A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 GeopbyteWMS是仓库管理系统(Warehouse Management System) 的缩写。
仓储管理系统利用物联网、大数据等技术为多货多仓的企业实现智能化库房管理、系统化仓储管理、透明化备料管理，细化库内作业流程。系统支持多业态、多模式、多仓库的企业个性化需求，以数据信息自动采集分析、无缝连接上下游软件，为管理者提供完备的仓储信息，提升库存周转效率、提高库存准确性、优化仓库作业标准，打造实时化、透明化、可视化的仓储管理体系。
WMS的功能模块包括：1初始化
WMS系统在启用前，可对系统的运行规则做出自定义设置，如：出入库的逻辑校验、出入库的来源设置、关账规则等。针对仓库中库存物料，新系统启用前可将库存物料清单直接导入系统，作为初始数据。
2基础资料
3仓库管理
可视化库位，通过库位图能更清晰地管理和分配资源。
4过账管理
5入库管理
采购入库、生产入库、销售退货、项目入库、拆包装入库。
6出库管理
生产领料、采购退货、销售发货、拆包装出库、报废出库。
7库存管理
仓库的库存数量情况，可通过系统的库存管理进行多维度查询，按仓库/库位查询、按项目查询库存、按批次号查询库存、按物料查询库存、库存信息汇总查询、库存信息详细查询，所有查询均支持导出。
8拆包管理
针对供应商送货的时候，按大包装统一送货，实际生产线边库需要按需供应的实际情况。系统提供拆包页面，专门进行小包装拆解和条码打印功能。
9调拨管理
仓库调拨、项目调拨。
10盘点管理
盘盈、盘亏。
11外部接口数据查询
12关账
智源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。
WMS具有以下功能：1全条码管理
通过规范业务流程，利用扫码等设备，对出入库货品进行记录，提高仓库处理能力，减少资料处理时间和费用，减少人为失误。
2可视化管理
实时采集、记录、传递库房数据缩，解决库存数据和现场库存时间差，减少库盘点时间和费用，帮助管理者作出科学有效的决策。
3绩效管理
实时掌控各订单任务状态，合理利用仓库的人力资源，实现精准有效的绩效考核。
引入WMS系统是因为其可以为企业带来以下价值：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。
企业取得持续性竞争优势,离不开正确运用市场营销策略。而物流管理是企业获得持续竞争优势的一个关键因素。下面是我为大家整理的物流管理论文，供大家参考。
物流管理论文范文一：浅谈物联网在物流仓储管理中的运用摘要 ：目前，商品物流活动已渗透到人们的日常生活中，成为人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。而物联网作为实现智慧物流的关键，对融合内部各系统，协调内部各系统之间的关系至关重要。值得一提的是，将物联网技术引进物流仓储管理体系中能够实现智能安防、智能维修、智能采购及智能检测等，为推进物流仓储管理体系全智能化发展提供了必要充分的基础。
关键词：物联网 ;仓储管理 ;智能化
一、物联网与物流仓储管理体系的关系分析
RIFD 技术和 GPS 技术是我国物流仓储管理体系最常用的两大感知技术。随着物联网技术突飞猛进发展，物流仓储管理体系感知技术呈现多样化发展，其主要体现在 ：传感技术、M2M 技术、蓝牙技术、视频识别技术等，这些技术主要用于下述方面 ：冷链活动常选用温度的感知技术 ;物流安全防盗活动常选用侵入系统的感知技术 ;对各业务流程的控制活动常选用视频的感知技术等。
对于物联网的发展模式而言，与其他网络的发展模式会有所不同，物联网是以促进世界经济快速发展为目标的生产力，从技术角度来看这个架构，互联网诶感知层，网络层和应用层，其感知层的主要构成为甲级传感器和感应器，其网络层主要用于互联网，无线通信网络和其他网络，应用层主要是他们作为一个有效的用户，并确保仓库物流管理的衔接。物联网需要传感器技术， RFID技术和嵌入式系统技术，除了有效应用这些技术外，根据实际使用的东西，可以将应用程序分为三种基本方式：智能对象标签、目标对象跟踪、环境监测与智能控制对象。在这个阶段，物联网的应用处于中国互联网发展的早期阶段，只有实现“物”联网，才能真正优化物流管理。虽然在物流仓储管理系统中已经使用物联网，但它还不能有效的发挥物流管理系统信息库的功能，因此需要物流企业网络系统的组合，物流信息系统的重建，并作出适当的调整，致力于高效的东西，积极利用现代物流技术与装备，开展后勤和情报工作，以推动变革，以确保我们的物流系统和仓储管理实现长期可持续性发展。
二、物联网在物流仓储管理体系应用现状
从物联网的本质上看，其表现在三个方面 ：互联网特征、识别与通信特征及智能化特征。上述三大特征共同决定了物联网的高效性。随着物联网技术的发展，其将为推进智慧物流革命发挥重大积极影响，进一步拓展物流仓储管理体系发展空间。
近年来，国内各大物流企业相继认识到物联网的先进性，从而纷纷将物联网引入各项物流领域中，力求实现自身企业又快又稳发展。物联网是对新一代信息技术的高度集成和综合运用，其具有三大显著功能 ：整合感知识别功能、传输互联功能及计算处理功能等。随着电子计算机技术和网络信息技术的发展，各行业实现物联网的应用已成为信息时代下的必然趋势。将物联网引入物流仓储管理体系中不仅能够实现生产系统、物流系统、销售系统及采购系统的智能融合，而且还能够打破传统的物流工序和流程，进一步提高物流仓储管理体系的工作效率和水平。随着社会物联网体系逐步成熟，促进了物流仓储管理体系局部物联网的发展，并逐渐融入到社会物联网中，之后物流仓储管理体系局部物联网可与社会物联网实现信息资源共享，以此用户凭借互联网或物联网手机终端便可实现产品信息的查询，以此既降低了物流仓储管理体系的工作负担，而且还节省了用户的查询时间，真正的实现了产品信息随时随地查询。
三、物联网在仓储管理中的应用研究
(一)物联网在出库管理与入库管理中的运用
无人搬运车和智能机器成功引入仓储物联网。在传感技术和信息技术的推动下，无人搬运车逐渐趋于智能化，实现智能化的无人搬运车称之为智能搬运车。
随着网络技术的发展，智能搬运车正日益成为物流仓储管理的重要组成部分，是智慧物流终端的一部分，构成了新的物联网 *** 作系统，使物流仓储管理实现了网络化，智能化的 *** 作，并实现共同的智慧物流。从这个角度看，智能网络和技术背景的另一种网络技术，智能搬运车具有良好的发展前景，以促进物流业的发展将起到显著影响。
根据收集到的信息，按货物存储仓库管理员的清单进行发送，货物将传递给仓管员。仓库 *** 作员则根据从RFID设备，或手动输入，设置为国家商品数据，货物信息将出现在仓库的物流仓储管理系统中，存储 *** 作完成后，生成存储产品的数据表，产品数据记录产品存储名称，型号，生产日期，储存时间，多余的存储空间，质量状况，仓储经理和代码库的数量等问题的信息。信息收集是指一个管理数据库的仓库管理员在系统中输入产品型号，名称和数量，系统自动显示当前的库存情况。基于这些产品的保税仓库 *** 作员信息，店长核查后取出，完成库的 *** 作。商品空间完成的车辆(如叉车)收集运输物资到某些货物仓储，由工作人员完成存储检查，然后将当前位置信息存储系统的访问信息确定后通常会由仓库管理进行最终确定。网络技术的应用，可以轻松，迅速，准确，不间断的自动与它的技术部署的信息系统输入货物的当前存储位置。射频识别技术作为一个例子来说明所定义的存储空间，并且存储空间时，存储配备电子标签，以确定货物的存储，通过该信道在读取器的嘴仓储，相关的信息可以被自动插入到系统货物仓库物流管理。目前的存储系统记录信息，并检查它是否被允许通过的信息保存和存储库存信息，如果发生错误生产信息将由解决员工来完成。
(二)物联网技术在库存管理中的应用
库存管理系统的一个重要的功能就是实现库存的转移，它主要是用来改变物品的位置和数量。通过股权转让功能的实现这一库存管理系统，从这个国家的库存转移到另一个国家或多个国家的能力合并成一个国家，透过股份，不仅有利于转移的实施以确保货物的排放量科学，合理性，也保护了货物运输的安全存储。目前，我们大部分的物流业已经成功地推出了事情的定位技术，物品的储存，找到的对象和货物流条件下的放电状态跟踪，并进行必要的调整，以他们的行动，并在在正确的时间实时评分，以确保材料的变化和信息管理系统的材料存储位置的变化的可持续性。
以发布的智能系统为基础的物流卡车收到指令后，结合库外流动信息点的具体情况，将该库转移实现物流仓储安排的合理性，科学性和安全性。仓库将保留重要场所的货物，存储环境直接影响货物的数量和质量，从而决定是否满足客户的要求。作为新一代信息技术的重要组成部分，物联网主要是指基于互联网技术，实现智能化识别，定位，跟踪，监控和管理的网络系统。物联网有三个显著的特点：设备设施普通化，服务终端互联自主化和智能化。物联网的这三样特征一起决定着物联网已经具备了测量功能和获取可靠信息的功能，因此物联网对库存管理起着关键性的作用。
参考文献 ：
1 姜超峰 2011 年仓储业发展回顾与 2012 年展望 [J] 中国流通经济 ,2012(3)
2 李振汕 物联网对物流业发展的影响 [J] 物流科技 ,2011(3)
3 余志平 信息技术在房地产企业中的应用及展望 [J] 中国管理信息化 ,2010(16)
4 杨洋 物联网技术与北京物流业的发展 [J]北京市经济管理干部学院学报 ,2011(2)
5 沈哲 物联网技术与物流企业竞争优势实证研究 [J] 浙江社会科学 ,2012(2)
6 冯亮 , 幺攀 , 孙洪峰 物联网环境下供应链仓储管理系统分析与设计[J]中国物流与采购,2012(6)
物流管理论文范文二：浅谈城市物流运输的风险分析摘要：随着我国经济的高速发展，商品贸易也日渐强大，这就为运输型的物流企业增加了业务量。物流运作过程中的风险问题也随之出现，如何在保证运输的安全性、可靠性的同时，获得最大的经济效益，这就要求在物流运输的环节中，选择最优的运输方案，避免安全隐患。城市物流运输存在多方面的限制，本文将从运输的路线选择问题入手，进而对“最后一公里”问题进行研究，给出更好的城市物流运输网络的建议。
关键词：城市物流运输，最后一公里，风险分析
一、物流运输风险分析
(一)风险的概念
风险是指由于随机因素的影响而引起的收益偏离预期的程度。
(二)风险分析的概念
风险分析是找出行动方案的不确定性因素，分析其环境状况和对方案的敏感程度;估计有关数据，包括行动方案的费用，在不同情况下得到的收益以及不确定性因素各种机遇的概率，计算各种风险情况下的经济效果;作出正确判断。
(三)影响因素
1运输合同主体资信不足，导致合同无效或无效履行。
2因货物运输、保管不当造成货物损失的赔偿风险。
3合同履行中未及时检验、移交、接收及接受货主特殊指示而产生的违约风险。
4货物延迟交付的违约赔偿风险。
5对环境污染的风险。
二、城市物流运输网络
我国目前处在一个快速发展的阶段，经济实力的增强带来了贸易量的逐日增大，物流行业的迅速崛起成为必然。物流主要包括两个方面：运输和仓储。随着我国城市化进程的加快，物流运输在城市内部也发展快速，这就确立了现代物流在城市经济的发展中的支柱地位。城市物流系统的构建主要根据城市特色、发展定位、产业结构特征、城市规模、地理区位等因素，科学规划物流网络和物流通道。物流网点的选址决定了整个物流系统的模式、结构和运作效率。
物流网络的规划与布局不仅影响企业的经营活动，而且影响城市的交通运输功能和生态环境，同时，选址模型根据现期数据得出的解在未来的经济环境下使用会被证明是次优的[1]。基于物流网络一体化的思想，以第三方物流企业服务与生产制造类企业为出发点，在城市中建立配送中心，通过案例分析得出物流运输网络构建的思想。
案例 某公司在三个地方有三个分厂，生产同一种产品，其产量分别为300箱、400箱、500箱。需要供应四个地方的销售，这四地的产品需求分别为400箱、250箱、350箱、200箱。
三、物流运输“最后一公里”
(一)“最后一公里”概念
最后一公里物流是配送的最后一个环节，它的优势是可以实现“门到门”，按时按需的送货上门。
(二)面临问题
专家认为，我国物流服务组织化、社会化、专业化、信息化程度低，直接导致“最后一公里”的物流效率较低，成本较高，“一边捆着草，一边饿着牛”的现象比较突出。随着城市化程度的加深，配送需求量的不断增加，物流运输需要更多的配送车辆。但是由于供应需求的信息渠道不畅，城市“最后一公里”往往是“有货找不到车，有车找不到货”，造成比较严重的空驶等问题。
同时，由于此类问题的出现，也将会导致物流成本的增加，并将反映在运输货物的成本增加上。突出表现在菜价的上涨上。一方面的问题是菜农的贩卖价格极低，另一方面是蔬菜市场价格的居高不下。蔬菜价格从产地到销地将翻涨几十倍，从产地的几分钱一斤，运送到市郊就将涨至几毛钱一斤。因为城市内交通管制等问题，而且要保证蔬菜的新鲜，人货混装的车辆是不允许上路的，菜贩只能通过小面包车装运蔬菜进城。小面包车遇上交警罚款，又将导致蔬菜成本的再次上涨。蔬菜运送至菜市场，由于菜贩还存在摊位费、卫生费、水电费，菜价将又一次上涨。所以，蔬菜从菜农到菜市场，虽然只经过短短的十几小时，它的价格将从几分钱涨至几块钱。
不仅如此，随着电子商务的发展，快递业也迅速崛起。电子商务伴随着信息流、商流、资金流和物流。人们十分强调电子商务中信息流和资金流的电子化、网络化，而忽视了物流的电子化过程。 但随着电子商务的进一步推广与应用，物流的重要性对电子商务活动的影响日益明显，但是物流能力的滞后对其发展的制约也越来越明显。快递的“最后一公里”问题投诉反映最多的是快件延误、快件丢失、损毁等问题，这些投诉90%以上都出现在“末端投递”方面，这也成了制约快递企业发展的一大瓶颈。
(三)解决方案初探
在商务部、财政部的指导下，各地以城市共同配送试点为契机，加大商贸物流基础设施投入、推动物流配送经营模式创新、推广现代物流技术应用、提高物流配送效率，城市物流配送体系进一步健全，规划布局日趋合理，试点取得初步成效。重点支持领域和方向包括：公共服务平台建设;物流分拨中心、公共配送中心和末端配送网点三级配送网络体系;现代先进技术应用，开展供应链、物联网、信息平台、冷链配送、路径优化、诚信认证等管理示范;标准化设备应用，鼓励改造或租用标准化仓库，规范厢式标准配送车辆，推广标准编码、带板运输、仓储笼运输;配送模式创新，鼓励在服务居民生活领域发展共同配送、连锁商业配送、电子商务配送，突出快消品、生鲜食品、药品、家用电器等配送重点，满足消费个性化、多样化和便利化需求。
构建城市共同配送服务体系，是建设大市场、大流通的重要组成部分，希望各部门、各地加强系统设计、整体部署，上下联动、共同推进。
一要加强顶层设计，增强城市共同配送的系统性、整体性、协同性，科学规划、合理布局城市共同配送网络节点;完善相关支持政策，为开展城市共同配送提供制度保障。
二要研究制订标准。试点城市应对城市共同配送服务体系各要素、各环节进行规范，落实好国家技术标准、管理标准和服务标准，对缺少的标准，可先行探索制订地区标准。
三要创建良好环境。城市政府应纳入重要议事日程，成立由分管市领导负责，商务、财政部门牵头，相关部门参与的城市共同配送工作领导小组，明确职责分工，完善协调机制，形成合力;应结合本地区经济发展特点和相关规划，研究出台支持试点的本地化、差别化政策，享受水、电、税、地等方面的物流优惠政策。
四、结论
城市物流运输是整个物流传递过程的最后一个节点。随着世界范围内信息网络的构建，物流运输在远程传递的过程中速度已经有了很大的提高，信息流、资金流、商流都能及时地伴随着物流进行。
目前，国家应该着重建设城市化物流网络，通过开通配送中心、优化城市交通等措施，加强城市物流网络的畅通性。企业自身应根据市场需求，及时地完善本企业的资源配置，规划好运输路线，尽量规避“最后一公里”问题给企业带来的损失。建立良好的供应链系统，通过对链条上每一个节点的控制，做到整条供应链的最优。
参考文献:
一、如何管理好仓库
1、4S 整理、整顿、清扫、清洁
仓库管理要做到两齐：库容整齐、堆放整齐
仓库管理要做到三清：数量、质量、规格
仓库管理要做到三洁：货架、物件、地面
仓库管理要做到三相符：帐、卡、物
仓库管理要做到四定位：区、架、层、位
2、每周一次不定期检查，结果通报
3、每年对仓库员进行“安全”和“素养”轮训
二、传统仓库管理的常见问题：
仓库管不好，一边是数以万计的物料、成百上千的供应商，诺大的货架式立体仓库，
一边是为数不多且素质平平的仓管员，种类繁多但不适用，也基本不用的制度和流程。
归根到底，仓库问题基本上都来自现场管理不到位，例如：
1、不遵守先进先出原则（First In，First Out----FIFO），造成呆料、废料。
2、不按库位摆放物料，或移动物料后，不及时把新库位的资料交给录单员录入系统，造成无法找到相关物料。
3、仓管员不及时送单给录单员，录单员不及时录入系统，结果造成系统数据与实际脱节，影响ERP系统数据的准确性，最终影响到了生产计划的贯彻和执行。标识不统一、不规范，不是没有物料编码，就是物料名称不对，以致无法追查该物料的历史状况。
4、部分仓管员责任心不够，工作态度消极，办事拖拉，库存盘点不准，以及手工单据信息不准确（主要是抄写错误，键入错误），这都是常有的事。
5、新旧仓管员交接不清，换一个仓管员，没有真正的交接手续，对前任仓管员所管的物料状态不明的，干脆就封存起来不予管理，只说"找不到"，造成了不应有的呆滞和浪费
6、 存货周转速度低，仓库内部随处可见落满灰尘的备品备件，盘点过程中还发现许多备件长时间无领用，或者还有足够库存但又购入的现象；
7、 资金占压情况严重，截至2008年12月末，账面库存金额684万元，其中库存时间3个月未领用的225万元、库存时间6个月未领用的102万元，其中不乏一些单位价值5000元以上甚至上万的备件和设备。按现行短期6个月贷款利率486%计算，保守估计积压6个月损失利息24786元，积压3个月损失利息27338元；
8、 对实物的管理无重点，未采用ABC管理法，对于数量少、价值大、重要性高的A类、B类物资未重点管理，没有设定库存上下限；
9、仓库空间利用率及取料效率低，仓库备件摆放虽较整齐，但未进行系统分类，标示不很清晰。
三、现代仓库管理面临的问题:
(1) 作业效率低：靠手工在办公室PC把业务数据录入ERP系统，不能移动、不实时、 *** 作不方便;
(2) 库存不准确：事后手工录入ERP单据繁琐易错、数据延迟，导致ERP库存数据不准确、不及时；
(3) 呆废品堆积：物品未能很好按一定策略(如先进先出)下架，导致呆废品堆积，增加了库存成本；
(4) 仓位物品摆放混乱：虽然有了仓位划分，但未能很好按一定策略上架(如按分类、订单)，导致拣货效率低下；
(5) 出入库常发生错漏：出入库时靠人工核对物品、数量容易错漏，导致发错料、收错货，影响生产和服务质量；
(6) ERP发挥作用有限：由于ERP系统数据不准确、不及时，难以为管理提供可靠的决策依据；
(7) 产线仓缺料导致生产延误：生产现场物料消耗、车间库存等信息未能及时反馈到发料员，导致发料不及时，影响生产
四、仓库分类
1、企业仓储活动的类型
企业可以选择自建仓库、租赁公共仓库或采用合同制仓储为库存的物料、商品准备仓储空间。
1）自有仓库仓储，相对于公共仓储而言，企业利用自有仓库进行仓储活动可以更大程度地控制仓 储，管理也更具灵活性。
2）租赁公共仓库仓储，企业通常租赁提供营业性服务的公共仓储进行储存。
3）合同制仓储，合同仓储公司能够提供专业、高效、经济和准确的分销服务。
五、仓库管理规则
1、先进先出原则（FIFO）。
2、库存的ABC管理原则。
3、锁定库位原则，实物所放库位必须要与ERP系统中的一致。
4、专料专用原则，不得随意挪用对应订单的物料。
六、基于物联网的RFID\条码技术的仓库管理软件系统
广州溯源信息技术有限公司(DESOFT) 仓库管理系统(DE Warehouse Management System, DE WMS) 是基于物联网RFID\条码技术的仓库物流管理系统，主要用于制造及物流企业。系统通过在仓库物流节点布置专用设备（条码打印机、RFID、 PDA、AP、 PC等）配合软件系统对物品出入库作业进行扫描、核对、控制、指引。以此来提高作业效率、准确率；控制物品按合适的策略(如FIFO)下架；指引物品上架到合适的仓位；方便快捷地进行仓库盘点；无缝对接ERP，提升ERP运用效能等。实现实时、快捷、RFID\条码化的仓库管理，最终以快速、准确、低成本的方式为生产过程和客户提供可靠的服务。
七、ERP或SAP集成条码系统的介绍
ERP或SAP自己也有WMS,很完善及专业，也可以做到和条码系统一样库位管理、实物管理，
但是实施SAP WMS流程比较复杂，成本也高，国内这方面的顾问也少，所以一般国内客户较少上SAP WMS模块。国内SAP客户的所谓仓库管理只是个财务帐的库存管理。客户上SAP集成RFID/条码WMS，一方面当然是先进的物联网RFID/条码技术的应用(高效&核对＆防错)，另一方面是节约成本(SAP license费用,通过一个用户账号连接SAP,其他用户权限在条码系统维护)。
广州溯源(DESOFT)是运用物联网RFID/条形码技术集成SAP（WMS/MES）系统专家!
SAP是个开放的系统，提供了集成开发的接口组件DLL，方便第三方系统集成，第三方系统不用了解表结构。条码系统通过SAP提供的接口组件DLL，通过RFC（Remote Function Modules/远程调用技术）调用BAPI。BAPI(business application programming interface)是面向对象程序设计方法中的一组程序接口。它允许程序员通过SAP将第三方软件整合成R/3专有产品。为了完成一些特殊的商业任务，如上传交易数据等，R/3系统中内置了BAPI。
运用物联网RFID\条码技术推动中国制造业发展是溯源不渝的使命！
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