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基于大数据的智能仓储管理系统研发

第1章研究背景与意义3

1.1智能仓储管理系统的需求分析3

1.1.1提高仓储管理效率4

1.1.2优化库存管理4

1.1.3提升供应链协同效率4

1.2大数据在仓储管理中的应用前景4

1.2.1数据驱动的决策支持4

1.2.2仓储作业优化4

1.2.3个性化服务与创新4

1.2.4风险预警与控制4

第2章相关理论与技术综述5

2.1仓储管理系统的发展历程5

2.2大数据技术概述5

2.3人工智能与机器学习技术6

第3章智能仓储管理系统总体设计6

3.1系统架构设计6

3.1.1数据层6

3.1.2业务层7

3.1.3应用层7

3.2功能模块划分7

3.2.1库存管理模块7

3.2.2仓储调度模块7

3.2.3物流管理模块7

3.2.4数据分析与决策支持模块7

3.3技术路线选择8

第4章数据采集与预处理8

4.1数据源分析8

4.1.1仓储信息数据8

4.1.2作业流程数据8

4.1.3设备运行数据8

4.1.4人事管理数据9

4.2数据采集方法9

4.2.1自动识别技术9

4.2.2传感器技术9

4.2.3数据接口技术9

4.2.4人工采集9

4.3数据预处理技术9

4.3.1数据清洗9

4.3.2数据规范化9

4.3.3数据集成9

4.3.4数据变换10

第5章大数据存储与管理10

5.1存储技术选型10

5.1.1存储介质10

5.1.2存储架构10

5.1.3数据库选型10

5.2分布式存储系统设计10

5.2.1存储节点设计10

5.2.2数据分区策略10

5.2.3数据复制策略11

5.3数据管理策略11

5.3.1数据命名策略11

5.3.2数据索引策略11

5.3.3数据压缩与解压缩11

5.3.4数据缓存策略11

5.3.5数据安全策略11

第6章数据挖掘与分析11

6.1数据挖掘算法概述11

6.1.1数据挖掘的基本概念11

6.1.2分类算法12

6.1.3聚类算法12

6.1.4关联规则挖掘算法12

6.2仓储数据挖掘应用实例12

6.2.1货物存储位置优化12

6.2.2库存管理优化12

6.2.3销售预测与商品关联分析12

6.3数据可视化技术12

6.3.1数据可视化概述12

6.3.2常见数据可视化工具13

6.3.3仓储数据可视化应用13

第7章仓储智能决策支持13

7.1决策支持系统概述13

7.1.1决策支持系统的定义13

7.1.2决策支持系统的架构13

7.2仓储业务智能决策方法13

7.2.1数据挖掘与分析13

7.2.2机器学习与预测14

7.2.3多目标优化方法14

7.3决策模型构建与优化14

7.3.1仓储库存管理决策模型14

7.3.2仓储作业调度决策模型14

7.3.3仓储成本控制决策模型14

7.3.4决策模型优化14

7.3.5决策模型验证与评估14

第8章系统集成与测试14

8.1系统集成技术14