仓库管理的基础知识精选(九篇)

第1篇：仓库管理的基础知识范文

【摘  要  题】社科信息需求与服务

【关  键  词】知识仓库/图书馆服务/知识服务

随着计算机技术、数字化、网络化技术的不断发展，知识传递更新的速度越来越快，读者对信息服务的质与量都有更高的要求。一些图书馆所建的一些书目数据库只是将信息简单地数字化和有序化，无法根据各类读者需要组合成特定的知识体系。知识仓库的出现，就很好地解决了这个问题。由于图书馆与网络技术、计算机技术结合的日益紧密，建设专业的知识仓库已逐渐提到各个图书馆的议事日程上来了。在知识经济时代，为了适应读者的需要，对各种外部和内部的知识与信息进行数字化改造和有效的管理，并建设有利于知识传播、共享和交流的知识仓库，是图书馆信息化、知识化建设的当务之急。

1　知识仓库是图书馆文献信息资源开发利用模式的发展方向

21世纪是以广泛地利用巨量信息为主要目标，以信息的快速传播和交流日益频繁为基本特征的信息化社会，深入到我们生活的每个角落，面对如此浩淼的知识信息海洋，究竟应该如何有效地运作，实现知识管理，达到资源共享的目的。知识仓库是图书馆文献信息网络化发展的方向。通过分析未来文献信息资源网络化发展的趋势，我们有理由相信知识仓库是文献信息资源开发利用模式的发展方向。

知识仓库是一种特殊的信息库，不仅存储着知识的条目，而且存储着与之相关的事件和知识的使用记录、来源线索等相关信息。知识仓库是按某种特定的知识结构将无序信息组织整合而成，并具有规定的使用功能的数据仓库。知识仓库不同于一般的数据仓库，不是信息的简单数字化和有序化，而是根据一个机构各个部门各类工作人员的知识需要，按照使用的目的创建的新的知识体系。是一种知识的创新过程，在帮助人们利用知识上，知识仓库要比数据库更有效率。目前，构建知识仓库在技术上还存在一些困难，但已有许多人用知识仓库这个术语代替数据库或数据仓库的概念，因为它们都有具体的数据库作支持，知识仓库是比另两者层次更高的概念，也是未来的发展方向。另外，知识仓库的概念有利于突出数据库的知识价值。

数据库和数据仓库是与知识仓库最为相关的两个概念。广义地讲，数据库是一种信息组织的方式；狭义地理解，它是利用计算机技术对各种数据进行存储的技术手段或者是一种产品。数据仓库是一种面向主题，进行复杂数据分析，支持高层决策的技术，通常会包含多个具体的数据库作为信息资源基础。数据仓库(Data  warehouse)技术是指从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其整理，转换为新的存储和组织格式，用以支持管理中的决策制定过程。该过程以历史的角度组织和存储数据，并能集成地进行数据分析。数据仓库除具有传统DBMS的完整性、共享性、数据独立性外，还有面向主题而集成、数据的历史性和稳定性等特征。但数据仓库不是一种产品，而是一个综合解决方案，是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程。传统数据库主要是面向业务处理，而数据仓库则是面向复杂数据分析、高层决策支持。

构建文献知识仓库是指把文献内容根据各学科，专业的知识结构进行分类整合，使大量的信息有序化、知识化，建立知识之间的联系，同时对这些信息的被利用情况不断地进行分析，形成应用价值性判断；经综合评估后再对知识进行精化，文献数字化是构建文献知识库的基础；它将有助于发掘和增值文献的知识资本，变革和创新文献出版模式，促进信息资源管理向知识管理发展。

2　适应知识经济发展开展知识服务

知识服务就是为了适应知识经济发展和知识创新的需要，根据用户问题解决方案的目标，通过用户知识需求和问题环境分析，对用户的整个解决问题过程而提供的经过信息的析取、重组、创新、集成而形成恰好符合用户需要的知识产品的服务。

知识服务与信息服务一样，都属于智力型服务的范畴。所谓知识服务，就是采取多种途径和方法，从大量文献资源的宝库中开发、加工出有用的知识资源，包括那些能被沟通、共享的认识和经验，以及所组织起来的信息等，通过对事物本身及内在联系的有序揭示，提高知识的可见度，以便用户的吸收、利用和从中获得启迪。而信息服务是基于音信、消息、体验、数据等的服务，主要是通过对这些信息资源的开发，揭示出事物的外在特征及表层联系，便于用户去进一步觅取所需要的具体知识，进而触发自己的创造意念。

在现代信息环境下，随着信息网络的普及、信息资源的数字化、信息系统的虚拟化，打破了信息资源的不均衡分布，使信息获取变得日益方便、普遍和简单化，信息检索与传递走向非中介化、非专业化和非智力化，传统信息服务在用户活动中的影响逐渐淡化，信息技术的发展为知识服务提供了物质技术保障。这时，用户关注的是如何捕获和析取解决所面临问题的知识内容，并将这些知识内容创新、集成为相应的解决方案，进而将这些知识固化在新的产品、服务和管理机制中。为此，需要更直接地融入用户解决问题的全过程、更针对具体问题和个性化环境、更直接地帮助用户解决问题的知识服务。显然，以信息检索和传递为核心的信息服务很难进入这种环境之中。只有建设以知识单元为核心的知识仓库才能为知识服务的产生创造有利的环境和条件，为知识服务提供物质技术保障。

传统信息服务的核心能力主要体现在信息组织、检索与传递。这种服务难以让人接受其服务的有效知识含量，难以适应知识经济发展和知识创新的信息需求，它的相对重要性及其竞争力已受到了知识经济的极大挑战，即便是现代网络化信息服务也不能从本质上改变我们在竞争中的态势，难以有效切入用户知识应用和知识创新的核心过程。知识服务是协助或是促使用户课题向更广、更深发展的服务。知识服务根据用户的要求，对涉及到的知识进行收集、整理、分析、选用，它是贯穿于用户问题研究的全部过程的服务。知识服务是对用户需求进行全方位组织的服务。知识服务是要帮助用户解决问题，要对用户问题进行全过程的动态服务。

知识服务是利用现代化的设备对用户提供快捷、准确的知识创新服务。传统的以图书馆为中心对用户提供的服务会转为以用户知识需求为中心的知识服务。随着图书馆服务方式的改变，馆员的服务观念也要转变，要根据用户的需求，充分利用数字化、网络化等现代化手段，建设现代知识仓库，为用户提供高效的知识服务。

3　目前我国知识仓库建设的启示

现在的知识仓库及其技术主要用于现有纸本出版物的处理及现有各种纸本资料的处理。而知识仓库及其技术最重要的特点是：即时在线处理，即知识仓库并不只是收集过期期刊或是其它过期收藏品，而是目前最新的有针对性的、能解决读者问题的知识。

我国的CNKI工程，即中国国家知识基础设施工程，就是一个以期刊为主体的文献知识仓库，目前已初见成效。CNKI工程，是建设适于我国的可以进行知识整合生产、网络化传播扩散和互动式交流合作的一种社会化知识基础设施。它是在《中国学术期刊》（光盘版）(CAJ-CD)和中国期刊网(CJN)超大规模全文数据仓库建设的基础上发展起来的一项规模更大、内容更广、结构更系统的知识信息化建设项目。

CNKI汇集了全国6600种期刊，并以统一的数据规范存储成全文数据库，文献累积量达450万篇，信息量达500G。另外还有中国重要报纸全文数据库（480种）、中国优秀博／硕士论文数据库（50000本）、中国重要会议论文数据库（2000本）。从CNKI工程网站目前的构架来看，主要分为国内通用知识仓库（源数据库）、海外知识仓库、政府知识仓库、企业知识仓库、网上研究院（未开通）、中国期刊网和知识产品与服务等。这几大部分实际是在CNKI源数据库基础上二次整合形成了面向主题和领域的知识仓库。

CNKI工程在知识库建设方面是超前的。其起点高，具有超前的理念和思路，并以先进的知识采掘技术为支撑，已经在我国文献信息业从数字化向知识化管理的进程中走在了前列，为构建图书或其它类型文献的知识仓库提供了宝贵的经验。

图书馆应开发个性化知识库以满足特定类型的机构和群体需要的各种层次和范围的知识信息，同时开发网络化知识元数据库，从全文数据库中提炼出能够明确表述一个知识内容的元数据，为检索网络信息资源奠定基础。从概念和语义上来检索知识单元，实现知识管理，提供知识服务，从而大大推进人类对知识的利用，促进对新知识的创造。图书馆的服务通过搭建一个网络知识平台和基础知识库，来实现个性化服务。

收稿日期：2003-04-03

【参考文献】

1　程亚男.图书馆服务新论.图书馆，2000,(3)

2　张晓林.走向知识服务.寻找新世纪图书情报工作的生长点.中国图书馆学报，2000,(5)

3　陈爱燕，于爱君.全文信息上网与知识仓库建库管理系统.信息技术，2000,(7)

4　褚峻，赵蓉英.基于网络的期刊文献知识仓库.情报理论与实践.2000,(5)

5　李国强.知识仓库技术及其应用.现代情报，(6)

第2篇：仓库管理的基础知识范文

一、课程课程标准设置整体思路

仓储管理课程是物流管理专业的一门专业课程。它是针对物流员、助理物流师所从事货仓规划、商品出入库、盘点管理，货仓商品的保管与储存、仓库安全管理等工作任务必须具备的技能而设置的课程。

学生在学习这门课程时，要全面把握仓储的每一个环节，针对不同的模块进行学习，要学习包括仓储基础知识、仓储商品的管理知识、商品出入库管理、库存管理与控制、自动化立体仓库等等。涉及仓储管理的各个方面，并且有完整的工作流程和工作规律。每一个模块都可以分解出不同的任务，根据实际工作需求按照任务驱动的教学模式进行教学。可以在教学中充分利用多媒体和实践教学资源，采用任务驱动、情景模拟、案例分析、实践等多种不同的教学方法。围绕人才培养方案、学生的学习目标以及仓储管理的岗位需求进行组织教学，在教材的基础上进行自己的课程设计，延展知识点，使之更加贴近学生的岗位需求，从而达到教学与实际工作需要零对接的目的，同时要建立与教学相适应的成绩考核体系，考核要全面，既涉及理论又涉及实践。同时在学习的过程中可以模拟实际工作，按照仓储管理员的标准对学生进行要求，可以将学生分为不同的学习小组，通过共同完成项目的规划、运作，培养学生具备较强的组织技能、管理决策能力、参与意识、责任意识、协作意识和自信心。同时小组间进行竞赛，激励学生，形成良性竞争的学习氛围。

二、课程培养目标的确立

课程培养目标，要以课程标准的整体设计思路为依据，针对人才培养方案和课程具体要求进行设定，确保培养目标符合物流行业对仓储管理类人才的培养要求。按照人才培养方案，仓储管理的课程培养目标主要涵盖知识目标、能力目标、素质目标等几个大的方面：

其中知识目标要求学生掌握仓储的基本概念、仓储的内涵、了解仓储管理工作都具有哪些具体的功能;在货物仓储选址和布局方面掌握最优的选址计划和布局方法的制定技巧;掌握出入库商品的基本工作流程，同时对出入库商品的验收进行学习;掌握商品盘点工作的流程，商品盘点的工作内容以及商品的盘点方法;掌握仓库的安全管理及库存控制的相关基础知识。

同时，能力目标要求学生能够对仓库的布局和规划进行合理地分析和比较优化的实际操作，熟练运用知识进行仓库的合理规划和布局;同时要求学生能够独立完成实际工作中的出入库作业，对仓储设备的操作达到熟练的程度;另外要求学生学会对商品进行盘点，掌握商品在途保管及在库保管的相关技术、掌握库存管理及控制的方法;针对库存管理的安全问题进行课堂演练，要求学生能够学会使用仓库中常备的消防器材，会进行仓库安全工作的应急处理，能正确使用仓库预警系统;同时要掌握相应的计算机知识，为仓储管理的具体工作服务，进行仓储管理相关单证的缮制。

此外，素质目标要求学生要具有对新知识、新技能、各种信息的接受能力;对仓储的相关工作流程具有创新能力;要有良好的沟通能力和团队协作意识，能够主动为团队做出相应的贡献;培养学生解决实际问题的能力和应变能力;让学生热爱自己的工作岗位，乐业、敬业、具有积极向上的工作作风和良好的职业道德，能够在仓储管理员的本职工作岗位上为社会贡献出自己的力量。

三、课程的教学设计及考核重点

课程教学设计思路，首先在课程的教学设计中，要求学生先了解仓储在物流系统中的地位及作用，也就是要引入仓储的相关概念，达到让学生入门的目的，这方面的知识除了教师讲授外，还可以充分利用学校的图书馆书籍资源，让学生进行自学。在仓库选址和布局的授课中，要充分利用多媒体，让学生更多地接触实际案例，通过实际案例的分析和处理，使学生掌握实际工作中的布局技巧，然后可以为学生布置相应的任务，让学生自行判断和操作。对于商品的出入库管理，要求学生掌握入库的基本作业内容及业务流程、商品验收、储存业务受理及保管合同等相关的工作程序和工作内容，学会具体的操作，这部分内容可以在实训室运用实训设备进行仿真教学。商品的盘点要求学生掌握盘点的目的和工作程序、盘点作业的工作内容和盘点方法，这方面技能操作的学习可以采用仿真教学的形式，也可以与企业合作，让学生到企业进行学习和实践，设身处地地了解自己的工作内容，并且熟练掌握工作技巧。对商品的储存和保管要在学习中掌握观察仓储商品质量变化的能力、学习特殊商品的温湿度管理、害虫防治、霉腐防治，同时根据商品保管的基本要求对商品进行日常的常规管理，这方面的课程主要分为两个部分：

首先，在学校进行相应的理论教学和仿真教学，然后在学生的最后一个学期，通过到合作企业进行顶岗实习进行实际的岗位锻炼。同时，通过实训室设备让学生掌握自动化立体库的操作技巧和使用方法，使每个学生都能够独立地进行自动化立体库的操作。

其次，在考核设计中要大胆创新，变以往简单的笔试考试为笔试与实践相结合的考核方式，对学生的素质进行全方面地考察。通过分析报告、调研报告的形式进行笔试考核，让学生进行仿真操作，作为实践考核内容，同时将学生的企业见习、顶岗实习列入成绩中。而对考核的评价可以采取学生自评、学生互评、教师评价、企业评价等多种评价方法。结合以上考核内容和评价方法得出学生最终的成绩。

第3篇：仓库管理的基础知识范文

【摘 要 题】社科信息需求与服务

【关 键 词】知识仓库/图书馆服务/知识服务

随着计算机技术、数字化、网络化技术的不断发展，知识传递更新的速度越来越快，读者对信息服务的质与量都有更高的要求。一些图书馆所建的一些书目数据库只是将信息简单地数字化和有序化，无法根据各类读者需要组合成特定的知识体系。知识仓库的出现，就很好地解决了这个问题。由于图书馆与网络技术、计算机技术结合的日益紧密，建设专业的知识仓库已逐渐提到各个图书馆的议事日程上来了。在知识经济时代，为了适应读者的需要，对各种外部和内部的知识与信息进行数字化改造和有效的管理，并建设有利于知识传播、共享和交流的知识仓库，是图书馆信息化、知识化建设的当务之急。

1　知识仓库是图书馆文献信息资源开发利用模式的发展方向

21世纪是以广泛地利用巨量信息为主要目标，以信息的快速传播和交流日益频繁为基本特征的信息化社会，深入到我们生活的每个角落，面对如此浩淼的知识信息海洋，究竟应该如何有效地运作，实现知识管理，达到资源共享的目的。知识仓库是图书馆文献信息网络化发展的方向。通过分析未来文献信息资源网络化发展的趋势，我们有理由相信知识仓库是文献信息资源开发利用模式的发展方向。

知识仓库是一种特殊的信息库，不仅存储着知识的条目，而且存储着与之相关的事件和知识的使用记录、来源线索等相关信息。知识仓库是按某种特定的知识结构将无序信息组织整合而成，并具有规定的使用功能的数据仓库。知识仓库不同于一般的数据仓库，不是信息的简单数字化和有序化，而是根据一个机构各个部门各类工作人员的知识需要，按照使用的目的创建的新的知识体系。是一种知识的创新过程，在帮助人们利用知识上，知识仓库要比数据库更有效率。目前，构建知识仓库在技术上还存在一些困难，但已有许多人用知识仓库这个术语代替数据库或数据仓库的概念，因为它们都有具体的数据库作支持，知识仓库是比另两者层次更高的概念，也是未来的发展方向。另外，知识仓库的概念有利于突出数据库的知识价值。

数据库和数据仓库是与知识仓库最为相关的两个概念。广义地讲，数据库是一种信息组织的方式；狭义地理解，它是利用计算机技术对各种数据进行存储的技术手段或者是一种产品。数据仓库是一种面向主题，进行复杂数据分析，支持高层决策的技术，通常会包含多个具体的数据库作为信息资源基础。数据仓库(Data warehouse)技术是指从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其整理，转换为新的存储和组织格式，用以支持管理中的决策制定过程。该过程以历史的角度组织和存储数据，并能集成地进行数据分析。数据仓库除具有传统DBMS的完整性、共享性、数据独立性外，还有面向主题而集成、数据的历史性和稳定性等特征。但数据仓库不是一种产品，而是一个综合解决方案，是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程。传统数据库主要是面向业务处理，而数据仓库则是面向复杂数据分析、高层决策支持。

构建文献知识仓库是指把文献内容根据各学科，专业的知识结构进行分类整合，使大量的信息有序化、知识化，建立知识之间的联系，同时对这些信息的被利用情况不断地进行分析，形成应用价值性判断；经综合评估后再对知识进行精化，文献数字化是构建文献知识库的基础；它将有助于发掘和增值文献的知识资本，变革和创新文献出版模式，促进信息资源管理向知识管理发展。

2　适应知识经济发展开展知识服务

知识服务就是为了适应知识经济发展和知识创新的需要，根据用户问题解决方案的目标，通过用户知识需求和问题环境分析，对用户的整个解决问题过程而提供的经过信息的析取、重组、创新、集成而形成恰好符合用户需要的知识产品的服务。

知识服务与信息服务一样，都属于智力型服务的范畴。所谓知识服务，就是采取多种途径和方法，从大量文献资源的宝库中开发、加工出有用的知识资源，包括那些能被沟通、共享的认识和经验，以及所组织起来的信息等，通过对事物本身及内在联系的有序揭示，提高知识的可见度，以便用户的吸收、利用和从中获得启迪。而信息服务是基于音信、消息、体验、数据等的服务，主要是通过对这些信息资源的开发，揭示出事物的外在特征及表层联系，便于用户去进一步觅取所需要的具体知识，进而触发自己的创造意念。

在现代信息环境下，随着信息网络的普及、信息资源的数字化、信息系统的虚拟化，打破了信息资源的不均衡分布，使信息获取变得日益方便、普遍和简单化，信息检索与传递走向非中介化、非专业化和非智力化，传统信息服务在用户活动中的影响逐渐淡化，信息技术的发展为知识服务提供了物质技术保障。这时，用户关注的是如何捕获和析取解决所面临问题的知识内容，并将这些知识内容创新、集成为相应的解决方案，进而将这些知识固化在新的产品、服务和管理机制中。为此，需要更直接地融入用户解决问题的全过程、更针对具体问题和个性化环境、更直接地帮助用户解决问题的知识服务。显然，以信息检索和传递为核心的信息服务很难进入这种环境之中。只有建设以知识单元为核心的知识仓库才能为知识服务的产生创造有利的环境和条件，为知识服务提供物质技术保障。

传统信息服务的核心能力主要体现在信息组织、检索与传递。这种服务难以让人接受其服务的有效知识含量，难以适应知识经济发展和知识创新的信息需求，它的相对重要性及其竞争力已受到了知识经济的极大挑战，即便是现代网络化信息服务也不能从本质上改变我们在竞争中的态势，难以有效切入用户知识应用和知识创新的核心过程。知识服务是协助或是促使用户课题向更广、更深发展的服务。知识服务根据用户的要求，对涉及到的知识进行收集、整理、分析、选用，它是贯穿于用户问题研究的全部过程的服务。知识服务是对用户需求进行全方位组织的服务。知识服务是要帮助用户解决问题，要对用户问题进行全过程的动态服务。

知识服务是利用现代化的设备对用户提供快捷、准确的知识创新服务。传统的以图书馆为中心对用户提供的服务会转为以用户知识需求为中心的知识服务。随着图书馆服务方式的改变，馆员的服务观念也要转变，要根据用户的需求，充分利用数字化、网络化等现代化手段，建设现代知识仓库，为用户提供高效的知识服务。

3　目前我国知识仓库建设的启示

第4篇：仓库管理的基础知识范文

关键词：数据仓库技术；医疗档案管理；应用

1 前言

数据仓库（Data Warehouse）源于上世纪80年代中期，它是指支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、信息相对稳定的数据集合。将其应用于档案管理，不仅可以将档案数据信息进行知识化管理，建立信息知识库，使其能分门别类，达到实现知识应用的目的，而且还可将非数字化的信息纳入档案工作的范畴内，提高档案信息的利用率。当前，在医疗机构的档案管理中，基本也实现了数字化管理，但纵观其管理内容，则是档案数据只局限于存储、统计和查询等这些作用，却尚未从这些档案数据中挖掘出更为有用的知识，没有体现出档案数据应用的目的。在此，本文就数据仓库技术在医疗档案管理中的应用展开简要阐述，以供参考。

2 数据仓库的特点

2.1面向主题，即在进行档案管理的过程中，对档案信息用户的管理可以以用户的年龄、职业、爱好等等方面的内容为主题，以便查询。

2.2 集成性，即在进行管理的过程中，应在对原有仓库中的信息经过抽取、清理等基础上，同时经过再加工、汇总和整理，以使整个数据库中的信息是一个一致性和整体性的信息。

2.3 时间变异性，即数据仓库会随着时间的变化不断更新和增加新的内容，同时也要随着时间变化删除长期不被使用的内容。

2.4 相对稳定性，即是指数据库中的信息是为了提供综合、集成的、面向某一个主题的数据，这些数据在原则上是提供数据查询，而不允许被信息人员随意进行更改或是删除。

3 数据仓库技术在医疗档案管理中的应用

3.1数据仓库技术应用于医疗档案管理中的可行性

档案作为一种重要的信息资源，为人们提供鉴往知来、获取历史经验教训的重要信息功能。而医疗档案是指过去和现在各医疗机构中从事医疗技术活动直接形成的各种医疗文件、医疗图文资料等不同形式的医疗记录，它是医疗活动的结晶和产物，是已经文档化、实物化的知识。由于这些医疗档案信息资源具有时空分散性、数量庞大、记录形式多样等特点，使得档案信息的利用一直处于较低层次。如何真正盘活档案信息，使这些医疗知识和技能不论是存在计算机内，还是印刷在纸上，都能帮助医疗单位实现最大的产出。

而利用更高效数据仓库技术这样一种技术，采用数据仓库技术，可以实现有效的海量数据管理，提供数据管道实现多种数据源的综合，通过对数据的提取、分类整理及计算变换等方式进行处理，在精心规划的数据基础上，再通过有效、准确的分析软件充分地提炼和测试各种抽象的数学模型，找到数据间 “看不见”但客观存在的一些规律，以求能帮助医护工作者和领导者根据数据分析情况做出相应的决策。

3.2 数据仓库技术应用的相关内容

数据仓库的应用按用户的需求可分为信息的使用和知识的挖掘两类，数据挖掘即为知识发现中的一个步骤。一般，知识发现过程由以下几个步骤组成：1.数据清理；2.数据集成；3.数据选择；4.数据变换；5.数据挖掘；6.模式评估；7.知识表示。而数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的知识的过程。

将数据仓库技术应用于医疗档案管理中，建立起相应的医疗档案知识管理工具库，为了方便人们能快速而方便地学习或了解所需要的信息和知识，在应用的过程中我们需要把知识仓库进行分类整理、存储及管理，这也是数据挖掘的一个重要步骤。

当前，将数据仓库技术应用于医疗档案管理，其主要是通过对医疗档案数据开展研究，形成专业的数据处理系统。一般，数据处理系统主要形式有两种：基于知识库的模糊推理和基于库存医疗档案资料的模糊推理。

4 数据仓库技术在档案管理中应用的前景

4.1 应用数据仓库技术，可以对档案的管理和建设决策给予支持，即体现在以下几方面：（1）通过对档案用户构成、各类用户特点等分析，帮助档案馆决策应采取什么样的措施来挽留和扩大自己的用户队伍。（2）通过对档案馆所拥有资料构成情况分析，可以知道本馆资料在类型、涉及面、层次等多方面的信息。（3）通过数据仓库系统可以模拟分析各部门之间的关系、 工作量情况，为档案重新整合部门、调整人员配置和设备配置提供决策依据。

4.2 应用数据仓库技术，可以为档案管理的业务工作提供系统支持，如档案管理中的归档工作、对档案信息用户行为的分析、对客户关注点进行分析及预测用户需求、为档案信息查询提供系统支持等。在归档工作中，可通过数据仓库及数据挖掘技术，对当前及历史上的各种归档和利用的相关信息数据进行分析，并通过绘制各种直观的图像、表格形式，提供科学、合理的信息分析结果及预测报告，做好归档工作。而在对档案信息用户行为的分析中，利用数据仓库技术，如可利用分类分析法和聚类分析法，对信息用户的利用方式和对象范围进行科学分析，并在利用现有技术和分析结果的基础上，对医疗档案利用趋势进行了科学准确的预测和分析，以满足信息用户的个性化需求。而在其他的业务工作范畴内，利用数据仓库技术，建立一些直观的图像和表格等，可以很清楚的了解信息用户的需求，同时也可开发一个集信息组织、检索和提供于一体的功能强大的档案信息服务数据仓库，方便用户的查询。

5 在医疗档案管理中建立知识数据仓库时应解决的几点方案

建立知识数据仓库时，应重点注意以下几个问题的解决方案：

5.1 设计数据提取模式，建立数据模型，要解决提取什么数据和如何整合编排数据的问题。例如，建立以病人为核心的一体化的信息流，并以此为主题进行模式划分，需确定从各个系统中所要抽取的表，并确定表的关系模式。与医疗密切相关的内容主要包括门诊、住院病历数据、体检信息、用药情况、费用情况、检验数据、手术情况等。由此可以定义分析维度和分析度量。如门诊的分析维度就包括：就诊科别设置、医生、护士人员配置、诊疗质量及状况等；分析度量则包括：就诊数量、时间、流量对比值等。

5.2 数据形式的格式化问题。医疗单位的医疗信息是各类型数据的集合，部分数据类型并不适用于建立数据库。根据数据仓库的特点，解决数据的规范化和格式化问题是建立档案知识化管理数据仓库的一个首要问题。在数据采集时采取格式化录入，是解决这个问题的有效方法。由于目前我们在各类基础医疗数据的信息录入时还没有固定格式，将给信息的交换制造极大的障碍。另外，自由格式医疗文档以及图像、图表等各类信息在数据仓库中如何规范运用等问题的解决方法，也是必须考虑的。

5.3 结合医疗实施需求，实现档案知识化管理数据仓库的有效运用。通过广泛收集一线医护人员对信息的需求，建立面向医疗工作实际的数据仓库的应用模式，充分发挥知识化管理数据仓库在提高医疗质量、为医护人员提供优质服务的作用。

6 结束语

综上所述，数据仓库技术作为近些年来刚被提出的新技术，在电信、金融等领域已经有了广泛的应用，并发挥了重要的作用。在本文中，就数据仓库技术在医疗档案管理中的应用展开了一系列的阐述，以期能利用数据仓库这一先进的技术，完成对医疗档案知识进行有效的收集、整理、存放、评价、共享、获取、传递和提炼工作，从而大大提高医疗档案数据的利用率，并强化档案管理工作者和医护人员之间的沟通、交流和协作，最终使医护人员和管理者们能从医疗档案知识管理中得到实惠和效益。

参考文献

[1]冉朝霞.数据仓库技术在档案管理领域的应用[J].档案管理，2009（3）.

第5篇：仓库管理的基础知识范文

关键词：决策支持系统；数据仓库；知识仓库；模型仓库；数据挖掘

中图分类号：TP311.5文献标识码：A

文章编号：1001-9081(2007)04-1027-03

DSS虽然可以为决策者提供及时、准确、科学的决策信息，但是，最先进的综合决策支持系统(SpatialDecisionSupportSystem,SDSS)也存在缺陷。SDSS是将传统DSS和新DSS结合（数据仓库+联机分析处理OLAP+数据挖掘DM+分区图片

图1知识仓库体系

数据库DB+定性分析辅助决策ES）而成[1]，能解决大多数的问题，但由于其模型库中的模型是固定不变的，不能随环境参数的变化而变化，这使得SDSS的使用有其局限性。本文提出了一种以集成数据仓库、知识仓库和模型仓库作为底部架构的决策支持系统体系结构。该结构采用知识仓库+数据仓库的方式，可随时更新知识库中的知识；同时，通过模型管理系统MWMS对模型库的管理及模型学习模块的作用，使得模型库中的模型具有一定的自适应能力，从而增强了决策的有效性和智能性，提高了决策的效率。

1主要模块

1.1模型仓库

模型仓库系统具有如下功能：模型仓库针对决策者的分析主题，可以分类管理和存储全局的、解决问题使用的模型（含数据挖掘使用模型），存储从纵向到横向的历史的、全面的模型参数（供系统优化选择出合适的模型）[2]；集成人工智能AI的机器发现技术对数据仓库/数据库中的数据拟合实现计算机建模/组合建模，闭环反馈中模型学习模块的神经网络、遗传等的自学习算法对模型进行微调和优化参数，适当改进得到适合于具体状况的最佳实体化模型，保持模型和客观的一致性；集成软件工程的软件开发柔性支持环境进行模型编码。模型管理系统完成对模型库中模型的管理（增加、删除、修改和查询），实现对模型的调用/运行/多模型组合运行。

1.2知识仓库

知识仓库系统具有获取、清理/转换/编码、组织、存储、调整和传播知识的功能[3]。知识仓库可以通过扩展数据仓库的体系结构来实现和满足功能要求，一般包括以下六个模块：1）知识/数据获取模块，主要负责将隐性知识转换成显性知识，即从决策者那里获得隐性知识。2）两个反馈环，其中一个循环存在于知识获取模块和知识储存模块之间；另一条反馈循环是在数据抽取、转换、装载模块(ETL)和交互管理模块之间负责存储系统中被验证的知识，实时更新知识仓库。3）数据抽取、转换、装载模块，它和数据仓库中的相应模块类似。4）知识仓库模块，知识仓库体系的一个主要部件是面向对象的知识库管理系统（KBMS），知识库管理系统集成了知识库、模型库中的分析任务。5）分析工作台，负责处理与分析任务的交互，包括任务控制、结论产生和技术管理三个子模块。6）交互接口模块，处理知识库管理系统和用户接口之间的交互。知识仓库的体系结构如图1所示。

1.3方法库

方法应建立在模型基础上，依据模型而作相应的选择以进行计算，当然，解决问题时可用一种模型、多种解决方法。建立方法库的目的是为DSS的问题模型提供求解算法，方法库管理系统的作用是提供对方法增加、删除、修改和查询的操作，并为模型运行求解提供服务。

1.4数据仓库与联机分析处理

联机分析处理属于数据仓库应用，它以数据仓库为基础，对数据仓库提供的面向主题的数据，采用各种统计分析算法进行分析处理，最终将分析结果提供给决策者，作为决策者的决策支持信息。数据仓库是按照DSS的功能需求，使用事实、维和粒度的划分来组织数据的。联机分析处理系统的关键就是如何组织数据仓库中的数据，以满足客户端多维数据分析的需要，

1.5数据挖掘

数据挖掘模块根据模型库系统提供的模型、方法库系统提供的方法、知识库系统提供的知识进行数据挖掘以获得所需要的知识，数据挖掘的结果作为新的知识和模型可用于进一步充实知识库和模型库。

1.6问题求解与交互系统

问题求解模块是利用知识库中的知识将问题结构化或半结构化，调用模型库中的相应模型、方法库中的方法、知识库中的知识以及数据仓库中的数据进行问题求解；对于不能结构化的非结构化问题，可以使用推理机制来求解。

2新决策支持系统的结构框架

图2是集成数据仓库、知识仓库、模型仓库、方法库、联机分析处理、数据挖掘与问题求解系统的DSS体系结构图。其中数据挖掘、知识推理中心、模型仓库的建模单元是系统的智能中心，强化了DSS的智能性，问题求解与交互系统是系统的功能中心。

该体系结构包括三个主体，第一个主体是模型仓库系统、数据库系统和数据仓库的结合，是决策支持系统的基础，为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策信息；第二个主体是数据仓库和联机分析处理，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质；第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合。数据挖掘从数据库和数据仓库挖掘知识，放入专家系统的知识仓库中，由知识推理的专家系统达到定性分析辅助决策。这三个主体相互补充、相互结合,根据实际问题的规模和复杂程度，决定采用单个主体的辅助决策还是采用两个或者三个主体相互结合辅助的决策。传统DSS利用第一个主体，IDSS结合第一个和第三个主体（定性分析辅助决策和数据挖掘），新DSS结合第二个主体（数据仓库和联机分析处理）和第三个主体中的数据挖掘[4]。利用问题求解和交互系统集成三个主体，形成更高形式的辅助决策。

综上所述，三个主体的有机统一、三个仓库作为DSS的底部架构、闭环反馈的应用、模型仓库系统的引入是该架构的特点，使得此架构更具智能性。

3实现该决策支持系统的关键技术

1）数据挖掘和文本挖掘：数据挖掘技术是通过对数据仓库的海量数据进行深入的分析和处理，从中找出隐含的规律和模式，获取所需知识，帮助企业更科学更准确地进行决策[5]。文本挖掘则允许决策者从各种文本信息中获取有价值的信息，文本源可以是Web页面、传真、E―mail、范例和其他文本文件，决策者可通过预先定义的规则和向导从文本中抽取有用的信息，以帮助其进行决策。

2）数学建模：在建模时，要求知识工作者明确定义模型的目标函数、决策变量及其权重，同时还要根据决策变量指明约束条件以及决策变量在目标函数和约束条件中的系数。这样，由这些元素（决策变量、系数、约束条件和目标函数）构成的数学模型就能够显性地反映决策环境中的隐性知识。

3）决策支持工具：是将知识仓库与现实应用联系起来，利用已有的知识，按照相应的条件，对某一问题辅以决策的工具[6]。其中应用到人工智能技术、专家系统技术和软件工程技术，包括知识查询工具、知识解释工具和多维分析工具等。

4）智能支持技术：主要包括：（1）模型仓库系统的设计和实现包括模型仓库的组织结构、模型仓库管理系统的功能、模型库语言等方面的设计和实现；（2）部件接口：各部件之间的联系通过接口完成。模型、数据、知识是各自独立的部件，要进行综合集成，必须解决好各部件之间的接口问题，才能把它们有机组合起来。部件接口包括对数据部件数据的存取、对模型部件模型的调用和运行、对知识部件的知识完成推理；（3）系统综合集成：根据实际决策问题的要求，通过集成语言完成对各部件的有机综合，形成一个完整的系统。

4实例分析

以上述理论和体系结构为指导，对国内某公司进行分析。该公司原有的质量管理决策支持系统由于模型参数固定，不能实现自适应，导致质量管理效率不高[7]。通过查看该系统的相关文档，并访问、调查该公司有关质量管理决策者，明确了企业在进行有关质量问题的决策后，通常会针对质量故障和质量成本，从供应商、生产厂、生产员工、产品和时间等方面进行分析，就相关主题作出决策，以提高产品质量。

第6篇：仓库管理的基础知识范文

[关键词] 数据仓库 商务智能 三层架构

一、商务智能

商务智能（business intelligence）是对商业信息的收集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，帮助他们作出对企业更有利的决策。其工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘等分析处理来产生可透析的各种展示数据。这些数据可直观地显示分析者所探询的某种经营属性或市场规律。企业可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获和分析信息，帮助企业管理者作出更好的商业决策。这不仅可以从中发现市场规律、预测未来的发展趋势、预测和监控风险，而且还能辅助决策者发现新的利润增长点，优化企业资源，从而帮助企业更加稳健地实现经营和管理的目标。

二、数据仓库设计

1.数据仓库概念

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，用于支持管理决策的制定数 据库是实现商业智能的数据基础，是企业长期事务数据的准确汇总。数据仓库完成了数据的收集、集成、存储、管理等工作，商务智能面对的是经过加工的数据，使得商务智能能更专注于信息的提取和知识的发现.数据仓库为商务智能撷取或载入大量原始信息，归并各种数据源的数据，用于支持企业管理和商业决策。

数据仓库是商务智能的灵魂，商务智能的很多工作都是以数据仓库为基础展开的。WWW.133229.cOm利用数据仓库，企业可以制定准确的市场策略与促销活动；另一方面，商务智能也是提高数据仓库项目投资回报率的一个途径。商务智能充分利用数据仓库的分析结果制定市场策略、产生市场机会，并通过销售和服务等部门与客户交流，从而提高企业的利润。

2.三层架构

本文将数据仓库系统的开发纵向划分为3个层次:数据层、设计层和应用层，其基本体系结构如图1所示。

（1)数据层。数据层主要是按照商务需求，围绕系统所管理事件的趋势或模式来组织数据。它从现有操作系统开始，通过访问和运用数据仓库系统中的元数据，进而完成对元数据的采集、整理和加工处理，其存储被设计成能够支持查询的关系数据库结构。

(2)设计层。这一层里有三个步骤:1)以用户需求为主，通过信息包图来定义主题内容和主要性能测试指标之间的关系;2)运用数据模型的可视化表示，建立以最适合查询为基础的星形图，以便于对系统用户的要求做出快速反应;3)由数据与实体间的相互关系:设计完全属性化的数据模型,使之能在最大的广度和深度上说明信息包。

(3)应用层。数据仓库中的数据如何有效地提取，然后又能够通过发行使用户得以方便地访问，并获取相关的信息，是数据仓库系统解决的主要问题。它实际上包括数据在数据仓库系统与最终用户工具之间的双向传递过程。

以上数据仓库系统开发的3个层次是相互关联的，从逻辑关系上看，数据层是基础，设计层是结构纽带，而应用层则是具体表现形式。

三、基于数据仓库的商务智能系统设计

基于数据仓库的商务智能系统设计如图2所示，包括实体数据模型设计、etl(抽取、转换和装载)设计、数据挖掘方法设计、终端程序设计(olap或eis)等步骤。

实体数据模型设计就是数据抽取(extraction)、转换(transformation)与装载(loading)的功能设计。

etl作为数据仓库的核心和灵魂,能够按照统一的规则集成并提高数据的价值,是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程,是实施数据仓库的重要步骤。商务智能系统必须具备抽取各种类型信息的能力,并且依照资料的特性与决策者的需求,能够自动、定时地到来源数据库中抽取信息。数据转换是将不一致的数据根据规则转换为具有一致性的数据。装载则在商务智能的转换程序服务器上自动进行,装载程序需要考虑自上一次资料抽取之后来源数据库内发生改变的项目,并对装载时产生的错误进行处理。数据挖掘方法设计即根据系统数据的特点选择适用的挖掘算法,如可采用货篮分析、时间序列分析、聚类分析、决策树方法、遗传算法等。

终端用户应用系统设计用于确定以何种形式将联机分析处理、数据挖掘分析的结果呈现给用户。

四、结束语

中小企业具有行业纷杂,资金少,人才匮乏等特点，购买专业信息化软件和自主开发都是不现实的。他们需要一个信息化的平台,要求能够提供信息化的框架。建立基于数据仓库的商务智能系统对于急切需要信息化和商务智能的中小企业有普遍的适用性和实用性。

参考文献:

第7篇：仓库管理的基础知识范文

（1）仓库管理人员“信息化”素质有待提高

信息化人才是装备保障信息化成功之本，是装备保障信息化建设的关键。人才缺乏是仓库信息化建设普遍存在的问题，器材仓库管理人员学历相对较低，超过一半以上是非信息化相关专业毕业生，加上培训机会少，维护器材仓库的信息化系统设备能力较差，现有的业务素质与装备保障信息化建设的要求还存在很大差距。

（2）管理制度有待完善

当前器材仓库信息化建设在管理制度上还存在一些问题，主要体现在：部分单位存在信息安全意识相对淡薄，对信息安全重视不够，存在信息失泄密隐患；随着信息技术的发展步伐加快，现有制度规范不能很好适应信息化建设发展要求。

二加强器材仓库管理水平的对策及思考

1更新管理理念

提升器材保障信息化建设认知水平在器材仓库信息化建设中，要求管理人员认真学习建设信息化的基本理论，在客观认识现有的装备管理体制、模式和方法的基础上，坚持以实际问题为中心，紧紧围绕装备器材保障建设和发展中的现实问题，更新器材管理理念，正确理解信息化的内涵和建设要求，提升对装备器材保障信息化建设的认知水平，不断探索信息化条件下对装备器材进行精细化管理的特点规律。

2严守管理原则

进一步加强管理制度建设在器材仓库管理活动中，“提高管理效率、降低经济成本、提供安全保障、保证器材质量”是管理人员要遵循的基本原则，提高管理效率是器材仓库管理的核心。科学完善的制度是确保器材仓库信息化建设顺利进行的基础，对在实践中被证明行之有效的规章制度要进一步完善和定型，不适应的要加以改进，对新情况、新问题，要积极探索相应的规章制度加以规范。为了适应新时代器材仓库信息化建设要求，提高管理效率，必须不断完善岗位分工、授权审批、仓储保管、检查监督及信息管理等制度，坚持用制度管权、管事、管人，确保器材仓库发挥最佳效益。

3充分利用技术手段，实现对器材仓库的精细管理

器材仓库发展的信息化、智能化及体系化，对器材仓库管理技术手段的要求日益提高，在器材管理实践中，必须大力运用各种先进的技术手段，提高管理水平和管理效益，提高器材仓库的器材保障能力。

（1）运用自动识别技术

提高器材信息采集能力。近年来，随着自动识别技术逐步成熟，该技术在装备器材管理等方面进行了一定范围的推广应用，取得了很好的效果。如无线射频识别技术（RFID）应用于器材管理，能有效地解决对仓库器材流动有关的信息管理，管理人员能够得到实时的器材储存信息，大大加快器材在供应链中的流通速度，提高了仓库管理的工作效率。

（2）运用智能化信息处理技术

高效处理各种器材信息。由于器材种类、数量越来越多，如何对这些信息进行有效处理，成为迫切需要解决的问题。器材管理活动的核心是对器材信息的处理和利用，为管理活动和管理决策提供科学的依据。在器材管理活动中，依据国家和军队的相关标准，充分利用数据库技术和多媒体技术，构建一个综合集成的器材信息数据库，实现各类器材信息的合理分类、有序存储、自动查询等，管理人员可以按照授权随时访问数据库，进行资料查询和相关业务处理。

（3）运用各类监控技术

完善安全管理监控手段。器材安全管理是部队器材管理的重要内容之一，是一项基础性工作。为确保器材仓库的安全，要综合运用视频监控、传感器等信息技术，实现视频监控、环境监测及安全警戒等功能，从而保证器材时刻处于有效的管控之中。

4建立完善培训体系，大力加强人才队伍建设加强

器材仓库管理人员队伍建设是提高器材管理水平的关键，这需要提高管理人员业务理论水平、管理能力，使其适应信息时代器材管理需求。

（1）增强院校培养管理人才的功能

院校是培养部队器材管理人才的主要渠道，包括军队院校和地方高校、科研院所等，是部队装备管理人才培养的主要方式。切实增强院校培养管理人才的功能，就需要结合院校自身承担的培训任务，坚持不断创新教学方法手段，改进和完善教员的知识结构，密切与部队装备器材管理实践的联系，大力提高装备器材管理人才培养的针对性。

（2）利用工作实践培养管理人才的作用

装备器材管理工作实践始终是培养器材管理人才的最重要平台之一。必须高度重视把平时管理工作、保障演练和管理人才培养结合起来，利用工作实践培养管理人才。例如，加强日常器材管理训练可以消除器材仓库管理工作的薄弱环节，利用部队遂行重大任务的时机可以提高器材保障实战能力，加强岗位交流制度可以培养复合型器材管理人才。

（3）重视管理人员的继续教育问题

第8篇：仓库管理的基础知识范文

【关键词】传动机械仓库管理系统设计开发

一、仓库管理和仓库管理系统

对于一个企业来说，保证正确畅通的进货、库存和发货流程在整个生产大系统中有着举足轻重的作用，因此，企业一定要重视仓库管理这一环节，只有具备良好的仓库管理能力、合理的管理系统才能在最大程度上减少管理费用、保证商品和服务质量，从而提高企业的市场竞争能力。目前一般企业均采用传统的静态管理系统来进行仓储管理，然而随着市场经济的发展，企业业务量的增多，这种仓库管理方法已经落伍，仅仅依靠人工记录不仅耗时耗力，还特别容易出现差错，因而无法做到帮助企业高效利用各种资源，甚至还会造成企业的损失，因此我们要因时制宜的吸收先进的管理理念，制定传动机械仓库管理系统来进行有效的仓库管理。

二、关于UML的概念

UML是一种运用统一的、标准的标记和定义来做到软件系统面向对象进行建模的建模语言。它是一种图形化语言，融入了当代软件工程领域的新方法、新技术和新思想，不仅易于表达、功能强大，并且普遍适用于各行各业的建模。今天，我们将具体探讨基于UML的传动机械仓库管理系统的建模。在对仓库系统的需求进行详细分析的基础之上建立一个易于使用调整且简单易懂的库存管理模型。

三、基于UML的传动机械仓库管理系统的建模与开发

（一）传动机械仓库管理系统的需求分析。仓库管理系统是一个完整的系统，想要建立一个合理有效的基于UML的传动机械仓库管理系统，首先就要全面认识和了解仓库管理系统的各项需求，各项需求简单介绍如下：

1.仓库基础数据维护。这是整个仓管系统的基础，主要包括仓库库位、入库类型、出库类型、物料类型等几个方面的维护，而每个方面又包含数据的查询、新增、删除、修改等几个基本的操作项目。进行数据的编号保证快速有效的识别是仓库基础数据维护的第一步。

2.库存统计和查询。这是一个提供报表查询的环节，有利于动态的查询、掌握和管理仓库中存储的各种物料的信息。

3.呆料管理。仓库管理员在确定呆料后向生产部门的主管提出相关申请或批准后，便可将呆料放进呆料区，并且要做好数据记载。

4.进货交检管理。仓库管理部门在收到货后便请质检部门进行验货，合格品收进库房，不合格品退货处理，并将检验结果填交到进货检验结果通知单上。

5.退货交检管理。仓库管理员根据进货检验结果通知单将退货交检单交到质量部进行退货管理，并做好数据记载。

6.还料交检管理。仓库管理员根据还料人提供的相关信息填写还料交检单进行还料管理，并做好相应的数据记载。

7.入库管理。主要包括采购材料入库、中转件和半成品入库、成品入库、还料入库以及退货入库。

8.入库审核。仓管员对入库单进行审核后做好相关数据记载，从而做好材料、半成品和成品的入库工作。经审核后的入库单只有审核人拥有修改权限。

9.出库审核。仓管员对出库单进行审核后做好相关数据记载，从而做好材料、半成品和成品的出库工作。经审核后的处库单只有审核人拥有修改权限。

10.调库管理。仓管员根据调库通知适当的调整不同仓库间、仓库不同库位的物料，并且新建调库单。

11.盘点管理。盘点是指仓管员对仓库中的货物进行清点，并将结果录入盘点单。仓库盘点有定期和不定期两种。

12.库存量上下限设定。仓管员根据生产部的生产计划设置库存的上下限数值，然后录入到仓库管理数据库中，并根据该数值进行警报。

（二）传动机械仓库管理系统需求模型的建立。传动机械仓库管理系统需求模型包括两个方面——业务用例模型和系统用例模型。

1.业务用例模型。该模型是企业的核心输入模型，该模型可以使业务用例更加易于理解、共享和维护，其目的在于更好的了解企业的组织形式和部门功能、及时发现存在的问题、说明业务的预期功能，从而更好的进行改进。业务用例模型主要由两个部分组成——业务角色员工和业务用例。业务员工作为仓库管理系统内部的角色可以帮助我们了解不同角色在仓管系统中的具体活动；业务用例则可以体现仓管系统的各个流程之间的关系。

2.系统用例模型。该模型的主要作用是向客户传达系统行为，与该模型系统交互的客户都是该模型的主要角色，因此该模型必须易于理解，为客户提供明确易懂的系统用途说明，从而使该模型系统满足客户的期望。

四、小结

传动机械仓库管理系统可以帮助企业动态的了解和掌握库存材料、半成品和成品的状态，对物料的入库、盘点、调库、出库、补货等有效的进行管理和控制，从而对各种物料有效利用，避免浪费、积压和短缺等现象的出现，保障企业的生产效率来提高企业的市场竞争力。

参考文献：

[1]陈启申.制造资源计划MRP一n及其应用[J].企业管理出版社，2002（25）.

[2]韩大卫.管理运筹学[J]，大连理工大学出版社，2001（9）.

3]高立法，冯腾达.企业经营分析与绩效评价[J].经济管理出版社，2001.

第9篇：仓库管理的基础知识范文

目前高级修场物资存储区域内设有先进的物资立体存放库、轮对立体存放架等立体存放设备。此外，在库内配有1吨液压手推车3台，2吨液压手推车3台;5吨起重机2台;2吨电瓶叉车5辆;2吨电瓶搬运车3辆。可基本满足动车组检修物资的存储及搬运需要。

二、物资管理中存在的问题

(一)生产区域广泛，库区布局分散

上海动车段除设立物资储存仓库及危险品库两个大型仓库外，同时结合现场检修实际设立8个周转仓库，仓库总体布局较为分散。分散式的库区布局给仓库管理人员的日常管理带来了一定的困难，同时，在物资搬运入库、出库调用等方面耗时较长，对按时完成动车组的检修作业造成了一定影响。

(二)管理技术落后，物资调用效率低

因仓库面积大，数量多，物资储存量大，对于物资的库存管理提出了较高的要求。对于库存商品，未能根据配件物资材料应用ABC管理法进行管理，对于一些有较高保存要求的配件没有进行重点管理。虽然物资采购部门编制了采购物资的交货周期表，但对于一些数量大、品种杂的小型配件则因为在盘点时容易出错，对于此类物资的库存控制显得非常困难，经常出现有些小型配件和零件在现场领用时发现没有库存，影响动车组检修进度;而有些却是一直未用到过，造成库存积压。

(三)人力储备不足，缺乏现代仓库管理人才

因上海动车段高修场为新投入厂区，配备了当前最为先进的自动化仓储设备和搬运设备。现阶段各仓库管理人员普遍存在年龄偏大、学历偏低的现象。因为年龄的关系，大多缺乏主动学习的热情，缺乏现代仓储管理的专业知识，工作的主动性较低，造成自动化立体仓库以及机械化搬运设备的使用率低、效果不明显、优势不突出，先进设备难以发挥作用等问题，资源浪费现象严重。

三、物资管理对策措施

(一)合理布局仓储空间，实行大类物资集中管理

仓储规划要有利于仓储作业的进行、有利于保证作业安全、提高作业效率，确保物资搬运流畅，避免重复搬运和迂回运输。对此，建议对所有检修物资实行分级管理。即在现有配件库、危险品库及周转库的基础上，结合动车组检修现场实际，设立物资配送中心和备品库。

(二)建立物资管理信息系统，实现物资管理信息化

近年来，随着物资管理逐步向社会化、产业化、标注化、现代化的方向发展，仓库作业的自动化和信息化已逐步取代了原始作业流程。对此，建议设立段物资管理信息系统。通过物资管理系统实现与生产部门的电子数据交换和资源共享，确保各个部门能够及时获取准确的信息，从而减少甚至消除在配件鉴别、地点确认、数据输入和准确分拣方面可能产生的传统错误。同时，可采用RF和条形码技术，确保库存更新及时，保持最新库存数据，以提高仓库作业的效率和准确度。

(三)加大硬件投入，提升物资存储能力

先进的基础设施和自动化功能是实现仓储现代化的基础。目前，上海动车段虽拥有了智能立体仓库和一些仓储机械设备，但对于建设一个现代化的仓库还有一定的距离。随着越来越多动车组达到检修周期，相应的动车组检修物资也势必会成几何级数增长。对此，必须未雨绸缪，在现有智能立体仓库的基础上进一步设立检修物资存储区域，提升物资存储能力。并通过不断地搭建信息网络平台，加大对仓库的硬件投入，逐步实现动车组检修物资入库、出库、储存、装卸、搬运、计量、保管、财务核算、安全保卫等各项活动全掌握，最终实现动车组检修物资库存管理现代化。

(四)合理配置物资管理人员，加强现代管理人才的培养