什么是仓储呢？

仓储是指通过仓库对物资及其相关设施设备进行物品的入库、储存、出库的活动。它随着物资储存的产生而产生，又随着生产力的发展而发展。仓储是商品流通的重要环节之一，也是物流活动的重要支柱。

仓储是商品流通的重要环节之一，也是物流活动的重要支柱，在国民经济中占有重要的地位和作用。现代仓储是以满足供应链上下游的需求为目的，在特定的有形或无形的场所、运用现代技术对物品的进出、库存、分拣、包装、配送及其信息进行有效的计划、执行和控制的物流活动。

扩展资料

仓储业投资增速趋缓的原因主要有以下方面：

一是，一、二线城市清理低端、不合规传统仓库。

二是，城市土地价格不断上涨，投资建设仓储设施的成本高昂，严重影响仓储企业的经营效益，降低仓储企业的经营韧性。

三是，城市范围内的仓储设施建设用地日趋紧张，大部分城市仓储用地供应稀缺。

四是，业内投资转向库内功能完善、信息化、智慧化(云仓储、大数据、物联网)等方面，导致投资增幅放缓。

参考资料来源：百度百科-仓储

WMS系统作为能够无缝有效连接企业上下游信息管理系统的仓储管理系统，其依靠物联网、大数据等技术，实时收集并分析仓储信息，帮助企业全方位、透明化监控库存，提高库存利用率、提升供应链响应速度，有效降低企业的生产运营成本。增强企业整体竞争能力。

1、提高库存空间利用率：通过各环节实时数据采集、分析，帮助管理者做出科学决断，提高仓库管理水平，提高库存准确率，降低库存成本。

2、降低物流作业成本：优化作业路径，指导作业方法，合理降低物流作业成本。

3、降低劳动力成本：利用移动端的便捷处理、智能化信息技术，降低对仓库员工经验能力的要求，有效降低劳动力成本。

一、机场选址
航空公司想寻找一个合适的机场位置方便两个城市A和B的居民使用。目的是找到这样一个机场位置，能使A和B两个城市的居民到机场的旅途费用最小化。也就是在哪里定位机场尽量减少平均旅行每位乘客的费用？
首先假设城市A和B的旅客量分别为D(A)=1000 D(B)=1500；每个人每公里的旅途费用为TC=050；AB之间的欧几里得几何距离为d(A, B)=100 km； d(A, X)和 d(B, X) 分别表示A到机场的距离和B到机场的距离。
那么我们的最优位置X应该满足这样一个使总的旅途费用达到最小的表达式：
（根据三角形不等式，成本最小的位置在连接两个城市的直线上）通过此式计算可知把机场直接建在B城市得到的总花费最小。
◆ 接下来又有了新的情况。城市A和B的旅客量不成比例地增长，未来五年内的AB旅客量将为D(A)=2000和D(B)=2000。根据表达式
TC和D都相同时，最小距离由d（A,X）d(B,X)的和决定。这种情况下计算出AB中任一位置总花费都一样。
◆ 由于机场噪音问题，将定义一个以城市为中心半径为R地方不能作为选址地点。所以将选择一个城市A和B旅客的平均旅行费用和噪音尽可能小的地方。用DB表示不同距离下的噪音污染，噪音最小的表达式为。最优解应该平衡噪音和花费。然而平均花费和噪音两个因素将导致最终选址朝相反方向发展，因为选址在B会使成本最低，而最安静的地方是在两城市中间。
二、 仓库选址
公司决定重新规划其分销系统，舍弃原先将产品直接从工厂发送到商店，而是通过两个仓库（DCs）发送到商店。目标：找出一组仓库的位置，能使仓库的建立成本和商品从仓库到商店的运输费达到最小。
ABCDE为商店，XYZ为仓库
条件:
1、一组商店商店= {A，B，C，D，E}和各自对产品D需求量。
2、一组仓库的潜在位置= {X，Y，Z}和他们的建立成本（固定成本）F。
3、各仓库和各商店之间的每单位运输成本TC。
假设：仓库向商店供货的交通费用总是最小。
◆ 现在需要建立两个仓库，所以尽量在在候选位置中的找到两个位置S1和S2能最大限度地降低总成本=运输成本+建立成本，即
选位置的组合共有三种，可以看出仓库建立在Y和Z点总花费最小。

      物联网随着技术的进步和应用场景的扩大逐渐为人们所喜爱和关注，对于普通人物联网也许是人们心中的“风口”但是对于业内人士来说只是技术发展的产物，物联网不是一个新名词，它在几十年前就已经存在了，在我2012年读这个专业时知道物联网术语的人数还不超87%，如今的物联网已经融入到了各行各业，从医疗到交通，从教育到电商物联网设备遍布各地。
      物联网涉及技术众多，传感器收集数据是第一个阶段。现如今，在个人随身携带的电子设备、在城市交通、在制造企业，甚至可以说在社会生活的很多角落，都有传感器分布其中。它们保持着工作的状态，源源不断地产生海量的即时数据。

       接下来是传输网络。超高速、低延时和可靠的基础设施网络，这是在“每毫秒都很重要”的应用场景中十分必要的数据传输工具。

       以及边缘计算的应用。边缘计算有三个特点：高效、实时、更安全。从概念上讲，边缘计算使数据处理尽可能接近源的地方，在设备或网络本身进行计算，而不是外部服务器或者中央数据中心。如此一来，边缘计算减少了潜在的带宽瓶颈，保证了数据反馈的实时性，目前也成为了与云计算不相上下的一项热门技术。

       然后融入到场景应用。当数据传输到位，大数据、云计算、人工智能等技术开始接入，最后的结果，是创造出各种各样符合需求的工具和功能，帮助各行各业的企业依据数据做出更快更好的决策。

       甚至还有人工智能。“万物互联”是第一步，而后终将迎来“万物智联”。除了数据处理与分析以外，我们期待通过“人工智能”让设备本身实现更有意义的相互交流，推动低时延应用更快、更精确、更可靠的成熟落地。可以想象，物联网带来的海量数据就随着这样一条复杂的产业链而不断往上攀登，推动着社会生活向好的方向发展变化。

       物联网技术的发展还是为了人们能够更好的生活，对于现在的物联网来说它有众多使用场景，比如：

在园区仓储物流管理的应用

园区内仓储物流有三个环节：行驶在园区内的载货卡车、中转仓库、生产车间的物流存储。为了能保证仓库及生产车间的存货保证在一个合理水平，供应链管理需要实时了解这三个地方的物料情况。在传统人工场景下，需要人工检测并补给物料，由于没有完善的定位系统，需要依赖人工去查找物料位置，因此经常出现物料补给紧张导致产线暂停的情况，大大降低了效率。但通过IoT技术，在物料箱上安装终端电子标签，可实时上报物料种类、及位置信息，这样可对园区仓储物流进行高效管理。

在智能装配的应用

通过IoT链路给生产线设备嵌入电子标签，可实时上传设备状态及定位信息，全面掌控设备健康信息，为企业预测性维护计划提供依据，提高了生产管理能力和效率，实现可视化生产；另外通过实时上传能耗数据，可动态掌握功耗情况，节能降耗。

在能源行业应用

通过IoT网关可将钻井平台的油压、油温等参数实时传递到中控室，确保钻井平台的实时监控，保证生产作业安全；露天矿通常处于偏远区域，矿坑深，面积大，通过对车辆的运营状态进行监控、对车辆进行定位及控制，同时上报矿坑斜坡参数，进行远程安全生产。

在智能社区应用

通过在小区水表、电表、气表安装终端模组，可实时读取信息并检测小区环境参数。模组通过接收基站信号，可将终端数据无线上传，做到智能抄表。另外，还可用于家电等智能控制、以及停车位的检测。

物联网技术给我们带来安全和便利也改变着我们的生活方式。

智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。近年来，我国智慧城市建设取得了积极进展，但也暴露出缺乏顶层设计和统筹规划、体制机制创新滞后、网络安全隐患和风险突出等问题，一些地方出现思路不清、盲目建设的苗头，亟待加强引导。为贯彻落实《中共中央 国务院关于印发<国家新型城镇化规划(2014-2020年)>的通知》(中发[2014]4号)和《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发[2013]32号)有关要求，促进智慧城市健康发展，经国务院同意，现提出以下意见。
一、指导思想、基本原则和主要目标
(一)指导思想。
按照走集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化道路的总体要求，发挥市场在资源配置中的决定性作用，加强和完善政府引导，统筹物质、信息和智力资源，推动新一代信息技术创新应用，加强城市管理和服务体系智能化建设，积极发展民生服务智慧应用，强化网络安全保障，有效提高城市综合承载能力和居民幸福感受，促进城镇化发展质量和水平全面提升。
(二)基本原则。
以人为本，务实推进。智慧城市建设要突出为民、便民、惠民，推动创新城市管理和公共服务方式，向城市居民提供广覆盖、多层次、差异化、高质量的公共服务，避免重建设、轻实效，使公众分享智慧城市建设成果。
因地制宜，科学有序。以城市发展需求为导向，根据城市地理区位、历史文化、资源禀赋、产业特色、信息化基础等，应用先进适用技术科学推进智慧城市建设。在综合条件较好的区域或重点领域先行先试，有序推动智慧城市发展，避免贪大求全、重复建设。
市场为主，协同创新。积极探索智慧城市的发展路径、管理方式、推进模式和保障机制。鼓励建设和运营模式创新，注重激发市场活力，建立可持续发展机制。鼓励社会资本参与建设投资和运营，杜绝政府大包大揽和不必要的行政干预。
可管可控，确保安全。落实国家信息安全等级保护制度，强化网络和信息安全管理，落实责任机制，健全网络和信息安全标准体系，加大依法管理网络和保护个人信息的力度，加强要害信息系统和信息基础设施安全保障，确保安全可控。
(三)主要目标。
到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高，在保障和改善民生服务、创新社会管理、维护网络安全等方面取得显著成效。
公共服务便捷化。在教育文化、医疗卫生、计划生育、劳动就业、社会保障、住房保障、环境保护、交通出行、防灾减灾、检验检测等公共服务领域，基本建成覆盖城乡居民、农民工及其随迁家属的信息服务体系，公众获取基本公共服务更加方便、及时、高效。
城市管理精细化。市政管理、人口管理、交通管理、公共安全、应急管理、社会诚信、市场监管、检验检疫、食品药品安全、饮用水安全等社会管理领域的信息化体系基本形成，统筹数字化城市管理信息系统、城市地理空间信息及建(构)筑物数据库等资源，实现城市规划和城市基础设施管理的数字化、精准化水平大幅提升，推动政府行政效能和城市管理水平大幅提升。
生活环境宜居化。居民生活数字化水平显著提高，水、大气、噪声、土壤和自然植被环境智能监测体系和污染物排放、能源消耗在线防控体系基本建成，促进城市人居环境得到改善。
基础设施智能化。宽带、融合、安全、泛在的下一代信息基础设施基本建成。电力、燃气、交通、水务、物流等公用基础设施的智能化水平大幅提升，运行管理实现精准化、协同化、一体化。工业化与信息化深度融合，信息服务业加快发展。
网络安全长效化。城市网络安全保障体系和管理制度基本建立，基础网络和要害信息系统安全可控，重要信息资源安全得到切实保障，居民、企业和政府的信息得到有效保护。
二、科学制定智慧城市建设顶层设计
(四)加强顶层设计。城市人民政府要从城市发展的战略全局出发研究制定智慧城市建设方案。方案要突出为人服务，深化重点领域智慧化应用，提供更加便捷、高效、低成本的社会服务；要明确推进信息资源共享和社会化开发利用、强化信息安全、保障信息准确可靠以及同步加强信用环境建设、完善法规标准等的具体措施；要加强与国民经济和社会发展总体规划、主体功能区规划、相关行业发展规划、区域规划、城乡规划以及有关专项规划的衔接，做好统筹城乡发展布局。
(五)推动构建普惠化公共服务体系。加快实施信息惠民工程。推进智慧医院、远程医疗建设，普及应用电子病历和健康档案，促进优质医疗资源纵向流动。建设具有随时看护、远程关爱等功能的养老信息化服务体系。建立公共就业信息服务平台，加快推进就业信息全国联网。加快社会保障经办信息化体系建设，推进医保费用跨市即时结算。推进社会保障卡、金融IC卡、市民服务卡、居民健康卡、交通卡等公共服务卡的应用集成和跨市一卡通用。围绕促进教育公平、提高教育质量和满足市民终身学习需求，建设完善教育信息化基础设施，构建利用信息化手段扩大优质教育资源覆盖面的有效机制，推进优质教育资源共享与服务。加强数字图书馆、数字档案馆、数字博物馆等公益设施建设。鼓励发展基于移动互联网的旅游服务系统和旅游管理信息平台。
(六)支撑建立精细化社会管理体系。建立全面设防、一体运作、精确定位、有效管控的社会治安防控体系。整合各类视频图像信息资源，推进公共安全视频联网应用。完善社会化、网络化、网格化的城乡公共安全保障体系，构建反应及时、恢复迅速、支援有力的应急保障体系。在食品药品、消费品安全、检验检疫等领域，建设完善具有溯源追查、社会监督等功能的市场监管信息服务体系，推进药品阳光采购。整合信贷、纳税、履约、产品质量、参保缴费和违法违纪等信用信息记录，加快征信信息系统建设。完善群众诉求表达和受理信访的网络平台，推进政府办事网上公开。
(七)促进宜居化生活环境建设。建立环境信息智能分析系统、预警应急系统和环境质量管理公共服务系统，对重点地区、重点企业和污染源实施智能化远程监测。依托城市统一公共服务信息平台建设社区公共服务信息系统，拓展社会管理和服务功能，发展面向家政、养老、社区照料和病患陪护的信息服务体系，为社区居民提供便捷的综合信息服务。推广智慧家庭，鼓励将医疗、教育、安防、政务等社会公共服务设施和服务资源接入家庭，提升家庭信息化服务水平。
(八)建立现代化产业发展体系。运用现代信息化手段，加快建立城市物流配送体系和城市消费需求与农产品(1016, 002, 020%)供给紧密衔接的新型农业生产经营体系。加速工业化与信息化深度融合，推进大型工业企业深化信息技术的综合集成应用，建设完善中小企业公共信息服务平台，积极培育发展工业互联网等新兴业态。加快发展信息服务业，鼓励信息系统服务外包。建设完善电子商务基础设施，积极培育电子商务服务业，促进电子商务向旅游、餐饮、文化娱乐、家庭服务、养老服务、社区服务以及工业设计、文化创意等领域发展。
(九)加快建设智能化基础设施。加快构建城乡一体的宽带网络，推进下一代互联网和广播电视网建设，全面推广三网融合。推动城市公用设施、建筑等智能化改造，完善建筑数据库、房屋管理等信息系统和服务平台。加快智能电网建设。健全防灾减灾预报预警信息平台，建设全过程智能水务管理系统和饮用水安全电子监控系统。建设交通诱导、出行信息服务、公共交通、综合客运枢纽、综合运行协调指挥等智能系统，推进北斗导航卫星地基增强系统建设，发展差异化交通信息增值服务。建设智能物流信息平台和仓储式物流平台枢纽，加强港口、航运、陆运等物流信息的开发共享和社会化应用。
三、切实加大信息资源开发共享力度
(十)加快推进信息资源共享与更新。统筹城市地理空间信息及建(构)筑物数据库等资源，加快智慧城市公共信息平台和应用体系建设。建立促进信息共享的跨部门协调机制，完善信息更新机制，进一步加强政务部门信息共享和信息更新管理。各政务部门应根据职能分工，将本部门建设管理的信息资源授权有需要的部门无偿使用，共享部门应按授权范围合理使用信息资源。以城市统一的地理空间框架和人口、法人等信息资源为基础，叠加各部门、各行业相关业务信息，加快促进跨部门协同应用。整合已建政务信息系统，统筹新建系统，建设信息资源共享设施，实现基础信息资源和业务信息资源的集约化采集、网络化汇聚和统一化管理。
(十一)深化重点领域信息资源开发利用。城市人民政府要将提高信息资源开发利用水平作为提升城市综合竞争力的重要手段，大力推动政府部门将企业信用、产品质量、食品药品安全、综合交通、公用设施、环境质量等信息资源向社会开放，鼓励市政公用企事业单位、公共服务事业单位等机构将教育、医疗、就业、旅游、生活等信息资源向社会开放。支持社会力量应用信息资源发展便民、惠民、实用的新型信息服务。鼓励发展以信息知识加工和创新为主的数据挖掘、商业分析等新型服务，加速信息知识向产品、资产及效益转化。
四、积极运用新技术新业态
(十二)加快重点领域物联网应用。支持物联网在高耗能行业的应用，促进生产制造、经营管理和能源利用智能化。鼓励物联网在农产品生产流通等领域应用。加快物联网在城市管理、交通运输、节能减排、食品药品安全、社会保障、医疗卫生、民生服务、公共安全、产品质量等领域的推广应用，提高城市管理精细化水平，逐步形成全面感知、广泛互联的城市智能管理和服务体系。
(十三)促进云计算和大数据健康发展。鼓励电子政务系统向云计算模式迁移。在教育、医疗卫生、劳动就业、社会保障等重点民生领域，推广低成本、高质量、广覆盖的云服务，支持各类企业
充分利用公共云计算服务资源。加强基于云计算的大数据开发与利用，在电子商务、工业设计、科学研究、交通运输等领域，创新大数据商业模式，服务城市经济社会发展。
(十四)推动信息技术集成应用。面向公众实际需要，重点在交通运输联程联运、城市共同配送、灾害防范与应急处置、家居智能管理、居家看护与健康管理、集中养老与远程医疗、智能建筑与智慧社区、室内外统一位置服务、旅游娱乐消费等领域，加强移动互联网、遥感遥测、北斗导航、地理信息等技术的集成应用，创新服务模式，为城市居民提供方便、实用的新型服务。
五、着力加强网络信息安全管理和能力建设
(十五)严格全流程网络安全管理。城市人民政府在推进智慧城市建设中要同步加强网络安全保障工作。在重要信息系统设计阶段，要合理确定安全保护等级，同步设计安全防护方案；在实施阶段，要加强对技术、设备和服务提供商的安全审查，同步建设安全防护手段；在运行阶段，要加强管理，定期开展检查、等级评测和风险评估，认真排查安全风险隐患，增强日常监测和应急响应处置恢复能力。
(十六)加强要害信息设施和信息资源安全防护。加大对党政军、金融、能源、交通、电信、公共安全、公用事业等重要信息系统和涉密信息系统的安全防护，确保安全可控。完善网络安全设施，重点提高网络管理、态势预警、应急处理和信任服务能力。统筹建设容灾备份体系，推行联合灾备和异地灾备。建立重要信息使用管理和安全评价机制。严格落实国家有关法律法规及标准，加强行业和企业自律，切实加强个人信息保护。
(十七)强化安全责任和安全意识。建立网络安全责任制，明确城市人民政府及有关部门负责人、要害信息系统运营单位负责人的网络信息安全责任，建立责任追究机制。加大宣传教育力度，提高智慧城市规划、建设、管理、维护等各环节工作人员的网络信息安全风险意识、责任意识、工作技能和管理水平。鼓励发展专业化、社会化的信息安全认证服务，为保障智慧城市网络信息安全提供支持。
六、完善组织管理和制度建设
(十八)完善管理制度。国务院有关部门要加快研究制定智慧城市建设的标准体系、评价体系和审计监督体系，推行智慧城市重点工程项目风险和效益评估机制，定期公布智慧城市建设重点任务完成进展情况。城市人民政府要健全智慧城市建设重大项目监督听证制度和问责机制，将智慧城市建设成效纳入政府绩效考核体系；建立激励约束机制，推动电子政务和公益性信息服务外包和利用社会力量开发利用信息资源、发展便民信息服务。
(十九)完善投融资机制。在国务院批准发行的地方政府债券额度内，各省级人民政府要统筹安排部分资金用于智慧城市建设。城市人民政府要建立规范的投融资机制，通过特许经营、购买服务等多种形式，引导社会资金参与智慧城市建设，鼓励符合条件的企业发行企业债募集资金开展智慧城市建设，严禁以建设智慧城市名义变相推行土地财政和不切实际的举债融资。城市有关财政资金要重点投向基础性、公益性领域，优先支持涉及民生的智慧应用，鼓励市政公用企事业单位对市政设施进行智能化改造。
各地区、各有关部门要充分认识促进智慧城市健康发展的重要意义，切实加强组织领导，认真落实本指导意见提出的各项任务。发展改革委、工业和信息化部、科技部、公安部、财政部、国土资源部、环境保护部、住房城乡建设部、交通运输部等要建立部际协调机制，协调解决智慧城市建设中的重大问题，加强对各地区的指导和监督，研究出台促进智慧城市健康发展以及信息化促进城镇化发展的相关政策。各省级人民政府要切实加强对本地区智慧城市建设的领导，采取有力措施，抓好全过程监督管理。城市人民政府是智慧城市建设的责任主体，要加强组织，细化措施，扎实推进各项工作，主动接受社会监督，确保智慧城市建设健康有序推进。

智慧城市作为一种新的城市发展模式，是通过综合运用现代科学技术、整合信息资源、统筹业务应用系统，促进城市在规划、建设、管理、运行和服务上的科学发展。住建部将智慧城市建设重点放在城镇化建设，于2012年启动国家智慧城市试 点工作，先后公布两批共193个试点。数据显示，这些试点共涉及重点项目近2600个，投资总额超万亿元人民币。科技部与国家标准委也于2013年9月底 选择了20个城市开展智慧城市技术与标准试点示范工作。截至目前，已有超过100个城市政府表达出申报第三批智慧城市试点的明确意向。
另悉，为提高我国智慧城市规划设计和管理水平，推进试点城市重点项目建设，住建部建筑节能与科技司将于2014年8月-10月期间举 办智慧城市重点项目建设系列培训。第一期培训于8月27日开始，主要为智慧城市申报培训，面向申报本次试点的城市、企业。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

传统的仓储管理，一般以纸质文档记录货品信息为主，文档记录包括种类、数量、型号、位置、时间等等，数据完全由人工记录，因此仓储信息存在管理效率低，货物无法精准管理、人工记录数据丢失、无法更新储存状态、数据实时共享等等问题。

手持终端

随着科技的发展，大多数公司已经开始将智能仓储数据管理应用于仓储管理，通过东集手持终端进行货品数据的收集和统计。

手持终端在仓储管理中的应用,可将任务标准化,提升工作效率,实时上传数据,方便管理层制定对策。目前被广泛应用于仓储管理中的入库清点、物资上架、盘库点仓、物资出库、检索查询等环节。

库存盘点：库管人员使用手持终端进行库存盘点，使用手持终端扫描商品条码，库存数据可以立即上传到系统，高效方便，类别数量一目了然，库存效率大大提高。

仓储进出存:仓储管理人员手持终端PDA扫描商品条码登记进仓的商品信息，记录货物名称、数量、存储位置等信息，然后数据直接上传到后台。根据出库单，使用手持终端扫描货物条码，输入出库数量，立即上传出库货物详细信息，确保库存状态立即更新。整个过程采用手持终端 *** 作，有效防止多、少、错。

商品查询：仓储管理系统工作人员在手持终端上输入货物编号，可自动跳出货物的存放位置和条码号， *** 作人员只需要根据提示，即可找的货物。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

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