| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第13-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念和基本理论 | 第17-22页 |
| 2.1 价值链 | 第17-18页 |
| 2.1.1 定义和内容构成 | 第17页 |
| 2.1.2 竞争优势 | 第17页 |
| 2.1.3 价值链分析的步骤 | 第17-18页 |
| 2.2 商务智能 | 第18-20页 |
| 2.2.1 定义 | 第18页 |
| 2.2.2 数据仓库 | 第18页 |
| 2.2.3 数据集市 | 第18-19页 |
| 2.2.4 联机分析处理 | 第19-20页 |
| 2.2.5 数据挖掘 | 第20页 |
| 2.3 商务智能相关产品 | 第20-22页 |
| 2.3.1 Teradata | 第20页 |
| 2.3.2 Sybase IQ | 第20页 |
| 2.3.3 Hyperion Intelligence | 第20-21页 |
| 2.3.4 Cognos | 第21-22页 |
| 第3章 M制造企业的价值链分析 | 第22-30页 |
| 3.1 制造业的定义 | 第22页 |
| 3.2 全球制造业当前状况 | 第22-24页 |
| 3.3 制造业服务化 | 第24页 |
| 3.4 制造业的价值链 | 第24页 |
| 3.5 M制造企业的价值链 | 第24-30页 |
| 3.5.1 企业简介 | 第24-25页 |
| 3.5.2 企业价值链的构成 | 第25-26页 |
| 3.5.3 输出物流的重要性 | 第26-27页 |
| 3.5.4 输出物流的业务流程 | 第27-28页 |
| 3.5.5 输出物流的关键业务点 | 第28-30页 |
| 第4章 M制造企业的输出物流绩效分析系统的构成和应用 | 第30-71页 |
| 4.1 输出物流绩效分析系统概述 | 第30-31页 |
| 4.2 输出物流绩效分析系统业务规则 | 第31-45页 |
| 4.2.1 约定 | 第31页 |
| 4.2.2 订单相关 | 第31-33页 |
| 4.2.3 计划相关 | 第33-35页 |
| 4.2.4 实际生产和运输部分 | 第35页 |
| 4.2.5 指标部分 | 第35-45页 |
| 4.3 输出物流绩效分析系统的逻辑模型和物理数据 | 第45-55页 |
| 4.3.1 初始化数据 | 第45-47页 |
| 4.3.2 生产数据 | 第47-49页 |
| 4.3.3 分析数据 | 第49-51页 |
| 4.3.4 维度数据 | 第51-54页 |
| 4.3.5 逻辑模型结构图 | 第54页 |
| 4.3.6 物理数据的加载 | 第54-55页 |
| 4.4 输出物流绩效分析系统的OLAP报表 | 第55-67页 |
| 4.4.1 制造工厂绩效报表 | 第56-64页 |
| 4.4.2 运输公司绩效报表 | 第64-65页 |
| 4.4.3 订单处理绩效报表 | 第65-66页 |
| 4.4.4 其他图表样式 | 第66-67页 |
| 4.4.5 报表的定制 | 第67页 |
| 4.5 报表数据分析实例 | 第67-71页 |
| 第5章 M制造企业的输出物流绩效分析系统的优化 | 第71-77页 |
| 5.1 指标方面的优化 | 第71-74页 |
| 5.1.1 优化前期的指标分析 | 第71-72页 |
| 5.1.2 指标优化的具体内容 | 第72-74页 |
| 5.1.3 指标优化的特点 | 第74页 |
| 5.2 功能方面的优化 | 第74-77页 |
| 5.2.1 案例分析 | 第74-75页 |
| 5.2.2 功能优化的具体内容 | 第75-77页 |
| 第6章 研究结论和局限性 | 第77-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第77页 |
| 6.2 局限性 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82页 |