方产品行业的应用为出发点来进行讨论，能对相关行业的产品配方辅助设计系统的商业智能应用提供一定的参考和借鉴。
以食品、酒类、医药、烟草等为例的配方产品已经有了很长的发展历史，但其数据分析还处于较低的层面，企业信息化水平也是相对薄弱。其中主要原因一是这些都是传统行业，对配方改变需求不大，甚至有的以祖传配方为宝;二是配方非常复杂，配方内在的数据关系很难用有效的数学模型来表现。
目前配方行业的数据分析主要通过使用通用的统计及数据分析软件，如SPSS、WEKA、SAS、MATLAB等，针对特定的分析需求进行单独的数据分析。这种分析方法有许多不足：它需要专业的统计分析人员来做，其结果也需要专业人员来解释;而且这种分析方法的分析结果得不到系统的保存和管理，存在大量精力浪费;有时很难从业务数据库中构造出需要的数据格式;分析结果不系统，很难从产品的全局把握。以上种种问题表明，要对配方数据做更好的研究和分析，必须建立专门的配方辅助设计系统，针对行业内的主要问题，进行专业化设计，专业化分析，并对分析的结果进行保存，以便随时利用。
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本文标题：商务智能系统在配方产品制造的应用观察
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