文章作者:环球物流咨询首席咨询顾问—黄尧笛仓储物流的设计在目前还没有一个统一的标准，之前公众号中总结了仓储设计的方法与设计目录，也有一些整理出来的仓储设计参考参数。有不少设计人员也觉得这些内容比较适用，我们也整理了之前公众号中的几个关于仓储设计参数的表格，供大家参考。另外，对于仓储设计我们目前也有一套完整的方法体系，不过仓储设计在每个行业的细节处理上都有一定的差别，如对此有兴趣的朋友
接着上一篇文章介绍了数据仓库的发展历史和基本概念，本文将着重介绍数据仓库的主流建模方式——维度建模。01 业务分析与维度建模常见的业务分析过程，包含对分析对象的定性分析和定量分析。维度建模在确定一个主题后，会将数据存储在事实表和维度表。对比下这两个分类，非常巧合的，在维度模型里面维度表存放的是分析主题的属性，对应于定性分析；而事实表中存放的是属性组合下的数量度量，对应于定量分析。以分析销售主题为例
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2023-12-12 15:46:25
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SSM智慧仓储数据分析系统摘 要科技进步的飞速发展引起人们日常生活的巨大变化，电子信息技术的飞速发展使得电子信息技术的各个领域的应用水平得到普及和应用。信息时代的到来已成为不可阻挡的时尚潮流，人类发展的历史正进入一个新时代。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用Java技术建设智慧仓储数据分析系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的智慧仓储数据分析系统，完成系统
数据仓库项目是一个复杂的过程，项目的开发涉及到多方面的问题和风险：技术风险、数据质量问题、项目管理问题，但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难控制的一环，就是需求的调研和分析。需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意使用它。因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。 二、需求分析的原则1、 让用户参与，尽力让用户的高层参与，双方要紧密配合2、 要迅速、全面的理解用户的业务及工作流程3、
综合物流行业有三个普遍的特点，一是规模巨大，规范缺乏；二是集中度低，市场分散；三是货物复杂，需求复杂。这三个特点衍生出了物流企业四大问题，分别是数据匮乏，过程管控无力；利润口径不一，经营决策分歧；成本分摊不明确，客户质量模糊；管理目标不清晰，工作难聚焦。这四大问题导致了企业难管理、难壮大，成为企业发展的瓶颈。如何高效处理好上述的四大问题，实现企业管理升级？下面我将以盛丰物流公司为例，展示一下如何通
物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。1.物流大数据的作用 物流大数据应用对于企业来讲具有以下 3 个方面的重要作用。 提高物
大数据工程师技能在物流行业如何使用从大数据自身的技术体系来看，大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开，企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析，向数据生产来转变，相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。现在，物流业非常地智能化，其中一个最突出的例子就是快递行业的蓬勃发展。可以说，目前快递行业的强大，离不开物流智能的贡献，那么大数据工程师技能在物流行业如何使用?1、提高物流行业的智能化：物
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2023-08-04 17:48:31
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在领域驱动设计的案例中，仓储的设计是很具有争议性的话题，因为仓储这个角色本身就与领域模型和基础结构层对象相关，它需要序列化领域对象（应该说是聚合），然后将其保存到基础结构层的持久化机制。于是，在领域驱动设计的社区中，存在两种观点：1、领域模型不能访问仓储，理由是：仓储需要跟技术架构层打交道，在领域模型中访问仓储就会破坏领域模型的纯净度。需要使用仓储的，需要在领域模型上加上一层，比如Applicat
近年来，仓库管理的信息化程度正在不断的发展，形成了稳定的数据采集流程。对收集上来的数据，现阶段很多公司还缺乏一定的分析应用能力，人们印象里好像将一对数据做成高大上的图表，数据分析就完成了。 然而我们心里都清楚，这并没有什么用。数据分析应用得当，事实上可以知道企业的很多经营活动，但这项技能往往似乎仅仅在大公司里才会受到普及，普通企业难以体会到数据分析带来的好处。本文搜集整理了一些在仓库现场
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2023-07-10 15:11:04
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用Jupyter+pandas数据分析，6种数据格式效率对比 在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载，
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图数据仓库作为数据分析基础数据分析基础方法趋势分析和比较切片和分块切片和分块向下钻取分析向下钻取数据：指从一个汇总数据开始麻将该汇总数据分解成一组更细致的汇总数据。通过获取汇总数据下的细节数据，管理者可以知道究竟正在发生什么事，特别是汇总数据在哪里出现异常。跟踪关键性能指标的能力：关键性能指标能表明公司的运转情况，甚至能表
提到WMS就不得不说一下与其相关的仓库管理。一间企业的仓库管理工作内容量非常之大，包括出库管理、入库管理、库存管理、分拣管理、上下架管理、上下车管理、数据管理等等多个方面。而且这些内容是一环套一环，一个环节出现问题，到时其他环节的工作就难以正常运行。也可以说，仓库的管理的好坏，可能直接影响企业的效益。关于如何做好企业的仓库管理呢？那就可能需要一套标准的行为规范，优化工作流程提升工作的效率，同时也要
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2023-11-20 10:38:54
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1.背景介绍随着全球经济的全面globalization，物流和供应链管理已经成为企业竞争力的重要组成部分。智能仓储技术在物流资源优化中发挥着越来越重要的作用。智能仓储技术旨在通过自动化、人工智能和大数据技术来提高仓库的运营效率，降低成本，提高服务质量。1.1 物流资源优化的重要性物流资源优化是企业在竞争中取得优势的关键。优化物流资源可以降低成本，提高运输效率，提高服务质量，提高企业竞争力。物流资
物流大数据，都是哪些数据?物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部，不宜公开。因此当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物流大数据主要是关于货运车辆信息的数据。其中包括：车辆id信息，驾驶员信息，车辆行驶轨迹坐标信息，车辆停车信息，车辆速度信息，车辆里程信息，车辆温度信息，车辆油耗信息，车辆其他状态信息等。轨迹数据挖掘
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2023-12-18 23:02:17
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蒋凡摘要：介绍了在城市物流配送领域的数据化和智能化改造过程中，如何面对大数据标准化的挑战，并从调度系统和开放平台两方面入手，提出了提高单次配送效率和节省多次配送成本的标准化解决方案。案例为物流大数据标准化技术提供了可供参考的分析思路、实施案例和创新经验。关键词：城市物流；O2O；大数据；标准化中图分类号：TP319 文献标识码：
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2023-08-08 14:16:38
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摘要:RFID仓库管理系统在物流管理中占据着核心地位，传统的仓储业中存在诸多问题，如：进出库人员作混乱、库存报告不及时、仓库货品属性不清晰、堆放混乱、盘点不准确等，都需要苏州新导基于RFID技术进行彻底的改造。 一.系统背景: RFID仓库管理系统将改变传统的仓库管理的工作方式与流程，把所有关键的因素通过贴上RFID标签，使之仓库货物的出库、入库、盘点、库存功能上实现更高效精确的管理。RFID技
Power BI简介 Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，用于数据分析、数据可视化和数据驱动的决策支持。它可以将来自多个数据源的数据进行整合和转换，然后可视化呈现在交互式的仪表板和报告中，帮助用户深入了解他们的业务和数据趋势，从而做出更明智的决策。 &nbs
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2023-11-16 19:29:13
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物流行业数据分析数据来源： 某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据。本文从人—货—场对物流数据进行对应的分析：人：人指的是消费者。随着消费等级的升级，消费者的认知有明显的升级。同时形成了我们判断产品或服务好坏的三个维度，即功能维度，内容维度，服务维度。通俗来讲就是产品的用户体验感。货：货指的是商品。商品的功能不再是单一的，而是多边延伸，商品的价值需要多方面满足消费者的需求。对于物流行业，产
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2023-11-21 14:17:25
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10.1 研究背景及意义物流业是经济社会运行的一个基础产业，不管生产还是流通，只要有物品流动都会涉及到物流问题。物流业纵贯商品生产、流通和消费各个环节，横跨国民经济各个产业，是各个产业本身、产业与产业之间的重要支撑和联系纽带。物流业的发展水平是衡量一个国家和地区综合竞争力的重要标志。城市物流是指在一定的城市行政规划下，为满足城市经济发展要求和城市发展特点而组织的区域性物流。城市物流研究
大数据是信息时代的典型特征，即通过收集、输入、储存、管理、分析对传统数据进行整合，在互联网的发展中其重要作用。目前大数据已经应用在很多领域中，并影响着各行各业，也有越来越多的行业开始关注大数据，例如“菜鸟网络”的建设就是阿里巴巴公司旗下物流行业应用大数据的典型案例，通过在电商平台和消费者共同进行商品时间的预算和运输，这就需要大数据的计算和支持。那么物流行业究竟如何如大数据联系起来？有哪些重要的数据
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2023-12-08 10:45:57
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