仓库管理中的智能仓储系统设计与优化

1/1仓库管理中的智能仓储系统设计与优化第一部分智能仓储系统概述及其必要性 2第二部分智能仓储系统设计原则与关键技术 3第三部分基于云平台的智能仓储系统架构 6第四部分智能搬运机器人在仓库中的应用与优化 8第五部分智能仓储系统的数据采集与信息集成 10第六部分智能仓储系统库存管理与优化 13第七部分智能仓储系统订单管理与优化 15第八部分智能仓储系统绩效评估与优化 18

第一部分智能仓储系统概述及其必要性关键词关键要点【智能仓储系统概述】:

1.智能仓储系统对仓储领域而言是一次技术革命,融合了互联网、物联网、大数据等众多先进技术,是集仓储、拣选、配送、信息管理为一体的智能化系统。

2.智能仓储系统采用了先进的自动化设备和信息化技术,可实现货物的自动存储、拣选、搬运和配送,大大提高了仓储效率和准确性,降低了成本。

3.智能仓储系统还具有数据分析和预测功能,可以根据历史数据和实时数据,预测未来的需求和库存水平,从而优化仓储管理和库存管理。

【智能仓储系统的必要性】

#智能仓储系统概述及其必要性

智能仓储系统的概述

智能仓储系统（IntelligentWarehousingSystem，IWS），是指利用信息技术和现代化管理手段，对仓库进行智能化的管理，实现仓库作业的自动化、信息化、智能化。智能仓储系统主要包括以下几个方面：

1.自动化仓储设备：包括自动货架系统、自动拣选系统、自动包装系统、自动运输系统等，这些设备可以实现仓库作业的自动化。

2.信息管理系统：包括仓储管理系统（WMS）、仓库控制系统（WCS）、仓储执行系统（WES）等，这些系统可以实现仓库作业的信息化。

3.智能决策系统：包括仓库优化系统、仓库调度系统、仓库预测系统等，这些系统可以实现仓库作业的智能化。

智能仓储系统的必要性

随着经济的发展，企业的物流活动日益频繁，仓库作为物流活动中的重要环节，也面临着许多挑战，如：

*仓库作业效率低下，成本高昂；

*仓库空间利用率不高，资源浪费严重；

*仓库作业安全隐患多，人员伤亡事故时有发生；

*仓库管理信息化程度低，难以实现实时监控和决策。

智能仓储系统可以帮助企业解决这些挑战，实现仓库作业的自动化、信息化、智能化，具体来说，智能仓储系统具有以下几方面的优势：

1.提高仓库作业效率，降低成本：智能仓储系统可以实现仓库作业的自动化，减少人工操作，提高仓库作业效率，降低劳动力成本。

2.提高仓库空间利用率，节约资源：智能仓储系统可以优化仓库货物的存放布局，提高仓库空间利用率，节约仓库资源。

3.提高仓库作业安全系数，降低事故风险：智能仓储系统可以实现仓库作业的自动化，减少人工操作，降低仓库作业安全隐患，降低事故风险。

4.提高仓库管理信息化程度，实现实时监控和决策：智能仓储系统可以实现仓库作业的信息化，实现仓库作业的实时监控和决策，提高仓库管理效率。

智能仓储系统是现代物流发展的必然趋势，它可以帮助企业提高仓库作业效率，降低成本，提高仓库空间利用率，提高仓库作业安全系数，提高仓库管理信息化程度，实现仓库作业的自动化、信息化、智能化。第二部分智能仓储系统设计原则与关键技术关键词关键要点【智能仓储系统设计原则】：

1.自动化与智能化相结合原则：智能仓储系统应充分利用自动化技术，实现仓储作业的自动化和智能化，提高仓储效率和准确性。

2.系统集成与协同运作原则：智能仓储系统应与企业其他信息系统集成，实现数据共享和协同运作，提高仓储管理的效率。

3.灵活性与适应性原则：智能仓储系统应具有灵活性，能够快速适应变化的环境和业务需求，提高仓储管理的适应性。

【智能仓储系统关键技术】：

#智能仓储系统设计原则与关键技术

一、智能仓储系统设计原则

智能仓储系统设计应遵循以下原则：

1.先进性原则：智能仓储系统应采用先进的技术和设备，以确保其具有较高的自动化水平和可靠性。

2.经济性原则：智能仓储系统应在满足功能需求的前提下，尽量降低成本，以确保其具有良好的经济效益。

3.适用性原则：智能仓储系统应根据仓库的具体情况进行设计，以确保其能够满足仓库的实际需求。

4.灵活性原则：智能仓储系统应具有较强的灵活性，以确保其能够适应仓库业务的变化。

5.安全性原则：智能仓储系统应具有较高的安全性，以确保仓库的货物和人员安全。

二、智能仓储系统关键技术

智能仓储系统涉及的关键技术包括：

1.自动识别技术：自动识别技术是指利用计算机自动识别设备对物体进行识别和采集信息的系统。在智能仓储系统中，通常采用射频识别（RFID）、条码技术、光学识别技术等自动识别技术来对货物进行识别和采集信息。

2.数据采集与传输技术：数据采集与传输技术是指将识别到的货物信息采集并传输到计算机系统中的技术。在智能仓储系统中，通常采用无线网络、以太网、工业现场总线等数据采集与传输技术来实现货物的识别信息采集和传输。

3.存储管理技术：存储管理技术是指对仓库中的货物进行分类、编码、定位、存储和拣选的技术。在智能仓储系统中，通常采用货架系统、堆垛机、穿梭车等存储管理技术来实现对货物进行分类、编码、定位、存储和拣选。

4.订单拣选技术：订单拣选技术是指根据订单信息将货物从仓库中拣选出来的技术。在智能仓储系统中，通常采用人工拣选、自动拣选等订单拣选技术来实现对货物进行拣选。

5.货物运输技术：货物运输技术是指将拣选出来的货物从仓库运送到指定地点的技术。在智能仓储系统中，通常采用输送机、叉车、机器人等货物运输技术来实现对货物的运输。

6.库存管理技术：库存管理技术是指对仓库中的货物进行盘点、核对、调拨和出入库等管理的技术。在智能仓储系统中，通常采用计算机系统、条码技术、射频识别（RFID）技术等库存管理技术来实现对仓库中的货物进行盘点、核对、调拨和出入库等管理。第三部分基于云平台的智能仓储系统架构关键词关键要点基于云平台的智能仓储系统架构的特点

1.灵活性：基于云平台的智能仓储系统架构具有很强的灵活性。企业可以根据自己的实际需要，灵活地调整和扩展系统功能，以满足不断变化的业务需求。

2.可扩展性：基于云平台的智能仓储系统架构具有良好的可扩展性。企业可以根据业务量的增长，轻松地增加或减少系统资源，以满足不断增长的需求。

3.高可靠性：基于云平台的智能仓储系统架构具有很高的可靠性。云平台通常采用冗余设计和灾难恢复机制，可以确保系统在出现故障时仍然能够正常运行。

基于云平台的智能仓储系统架构的优势

1.成本节约：基于云平台的智能仓储系统架构可以帮助企业节省成本。企业无需投资昂贵的硬件和软件，只需按需付费即可使用云平台提供的服务。

2.提高效率：基于云平台的智能仓储系统架构可以帮助企业提高效率。云平台提供了一系列功能强大的工具和服务，可以帮助企业管理库存、跟踪货物、优化物流过程。

3.增强协作：基于云平台的智能仓储系统架构可以帮助企业增强协作。云平台为企业提供了一个统一的平台，使企业内部不同部门和外部合作伙伴能够轻松地共享信息和协同工作。基于云平台的智能仓储系统架构

云平台作为智能仓储系统的重要组成部分，其主要功能在于提供计算、存储和网络资源，支持智能仓储系统的运行及管理，实现仓储作业的智能化和高效化。云平台的架构主要包括以下几个方面：

#1.服务架构

云平台采用微服务架构设计，将仓储系统拆分为多个细粒度的微服务，每个微服务具有独立的功能和职责，通过轻量级的通信协议进行交互。这种架构具有高扩展性、高可用性和弹性伸缩能力，可以满足仓储系统动态变化的需求。

#2.资源分配

云平台采用动态资源分配策略，根据仓储系统的实时运行情况，自动分配计算、存储和网络资源，以保证系统的稳定运行和高性能。资源分配策略可以根据业务需求和系统负载进行调整，以满足不同的仓储业务场景的需求。

#3.数据存储

云平台提供海量数据存储能力，支持多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。仓储系统中的各种数据，如货物信息、入库出库记录、仓位信息等，都可以存储在云平台上。云平台采用分布式存储技术，确保数据的安全性、可靠性和高可用性。

#4.计算服务

云平台提供强大的计算能力，支持多种计算模型，包括批处理计算、流式计算、交互式计算等。仓储系统中的各种计算任务，如库存盘点、货物分拣、路径规划等，都可以提交到云平台进行计算。云平台采用分布式计算技术，提高计算效率，缩短计算时间。

#5.网络连接

云平台提供可靠且高速的网络连接，支持多种网络协议，包括TCP/IP、HTTP、MQTT等。仓储系统中的各种设备，如传感器、控制器、机器人等，都可以通过网络连接到云平台，实现数据的传输和控制。

#6.安全保障

云平台采用多层安全防护体系，包括身份认证、访问控制、数据加密、入侵检测等，以确保数据的安全性和隐私性。第四部分智能搬运机器人在仓库中的应用与优化关键词关键要点【智能搬运机器人在仓库中的应用与优化】：

1.智能搬运机器人的种类与功能：包括自动叉车、自动拣选机器人、自动堆垛机等，具有自动导航、自主决策、人机交互等功能。

2.智能搬运机器人应用场景：适用于大型仓库、电商物流中心、制造业生产线等场景，可实现货物搬运、拣选、堆垛等任务自动化。

3.智能搬运机器人的优化策略：包括路径规划优化、任务分配优化、人机协同优化等，可提高机器人搬运效率和准确性。

【智能搬运机器人与仓库管理系统的集成】：

智能搬运机器人在仓库中的应用与优化

#智能搬运机器人在仓库中的应用

智能搬运机器人（AMR）是一种新型的仓库自动化设备，它可以自主导航、避障，并在预先设定的路线内自动搬运货物。AMR的应用可以大大提高仓库的生产效率和作业准确性，降低劳动强度，并节省人力成本。

AMR在仓库中的应用主要包括以下几个方面：

1.货物搬运：AMR可以自动将货物从一个地方搬运到另一个地方，从而实现货物的快速分拣、运输和入库。

2.订单拣选：AMR可以根据订单信息，自动拣选货物并将其送至指定地点，从而提高订单处理效率。

3.库存管理：AMR可以自动扫描货架上的货物条码，并将其信息上传至仓库管理系统，从而实现库存的实时管理。

4.安全管理：AMR可以配备摄像头和传感器，以便实时监控仓库的情况，并及时发现安全隐患，从而提高仓库的安全性。

5.数据收集：AMR可以采集仓库内的各种数据，如货物的位置、数量、重量等，并将其上传至云端，以便进行数据分析和决策优化。

#智能搬运机器人在仓库中的优化

为了充分发挥AMR在仓库中的作用，需要对AMR进行优化，包括以下几个方面：

1.路径规划：优化AMR的路径规划算法，使其能够找到最短、最优的路径，从而提高AMR的搬运效率。

2.避障性能：优化AMR的避障性能，使其能够准确识别并避开障碍物，从而提高AMR的安全性。

3.导航精度：优化AMR的导航精度，使其能够准确地定位货物的位置，从而提高AMR的拣选准确率。

4.协作能力：优化AMR的协作能力，使其能够与其他AMR或仓库工作人员协同作业，从而提高仓库的整体效率。

5.数据管理：优化AMR的数据管理系统，使其能够有效地采集、存储和分析AMR生成的数据，从而为仓库管理人员提供决策支持。

#结语

AMR在仓库中的应用可以大大提高仓库的生产效率和作业准确性，降低劳动强度，并节省人力成本。通过对AMR进行优化，可以进一步提高AMR的性能，使其能够更好地满足仓库的需求。第五部分智能仓储系统的数据采集与信息集成关键词关键要点【数据采集技术与设备】：

1.射频识别（RFID）：利用射频信号自动识别目标对象,实现物品的自动识别和跟踪管理。

2.条码识别：通过光电扫描实现物品的自动识别,具有成本低、速度快、扩展性强等优点。

3.传感器技术：利用传感器采集环境信息,实现库内温湿度、光照强度、烟雾浓度等数据的实时监测。

4.视频监控：利用摄像头采集图像和视频信息,实现库内人员、物品进出的监控和管理。

【数据传输与处理技术】：

智能仓储系统的数据采集与信息集成：

智能仓储系统的数据采集与信息集成是实现库内各个环节信息化和自动化管理的关键环节。数据采集系统负责采集仓储系统中各种设备和传感器的数据，如货物位置、库存数量、货物进出库信息等。信息集成系统则负责将这些数据进行整理、分析和归类，并提供给相关人员进行决策和管理。

数据采集系统

智能仓储系统的数据采集系统主要包括以下几个部分：

*传感器：传感器是数据采集系统的重要组成部分，负责将物理世界的信号转换为电信号，以便计算机系统能够进行识别和处理。常用的传感器包括：

*光电传感器：用于检测物体的位置、大小和形状。

*射频识别（RFID）传感器：用于识别和跟踪货物。

*条形码传感器：用于识别和管理货物。

*红外传感器：用于检测火灾和烟雾。

*数据采集设备：数据采集设备负责采集传感器采集到的数据，并将其传输给计算机系统。常用的数据采集设备包括：

*数据采集器：数据采集器是一种便携式设备，可以连接多种传感器，并通过有线或无线方式将数据传输给计算机系统。

*工业计算机：工业计算机是一种专门用于工业环境的计算机，具有较强的抗干扰能力和可靠性。

*数据传输网络：数据传输网络负责将数据从数据采集设备传输到计算机系统。常用的数据传输网络包括：

*有线网络：有线网络是一种通过电缆传输数据的网络，具有较高的传输速率和稳定性。

*无线网络：无线网络是一种通过无线电波传输数据的网络，具有较强的灵活性，但传输速率和稳定性较低。

信息集成系统

智能仓储系统的信息集成系统主要包括以下几个部分：

*数据存储：数据存储系统负责将数据进行存储，以便以后能够进行查询和分析。常用的数据存储系统包括：

*关系型数据库：关系型数据库是一种常用的数据存储系统，具有较强的结构化和查询能力。

*非关系型数据库：非关系型数据库是一种近年来兴起的新的数据存储系统，具有较强的灵活性、可扩展性和性能。

*数据处理：数据处理系统负责将数据进行处理和分析，以便生成有价值的信息。常用的数据处理系统包括：

*数据分析软件：数据分析软件是一种专门用于数据分析的软件，可以帮助用户快速发现数据中的规律和趋势。

*机器学习算法：机器学习算法是一种可以从数据中学习并做出预测的算法，可以帮助用户在数据分析中发现更深层次的信息。

*信息展示：信息展示系统负责将数据和分析结果进行展示，以便用户能够直观地了解仓库的运行状况。常用的信息展示系统包括：

*仪表盘：仪表盘是一种交互式的数据展示工具，可以帮助用户快速了解仓库的关键指标。

*报告：报告是一种静态的数据展示工具，可以帮助用户详细了解仓库的运行状况。

*可视化工具：可视化工具是一种可以通过图形和图表来展示数据的工具，可以帮助用户更直观地了解仓库的运行状况。

数据采集与信息集成在智能仓储系统中的应用

数据采集与信息集成在智能仓储系统中的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：

*库存管理：数据采集与信息集成系统可以帮助仓库管理员实时了解仓库的库存情况，以便制定合理的库存管理策略。

*货物进出库管理：数据采集与信息集成系统可以帮助仓库管理员快速处理货物的进出库，并及时更新仓库的库存信息。

*仓库作业管理：数据采集与信息集成系统可以帮助仓库管理员优化仓库的作业流程，提高仓库的作业效率。

*仓库安全管理：数据采集与信息集成系统可以帮助仓库管理员及时发现仓库中的安全隐患，并采取措施消除安全隐患。

总结

智能仓储系统的数据采集与信息集成是实现库内各个环节信息化和自动化管理的基础，对于提高仓库的效率和安全性具有重要意义。通过使用传感器、数据采集设备、数据传输网络和信息集成系统，智能仓储系统可以实时采集和分析各种数据，并将其转化为有价值的信息，以便仓库管理员能够及时做出决策，优化仓库的运营。第六部分智能仓储系统库存管理与优化关键词关键要点【智能仓储系统库存管理与优化】：

1.智能库存管理：利用物联网、人工智能等技术，实时跟踪库存情况，优化库存管理策略，减少库存成本和提高仓库效率。

2.库存优化算法：应用运筹优化、机器学习等算法，优化库存策略，实现库存水平与客户需求的平衡，提高仓储空间利用率和周转率。

3.库存预测与分析：利用大数据分析技术，预测未来库存需求，分析库存变动趋势，为库存管理决策提供数据支持。

【智能仓储系统拣选与包装优化】：

智能仓储系统库存管理与优化

一、智能仓储系统库存管理概述

智能仓储系统库存管理是指利用先进的信息技术和自动化设备，对仓库中的货物进行有效的管理和控制，以提高库存管理效率、降低库存成本和提高客户服务水平。智能仓储系统库存管理主要包括以下几个方面：

1.库存盘点：利用射频识别（RFID）、条形码等技术，对仓库中的货物进行快速盘点，提高盘点效率和准确性。

2.库存分配：根据货物的属性、需求情况等因素，将货物分配到不同的仓库或货架上，以优化库存空间利用率和提高拣货效率。

3.库存预警：根据历史数据和销售预测，对库存水平进行预警，及时提醒仓库管理员补充库存，防止库存短缺或积压。

4.库存优化：利用数学模型和优化算法，对库存水平进行优化，以降低库存成本和提高客户服务水平。

二、智能仓储系统库存管理优化策略

1.ABC分类法：将库存中的货物根据其价值、需求频率等因素分成A、B、C三类，对不同类别的货物采用不同的管理策略。

2.先进先出法：对于易腐烂或有保质期的货物，采用先进先出的原则进行管理，防止货物过期变质。

3.定期盘点：定期对库存中的货物进行盘点，及时发现库存差异并进行纠正，防止库存短缺或积压。

4.库存预警：根据历史数据和销售预测，对库存水平进行预警，及时提醒仓库管理员补充库存，防止库存短缺或积压。

5.库存优化：利用数学模型和优化算法，对库存水平进行优化，以降低库存成本和提高客户服务水平。

三、智能仓储系统库存管理优化案例

某大型物流企业采用智能仓储系统对仓库中的货物进行管理，通过对库存数据的分析和处理，企业发现仓库中的库存积压严重，导致库存成本高昂。企业于是采用ABC分类法和先进先出法对库存中的货物进行分类和管理，同时定期对库存进行盘点和预警，并利用数学模型对库存水平进行优化。通过这些措施，企业成功地降低了库存成本和提高了客户服务水平。

四、智能仓储系统库存管理优化展望

随着信息技术和自动化设备的不断发展，智能仓储系统库存管理将变得更加智能和高效。未来，智能仓储系统库存管理将能够实现以下目标：

1.实时库存监控：利用物联网技术，实时监控仓库中的库存情况，及时发现库存差异并进行纠正。

2.自动库存补货：利用人工智能技术，自动生成补货订单，并指挥机器人或无人机进行货物补货。

3.库存优化决策：利用大数据分析和机器学习技术，对库存水平进行优化决策，以降低库存成本和提高客户服务水平。

智能仓储系统库存管理的优化将对物流行业的降本增效和可持续发展产生积极的影响。第七部分智能仓储系统订单管理与优化关键词关键要点智能仓储系统订单管理与优化

1.订单处理与分拣：

-利用数据采集技术和算法，实现订单的自动接收和处理，减少人工干预。

-通过智能分拣系统，根据订单信息和库存情况，自动将商品分拣至指定区域，提高分拣效率和准确性。

-利用机器人或其他自动化设备，将分拣后的商品输送至包装区或发货区，实现无人工干预的订单处理流程。

2.库存管理与优化：

-利用射频识别（RFID）技术、摄像头等设备，实时跟踪库存情况，确保库存数据的准确性和实时性。

-通过算法和模型，分析库存数据，预测商品需求，优化库存水平，减少库存积压和缺货现象。

-实施动态库存管理策略，根据销售情况和补货周期，动态调整库存水平，提高库存周转率。

3.仓储空间优化：

-利用三维建模和仿真技术，对仓储空间进行可视化模拟，优化仓储布局和货架设计，提高仓储空间利用率。

-通过算法和模型，分析商品的进出库频率和周转率，优化商品的存储位置，减少拣货距离，提高拣货效率。

-利用自动化存储和检索系统（AS/RS），实现高密度存储和快速检索，提高仓储空间利用率和拣货效率。

4.拣货路径优化：

-利用算法和模型，分析订单信息和仓储布局，优化拣货路径，减少拣货人员的移动距离和时间，提高拣货效率。

-通过智能拣货设备，如语音拣货系统或拣货机器人，引导拣货人员按照优化后的拣货路径作业，提高拣货准确性和效率。

-实施分拣墙或分拣塔技术，将订单中的商品分拣至特定的区域，方便拣货人员一次性拣选，提高拣货效率。

5.包装与发货优化：

-利用自动化包装设备，实现订单的自动包装，提高包装效率和准确性。

-通过算法和模型，优化包装箱尺寸和装箱策略，减少包装材料的使用，降低包装成本。

-与物流公司集成，实现无缝发货，提高发货效率和准确性。

6.数据分析与决策支持：

-收集和分析仓储运营数据，包括订单处理时间、库存周转率、拣货效率等，为仓储管理决策提供数据支持。

-利用数据挖掘和机器学习技术，分析仓储运营数据，发现仓储运营中的问题和瓶颈，为仓储管理决策提供优化建议。

-开发仓储管理决策支持系统，帮助仓储管理人员做出更优的决策，提高仓储运营效率和准确性。智能仓储系统中的订单管理与优化

订单管理是智能仓储系统的重要组成部分，它负责处理客户订单、分配库存、组织发货和跟踪订单状态。订单管理模块与其他仓储系统模块紧密集成，如库存管理、拣选管理、包装管理和运输管理等，共同实现高效、准确的订单履行。

1.订单管理流程

智能仓储系统中的订单管理流程通常包括以下步骤：

*接收订单：系统从各种渠道接收客户订单，包括电子商务网站、电话订购、传真订购等。

*订单验证：系统对收到的订单进行验证，包括检查客户信息、产品信息、数量、价格等是否正确完整。

*库存分配：系统根据订单信息和库存情况，分配库存给订单。

*拣选：系统根据分配的库存，组织拣选人员进行拣选作业。

*包装：将拣选好的货物进行包装，以准备装运。

*发货：将包装好的货物交给运输公司，安排发货。

*跟踪订单状态：系统实时跟踪订单的状态，包括拣选状态、发货状态、收货状态等，并向客户提供订单状态信息。

2.订单管理优化策略

为了提高订单管理效率和准确性，智能仓储系统通常会采用各种优化策略，包括：

*订单优先级管理：根据订单的重要性、交货时间等因素，对订单进行优先级排序，以确保重要订单优先处理。

*库存优化：通过科学的库存管理策略，保持合理的库存水平，以满足订单需求，避免库存积压或短缺。

*拣选优化：通过优化拣选路径、拣选策略等，提高拣选效率和准确性。

*包装优化：根据货物的特点和运输方式，选择合适的包装材料和包装方式，以降低包装成本和运输成本。

*发货优化：根据订单的目的地、运输成本、交货时间等因素，选择合适的运输方式和运输公司，以降低运输成本和提高交货速度。

3.订单管理系统

智能仓储系统通常会采用专门的订单管理系统来管理订单。订单管理系统可以提供丰富的功能，包括订单接收、订单验证、库存分配、拣选管理、包装管理、发货管理、订单状态跟踪等。订单管理系统通常与其他仓储系统模块集成，如库存管理系统、拣选管理系统、运输管理系统等，共同实现高效、准确的订单履行。

智能仓储系统中的订单管理与优化对于提高仓库运营效率、降低成本、提高客户满意度至关重要。通过采用先进的订单管理技术和优化策略，智能仓储系统可以实现高效、准确的订单履行，从而提高企业竞争力。第八部分智能仓储系统绩效评估与优化关键词关键要点【智能仓储系统绩效评估指标体系】：

1.准确性评估：指系统对仓储作业准确性与完整性的评估，包括收货、拣选、配货、装运等环节的准确率与完整率。

2.效率评估：指系统对仓储作业效率与时效性的评估，包括收货处理时间、拣选效率、订单周转时间等指标。

3.库存管理评估：指系统对仓储系统库存管理能力的评估，包括库存准确率、库存周转率、库存利用率等指标。

4.成本评估：指系统对仓储作业成本