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| 編輯推薦： |
《智能仓储大数据分析》具有以下特色:
1.内容与企业实际岗位紧密结合，以物流业务为蓝本，融人大量真实行业、企业案例，涵盖的知识和技能是在智能仓储领域从业现阶段所亟需的，实用性强。
2.教材中的知识点全面体现了物流多年来在智能仓储数据分析领域总结提炼的技术和前沿成果，前瞻性强。
3.本套教材为1 X职业技能等级证书--“ 智能仓储大数据分析”配套教材，结合线上课程、专家讲座视频、师资培训等全面指导院校相关课程教学工作的开展，针对性强。
4.教材相关的物流智能仓储大数据分析平台搭载了海量数据，以数字的方式展示了智能仓储领域的相关业务，不仅可服务于教学，亦可开展智能运营、设备诊断等方面的科研，专业性强。读者可通过扫描封底二维码并填写教辅资料申请表获取物流智能仓储大数据分析课程及实训平台资源。
现代信息技术发展迅速，配送中心的仓储管理系统、拣选作业系统、AGV无人小车等为仓库运作提供了支持，提高了仓库工作的效率，降低了仓库运营成本。同时，系统运行积累的海量数据，又为我们分析仓储系统运行状况，改进仓储管理提供了数据支持。
因此，现代仓储管理开始从经验管理转变到依托大数据分析的科学管理
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| 內容簡介： |
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本书是*1 X职业技能等级证书“智能仓储大数据分析”配套教材，根据证书的等级划分，本套教材分为初、中、高三个等级，总体上每个级别70%的内容是关于运营数据的分析，30%的内容是关于设备数据的分析，每个等级的侧重点及对学生的要求不同。高级教材，在初、中级教材的基础上，要求学习者能够掌握经典的统计模型，熟练使用R或Python等基本编程语言，能够利用常用的统计模型量化分析仓储运营中的问题，并向相关部门提出运营决策和优化建议，输出数据分析报告。 教材采用活页式设计，以工作任务单元为基本形式，以物流业务流程的开展为主线，从企业真实用人需求出发，立足岗位技能的真实需要，为培养物流类专业技术人才量身定制一套完整的大数据分析知识体系。 本教材适用于中高职、职业技术型大学、应用型本科院校的学生、教师，以及有志于在数据分析领域从业或提升数据分析技能的社会在职人员。
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| 關於作者： |
物流教育(北京乾石科技有限公司)以产业育人为己任，以实践为基础，通过技术、平台和生态，打造线上线下及产学研相融合的教育产业平台，链接政、行、企、校，服务双创双业。
董振宁，博士，副教授，硕士生导师，任广东工业大学管理学院工程硕士教育中心主任、广东省物流与供应链学会副秘书长、广东省政府采购评审专家、广东省汽车行业协会专家库成员等；主要研究领域：供应链管理、供应链金融、物流园区规划、物流信息系统；主持广东省自然科学基金、*校企协作协同育人、广州市哲学社会科学规划项目等纵向项目3项，并主持政府及企业咨询等横向项目10多项；在IJPE、系统工程学报等期刊发表论文20多篇。
范超，博士，高级统计师，曾在国家统计局工作8年，现为物流资深算法专家；主要科研方向是大数据背景下的物流与供应链管理，将统计模型、机器学习、运筹优化等算法模型应用到企业物流中；曾四次获得省部级奖励，在核心学术期刊发表论文20余篇，获得发明专利3项。
刘小军，博士，高级职称，深圳技师学院商贸学院院长，中国物流学会特约研究员，粤港澳大湾区物流与供应链创新联盟学术委员会委员；在国内外核心期刊发表学术论文30余篇；主编教材5部，主持省部级以上课题8项，其中2项是课题；指导大学生获得创新创业、学科类竞赛奖项30余项，其中省级获奖16项，获奖8项。
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| 目錄：
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第1单元
智能仓储数据分析概述
任务1 认识仓库 3
任务2 仓储数据分析内容 18
任务3 数据分析在仓储中的作用 21
第2单元
入库分析
任务1 入库一般性分析 27
任务2 入库效率的影响因素分析 38
任务3 利用一元线性回归进行入库效率影响因素分析 45
第3单元
存储作业分析
任务1 基于大数据的商品ABC分类 53
任务2 基于ABC分类的商品分析 72
任务3 商品布局分析 78
第4单元
拣货作业分析
任务1 拣货订单分析——时间序列预测法 93
任务2 拣货效率分析——多元线性回归分析法 104
第5单元
分货作业分析
任务1 均衡分货作业任务量 123
任务2 分货细部作业执行时间分析 129
任务3 包裹重投原因与包裹重投次数的列联表分析 134
第6单元
设备性能分析
任务1 设备性能统计分析 145
任务2 性能分布规律的核密度估计 154
任务3 根据核密度函数生成随机数 161
第7单元
设备可靠性分析
任务1 可靠性认知 171
任务2 可靠性数据分析 176
任务3 制订合适的维修周期 182
第8单元
仓储综合分析
任务1 生产资源与产能的数量关系及资源的合理配置 191
任务2 仓储企业运营分析 196
任务3 仓储综合评分计算与分析 202
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| 內容試閱：
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随着电子商务行业的快速发展，承担仓储和分拣功能的配送中心规模越来越大，出货频率也越来越高；同时，电子商务行业的剧烈竞争带来的成本压力又传导到物流行业，使得仓库必须努力提高效率、降低成本，而且电子商务行业的竞争本身对仓储分拣的效率也不断提出更高服务质量的要求。
现代信息技术发展迅速，配送中心的仓储管理系统、拣选作业系统、AGV无人小车等为仓库运作提供了支持，提高了仓库工作的效率，降低了仓库运营成本。同时，系统运行积累的海量数据，又为我们分析仓储系统运行状况，改进仓储管理提供了数据支持。
因此，现代仓储管理开始从经验管理转变到依托大数据分析的科学管理，这对仓储管理人员的知识、技能提出了更高要求。要想充分、有效利用信息系统积累的海量数据资源，以分析仓储运作情况，寻找提高效率、降低成本的措施，需要管理者综合运用数据分析、统计学、数理统计等理论工具，还要运用Excel、SPSS、Python、R语言等计算机工具，更需要管理者对仓储运作管理内在规律的深刻认知。这样的复合型人才目标与传统高校物流管理等相关专业培养目标存在较大差异。为此，我们依托多年仓储运营积累的丰富经验，由集团提供具体案例数据和工作方法，由来自广东工业大学等6所高校的老师结合相关科学理论，梳理编写本书，将基于大数据分析的仓储管理方法整理出来。在简要介绍其理论基础的前提下，详细介绍在存储作业、拣货作业、分货作业、设备性能、设备可靠性、仓储综合分析等各个方面的具体分析操作过程，希望读者能够直接参考，用于其自身工作。
本书由广东工业大学董振宁副教授和集团范超、深圳技师学院刘小军主持编写。
本书共分8个单元，其中第1、2单元由广东工业大学高莉老师编写，第3单元由广州科技职业技术大学李方敏副院长编写，第4单元由佛山职业技术学院郑丽副教授编写，第5单元由广州理工学院王荣花副教授编写，第6单元由董振宁副教授编写，第7单元由南宁学院郑忠副研究员编写，第8单元由广东农工商职业技术学院刘文娟老师编写。
基于大数据分析的仓储管理的理论、方法和实践正在快速发展，其他企业设计的新颖分析方法也会有各自的独特优点，本书方法未必，但是希望可以为读者工作提供参考。在本书的编写过程中，参考了大量相关文献，在此向各位同行表示深深的感谢。
由于水平有限，书中不当之处在所难免，恳请读者批评指正。
教材编写组
2022年2月20日
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