注明：该论文属于实验室开放项目（大数据视域下“智慧仓库”的应用研究：2019SYKF29）的阶段性成果。
摘要：随着科学技术的进步与发展，大数据分析已被广泛应用在各个研究领域，通过大数据分析，可以找到事物发展的规律，从而有利于各个行业的发展。物流作为“第三利润源”，其仓储与库存管理环节在物流管理中起着十分重要的作用，实现出入库作业、货物盘点等系统作业流程的高效运行，能降低一定的成本。本文针对这些问题，从大数据视域下对现代仓储问题展开研究，提出了“智慧仓库”的管理理念，基本可以实现对仓库进行精益化管理以及对库存数量的精准控制，从而为企业争取更大的利润空间。
关键词：大数据；智慧仓库；精益化管理
大数据应用现状
（一）大数据的概念
大数据（big data），IT行业术语，是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。
（二）大数据应用现状
随着“物联网、云计算、大数据、工业4.0”等科学技术的不断进步，物流行业自动化、智慧化水平不断提高，“大数据”已成为物流市场的新“蓝海”，通过大数据分析，可以找到事物发展的内在联系，解决物流仓储业中存在的问题。总之，大数据在整个现代物流行业乃至所有现代行业的发展中起着至关重要的作用。而我们通过大数据视域下“智慧仓库”的应用研究也将会实现物流仓储业的自动化、智能化、信息化。
二、仓储存在的问题
（一）出入库管理情况
目前车辆调度信息化水平低，车辆出入库的顺序难以实现合理安排，装卸货作业比较集中，工作量与时间的安排不尽合理。而且装卸货物主要依靠人工作业，效率低下，无法满足业务需求，尤其是在业务高峰期，车辆出入库次序混乱，降低了出入库的效率。
（二）货物盘点情况
现代仓储中对于货物盘点主要采用人工盘点的方式，这种盘点方式消耗时间长，容易出现差错，在货物盘点时也容易出现盘点人手不足的问题，从而导致对账和查账的时间不足。传统的人工盘点对货物的具体存放位置也不明确，高位货物盘点难度大。
（三）作业系统情况
现代仓储系统对于客户的订单反映速度较慢，不能实现对信息的及时反馈。在订单处理时，难以将其业务管理与具体的出入库等物流作业相协调，不能实现企业的商流物流一体化。此外，现代仓储作业系统只能单纯的实现对物料仓储的记账管理，而不能实现对自动化设备控制的要求，也无法满足仓储业务中对于仓位管理和托盘管理的要求。即使利用较为先进的自动堆垛机和AGV等自动化仓库物流设备，也无法保证系统作业流程的及时性和准确性，难以实现仓库中各种设备系统之间的“智能协同”，进而无法达到自动化、智能化仓储的目的。
（四）数据统计分析情况
在传统的思维中，数据统计并不被看作一项能够创造价值的工作，所以通常情况下传统的仓库会选择随便预估一个数据的方式，或者统计出现缺漏。现代数据统计方便了许多，但依然会出现有些数据是系统字段没有包含在内等情况，这样就容易产生漏记或者错记之类的情况。
（五）安防监护情况
监控系统管理效率低，各个安防子系统之间独立运行，各种信息资源无法共享，运营成本和人员培训成本高；生产禁区、仓库危险品放置区域等特殊区域无有效限制访问；仓库内的监控系统，是人工进行监看，无法保证全天候监管，并且系统没有自行识别危险情况并进行预警的功能，发生意外情况无法及时做出相应的措施。
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三、“智慧仓库”问题解决方案
（一）出入库管理问题解决方案
强化车辆调度信息化管理，在车辆调度信息管理系统收集各个路段的交通信息，及时有效地为调度车辆传输数据，并采取有效的对策。有针对的选择关于车辆调度信息的管理软件，对其进行不断的完善。应用车辆出入库管理系统，增加仓库出口，设计单行车道，将进和出分离，防止车辆拥堵，顺序混乱。建立一个统一的出入库标准，在同一阶段要保持一样的标准，不可随意变更。货物到达后要及时入库，防止堆积、打乱出入库规则。
（二）货物盘点问题解决方案
利用大数据分析解决传统盘点消耗时间长、人力需求大、出错率高的问题。利用RFID手持式的终端对货物进行盘点扫描，将货物的有关信息录入数据库，并与数据库中的信息进行对比，盘点工作人员在RFID手持终端上可以看到差异信息，并及时进行相应的调整。完成货物盘点后，核对盘点的信息与后台的数据库信息，保证信息的准确性。这种方式充分利用RFID技术，通过大数据分析，与传统的模式相比，提高盘点效率和准确性。
（三）作业系统情况解决方案
针对系统作业存在的问题，提出对货物属性进行管理的解决方案。可以根据公司经营的产品的属性进行划分，并进行相应的设置，比如增添、编辑、删除、查询仓库中存贮货物等，使系统作业尽可能满足公司的个性化需求。同时可以按照位置对仓库货位进行一定的划分，提高货位的利用率，实现对仓库精细化管理。
（四）数据统计分析问题解决方案
“智能仓库”的数据统计分析系统可以根据时间、数量等要素，形成相应的统计报表,进一步分析作业的周转周期及效率，方便对库存管理作业流程的计划和控制。在大数据分析系统的分析下，货物的出入库速度就会变得很快，准确率也会相应地增加，库存中心的吞吐量提高,管理者与决策者能够得到及时有效的库存管理信息，进而提升货物查询的准确性、降低库存水平、提高信息系统的运作效率。
（五）安防监护问题解决方案
视频监控设备应向高清化方向发展，建立一套全方位、无死角的视频监控系统，以便于对仓库进行全方位、智能化的安全监管，对不合规范的行为及货物安全等情况进行及时地识别与警示，保证仓库的设备、货物、人员的安全；不同的子系统之间应共同协作，逐步建成一个功能完备、集中的综合集成平台。
四、总结
大数据视域下“智慧仓库”的研究应用对于未来仓储物流的发展有着变革性的意义。“智慧仓库”的建立，能够对仓库进行自动化、智能化的控制，从而建立一个完备的智慧仓库物流平台，达到整体“效率最优”的目的。“智慧仓库”借助物流管理中整个供应链上大数据的分析，进行精益化管理以及对库存数量的精准控制，从而为企业争取更大的利润空间。
参考文献
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作者简介：张葆艳（1998.3-），女，山东滨州人，学生，本科，主要学习物流管理专业；
明晶（1998.01-），女，山东德州人，学生，本科，主要学习物流管理专业；
姚存（1998.09-），男，山东泰安人，学生，本科，主要学习物流管理专业；
指导教师：赵华（1983.11-），女，山东济南人，副教授，硕士，主要从事物流工程及管理方面的研究。
论文作者:赵华 张葆艳 明晶 姚存
论文发表刊物:《知识－力量》2020年1月1期
论文发表时间:2020/3/27
标签：仓库论文; 作业论文; 货物论文; 数据论文; 智慧论文; 物流论文; 系统论文; 《知识－力量》2020年1月1期论文;