库存管理-物流产业大数据平台

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物流供应链管理中的大数据分析平台建设

物流供应链管理中的大数据分析平台建设

物流供应链管理中的大数据分析平台建设随着互联网技术和大数据分析的逐渐发展,物流供应链管理领域也逐渐意识到了大数据分析的重要性。

建设一个强大的物流供应链管理中的大数据分析平台,可以帮助企业更好地管理物流业务,提高运营效率和客户满意度。

本文将为您详细介绍物流供应链管理中的大数据分析平台建设所需考虑的关键因素和步骤。

一、需求分析和数据采集物流供应链管理中的大数据分析平台的建设首先需要进行需求分析,确定所需采集的数据类型和指标。

这些数据可以包括物流运输数据、仓储数据、订单数据、库存数据等。

在确定数据类型后,需要设计合适的数据采集方法,包括手动输入、传感器数据采集、系统接口对接等,确保数据的准确性和及时性。

二、数据存储和处理物流供应链管理中的大数据分析平台需要建立适当的数据存储和处理机制。

对于大量的数据,可以选择使用云计算平台进行存储和处理。

这可以节省企业的存储和计算资源,并且提供高度可扩展的存储能力。

同时,需要采用适当的数据模型和算法对数据进行处理,以提取有用的信息和洞察,例如预测运输时间、优化仓储布局等。

三、数据可视化和报告物流供应链管理中的大数据分析平台建设还需要考虑数据可视化和报告功能。

数据可视化可以通过图表、地图和仪表盘等方式展示数据,使用户更直观地了解数据的含义和趋势。

报告功能可以根据用户需求自动生成定制化的报告,为决策者提供有针对性的信息。

这些功能可以帮助企业更好地理解和应对物流供应链管理中的挑战。

四、数据安全和隐私保护在物流供应链管理中的大数据分析平台的建设过程中,数据安全和隐私保护是至关重要的。

需要采取适当的安全措施来保护数据的机密性、完整性和可用性,包括数据加密、身份验证和权限控制等。

同时,需要遵守相关法律法规,保护用户数据的隐私。

五、数据驱动的决策和优化最后,物流供应链管理中的大数据分析平台的建设需要将数据分析成果应用于决策和优化。

企业可以利用平台提供的数据报告和可视化功能,对物流供应链进行实时监控和调整。

wms仓库管理软件(wms仓库管理软件教程)

wms仓库管理软件(wms仓库管理软件教程)
集成性指标
评估WMS系统与企业现有系统的集成能力,包括数据 接口、系统兼容性等,权重占比为15%。
稳定性指标
评估WMS系统的稳定性和可靠性,包括故障率、恢复 时间等,权重占比为15%。
易用性指标
评估WMS系统的易用性和用户体验,包括界面设计、 操作便捷性等,权重占比为10%。
成本效益指标
综合考虑WMS系统的购买成本、实施成本、维护成本 等因素,评估其成本效益,权重占比为10%。
关键模块组成及作用
库存管理模块
实现库存的初始化、查询、修 改和删除等操作,提供实时库
存数据。
入库管理模块
对入库物品进行登记、分类、 上架等操作,生成入库记录。
出库管理模块
根据出库申请进行拣货、复核 、打包等操作,生成出库记录 。
报表管理模块
提供各类报表的生成、查询和 导出功能,如库存报表、出入
库报表等。
系统稳定性和可靠性
了解WMS系统的稳定性和可靠性, 包括故障率、恢复时间等,确保系统 能长期稳定运行。
评估指标设置和权重分配
功能性指标
评估WMS系统是否满足企业业务需求,包括库存管理 、订单处理、数据分析等功能,权重占比为30%。
性能指标
评估WMS系统的性能表现,如处理速度、响应时间、吞 吐量等,权重占比为20%。
库存管理应用场景举例
安全库存预警
WMS可设定安全库存水平,当库存量低 于安全水平时自动触发预警,提醒企业及
时补货。
库存盘点
WMS可定期或不定期进行库存盘点 ,记录实际库存数量并与系统数据 进行比对,确保库存信息的准确性 。
A
B
C
D
库内作业管理
WMS可规划库内作业流程,包括货物的 搬运、存储、拣选等,提高库内作业效率 。

库存管理系统

库存管理系统

库存管理系统在当今快速发展的商业环境中,库存管理对于企业的运营效率和成功至关重要。

库存管理系统是一种强大的工具,可以帮助企业管理库存水平,确保供应链的顺畅运作,并优化成本。

本文将探讨库存管理系统的意义,以及如何利用库存管理系统提高企业的运营效率。

一、库存管理系统的意义1、优化库存水平:库存管理系统可以通过对库存数据的实时跟踪和分析,帮助企业维持最佳的库存水平,既避免库存积压,也确保供应链的正常运作。

2、提高运营效率:通过自动化的库存管理系统,企业可以减少人工干预和错误,提高运营效率。

同时,库存管理系统还可以实时更新数据,让企业能够迅速应对市场变化。

3、提升客户服务质量:库存管理系统可以帮助企业更好地跟踪和预测客户需求,从而提供更优质的服务。

例如,通过准确的库存数据,企业可以迅速响应客户的订单,提高客户满意度。

二、如何利用库存管理系统提高运营效率1、选择合适的库存管理系统:企业应根据自身的业务需求和运营模式,选择合适的库存管理系统。

例如,一些企业可能更适合采用云计算的库存管理系统,而其他企业则可能更倾向于内部部署的系统。

2、实施实时库存监控:通过实施库存管理系统,企业可以实时监控库存水平,及时调整库存策略,以适应市场变化和客户需求。

3、集成供应链信息:一个好的库存管理系统应能够与企业的其他业务系统(如ERP、CRM等)集成,实现信息的共享和同步,从而提高供应链的透明度和响应速度。

4、建立智能预测模型:通过利用大数据和人工智能技术,库存管理系统可以建立智能预测模型,帮助企业预测未来的市场需求和供应情况,从而制定更合理的库存策略。

5、实现自动化决策:库存管理系统还可以通过自动化决策工具,帮助企业实现快速、准确的决策,提高运营效率。

例如,通过机器学习算法,系统可以自动调整补货策略,以保持最佳的库存水平。

三、结论在当今竞争激烈的商业环境中,高效的库存管理是企业成功的关键因素之一。

通过实施库存管理系统,企业可以优化库存水平,提高运营效率,并提升客户服务质量。

物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案

物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案

物流行业物流信息平台与物流大数据应用方案第一章:物流信息平台概述 (3)1.1 物流信息平台定义 (3)1.2 物流信息平台类型 (3)1.2.1 通用物流信息平台 (3)1.2.2 专业物流信息平台 (3)1.2.3 区域物流信息平台 (3)1.2.4 国际物流信息平台 (4)1.3 物流信息平台发展趋势 (4)1.3.1 大数据技术融入物流信息平台 (4)1.3.2 人工智能技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.3 云计算技术助力物流信息平台发展 (4)1.3.4 物联网技术在物流信息平台中的应用 (4)1.3.5 跨界融合推动物流信息平台发展 (4)第二章:物流大数据概述 (4)2.1 物流大数据概念 (4)2.2 物流大数据来源 (4)2.2.1 企业内部数据 (4)2.2.2 物流设施设备数据 (5)2.2.3 物流信息系统数据 (5)2.2.4 物流行业外部数据 (5)2.3 物流大数据应用领域 (5)2.3.1 物流运输管理 (5)2.3.2 仓储管理 (5)2.3.3 物流配送优化 (5)2.3.4 客户服务与营销 (5)2.3.5 物流金融 (6)第三章:物流信息平台建设 (6)3.1 物流信息平台架构设计 (6)3.2 物流信息平台关键技术 (6)3.3 物流信息平台实施步骤 (7)第四章:物流大数据采集与处理 (7)4.1 物流大数据采集技术 (7)4.2 物流大数据处理方法 (8)4.3 物流大数据质量保障 (8)第五章:物流信息平台与物流大数据整合 (9)5.1 物流信息平台与物流大数据整合需求 (9)5.2 物流信息平台与物流大数据整合策略 (9)5.3 物流信息平台与物流大数据整合实施 (9)第六章:物流大数据分析与应用 (10)6.1.1 数据挖掘技术 (10)6.1.2 机器学习算法 (10)6.1.3 数据可视化 (10)6.2 物流大数据应用场景 (10)6.2.1 仓储管理 (10)6.2.2 运输调度 (10)6.2.3 客户服务 (10)6.2.4 质量管理 (11)6.2.5 市场分析 (11)6.3 物流大数据应用价值 (11)6.3.1 提高决策效率 (11)6.3.2 降低运营成本 (11)6.3.3 提升服务质量 (11)6.3.4 促进业务创新 (11)6.3.5 提升行业竞争力 (11)第七章:物流信息平台与物流大数据安全 (11)7.1 物流信息平台安全策略 (11)7.1.1 安全架构设计 (11)7.1.2 用户权限管理 (12)7.1.3 安全审计与监控 (12)7.2 物流大数据安全风险 (12)7.2.1 数据泄露风险 (12)7.2.2 数据篡改风险 (12)7.2.3 数据滥用风险 (12)7.3 物流大数据安全防护技术 (13)7.3.1 数据加密技术 (13)7.3.2 数据脱敏技术 (13)7.3.3 数据访问控制技术 (13)7.3.4 数据完整性校验技术 (13)7.3.5 安全审计与监控技术 (13)第八章:物流信息平台与物流大数据监管 (13)8.1 物流信息平台监管政策 (13)8.2 物流大数据监管体系 (13)8.3 物流大数据监管实践 (14)第九章:物流信息平台与物流大数据发展趋势 (14)9.1 物流信息平台发展趋势 (14)9.1.1 技术创新驱动 (14)9.1.2 平台化发展 (14)9.1.3 跨界融合 (15)9.1.4 安全与隐私保护 (15)9.2 物流大数据发展趋势 (15)9.2.1 数据来源多样化 (15)9.2.2 数据分析技术升级 (15)9.2.4 数据安全与合规 (15)9.3 物流行业未来展望 (15)9.3.1 物流网络化 (15)9.3.2 物流智能化 (15)9.3.3 物流绿色化 (16)9.3.4 物流个性化 (16)9.3.5 物流全球化 (16)第十章:物流信息平台与物流大数据应用案例 (16)10.1 成功案例解析 (16)10.1.1 德邦物流信息平台建设案例 (16)10.1.2 顺丰速运物流大数据应用案例 (16)10.2 应用案例分析 (17)10.2.1 跨境电商物流信息平台应用案例 (17)10.2.2 城市配送物流大数据应用案例 (17)10.3 发展前景与启示 (17)第一章:物流信息平台概述1.1 物流信息平台定义物流信息平台是指通过现代信息技术手段,对物流活动中的各类信息进行采集、处理、存储、传输和共享的系统性平台。

大数据对物流和仓储管理的影响与优化

大数据对物流和仓储管理的影响与优化

大数据对物流和仓储管理的影响与优化在今天的数字化时代,大数据已经成为企业管理和决策的重要资源。

在物流和仓储管理领域,大数据的应用也愈发广泛。

本文将探讨大数据对物流和仓储管理的影响,并探讨如何通过优化利用大数据来提高物流和仓储效率。

一、大数据在物流管理中的影响1. 运输路线优化大数据可以收集和分析大量的运输数据,帮助物流企业优化运输路线。

通过分析历史数据、交通状况和天气信息,可以精确预测出最佳的运输路线和发货时间。

这样可以避免拥堵和延误,提高运输效率,减少成本。

2. 库存管理大数据的应用可以帮助企业更好地管理库存。

通过收集和分析销售数据、供应链信息、市场趋势等,可以准确预测产品需求量,避免库存积压和缺货。

同时,大数据还可以根据需求预测进行采购和储备,减少物流成本,提高库存周转率。

3. 货物追踪利用大数据技术,物流企业可以实时追踪货物的位置和状态,从而提供更准确的交货时间和信息。

通过传感器等技术,可以监控货物的温度、湿度和振动等参数,确保货物在运输过程中的安全和完整。

这样可以提高客户体验,增强企业竞争力。

二、大数据在仓储管理中的影响1. 仓库布局优化大数据可以提供关于仓库使用情况的详细数据,帮助企业优化仓库的布局和设计。

通过分析仓库内物品的存储需求、频率和尺寸等信息,可以合理规划货物的存放位置和货架的设置,提高仓库的存储密度和作业效率。

2. 作业流程优化大数据可以收集和分析仓库内各项作业流程的数据,帮助企业优化作业流程,提高作业效率。

通过实时监控和分析各项指标,可以发现作业中的瓶颈和问题,并及时采取相应措施进行改进。

这样可以缩短作业时间,提高出货速度。

3. 质量控制利用大数据技术,企业可以监控和分析仓库作业过程中的各种异常情况,如货物丢失、破损等。

通过及时发现和处理问题,可以有效减少损失和错误发货的概率,提高客户满意度和信任度。

三、优化大数据在物流和仓储管理中的应用1. 数据安全保护在大数据应用过程中,数据安全是一个重要的问题。

供应链管理行业物流信息平台建设方案

供应链管理行业物流信息平台建设方案

供应链管理行业物流信息平台建设方案第一章:项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章:市场分析 (4)2.1 行业现状 (4)2.2 市场需求 (4)2.3 竞争态势 (5)第三章:平台架构设计 (5)3.1 技术架构 (5)3.1.1 架构概述 (5)3.1.2 前端展示层 (5)3.1.3 业务逻辑层 (5)3.1.4 数据访问层 (6)3.1.5 数据存储层 (6)3.2 业务架构 (6)3.2.1 架构概述 (6)3.2.2 业务流程设计 (6)3.3 数据架构 (6)3.3.1 数据模型设计 (6)3.3.2 数据库设计 (7)3.3.3 数据交换与集成 (7)第四章:功能模块设计 (7)4.1 基础信息管理 (7)4.2 物流跟踪与监控 (8)4.3 数据分析与决策支持 (8)第五章:技术选型与开发 (8)5.1 技术选型 (9)5.1.1 数据库技术选型 (9)5.1.2 前端技术选型 (9)5.1.3 后端技术选型 (9)5.1.4 中间件技术选型 (9)5.2 系统开发流程 (9)5.2.1 需求分析 (9)5.2.2 设计阶段 (9)5.2.3 开发阶段 (9)5.2.4 测试阶段 (10)5.2.5 部署与上线 (10)5.3 技术风险与应对 (10)5.3.1 技术更新风险 (10)5.3.2 系统安全风险 (10)第六章:平台运营与管理 (10)6.1 运营策略 (10)6.1.1 平台定位 (10)6.1.2 运营模式 (10)6.1.3 运营策略 (11)6.2 数据安全管理 (11)6.2.1 数据安全原则 (11)6.2.2 数据安全措施 (11)6.3 用户服务与支持 (11)6.3.1 用户服务 (11)6.3.2 用户支持 (12)第七章:合作伙伴关系管理 (12)7.1 合作伙伴选择 (12)7.1.1 选择原则 (12)7.1.2 选择流程 (12)7.2 合作伙伴评估 (13)7.2.1 评估指标 (13)7.2.2 评估方法 (13)7.3 合作伙伴关系维护 (13)7.3.1 信息共享 (13)7.3.2 沟通协作 (13)7.3.3 信任建设 (13)7.3.4 互利共赢 (13)7.3.5 定期评估与调整 (14)第八章:平台推广与市场拓展 (14)8.1 市场推广策略 (14)8.1.1 目标市场定位 (14)8.1.2 推广渠道选择 (14)8.1.3 推广活动策划 (14)8.1.4 优惠政策 (14)8.2 品牌建设 (14)8.2.1 品牌定位 (14)8.2.2 品牌视觉识别系统 (14)8.2.3 品牌传播 (15)8.2.4 品牌口碑建设 (15)8.3 业务拓展 (15)8.3.1 拓展合作伙伴 (15)8.3.2 跨界合作 (15)8.3.3 市场细分 (15)8.3.4 地域拓展 (15)8.3.5 国际化发展 (15)第九章:风险管理 (15)9.1 风险识别 (15)9.1.2 风险识别方法 (16)9.2 风险评估与应对 (16)9.2.1 风险评估 (16)9.2.2 风险应对 (16)9.3 风险监控与报告 (17)9.3.1 风险监控 (17)9.3.2 风险报告 (17)第十章:项目实施与验收 (17)10.1 项目实施计划 (17)10.2 项目进度管理 (18)10.3 项目验收与评价 (18)第一章:项目概述1.1 项目背景我国经济的快速发展,供应链管理行业逐渐成为企业核心竞争力的重要组成部分。

第四方物流的概念-物流产业大数据平台

第四方物流的概念-物流产业大数据平台

第四方物流的概念当第三方物流仍处于发展壮大阶段的时候,第四方物流的概念又横空出世。

虽然它还处于萌芽阶段,而且各方对它莫衷一是,但随着对物流服务更深层次、更全面要求的提高,第四方物流必将会有广阔的发展前景。

所谓第四方物流是指集成商们利用分包商来控制与管理客户公司的点到点式供应链运作。

随制造商和零售商日益趋向外筹其物流业务,第四方物流服务已开始广为流传。

相比较而言,第三方物流这个词汇用得更多一些,它是指货代、卡车经营者或者仓储公司承担客户公司物流与运输的某些特定业务。

预测表明,作为能与客户的制造、市场及分销数据进行全面、在线连接的一个战略伙伴,第四方物流与第三方物流一样,它是可以在可预见的将来得到广泛应用的.但是,业内人士认为,目前,第四方物流的概念还处于初级阶段,要想真正实现还需要2到4年的时间。

第四方物流概念是安德森咨询公司提出并注册的,许多服务商都对第四方物流心往神驰--希望与客户建立长期稳固的伙伴关系。

正宗的第四方物流不仅控制和管理特定的物流服务,而且对整个物流过程提出策划方案,并通过电子商务将这个过程集成起来。

到目前为止,很少有制造商以这种信任程度将其对物流控制权交由他人(物流服务商)即使是与他们有伙伴关系的服务商也不例外,但并不是一家都没有。

鹿特丹的KPMG公司运输物流经理彼理·马吉尔说:"我们看到了未来第四方物流的发展曙光。

"该公司最近出版了一本名为"外筹物流的发展战略"的研究报告,报告指出,第四方物流可以便迅速、高质量、低成本的产品运送服务得以实现。

物流:"第四方物流"概念悄然兴起当“第三方物流”还在大力推广的阶段,“第四方物流”的概念又悄然兴起,给2002年的物流热再添了一把火。

2002年12月19日,深圳市首家第四方物流公司———新产业综合物流股份有限公司成立,此前美的集团威尚公司控股的第三方物流公司安得物流正式成立了其第四方物流公司———广州安得供应链技术有限公司。

物流行业智慧物流仓储管理系统实施方案

物流行业智慧物流仓储管理系统实施方案

物流行业智慧物流仓储管理系统实施方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 背景分析 (4)1.2 系统建设目标 (5)1.3 实施原则 (5)第2章智慧物流仓储系统需求分析 (5)2.1 业务流程梳理 (5)2.2 功能需求 (6)2.3 功能需求 (6)2.4 系统集成需求 (6)第3章系统总体设计 (7)3.1 系统架构设计 (7)3.1.1 基础设施层 (7)3.1.2 数据层 (7)3.1.3 服务层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.1.5 展示层 (7)3.2 技术路线选择 (7)3.2.1 开发语言 (7)3.2.2 数据库 (8)3.2.3 中间件 (8)3.2.4 容器化 (8)3.3 数据流程设计 (8)3.3.1 数据采集 (8)3.3.2 数据传输 (8)3.3.3 数据处理 (8)3.3.4 数据存储 (8)3.4 系统模块划分 (8)3.4.1 仓储管理模块 (8)3.4.2 库存管理模块 (8)3.4.3 配送管理模块 (8)3.4.4 数据分析模块 (8)3.4.5 系统管理模块 (9)第4章仓储管理模块设计 (9)4.1 入库管理 (9)4.1.1 功能概述 (9)4.1.2 设计内容 (9)4.2 出库管理 (9)4.2.1 功能概述 (9)4.2.2 设计内容 (9)4.3 库存管理 (9)4.3.1 功能概述 (10)4.4 货位管理 (10)4.4.1 功能概述 (10)4.4.2 设计内容 (10)第5章智能设备与系统集成 (10)5.1 自动化设备选型 (10)5.1.1 自动化搬运设备 (10)5.1.2 自动化存储设备 (10)5.1.3 自动化分拣设备 (11)5.2 信息系统集成 (11)5.2.1 仓储管理系统(WMS) (11)5.2.2 设备控制系统 (11)5.2.3 供应链管理系统(SCM) (11)5.3 系统接口设计 (11)5.3.1 硬件设备接口 (11)5.3.2 软件系统接口 (11)5.3.3 数据接口 (11)5.4 设备与系统调试 (11)5.4.1 设备调试 (11)5.4.2 系统调试 (11)5.4.3 集成调试 (12)第6章仓储物流信息化平台建设 (12)6.1 仓储管理系统 (12)6.1.1 系统概述 (12)6.1.2 功能模块 (12)6.2 物流跟踪系统 (12)6.2.1 系统概述 (12)6.2.2 功能模块 (12)6.3 数据分析与决策支持 (13)6.3.1 系统概述 (13)6.3.2 功能模块 (13)6.4 信息安全与权限管理 (13)6.4.1 系统概述 (13)6.4.2 功能模块 (13)第7章仓储智能化技术应用 (13)7.1 无人搬运车(AGV) (13)7.1.1 技术概述 (13)7.1.2 应用场景 (13)7.1.3 技术优势 (14)7.2 自动分拣系统 (14)7.2.1 技术概述 (14)7.2.2 应用场景 (14)7.2.3 技术优势 (14)7.3 仓储 (14)7.3.2 应用场景 (14)7.3.3 技术优势 (14)7.4 智能识别技术 (14)7.4.1 技术概述 (14)7.4.2 应用场景 (15)7.4.3 技术优势 (15)第8章系统实施与项目管理 (15)8.1 项目组织与实施计划 (15)8.1.1 项目组织结构 (15)8.1.2 实施计划 (15)8.2 风险分析与应对策略 (15)8.2.1 风险分析 (15)8.2.2 应对策略 (16)8.3 项目进度控制 (16)8.3.1 进度监控 (16)8.3.2 进度调整 (16)8.3.3 沟通协调 (16)8.4 质量保证与验收 (16)8.4.1 质量保证 (16)8.4.2 验收 (16)第9章培训与售后服务 (16)9.1 培训体系建设 (17)9.1.1 管理层培训:针对企业高层管理人员,重点培训智慧物流仓储管理理念、战略规划及决策能力。

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三、预测模型误差监控 跟踪信号定义(名词解释) 跟踪信号有何作用(简答)
第3章 库存控制模型
第1节 固定订货量系统#
一、固定订货量系统的运行机制 运行机制: (填空) 二、固定订货量系统模型 固定订货量系统定义(名词解释) 订货提前期定义(名词解释) 连续检查控制方式的特点(简答) 连续检查控制方式的库存控制要点是订货批 量的确定与订货警戒线的设立,前者影响整个 库存平均水平,后者影响服务水平。(填空)
第2节 库存分类与库存成本 一、不同企业中的库存问题(了解) 二、库存分类# (一)按库存物品在生产过程和配送过程 中所处的状态分类(多选) 1、原材料库存 2、在制品库存 3、维修库存 4、产成品库存
(二)按库存的作用分类(多选) 1、周转库存# (名词解释、如何计算) 2、安全库存## (名词解释、如何设置) 3、调节库存(名词解释) 4、在途库存(名词解释)
三、库存成本的构成##(多选) (一)购入成本 (如何计算) (二)订购成本 (名词解释,填空:订购成本的主要 特征) (三)储存成本 (四)缺货成本 (填空:缺货成本的大小取决于客户 对缺货状况的反应)
第3节 库存管理的基本内容
一、库存系统的性质 (填空、多选:需求、补充订货、约束和成本 是所有库存系统的共同组成部分) (一)需求 注意其中几个名词:需求量、需求率、 需 求模式 (二)补充订货 前置时间定义,由哪五部分组成(可出名词解 释、多选、填空) (三)约束(了解)
第2节 定性预测方法
一、一般预测 二、市场调查 定义(名词解释) 优缺点 三、小组共识 定义、优缺点 四、历史类比 五、德尔菲法 参与者包括: (填空) 三条原则(填空、多选)
第3节 定量预测方法##(主要考计算题) 一、时间序列分析法 (一)简单平均法(例1) (二)加权平均法(例2) (三)简单移动平均法(例3) (四)加权移动平均法(例4) (五)指数平滑法##(重点看例5,掌握如 何计算) 二、季节性预测#(例6)
(三)运输
(四)信息 (五)管理
四、库存管理的过程 库存管理过程包括:(可出单选、多选) (一)确定需求 (二)存货识别与编码#(可出案例分析) (三)订购批量与订购时间的确定 (四)服务水平与安全库存的确定 (五)采购提前期管理
• 五、库存控制基本决策及其影响因素 (一)库存时间曲线## 如何应用?(综合分析题) (二)库存控制基本决策 库存控制基本决策主要包括什么内容 (简答、论述) (三)影响库存控制决策的因素 (多选、单选) 六、库存管理与控制的意义(了解)
三、线性回归分析 (一)相关与回归 (二)一元线性回归预测法 回归的定义(名词解释) 1、 手拟回归求解法 2、最小二乘法#(重点看例9) P70图2-11 相关系数的5种情况 (单选、多选) 四、预测模型与技术(了解)
第4节 预测监控 误差的定义(名词解释) 一、产生误差的原因(了解) 二、误差精度测量(多选) (一)平均误差MD (二)平均绝对误差MAD (三)相对误差平均值 (四)相对误差绝对值平均值 (五)均方差# (六)标准差#
二、库存管理与控制问题分类# (一)单周期库存与多周期库存 定义(名词解释) 什么库存属于单(多)周期库存(多选、单 选) (二)独立需求库存与相关需求库存## 定义(名词解释) 独立需求特征(填空) 何种需求属于独立需求或相关需求(多选、 单选) (三)确定型库存与随机型库存 定义(名词解释)
三、库存控制系统要素(多选) (一)仓库所在的地理位置 (二)订货批次和订货数量
库 存 管 理(二)
第1章 库存管理概述
• 第1节 库存管理的基本概念 一、库存理论的产生与发展(了解) 二、库存的定义 p5 (名词解释)
三、库存的作用与弊端# (一)库存的作用 P6—P9(简答、论述) (二)库存的弊端 P9—P10(简答) 四、库存管理的基本目标 防止超储和缺货,在企业现有资源约 束下,以最合理的成本为用户提供所期 望水平的服务。 (填空)
三、固定订货量系统的应用范围 (一)应用范围(简答) (二)采用方法 1、收发卡片法(了解) 2、双堆法## 双堆系统的定义(名词解释) 单箱库存系统的定义(名词解释) 三箱系统的定义(名词解释) 以上名词建议结合图3-2、3-3、3-4 来记忆。
第2节 固定间隔期系统#
一、固定间隔期系统的运行机制 定义和运行机制(名词解释) 二、固定间隔期系统模型 关键是确定订货间隔期(填空) 优点(简答) 三、固定间隔期系统的应用范围(简答) 四、最大最小系统(注意仍属于固定间隔期系统) 定义和运行机制(名词解释) 该系统由检查期T、最大库存量E和订货点R求预测的内容 库存需求有五个方面的因素必须加以考虑: (多选) (一)数量 (二)时间 (三)频率 快速需求物品、慢速需求物品 (四)范围 (五)可预测性 需求模式一般可分解为趋势、季节性和随机 性因素(多选、填空) 趋势需求、季节型需求、随机需求、自相关 需求(名词解释)
三、影响需求预测的因素 (一)商业周期 (二)产品生命周期 产品生命周期(PLC)(名词解释) 包括:导入期、成长期、成熟期、衰退期。 (填空、多选) 4个阶段的特点(填空、单选) 四、预测的一般步骤及应注意的问题 (一)预测的一般步骤(简答) (二)预测应注意的问题 判断在预测中的作用(简答) 稳定性与响应性是对预测方法的两个基本要 求(填空)
五、两种库存系统的比较(论述题) 定量订货与定期订货的基本区别是: 定量订货模型是“事件驱动”,而定期 订货模型是“时间驱动”。(填空)
第2章 库存需求预测
• 第1节 预测
一、预测及其分类 (一)什么是预测(名词解释) (二)预测的意义 预测是一种技能还是一种科学?(简答) 预测的实践基础是调查研究,预测的方法是 系统分析(填空) 需求预测的作用:1、基础;2、依据
(三)预测的分类 定性预测方法包括: (多选) 定量预测方法包括#: (多选) 时间序列分析法(名词解释) 因果联系分析 模拟法
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