UPS 是包裹运输领域的全球领导者。
以下是各个方面（协作/组织/系统）之间集成的描述。
需要指出的是，考虑到该公司的规模、业务性质以及采用的技术数量，完整的描述将大大超出本报告的限制； 因此，我们将尽力概述主要方面。
集成
第一个可以谈论的方面之间的集成是系统和组织之间的集成。 UPS 是一家大公司，但它从一开始就有远见，创建了自己的权利 数据库 作为一个中心和整体的实体。 新泽西州的工厂——当然，就像它的乔治亚工厂一样——容纳了许多人 数据库 其中包含（除其他信息外）：
i 数据 用于人事管理；
i 数据实时更新仓库和正在使用的运输工具的信息，分布在多式联运网络中；
合作伙伴公司信息 ei 客户 （后者也根据来自 DIAD 终端和网站的信息实时更新 随);
i 数据 用于编制财务报表（资产负债表、损益表等）。
作为公司 歌剧 甚至在美国之外，有些方面也已经分布到了国外。一个例子是 数据库 人事管理，本质上与经济绩效分析系统相结合：人员和运营成本节省 数据库 国家的，但信息会定期汇总并转换为美元； 任何反生产活动都会在短时间内得到识别和解决。 由于自动化成本跟踪的需要，UPS 能够自动化某些流程，包括工资单生成。
轮班和休息时间的管理也已实现半自动化：员工被分类为 数据库 基于角色类型、课程和地理区域（我们将在下一段中看到这如何代表材料）
对于本体）； 假期请求（必须提前提出）被输入到软件中，该软件将计划批准提交给部门负责人。 这种机制在纸面上非常有效，已导致员工对 UPS 提起集体诉讼，因为它对于突然受到障碍或残疾的人没有任何“灵活性”。
I 数据 与仓库和运输工具相关的业务是 UPS 活动的核心，UPS 靠不生产货物来维持其服务效率。所有软件都是公司在过去二十年里自己创建的，并且高度集成：它们都引用相同的 数据库 并且应用程序之间存在持续不断的信息流。
例如，当客户请求运送包裹时，他的信息将被输入 - 从头开始或作为更新 - （特别是付款参考，通过与银行间系统的接口服务进行验证）。 数据 包裹的信息（提货和送货地点、未取货时可能的替代地点、自动计算并由客户接受的运费等）。 系统收到交货确认（从 DIAD 终端到达）后立即生成积分。
订单的生成还会触发在运输管理系统中创建记录，其中涉及向相关操作员发出通知。 UPS 物流支持系统负责优化包裹运输，包括货车所采取的最小路线和运输的包裹，还考虑到根据上述假期和休息安排可用的运营商。 这些都是公司系统实现高度集成的例子。
正如上一份文件中已经强调的那样，并且从迄今为止关于资金流动的内容中可以看出 数据 从外国到 数据库 中心，正在进行大型仓储活动。 UPS 有一个 数据库 数 TB 的数据，其中包含操作信息库 (OIL)，这是一个巨大的集合 数据，以不同的粒度级别构建，总结了小组的活动。 OIL最初诞生的目的是为了改善美国本土的内部组织并规划短期战略，但从1999年开始，它整合了所有关于行星活动的信息，直到2000年代初才被用于集成行星活动的软件。情报和在线分析处理。
I 数据 组织管理层可以查阅汇总数据； 正如另一份文件中提到的，许多 数据 非常细粒度的数据也可以通过 API 访问 客户，例如有关已发货的单个商品的状态的信息。 这 客户 由于 UPS 系统地采用了开放标准，他们自己可以非常轻松地将这些信息集成到他们的系统中。
正如另一份文件中所述，UPS 有一个委员会负责技术创新，收集员工的建议。 想法通过网络应用程序提交，该应用程序可以通过公司的内联网使用。
集成本体
在假设 UPS 集成背后的本体时，我们当然可以从参与其核心业务的参与者开始：包裹运输。 因此，我们有一个 Package 类，从一个位置传输到另一个位置； 运输可以用两个关系“transportFrom”和“transportTo”来概念化，如果其中一个排除
模拟跨国和多式联运。 地块可以有几个专门的子类 - 取决于其特征 - 并且必须有一个即时位置，遵循地理位置。
包裹通常由客户发送； 考虑到 UPS 服务范围的广泛性（不仅包括包裹运输），必须高度重视派生类和属性的描述。 提供的任何服务，无论性质如何，都涉及各种类型订单（例如发货）的“履行”。
客户可能同时也是供应商。 如果本体认识到它同时是客户和供应商类型的公司，或者如果它已经执行了至少一项供应和至少一项订单，则本体可以定义聚合CompanyPartner的超类。
Big Brown 在 UPS 行话中被称为“Big Brown”，主要由以庞大且多样化的层次结构（组织结构图）组织起来的员工实体组成。 在这里，结构也必须准确，特别强调与空间/时间相关的方面：工人将在一个精确的区域，或者更确切地说，世界网络上的位置集合中工作，将在其工作周内覆盖精确的时间表等等。 这种类型的本体可以很容易地在休息班次的生成中进行自动推断。 通过对某些属性（如资格、头衔、服务记录和服务年限）进行充分建模，管理层有机会定量和定性评估员工绩效。
其中许多 数据 已存在于 UPS 的旧系统中，存储在 数据库 近二十年来推出的。 其他可能来自数据库的适当“视图”或通过数据挖掘活动。
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