智能供应链
制造业的智能供应链
制造业的智能供应链智能制造是当今制造业发展的重要趋势，而智能供应链则是智能制造的核心。
智能供应链可以帮助制造企业在物流、供应商管理、生产计划等环节实现高效、智能化的运作，为企业带来许多好处。
本文将探讨制造业的智能供应链及其对企业的意义。
一、智能供应链的概念和特点智能供应链是指基于物联网、大数据、人工智能等技术的供应链管理系统。
通过感知、分析和预测市场需求，智能供应链可以及时响应市场变化，提供定制化产品和服务。
其特点包括以下几个方面：1. 数据共享和集成：智能供应链的核心是实现全流程的数据共享和集成。
通过将供应链中的各个环节进行数据连接和信息共享，企业可以实时掌握物流、库存、产能等关键信息，提高决策的准确性和效率。
2. 自主协同决策：智能供应链利用人工智能技术，使各个环节的决策过程具有自主协同能力。
通过智能算法的应用，可以实现自动调整供应链各环节的工序、时间和资源配置，提高生产运作的整体效率。
3. 弹性和敏捷性：智能供应链通过实时监控和分析市场需求，可以快速调整生产计划、库存管理等环节。
当市场需求发生变化时，智能供应链可以迅速做出响应，减少库存积压和供应链的不稳定性。
4. 可追溯性和可视化：智能供应链利用物联网和大数据技术，可以实现对产品生命周期的全程追溯和可视化管理。
企业能够通过智能供应链系统，清楚地了解产品的生产、流通和销售情况，提高产品质量和管理效率。
二、智能供应链对制造业的意义智能供应链在制造业中具有重要的意义，对企业的发展起到关键作用。
1. 提高运营效率：智能供应链可以实现生产计划的自动化和优化，减少人为干预的错误和延误。
通过实时监控和数据分析，可以及时调整生产进度和物流配送，提高物料利用率和生产效率，降低生产成本。
2. 增强供应链的可靠性：智能供应链整合了供应商、生产环节和物流环节的信息，通过智能算法和预测模型，可以提前识别潜在问题，并采取相应的措施进行预警和解决。
这大大减少了供应链的不确定性和风险，增强了供应链的可靠性。
供应链智能化应用案例分析
供应链智能化应用案例分析随着信息技术的不断发展和普及，供应链管理也在不断演进和升级。
供应链智能化应用成为了提升企业竞争力和效率的重要手段。
本文将通过分析几个供应链智能化应用案例，探讨智能化技术在供应链管理中的作用和优势。
一、智能仓储管理系统智能仓储管理系统是利用物联网、大数据、人工智能等技术，对仓储环节进行智能化管理的系统。
通过传感器、RFID等技术实时监控仓库内物流信息，实现库存管理、货物追踪、自动化分拣等功能。
例如，亚马逊的仓储管理系统就是一个成功的案例。
亚马逊利用机器人自动搬运货物，通过大数据分析预测销售情况，实现了高效的仓储管理，大大提升了物流效率和客户满意度。
二、智能供应链规划系统智能供应链规划系统利用数据分析和人工智能技术，对供应链进行规划和优化。
系统可以根据市场需求、供应商情况、运输成本等因素，自动调整供应链计划，提高供应链的灵活性和响应速度。
例如，宝洁公司采用了智能供应链规划系统，通过数据分析和预测算法，实现了供应链的精准规划和快速响应，降低了库存成本和运输成本，提升了供应链的效率和竞争力。
三、智能物流运输系统智能物流运输系统利用物联网、GPS定位、大数据等技术，对物流运输过程进行实时监控和调度。
系统可以实时跟踪货物位置、监控车辆状态、优化路线规划，提高运输效率和安全性。
例如，顺丰速运利用智能物流运输系统，实现了快递实时跟踪、智能路线规划、智能分拣等功能，大大提升了物流运输的效率和准时率。
四、智能供应商管理系统智能供应商管理系统利用大数据分析和人工智能技术，对供应商进行评估和管理。
系统可以根据供应商的交货质量、交货时间、价格等指标，自动评估供应商绩效，并给出优化建议。
例如，苹果公司的供应商管理系统就是一个成功的案例。
苹果利用大数据分析和供应商评分系统，实现了对供应商的精准管理和优化，确保了产品质量和交货准时。
综上所述，供应链智能化应用在提升供应链管理效率、降低成本、提升客户满意度等方面发挥着重要作用。
智能供应链管理技术及应用
智能供应链管理技术及应用随着数字化和智能化的不断发展，智能供应链管理技术已成为许多企业实现供应链全流程优化的重要手段。
本文将探讨智能供应链管理技术的优势和应用，并分析其对企业的意义。
一、智能供应链管理的优势1. 实现信息共享：智能供应链管理系统可以将企业内部各个环节及外部供应商、物流公司等信息整合，实现信息互通和共享，从而提高企业的协同效率和准确性。
2. 实现即时响应：智能供应链管理系统可以实现对环境变化的实时监控，并自动调整管理策略，从而能够更加迅速地反应市场需求和供需变化。
3. 实现数据透明：智能供应链管理系统可以实现数据透明，每个参与方都能够清楚地了解供应链的每个环节，从而提高企业的信任度和可控性。
二、智能供应链管理技术的应用1. 物流智能化：物流智能化是智能供应链管理技术的主要应用领域之一。
物流企业可以通过物流大数据分析和物流人工智能技术，实现物流过程的自动化和智能化，从而提高物流运营效率和可控性。
2. 供应链数字化：智能供应链管理技术可以通过数字化手段对供应链各个环节进行建模和优化，提高供应链运营效率，降低供应链成本，提高供应链的可控性和透明度。
3. 生产线智能化：智能供应链管理技术可以将智能化技术运用于生产线控制和管理，实现生产模式的自动化、柔性化和智能化，提高生产效率和产品质量。
三、智能供应链管理技术对企业的意义1. 提高企业效率：智能供应链管理技术的应用可以提高企业的协同效率和运营效率，从而降低企业的成本和提高企业的盈利。
2. 提高企业竞争力：智能供应链管理技术的应用可以提高企业的响应速度和客户满意度，使得企业在市场竞争中更具优势。
3. 增强供应链可控性：智能供应链管理技术的应用可以提高企业对供应链的可控性和透明度，降低风险，保证企业的稳定发展。
总之，智能供应链管理技术已成为企业智能化升级的必经之路。
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，智能供应链管理技术在企业中的地位将愈加重要。
服装行业智能制造供应链协同方案
服装行业智能制造供应链协同方案第一章智能供应链概述 (2)1.1 智能供应链的定义与特点 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 特点 (3)1.2 智能供应链发展趋势 (3)1.2.1 信息化程度不断提升 (3)1.2.2 产业链整合加速 (3)1.2.3 智能化技术应用广泛 (3)1.2.4 供应链金融服务崛起 (3)1.3 智能供应链在服装行业的应用 (3)1.3.1 设计研发环节 (3)1.3.2 采购生产环节 (3)1.3.3 销售渠道环节 (4)1.3.4 物流配送环节 (4)1.3.5 客户服务环节 (4)第二章供应链协同平台建设 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.2 平台功能模块划分 (4)2.3 平台关键技术应用 (5)第三章数据采集与处理 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.1.1 物联网技术 (5)3.1.2 云计算技术 (6)3.1.3 大数据技术 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (6)3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.1 描述性分析 (6)3.3.2 关联性分析 (6)3.3.3 预测性分析 (7)3.3.4 优化分析 (7)第四章智能制造系统构建 (7)4.1 智能制造系统概述 (7)4.2 智能制造关键技术 (7)4.3 智能制造系统实施策略 (7)第五章供应链协同管理 (8)5.1 协同管理理念与方法 (8)5.2 协同管理平台构建 (9)5.3 协同管理效果评价 (9)第六章供应链风险管理与优化 (9)6.1 供应链风险识别与评估 (10)6.1.1 风险识别 (10)6.1.2 风险评估 (10)6.2 供应链风险防范与应对 (10)6.2.1 风险防范 (10)6.2.2 风险应对 (10)6.3 供应链优化策略 (11)6.3.1 采购优化策略 (11)6.3.2 生产优化策略 (11)6.3.3 物流优化策略 (11)6.3.4 供应链协同优化策略 (11)第七章信息安全与隐私保护 (11)7.1 信息安全策略 (11)7.2 隐私保护措施 (12)7.3 信息安全与隐私保护技术 (12)第八章供应链人才培养与团队建设 (13)8.1 人才培养策略 (13)8.2 团队建设与管理 (13)8.3 人才激励机制 (14)第九章智能供应链协同实施案例 (14)9.1 实施背景与目标 (14)9.2 实施过程与关键环节 (14)9.2.1 项目筹备阶段 (14)9.2.2 方案制定阶段 (14)9.2.3 方案实施阶段 (15)9.3 实施效果与启示 (15)9.3.1 实施效果 (15)9.3.2 启示 (15)第十章供应链协同未来发展展望 (16)10.1 供应链协同发展趋势 (16)10.2 智能供应链协同创新方向 (16)10.3 供应链协同在服装行业的长远影响 (16)第一章智能供应链概述1.1 智能供应链的定义与特点1.1.1 定义智能供应链是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对供应链各环节进行智能化整合与优化，实现供应链的信息共享、协同作业、资源整合和风险控制的一种新型供应链管理模式。
电商行业智能供应链协同解决方案
电商行业智能供应链协同解决方案第1章智能供应链概述 (3)1.1 供应链发展历程 (3)1.2 智能供应链的定义与特征 (3)1.3 智能供应链在电商行业的重要性 (4)第2章电商供应链协同管理 (4)2.1 供应链协同管理的内涵 (4)2.2 电商供应链协同管理的挑战 (5)2.3 电商供应链协同管理的优势 (5)第3章数据分析与挖掘技术 (5)3.1 数据收集与预处理 (5)3.1.1 数据收集 (5)3.1.2 数据预处理 (6)3.2 数据分析方法与应用 (6)3.2.1 描述性分析 (6)3.2.2 预测性分析 (6)3.2.3 优化分析 (6)3.3 数据挖掘技术在供应链协同中的应用 (7)3.3.1 分类与预测 (7)3.3.2 关联规则分析 (7)3.3.3 聚类分析 (7)3.3.4 决策树与随机森林 (7)第4章供应链需求预测 (7)4.1 需求预测方法 (7)4.1.1 定性预测方法 (8)4.1.2 定量预测方法 (8)4.2 预测模型选择与评估 (8)4.2.1 模型选择 (8)4.2.2 模型评估 (8)4.3 智能需求预测的实现 (9)4.3.1 数据准备 (9)4.3.2 特征工程 (9)4.3.3 模型构建与训练 (9)4.3.4 模型优化与评估 (9)4.3.5 预测结果应用 (9)第5章供应商协同管理 (9)5.1 供应商选择与评估 (9)5.1.1 供应商选择标准 (9)5.1.2 供应商评估方法 (10)5.2 供应商关系管理 (10)5.2.1 供应商关系分类 (10)5.2.2 供应商关系维护策略 (10)5.3 供应商协同优化策略 (10)5.3.1 信息共享与协同 (10)5.3.2 供应链协同创新 (11)5.3.3 供应商风险管理 (11)5.3.4 绿色供应链管理 (11)第6章库存管理与优化 (11)6.1 库存管理策略 (11)6.1.1 定量库存管理 (11)6.1.2 定期库存管理 (11)6.1.3 混合库存管理 (12)6.2 智能库存优化方法 (12)6.2.1 需求预测 (12)6.2.2 机器学习算法 (12)6.2.3 优化算法 (12)6.3 供应链库存协同管理 (12)6.3.1 信息共享机制 (12)6.3.2 协同补货策略 (12)6.3.3 供应商管理库存（VMI） (13)6.3.4 联合库存管理 (13)第7章物流与配送协同 (13)7.1 物流网络规划 (13)7.1.1 电商物流网络构建 (13)7.1.2 物流节点布局 (13)7.1.3 运输方式选择 (13)7.2 智能配送路径优化 (13)7.2.1 货物配送路径优化 (13)7.2.2 末端配送优化 (14)7.3 电商物流协同实践案例 (14)7.3.1 案例一：某电商平台物流网络优化 (14)7.3.2 案例二：某电商企业智能配送路径优化 (14)7.3.3 案例三：某地区电商末端配送协同 (14)第8章供应链风险管理 (14)8.1 供应链风险识别与评估 (14)8.1.1 风险类型分析 (14)8.1.2 风险识别方法 (15)8.1.3 风险评估模型 (15)8.2 风险应对策略与措施 (15)8.2.1 风险预防 (15)8.2.2 风险转移 (15)8.2.3 风险应对计划 (15)8.3 智能供应链风险预警与控制 (15)8.3.1 风险预警体系构建 (15)8.3.2 风险监测与预警 (15)8.3.3 风险控制措施 (16)第9章供应链协同评价与决策 (16)9.1 供应链协同评价指标体系 (16)9.1.1 协同效率指标 (16)9.1.2 协同成本指标 (16)9.1.3 协同质量指标 (16)9.1.4 协同风险指标 (16)9.2 协同评价方法与模型 (16)9.2.1 数据包络分析法（DEA） (16)9.2.2 层次分析法（AHP） (17)9.2.3 模糊综合评价法 (17)9.3 基于大数据的供应链决策支持 (17)9.3.1 大数据概述 (17)9.3.2 大数据技术在供应链协同决策中的应用 (17)9.3.3 大数据平台架构 (17)第10章电商行业智能供应链协同发展趋势 (18)10.1 新技术对供应链协同的影响 (18)10.1.1 提高供应链协同效率 (18)10.1.2 优化供应链协同模式 (18)10.1.3 提升供应链协同安全性 (18)10.2 跨界融合与供应链协同创新 (18)10.2.1 跨界融合推动供应链协同升级 (18)10.2.2 跨界融合促进供应链协同创新 (18)10.2.3 跨界融合助力供应链协同绿色发展 (18)10.3 电商行业智能供应链协同未来展望 (18)10.3.1 数字化转型加速 (19)10.3.2 智能化水平提升 (19)10.3.3 跨界融合深化 (19)10.3.4 绿色可持续发展 (19)10.3.5 国际化步伐加快 (19)第1章智能供应链概述1.1 供应链发展历程供应链管理起源于20世纪50年代的美国，经过数十年的发展，已经从简单的物流运输、库存管理，逐步演变为涵盖采购、生产、销售、服务等各个环节的复杂系统。
供应链管理的智能化和智能供应
供应链管理的智能化和智能供应链随着人类社会的不断进步，科技的飞速发展，信息化和智能化已成为现代社会和经济的主旋律。
在物流供应链管理领域，智能化已经成为供应链运营的新趋势。
供应链管理的智能化和智能供应链，日益受到物流业界的重视和关注。
智能供应链管理的概念智能供应链管理是指通过信息化、智能化手段，将采购、生产、销售、物流等环节互相协调，优化整个供应链，提升生产效率，降低成本，提高客户满意度的管理方法和模式。
它是供应链管理的高级形式，是智能制造理念在供应链管理中的体现。
智能供应链的特点智能供应链在革新和升级传统供应链的基础之上，增加了自主控制、智能分析、自适应和交互功能等，具有以下特点：1. 自主控制能力智能供应链可以自动分析整合每个环节的数据信息，预测未来的需求和供应情况，通过AI算法控制和优化整个供应链的运营。
2. 实时监控和反馈功能智能供应链在每个物流环节都能实时地监控和反馈数据信息，及时管理和控制物流过程，有效解决物流管理中可能出现的问题，提高物流运营效率。
3. 自适应能力智能供应链可以根据外部环境和内部变化，自动调整各个物流环节，使整个物流过程更加稳定，提高物流服务质量。
4. 优化供应链结构智能供应链通过分析热销产品、常用运输方式等信息，调整供应链结构，使供需匹配更加合理，产品生命周期更加精细化，降低了虚高的库存成本，并提高了物流效率。
智能供应链的优点智能供应链管理模式不仅能提高供应链的效率和质量，还能帮助企业降低成本、提高市场竞争力，实现更高的经济效益。
具体包括以下几点：1. 降低物流成本智能供应链通过优化供应链物流结构，降低运输费用、库存成本等供应链成本，提高供应链效率和利润率。
2. 提高服务质量智能供应链管理可以在每个物流环节都实现实时监控和反馈，能够更精细化地管理物流服务质量，提高客户满意度。
3. 缩短物流周期智能供应链通过实现自动化控制，优化整个供应链环节，可以大幅度缩短物流周期，提高企业的物流效益。
电商行业——智能供应链优化平台
电商行业——智能供应链优化平台第一章：智能供应链概述 (2)1.1 智能供应链的定义与特点 (2)1.2 智能供应链的发展趋势 (3)第二章：智能供应链核心技术与架构 (3)2.1 大数据技术在智能供应链中的应用 (4)2.2 人工智能在智能供应链中的应用 (4)2.3 物联网技术在智能供应链中的应用 (4)第三章：供应链管理优化策略 (5)3.1 库存管理优化 (5)3.2 采购管理优化 (5)3.3 销售预测与需求管理 (5)第四章：供应链协同与协作 (6)4.1 供应链合作伙伴关系管理 (6)4.2 供应链协同作业流程 (6)4.3 供应链信息共享与协同 (7)第五章：物流与配送优化 (8)5.1 物流成本优化 (8)5.1.1 物流成本构成分析 (8)5.1.2 物流成本优化策略 (8)5.2 配送路径优化 (8)5.2.1 配送路径优化目标 (8)5.2.2 配送路径优化方法 (8)5.3 仓储管理优化 (8)5.3.1 仓储管理优化目标 (8)5.3.2 仓储管理优化策略 (8)第六章：供应链风险管理与控制 (9)6.1 风险识别与评估 (9)6.1.1 风险识别 (9)6.1.2 风险评估 (9)6.2 风险防范与应对 (9)6.2.1 风险防范 (9)6.2.2 风险应对 (10)6.3 风险监控与预警 (10)6.3.1 风险监控 (10)6.3.2 风险预警 (10)第七章：智能供应链在电商行业的应用 (11)7.1 电商行业供应链特点 (11)7.1.1 多样化的商品种类 (11)7.1.2 跨地域的物流配送 (11)7.1.3 信息化水平较高 (11)7.1.4 用户需求多样化 (11)7.2 电商平台供应链优化案例 (11)7.2.1 巴巴集团 (11)7.2.2 京东 (11)7.2.3 拼多多 (11)7.3 电商行业供应链发展趋势 (12)7.3.1 智能化 (12)7.3.1 中所提到的多样化需求。
智能供应链管理作业指导书
智能供应链管理作业指导书第1章智能供应链管理概述 (3)1.1 供应链管理的基本概念 (4)1.2 智能供应链的演变与发展 (4)1.3 智能供应链管理的关键技术 (4)第2章供应链战略设计与优化 (5)2.1 供应链战略规划 (5)2.1.1 战略目标设定 (5)2.1.2 供应链结构选择 (5)2.1.3 供应链合作伙伴关系建立 (5)2.1.4 战略实施与评估 (5)2.2 供应链网络设计 (5)2.2.1 供应链节点选择 (5)2.2.2 供应链网络结构优化 (5)2.2.3 网络设计方法 (5)2.2.4 网络风险管理 (5)2.3 供应链优化方法 (5)2.3.1 模型优化方法 (5)2.3.2 算法优化方法 (6)2.3.3 系统仿真方法 (6)2.3.4 大数据分析方法 (6)2.3.5 云计算与物联网技术 (6)第3章供应链协同管理 (6)3.1 供应链合作伙伴关系管理 (6)3.1.1 合作伙伴选择 (6)3.1.2 合作伙伴评价 (6)3.1.3 合作伙伴激励机制 (6)3.2 供应链协同运作机制 (6)3.2.1 信息共享 (6)3.2.2 协同计划与预测 (7)3.2.3 协同生产与库存管理 (7)3.2.4 协同物流与配送 (7)3.3 供应链协同优化策略 (7)3.3.1 深化协同合作 (7)3.3.2 优化供应链网络结构 (7)3.3.3 创新协同管理模式 (7)3.3.4 强化供应链风险管理 (7)第4章供应链库存管理 (7)4.1 库存管理的基本原理 (7)4.1.1 库存定义与分类 (7)4.1.2 库存管理目标 (8)4.1.3 库存管理关键指标 (8)4.2.1 定量订货模型 (8)4.2.2 定期订货模型 (8)4.2.3 智能优化算法 (8)4.3 库存协同管理 (8)4.3.1 供应商协同管理 (8)4.3.2 客户协同管理 (8)4.3.3 仓储物流协同管理 (8)4.3.4 信息技术支持 (8)第5章供应链物流管理 (9)5.1 物流管理概述 (9)5.1.1 物流管理的概念 (9)5.1.2 物流管理的目标 (9)5.1.3 物流管理的主要环节 (9)5.2 智能运输与配送 (9)5.2.1 智能运输与配送的内涵 (9)5.2.2 智能运输与配送技术手段 (9)5.2.3 智能运输与配送在供应链物流管理中的应用 (10)5.3 供应链物流信息化 (10)5.3.1 物流信息化的概念 (10)5.3.2 物流信息化在供应链管理中的作用 (10)5.3.3 物流信息化建设内容 (10)第6章供应链风险管理 (11)6.1 供应链风险识别与评估 (11)6.1.1 风险识别 (11)6.1.2 风险评估 (11)6.2 供应链风险防范与应对 (11)6.2.1 风险防范 (11)6.2.2 风险应对 (12)6.3 智能风险管理技术 (12)6.3.1 数据挖掘与分析 (12)6.3.2 人工智能与机器学习 (12)6.3.3 云计算与物联网 (12)6.3.4 区块链技术 (12)第7章供应链金融创新 (12)7.1 供应链金融概述 (12)7.1.1 供应链金融基本概念 (12)7.1.2 供应链金融发展历程 (13)7.1.3 国内外供应链金融实践 (13)7.2 供应链金融产品与服务 (13)7.2.1 融资类产品与服务 (13)7.2.2 结算类产品与服务 (13)7.2.3 风险管理类产品与服务 (13)7.3 智能供应链金融解决方案 (13)7.3.2 智能供应链金融应用场景 (13)7.3.3 智能供应链金融优势 (14)7.3.4 智能供应链金融实践案例 (14)第8章供应链大数据分析与应用 (14)8.1 供应链大数据概述 (14)8.2 数据采集与预处理 (14)8.2.1 数据采集 (14)8.2.2 数据预处理 (14)8.3 供应链数据分析方法与应用 (15)8.3.1 描述性分析 (15)8.3.2 预测性分析 (15)8.3.3 指导性分析 (15)第9章供应链可视化与智能监控 (15)9.1 供应链可视化技术 (15)9.1.1 数据采集与整合 (15)9.1.2 可视化展示方法 (16)9.1.3 可视化分析与应用 (16)9.2 智能监控系统构建 (16)9.2.1 监控系统设计原则 (16)9.2.2 监控系统架构设计 (16)9.2.3 监控系统实施与部署 (16)9.3 供应链实时数据分析与决策支持 (16)9.3.1 实时数据采集与处理 (16)9.3.2 数据分析方法与模型 (16)9.3.3 决策支持系统构建 (16)9.3.4 决策支持应用实例 (16)第十章供应链管理案例分析与实践 (17)10.1 国内外典型供应链管理案例 (17)10.1.1 国内供应链管理案例 (17)10.1.2 国外供应链管理案例 (17)10.2 案例分析方法与工具 (17)10.2.1 案例分析方法 (17)10.2.2 案例分析工具 (17)10.3 供应链管理实践与发展趋势展望 (17)10.3.1 供应链管理实践 (17)10.3.2 供应链管理发展趋势 (17)10.3.3 供应链管理挑战与机遇 (17)10.3.4 政策建议与产业协同 (17)第1章智能供应链管理概述1.1 供应链管理的基本概念供应链管理（Supply Chain Management, SCM）是指对企业生产及流通过程中，从原材料供应商到产品制造商，再到分销商和最终用户的整个供应链进行整合、协调和优化的一系列管理活动。
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6.5.5智能供应链系统
一、系统概述
智能供应链系统是为了满足园区企业对商品物流过程的集约管理而建设的。
通过对智能仓储系统的应用，所获取的仓储流转数据，在商情分析系统和企业信息的辅助下，分析出供应链上下游的商品流通情况，协助企业降低商品流通成本。
系统的基础是基于RFID技术的智能仓储管理系统，设计目的是实现物品出／入库控制、物品存放位置及数量统计、信息查询过程的自动化，是智能供应链系统进行的重要数据来源
二、系统结构
智能供应链系统架构
智能供应链系统主要由硬件支撑平台、软件支撑平台和应用系统平台三
部分组成。
在硬件资源平台和软件服务平台的支撑下，将通过业务系统获取的数据和企业信息进行统一分析，为企业经营提供战略分析和决策支持。
其中，智能供应链系统的主要数据来源是智能仓储管理系统，是系统实施第一阶段的主要建设内容。
智能仓储管理系统由第三方合作建设，包括RFID 标签、读卡器、控制主机等设备，可在本地直接进行仓储过程的全程管理。
智能仓储系统网络结构如下图所示：
智能仓储网络结构图
二、智能仓储系统功能描述
软件系统采用B/S架构，应用系统平台部分采用基于J2EE开发平台的JAVA语言编写，软件支撑平台部分采用.NET开发平台，使用JAVA、C++或C#编写。
前台模块及后台服务均采用SOA架构进行规范设计，利用标准接口进行数据交换。
⏹用户可通过园区门户网站、智能办公系统、手机客户端等方式，远程管理租用的库位和库存物资。
⏹可对系统管理人员设置角色、权限。
⏹可按用户自定义条件，生成库存信息、租赁费用等统计报表。
⏹可预设报警条件，当达到报警条件时，自动向用户发出报警提示信息。
⏹可按名称、类型、关键字等，实现库存情况的实时模糊查询。
⏹可发布采购需求信息，具备供应商管理，渠道管理，销售业绩分析的功能（实现初级供应链管理）。
⏹库存盘点功能。
⏹出/入库管理功能。
⏹统计分析，系统根据企业库存商品的类型、出入库情况、信息查询关键字等综合分析企业供应链资料，提供库存优化策略、采购渠道、市场分析等咨询服务，实现智能供应链系统的初级建设目标。
三、智能仓储系统建设方案
⏹RFID电子标签
按仓库制定的管理规范，对库位、货物、周转箱/托盘等进行RFID 电子标签的标示。
在进行出入库、盘点、拣货等操作过程中，读卡器即可自动读取电子标签的信息，完成信息的采集和上传。
⏹读卡器
RFID读卡器分为手持和固定两种，手持读卡器用于日常工作的移动数据采集，通过WIFI和控制主机进行数据交互。
固定读卡器在库房大门和货架上固定安装，用于出入库和盘点时读取电子标签信息。
通过RS232/485方式与控制主机进行数据交互。
⏹本地控制主机
库房本地控制主机安装有仓储管理系统，可以对仓库的所有信息进行管理控制。
可以通过连接园区高速基础网络，将仓储信息实时上传到园区数据中心，并接受用户通过数据中心下发的各类指令和请求。
四、设备清单及预算
序号名称型号
单
位
单价
数
量
合计备注
1 本地控制主机台
2 库房管理软件套。