ERP信息化：金属矿山行业ERP信息化应用系统的关键技术

    金属矿山行业的ERP信息化系统，应具有储量管理、计划管理、生产管理、设备动力管理、安全环保管理、成本管理、人力资源管理、销售管理、采购管理、仓库管理、选冶管理、应收管理、应付管理、DSS等模块功能。结合金属矿山企业的行业特点以及ERP在金属矿山行业的应用情况，应不断引入先进的管理理念、计算机技术，以及适合金属矿山行业的模糊决策、信息融合、数据仓库等理论，逐步建立面向金属矿山行业的ERP系统。
    ERP信息化系统的成本管理理念
    ERP信息化系统是个以管理会计为核心的信息系统，而对金属矿山企业来说，产品的销售与其他行业有显著差别。以成本分摊为例，对矿山生产经营产生的各种费用建立三维成本分摊模型。第维度是集团(矿山(矿区(车间(班组等组织单位；第二维度是采掘(坑内运输(提升(坑外运输(选矿(精炼等作业工序；第三维度是矿区(矿脉(中段(矿块等开采单元。通过三维成本分摊模型，从多个角度来对各单元的直接成本、分摊成本、实际成本等进行分析，指导生产规划及实际经营。
    基于工作流的构件组装技术
    ERP工作流技术是实现企业业务过程建模、业务过程仿真分析、业务过程优化、业务过程管理与集成，从而实现业务过程自动化的核心技术。其所关注的问题是处理过程的自动化，它根据系列定义的规则，把文档、信息或任务在参与者之间传递，以达到某种目的。目前，金属矿山企业所用的管理软件大都采用基于功能的构件组装技术，虽然可以实现定程度上的功能个性化，但是由于将功能固化在ERP系统的设计开发中，仍不能适应不断变化的业务流程和业务功能。基于工作流的构件组装技术，把业务过程逻辑从具体的业务实现中分离出来，通过工作流引擎，根据过程模型调度业务活动的执行。可以在不修改具体功能模块实现方式的前提下，通过重新定义过程模型来完成系统功能的改变或性能的改进。因此，可以使金属矿山企业根据自身的业务流程动态构建ERP系统。
    模糊决策理论
    金属矿山企业的生产过程受许多复杂因素影响，存在模糊性和不确定性。因此，在ERP系统中引入模糊决策理论，通过建立相关的数学模型对生产过程进行分析，可提高系统的决策支持能力。模糊理论以模糊集合为基础，其基本精神是接受模糊性现象存在的事实，而以处理概念模糊不确定的事物为其研究目标，并将其严密的量化成计算机可以处理的信息。模糊理论可以为金属矿山企业复杂模糊的生产过程和用精确信息描述的计算机环境之间提供转换桥梁。
    以生产计划的制定为例，金属矿山企业生产计划的制定，既要考虑其经济效益，又要考虑矿井的生产能力，以及安全生产、矿藏储量和可持续发展等因素，其中地质条件等在很大程度上具有不可预知的特点，具有随机、模糊的特性。
    金属矿山企业目前通常在年末综合各种信息，制定出下年度的主生产计划，然后在实际运营过程中以主生产计划为参考，根据不断变化的地质条件等因素调整生产计划。以此过程为依据，目前的管理软件对生产计划的管理，仍只是简单的静态录入。引入模糊决策理论，可以根据相关决策变量对生产计划进行动态模拟，将静态制定的生产计划转变为动态调整优化的生产计划。
    信息融合技术
    信息融合技术是协同利用多源信息进行决策的技术和方法，针对给定的决策任务，可以有效组织与利用能够获得的多种信息资源，提供了比只采用其中部分信息资源而获得更准确、可靠、协调与稳定的决策结果，是信息集成的延续与扩展。信息融合涉及多方面理论技术和方法，如不确定性理论、神经网络和人工智能等。信息融合是解决矿山生产相关的数据资源丰富、但信息知识贫乏问题的种有效手段。
    以物资消耗定额的制定为例，物资消耗定额是主生产计划、物资需求计划、成本核算和库存管理的依据，描述在采掘和选冶等生产过程中的物料单耗。由于金属矿山企业的物料消耗存在许多特点：物料消耗不构成产品实体，物料消耗与地质条件、采掘方式等因素密切相关。而地质条件、采掘方式等因素存在着明显的不确定性，目前其物资消耗定额的仍基本上凭经验来确定。通过信息融合技术，将产出矿石与地质条件、采掘方式等因素关联起来，将产出矿石按照定的原则进行分类，然后利用不确定性理论和神经网络技术等建立物资消耗与不同类别矿石之间的对应关系，可以为物资消耗定额的制定提供依据。
    数据仓库技术
    在金属矿山企业的采选冶过程中，每天都产生大量的空间数据和非空间数据，由于矿山生产过程中的地质条件等因素在不断发生变化，生产数据具有不确定性较强的特点。目前，对金属矿山行业而言，数据之间的关联仍以信息传递为主，离为管理人员提供决策支持还有定距离。
    数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。数据仓库技术的基本特征，归纳为以下三个方面：①存储面向管理应用与综合分析的集成化和综合性的信息，从历史的角度描述系统结构和状态的变化；②基于传统的面向业务的数据库或外界数据库作为数据源，经过提炼、加工和归化整理，生成符合数据应用语义规范要求的数据集合；③能够支持多种复杂的数据应用和综合性的管理决策分析。将生产过程中的原始数据与分析整理后的数据提供给数据仓库分析，可以进行数据挖掘，从海量信息中提取出对企业决策有用的信息，使ERP具有在线管理信息系统(OLMIS)和在线分析处理系统(OLLAPS)的功能。
    以品位数据为例，对金属矿山企业来说，方面品位数据贯穿于矿山的整个生产过程，数据量大且具有研究价值；另方面，矿山企业的管理人员又缺乏合适的工具来对已有的品位数据进行分析。因此，通过数据仓库技术，建立品位分析评价模型，研究地质探矿(生产探矿、采矿、运输、选冶系列过程中品位的变化情况，分析评价各矿块、中段、矿脉、矿区的品位在各阶段中的可信程度，可以为矿山生产规划及经营提供真实可靠的储量依据。