基于品类管理的电商仓储企业数据化运营管理模式探讨

数据化运营是企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求,是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段。本文将品类管理引入电商仓储企业数据化运营管理模式,构建系统的数据化运营管理量化分析体系,建立实时数据化运营管理的量化分析系统架构,以实现为电商企业提供数据分析服务的同时,达到电商企业、电商仓储企业双赢。

电商仓库小件商品仓储管理优化研究——以广东某电商仓储企业为例

本文研究了电商仓储企业Y公司的小件商品仓储管理现状,对公司当前小件商品仓储管理活动中存在的问题与不足进行了全面分析。结合电商仓储作业的特点,并根据Y公司的实际状况和发展战略,为小件商品仓储管理作业提出了若干优化措施。本文对于电商仓储企业有效提升仓储经营效益及行业竞争力,满足电商零售市场发展要求,助力电商平台创造更大竞争优势具有重要意义。

电商仓储企业仓储作业流程优化设计

随着我国电子商务的快速崛起,对物流业的要求越来越高,促使电商物流在短期内得到了良好的发展。电子商务物流仓储系统是电子商务物流的基础,它决定了电子商务物流是否可以完美、高质量地完成资金流、信息流和业务流。如何很好地操作电子商务物流仓库系统,操作过程通常很重要。

电商仓储中AGV研究与实现

根据调研得出电商仓储中配单存在着复杂、繁琐和量大等问题,选择AGV代替配货员完成配单中大量的运输工作,按照电商仓储要求设计了磁导航潜伏式AGV。分析了AGV的基本框架,从整体化入手对AGV进行设计,采用双驱动调整AGV的运行位姿,分析了AGV的静力学和动力学,通过AGV速度为输入,以AGV的运动坐标、运行偏差为输出,运用三段调速理念调整AGV的运动状态。实验表明,双驱动式AGV控制能够有效的保证AGV运行稳定。

智慧物流背景下电商仓储优化改造应用综述

优化电商仓储结构,推进智慧物流实际应用,促进电商仓储行业全面实现智能化和数据化,对智能仓储建设具有重要意义。随着物联网、大数据等智慧化技术能力不断提高,物流行业正逐渐趋于信息化。文中叙述了智慧物流在国内外电商仓储设施中的发展历程、应用现状和实践意义。通过对比国内外智慧物流在电商仓储设施中的应用情况,并结合实际状况,对智慧物流在电商仓储行业未来的发展提出了可行建议与展望。

品类管理下的电商仓储企业数据化运营管理模式研究

随着科学技术及网络技术的快速发展,带动了我国线上购物平台的发展,线上购物平台上的消费群体越来越多,促使仓储企业的工作量大大增加。电商仓储企业中由于缺乏信息网络支持,管理及控制物流仓库的能力大大下降,与现阶段的市场环境不相适应。在商品流通中仓储作为一项重要环节,为了能够实现持续发展,顺应大数据时代的发展要求,建立一套详细的数据化运用管理模式,使物流行业成本得以大大降低,物流行业的运输效率得到明显的提高。

基于品类管理的电商仓储企业数据化运营管理模式探讨

在大数据时代,企业想保持在市场的核心竞争力,数据化运营可谓是必不可少的手段,同时也是企业从粗放经营转向精细化管理的必然发展趋势。论文从电商仓储企业的数据化运营模式进行探讨,将品类管理引入模式之中,在构建科学、系统的量化分析体系时,以实时数据运营为基准、以实现电商企业数据分析为目的,给出理解和建议。

大流量转轨RGV系统在大型电商仓储物流中的应用

本文分析了目前大型电商的发展及其在仓储物流作业方面的特点和需求,再根据当今自动化物流设备和系统的发展情况以及目前工控行业各领域较为先进可靠的技术特征,结合昆船物流公司最新实施应用的宁波智能物流仓库项目实际需求,提供一套可以满足项目要求的大流量转轨RGV系统解决方案,并对这个系统的控制系统配置、任务调度管理、区域控制、道岔控制、车载控制等方面分别进行介绍,完善各项技术功能的应用水平,从而将大流量转轨RGV系统应用到大型电商仓储物流项目上,使其发挥最高效能,力争为用户的投资带来最大化的收益。

品类管理视角下电商仓储企业数据化运营管理探析

随着网络信息化技术的广泛应用,大数据时代的来临,企业要想在激烈的社会竞争中占有一席之地,就要加强对自身核心竞争力的提升。数据化运营技术是提高企业核心竞争力的重要手段之一,同时还是帮助企业从粗放经营方式向精细化经营方式进行转变的重要支撑手段。本次研究就基于品类管理视角,以实时数据运营为基准,对电商仓储企业数据化运营管理进行了深入的探析。

基于启发式算法的电商仓储货架分配问题研究

目前电商仓储常常使用货到人拣选模式,在这种模式下,可移动货架被搬运到拣选台以供订单拣选。货架组合的决策直接影响订单拣选的效率和成本。针对货架选择问题,以最小化货架被搬运次数为目标函数建立整数规划优化模型,并设计启发式算法来求解。启发式算法的有效性通过数值实验证明。

电商RMFS系统订单分配与路径规划联合优化方法

随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频率、多品种、小批量的订单特性为订单拣选业务带来巨大挑战。在物流智能化的趋势下,大量电商企业采用移动机器人拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)进行订单拣选。订单分配和拣选路径规划是影响仓库订单拣选效率的关键决策。为了提高电商RMFS系统拣选效率,降低仓库运营成本,基于电商企业多订单、多货架、多拣选站下的拣选业务场景,以最小化机器人负载距离为目标,构建订单分配与路径规划联合优化模型,设计两阶段的A*算法和自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS),在ALNS算法原有框架的基础上提出新的移除和修复算子以适应订单分配问题,并针对30个不同规模算例进行计算分析。计算结果表明,所提出的优化方法收敛快、性能稳定,能够有效缩短机器人行走距离,相比先到先拣选策略最大可缩短47.6%的机器人负载距离。同时,也可在更短时间内获得与CPLEX求解质量相近的解。尤其是当订单数量增长时,相比CPLEX具有突出时间优势,可以实现电商仓储资源的合理调度和配置,从而为电商企业仓储智能化提供有效决策指导。

城乡一体化仓储电商物流服务平台商业模式探讨

物流时代已经成为众多电商及B2B平台绕不过去的坎,任何电商都必须通过物流来促进商品的流通,而控制了农村市场,通过农村市场的掌握去拓展城市是一种在当今互联网时代比较可行的做法。本文对城乡一体化仓储电商物流平台的商业模式做一探讨,从具体运作及价值分析多方面论证。

区块链与电商物流重塑

区块链作为一种分布式账本技术,能够在非信任环境中提供去中心化信任机制,从而让多方参与者在没有中介机构的情况下进行安全交易。区块链技术将为解决电商物流业中广泛存在的信息泄露、信息孤岛、信息造假以及跨境电商结算手续繁杂等问题带来革命性突破。区块链技术将从根本上引发、驱动新一轮的信用革命,并促进互联网向价值互联网转变。