近年来随着企业信息化水平的不断提高,企业在生产、运行等业务操作过程中积累的数据越来越多,企业希望可以借助先进的工具或者方法把这些数据转变成有效的信息,为企业的管理决策提供准确可靠的依据,而商业智能正是能够帮助企业实现以上目标的“利器”。在金融服务业(如银行、保险等)、电信业、零售业等数据集中程度高、资金充足、信息化起步较早的行业,商业智能技术得到了广泛的应用并取得了显著的效果,相应的商业智能技术也日趋成熟,但在生产制造领域内,尤其在中药饮片生产行业,由于中药企业信息化起步比较晚,信息化水平普遍偏低,企业间信息化水平也参差不齐,商业智能并未得到很好的利用。中药饮片生产过程中积累了大量的历史数据,其中蕴含着很多宝贵的经验和知识,企业急需从这些数据中挖掘出有用的知识,使传统的经验辅料配方和生产工艺转变为科学辅料配方和标准生产工艺,以支持中药饮片产品质量的稳定和提高,保证用药安全,提高产品的综合竞争实力。本文在分析商业智能(BI)的架构及关键技术的基础上,结合中药企业质量标准生产执行系统(QSMES)的特点,以产品质量稳定提高为目的,以中药材分析、辅料配方设计以及生产工艺参数分析为主线,给出了适合QSMES的商业智能系统建设方案。并以QSMES为例,结合实际业务需求,阐述了QSMES商业智能的构建流程。本文首先介绍了商业智能的相关理论及其关键技术,包括数据仓库技术、ETL技术、OLAP技术以及数据挖掘技术等,分析了某中药饮片企业QSMES项目情况以及系统的架构。然后以Microsoft SQL Server2005商业智能工具为平台,介绍了商业智能系统在QSMES中集成应用的整个流程。业务需求分析介绍了中药饮片生产过程中的三个主要业务需求,包括中药材质量、饮片生产辅料及配方、饮片炮制工艺流程(SOP)等；逻辑设计和物理设计介绍了数据仓库建立的主要维度模型,包括维度表和事实数表；ETL过程介绍了包括对QSMES数据的抽取(Extraction)、转换(Transformation)、加载(Load)过程和ETL程序包的设计和使用。联机分析处理(OLAP)设计介绍了饮片销售多维数据集的创建过程,建立维度表和事实表以及它们之间的关系；数据挖掘分析部分介绍了数据挖掘算法中的关联规则算法在中药企业饮片生产数据分析中的应用方法。最后展示了商业智能在中药企业QSMES中的应用效果,包括OALP分析效果及数据挖掘算法的数据分析结果等。本论文研究结果表明,使用Microsoft SQL Server2005商业智能工具实现商业智能在中药企业QSMES中的集成应用是可行的,它提供了丰富的、集成的、已调整好的、易于使用的数据分析和数据挖掘环境,可以很方便地运用在中药饮片生产过程中,而且易操作、易维护,具有很好的推广价值和商业价值。该研究为商业智能技术在中药饮片生产行业的应用提供了一定的借鉴和参考。