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仓库管理系统设计报告范文第1篇
毕业设计(论文)题目:具有智能货位管理功能的物流仓储信息管理系统
设计(研究)内容和意义：
本次毕业设计主要是通过对当前国内外物流仓储信息管理系统的分析, 结合物流企业食品仓库管理实际，设计具有远程维护、智能货位管理功能的物流仓储信息管理系统。最后完成毕业论文。
物流仓储信息管理系统研究的内容涉及库存管理的全过程，包括收货、入库、库存、拣货、出库、结算、客户管理、报表、库存统计查询等等。
(1) 卸货管理
卸货管理是指在物流过程中对卡车、火车、船舶等运输工具运来的货物进行卸货作业和将卸下的货物进行搬运移动，并进行初步的分类。
(2) 入库管理
入库管理是指对已经卸货的货物按品种、品名、材质、客户单位等标准进行详细理货并将货物按照一定顺序放置到仓库的指定位置，进行堆垛作业。
(3) 库存管理
库存管理是指对堆放在仓库的货物进行管理，包括理货(整理需要堆放的货物)、码放(按照一定顺序将物品堆放在货垛上)、移库(改变原有货物的推放货垛)。
(4) 出库管理
出库管理使指按照客户提货要求对将待提货物从仓库搬运并装货到卡车、火车、船舶等运输工具运出仓库。包括搬运和装车作业。
(5) 计费管理
按照提货货物的重量和存储时间收取库存费用以及其他费用，包括入库费、出库费、置压费、转库费等费用。
(6) 出门查验管理
对装上运输工具上的货物进行核查，若核对正确则放行。包括对货物的数量、重量和出库手续是否完备的检查。
结合对物流公司仓储系统流程的分析(见图)，该仓储物流管理系统的具体内容如下:
仓储物流系统流程结构图
本系统完全基于web，在microsoft visual studio集成环境下开发，以access数据库系统作为后台数据管理工具，并结合运用了xml实现，其中的asp(active server page)技术在对数据库进行动态查询领域中得到了广泛的应用，除了简单灵活外，还具有以下一些特点:
1) 使用 jscript,vbscript等简单易懂的脚本语言，结合html代码，即可快速创建网站的应用程序。
2) 无须compile编译，容易编写，可在服务器端直接执行。
3) 与浏览器无关，用户端只要使用可执行html码的浏览器，即可浏览asp所设计的网页。
4) asp能与任何activex scripting语言相兼容。除了jscript或vbscript语言来设计外，还可通过plug-in的方式，使用由第三方所提供的其他脚本语言，譬如perl,tel等。脚本引擎是处理程序的com(component object model)物件。
5) asp的源程序，不会被传到客户浏览器，因而可以避免所写源程序被他人剽窃，也提高了程序的安全性。
6) 可使用服务器端的脚本来生成客户端的脚本。
7) activexserver components(activex服务器元件)具有无限可扩充性。可以使用visual basic,
java,visual c++等编程语言来编写所需要的activex服务器元件。
实现asp动态数据库操作主要有以下几步:
1) 设置数据库源名(dsn)。在windows9x 或windows2000系统中，运行“控制面板”//“odbc数据源管理器”，按提示添加“系统dsn”。
2) 创建数据库连接(connection)。
set conn=server.create0bject(“adodb.connection”)。
3) 调用open方法打开数据库。如:conn.open“数据源名称”。
4) 创建数据对象(数据集)。如:set rs =conn.execute(“sql语句”)
5) 对数据库进行各种操作。
6) 关闭数据库对象和连接。
具有智能货位管理的物流仓储信息管理系统的功能是：建立内外部的信息通信平台，实现工作流程自动化，实现文档管理等。
就目前社会处信息化建设和经济发展的需要而言，加强物流仓储信息管理系统的建设具有相当的现实意义和发展前景，具体地说，主要有：
1、能极大地提高工作效率：计算机可以代替人工进行许多繁杂的劳动。
2、节省运营成本：包括时间和纸张。
3、规范单位管理：把一些不够规范的工作流程变得井然有序。
4、提高企业竞争力：它能够提高贸易伙伴的合作效率，优化供应渠道。
信息已成为继劳动力、土地、资本之后的又一大资源。谁控制的信息越多，谁利用信息资源的效率越高，谁就会在各方面的竞争中占有一席之地，谁就会有更多的优势。
物资供应部门是企业与生产单位之间的桥梁、纽带，是企业正常生产的物资保障部门。正因为供应部门是关键的中转环节，建立一套物资管理信息系统对于如何有效的把本单位生产所需的生产资料及时、保质保量的供应上去，有着重要的意义。从微观上讲，建立一套物资管理信息系统能够加快物资的周转速度，提高生产效率，从而加强了管理的信息化手段，提高了本单位的经济效益。从宏观上讲，顺应了社会的信息化、社会化潮流，缩短了整个社会化大生产的周期。
设计(研究)方案和进度安排：
3月12号——3月15号，讨论系统要实现的总目标和总框架，划分具体工作，安排工作进度。写开题报告，任务书。
3月16号——3月22号，查找资料，根据自己的不同功能部分找到相关文献。选择安装和熟悉开发环境，安装好开发软件和数据库软件，编写系统分析报告，熟悉系统基本流程。
3月23号——4月20号，继续查找相关资料，画数据流程图，分析各个功能模块，修改和完善功能模块和数据流程图，进行数据库设计，进行输入输出设计及代码设计。完善数据库和统一数据库及代码格式。写文献综述和外文翻译。
4月21号——5月30号，查找资料编写程序，在制作过程中调试运行，查看各个功能模块，改进不够完备的地方。分析各模块的情况，进一步改善，等待程序验收。根据程序撰写论文，确定论文的书写规范。
5月30号——6月5号，后期进一步完善论文，等待论文答辩。
主要参考文献资料：
[1]周南,马云龙. 基于b/s模式的仓储管理信息系统的设计与实现. 中国农业大学学报,2002,7(2):68- 71.
[2]张铎. 物流现代化的关键技术之一 — 电子数据交换. 物流技术与应用，1998,3(4):17- 21.
[3]钟嘉鸣. 基于asp的管理信息系统的设计与实现. 现代计算机. 2002,5：96- 97.
[4]janak singh. the importance of information flow with in the supply chain. logistics information management,1996,9(4):28- 30.
[5]梅晓勇,孙建平,肖政宏.基于动态规则构造的系统设计与实现[j].微机发展,2002,(6):12214.
仓库管理系统设计报告范文第2篇
关键词：后勤仓库 物联网 仓库监控
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）09-0151-01
引言
经济的快速发展，促使仓储规模逐年扩大，物资种类也越来越多，传统以人为主导的仓库监控变得越来越笨重，很难对仓库全方面进行监控。传统的仓储监控模式和基础设施已不能满足时代的需求，物联网技术的发展给仓库监控提供新的机遇，其能够减少人员配置和物资监控级别。本文根据物联网的思想，实现对后勤仓库的物联网监控结构设计。
1 仓库物联监控结构
1.1 仓库监控系统
根据物联网思想，确定其感知层、网关层和仓储监控平台，设计后勤仓库监控系统，以下将从温湿度检测系统、视频生命监控系统、防盗系统、智能报警系统和通信监控等系统进行结构设计，仓库监控系统如（图1）所示。
（1）温湿度检测系统。仓库内部安装敏感温湿度传感器，建立感知层，获取仓库内部区域的温湿度状况，并能够智能调整仓库内部环境，提升物资存储品质。
（2）视频生命监控系统。视频监控设备实时监测仓库内部和周边的状况，提示工作人员发现存在的安全威胁，同时加入感知仓库生命体存在的传感器，防止仓库内部存在不明生物，减少物资被损坏的可能性。
（3）防盗系统。仓库的出入口安装门禁装置，以身份识别卡或者指纹识别技术为根本，确保防盗系统的实现。
（4）智能报警系统。通过感知层获取数据，即可从视频生命监控系统和防盗系统中汲取相关数据信息，达到报警下限，则会智能报警。
（5）通信监控系统。高层管理人员可远程监控后勤仓库，且系统定时汇报后勤仓库状况，达到综合数据汇报下限，则智能通信高层管理人员。
1.2 后勤仓库的物联网监控功能
物联网技术的引入，促使仓库内部状况能够被实时监控，而以物联网为技术指导，仓库监控系统将包含三大功能。
（1）远程监控。传统仓库监控浪费人力资源，远程监控可实时监控仓库以及周边区域的安全状况，监控录像实时在监控中心显示，仓库管理人员可减少巡逻或避免巡逻，监控中心可将仓库异常状况告知仓库管理人员和高层管理人员，并设有报警提醒功能。
（2）智能调整仓库内部环境。通过感知层掌握后勤仓库的内部环境，智能调整后勤仓库内部的温、湿度状况，促使仓库内部不仅能够达到全局环境稳定，而且局域环境也能够稳定安全。
（3）智能数据存储。后勤仓库建设的规模越大，监控中心通过感知层获取的数据信息就越大，必然给数据存储带来挑战。监控中心需能够对常态环境、出入人员和物资数量等状况进行优化，因此监控中心优化常态数据，对异常数据重点保护，智能提供异常数据视频，从而提高后勤仓库的安全指数。
2 存在问题
物联网技术的引入，虽然给后勤仓库监控系统带来许多机遇，但是也存在很多挑战，其所存在的问题不容忽视。
（1）难以推广。物联网做为科技发展的前沿技术，建设这样一个高水准的后勤仓库，对于开发商而言，还很难接受。虽然其拥有着诸多优势，但难以推广，绝大多数仓库仍然采用传统监控模式，浪费人力资源。
（2）物联网技术人员短缺。区域科技发展的限制，使得区域人员的物联网思想水平较低，其阻碍物联网技术快速推广，虽引入先进设备，但仍然采用落后的人力监控系统，必然造成物联网后勤仓库难以推进。
（3）后勤仓库物物相连存在本身问题。物联网在后勤仓库的应用存在不成熟的一面，例如视频生命监控系统的不准确、物联设备的维护管理费用较高和如何提高抗干扰性等问题，这些方面仍然需要物联网专业技术人员研究。
3 结语
本文主要对后勤仓库监控系统结构进行设计，设计温湿度检测系统、视频生命监控系统、防盗系统、智能报警系统和通信监控等系统，并设计其所具有的实质功能。
参考文献
[1]杨永生，施笑安.基于串口嵌入式操作系统的远程监控系统[J].西安科技大学学报. 2005，25（2）：204-207.
[2]张英鹏，刘立平.远程监控系统实时数据技术研究[J].西安科技大学学报，2004，24 （4）：475.
[3]孙晓梅.基于物联网的军械仓库信息管理可视化技术研究[D].南京理工大学，2013.
仓库管理系统设计报告范文第3篇
摘要:房地产是一个综合性极强的系统产业,这种复杂的决策已经很难仅凭经验正确地做出。目前我国在房地产投资方面的决策支持系统还不多,有待于进一步发展。因此,将决策支持系统技术应用到房地产投资决策是房地产投资的一项重大变革。?
关键词:房地产决策支持系统;数据仓库;联机分析处理;数据挖掘?
房地产投资不仅与国民经济的发展状况2024而且还涉及到建筑业、金融业、商业、市政建设、能源、交通等各个重要部门。房地产市场变化快、投资巨大、风险极高,要完成这样一个决策需要决策者同时考虑主市场、材料、资金、市政建设等诸多因素,并且做出综合判断,这种复杂的决策已经很难仅凭经验正确地做出。房地产是一个综合性极强的系统工程,关系到国家、集体、个人的利益,影响到国民经济的起伏,其兴旺与低落从一个侧面反映了经济发展状况。因此,房地产业迫切需要一种能帮助决策者综合考虑多方面的因素,根据科学的决策方法,辅助决策者做出决策的工具。?
决策支持系统为解决房地产投资决策中出现的种种问题提供了解决方案。决策支持系统是一种基于计算机的系统,帮助决策者通过与系统直接交互使用数据及分析模型解决非结构化的决策问题。通过决策支持系统,房地产开发商可以对要开发的项目的各种情况有一个更深入的了解,能综合各方面的因素对投资的项目做出一个合理的判断,从而减少房地产投资中的盲目性,使投资更准确,收益率更高。本文结合房地产项目投资的实际情况,提出了一种房地产投资决策支持系统,可以为房地产项目的投资提供决策支持,实现企业项目管理的快速辅助决策,提高投资者的决策水平。?
一、房地产投资决策支持系统?
房地产投资决策支持系统是将决策支持系统技术应用到房地产投资中,从而能有效地对房地产投资者进行辅助决策,提高决策的效率和准确性。?
(一)房地产投资决策支持系统的基本功能?
本系统分为房地产市场调查与预测、经济评价、风险分析和可行性报告生成等四大模块。通过房地产市场调查与预测模块,用户可以方便地了解到房地产市场的现状以及国民经济状况,并能对将来房地产市场的发展情况做出一个大概的预测。通过经济评价模块可以对所投资项目做出准确的评估,从而判断出此项目的盈利状况。风险分析模块可以对投资项目的风险作一个大体的分析,用户通过对各个投资方案的经济评价和风险的权衡,可以做出较为准确的判断。可行性报告生成模块则可以自动生成项目的可行性报告,用户可以根据具体情况来添加可行性报告中的内容。?
(二)系统的基本结构?
在房地产投资中遇到的可变性因素非常多,再加上房地产投资本身所具有的高风险性,这就使得传统的MIS系统不能满足房地产投资决策的需要,只有使用决策支持系统才能有效地解决这一问题。但是传统的决策支持系统也有着它的不足,不能很好的对房地产投资进行有效的辅助决策。因此,本系统借鉴了最近发展起来的决策支持系统的新技术,提出了一种新的房地产决策支持系统模型。?
数据仓库、联机分析处理、数据挖掘是决策支持系统发展中的新兴技术,将这些技术引入到房地产决策支持系统中可增强系统的辅助决策功能。
其中,数据仓库是为了决策支持的需要而在数据库的基础上发展起来的一项新技术。数据仓库可将大量的用于事务处理的数据库中的数据进行清理、抽取和转换,按决策主体的需要重新进行组织。数据仓库中的各种数据可以适应决策问题多样性的要求,数据仓库侧重于对面向主题的数据的存储和管理。联机分析处理可以对数据仓库中的大量数据进行分析,从中提取出有用的信息,从而起到辅助决策的作用。数据挖掘是从知识发现的概念中引申出来的,把数据挖掘技术应用到数据仓库的分析可以有效地从数据仓库中挖掘出有价值的东西,从而有利于辅助决策。
二、房地产投资决策系统的相关技术?
传统的决策支持系统是利用数据库、人机交互进行多模型的有机组合,辅助决策者实现科学决策的综2024成系统。自从决策支持技术形成以来,在全世界得到了广泛的应用,但是决策支持在发展中也遇到了一些问题,主要问题有以下几个方面:(1)DSS使用的数据库只能对原始数据进行一般的加工和2024