仓库方案

仓库方案实用。

志向是前进的推动力，计划是前进的指南路，当一个项目即将启动时，我们应该学习如何撰写不同类型的方案文案，使用简练、凝练的语言，同时也要注重其规范性和专业性。在网络上，我们为您找到了一篇优秀的"仓库方案"文章，如果符合您的需求，请立即收藏此页面！

仓库方案【篇1】

在一个事业单位或者商业企业，仓库盘点是非常重要的一项任务。盘点意味着对存储在仓库内的各种物品、原材料、零件、成品进行检查和计算，以确保库存记录的准确性和实际库存一致性，从而避免任何潜在的损失或错误。

下面我将为大家介绍一个仓库盘点方案，以满足大多数企业和事业单位进行仓库盘点的基本需求。

一、确定盘点日期和时间：在确定日期和时间的过程中，应该特别注意公司的营业时间和仓库的运作时间。一般来说，盘点时间通常会在公司营业时间以外进行，而盘点的日期也应该避免采购和销售高峰期，避免出现对业务的影响。

二、清点仓库设备和工具：在进行盘点前，需要确保所有的设备和工具都处于正常工作状态。这些设备包括运输车辆、电梯和叉车等，而工具则包括电脑、扫码枪、打印机等等。

三、安排盘点人员：安排一支专门的盘点小组，由有经验的员工领导，其人员需要主要涵盖下列岗位：仓库管理员、财务人员、销售和采购人员，具有不同的技能和知识，可以确保准确高效地完成盘点工作。在张贴伪造标签或假冒标识的情况下，还需要将仓库安保团队的人员加入盘点小组以确保物品质量的准确性。

四、制定详细的盘点计划：根据公司的具体要求和盘点人员的能力，制定范围、数据收集和文件管理等方面的详细计划。具体计划包括盘点检查范围、计数方式、仓库内容标记、数据收集、盘点报告和分析等。

五、分段盘点：为了提高效率同时减少盘点时间，可以从小仓库逐渐扩大盘点范围，分批进行盘点。这样不仅节省时间，也降低了错误率。

六、进行实地盘点：所有的盘点需要在仓库内进行。在开始实地盘点前，需要对仓库内每个货架进行标记，在盘点时还要进行多次检查，确保数据准确，并且校验盘点过程中的异常数据或缺失。

七、对实际盘点结果进行检查和分析：在确定实际库存和存储记录一致时，还需要对实际盘点结果进行检查和分析。如有重要的异常数据或存储记录错误时，需要对数据进行进一步地分析，调查原因并修正错误。

八、优化仓库管理：在完成盘点后，应该积极优化仓库管理，调整库存量等方面的管理方法。例如，如果盘点后发现库存过多，就需要分析库存多出问题的原因，重新规定库存量的基本标准，并制定有效的计划来减少废弃物流，提高仓库利用率。

综上所述，仓库盘点方案不仅需要将员工的专业知识和技能考虑在内，还需要采取一些有效措施来降低错误率和提高效率。如果能够有效地完成盘点工作，有助于提高企业仓库管理的效率，以减少获得更好的金融效益和经营成果。

仓库方案【篇2】

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

仓库方案【篇3】

1、总则

1.1编制目的

高效有序地做好公司危险化学品仓库火灾事故的应急处置工作，避免或最大程度地减轻火灾事故造成的损失，保障员工生命和企业财产安全，维护社会稳定。

1.2编制依据

《电力企业现场处置方案编制导则》

《本公司安全生产责任制管理制度》

1.3适用范围：适用于公司危险化学品仓库火灾事故的现场应急处置和应急救援工作。

2、事件特征

2.1事件类型及危险性分析

2.1.1危险化学品仓库着火是指仓库本体着火或者仓库内部化学药品、油品（气体）自燃起火。

2.1.2外来火种、设备不良、操作不当引起的火灾，性质相抵触的物质混存引起的火灾，产品变质引起的火灾，危险化学品保管不善致使容器破损发生泄漏或者爆炸等引起的火灾都可能导致危险化学品仓库发生火灾事故。

2.1.3危险化学品仓库火灾事故危害极大，会导致危险化学品泄漏、爆炸、房屋坍塌，严重污染环境，造成人员中毒、窒息等伤亡事故。

3、应急组织及职责

3.1成立应急救援指挥部

总指挥：生产副总，成员：生产部经理、当值值长、仓库负责人、检修人员、安全专工、公司消防人员

3.2指挥部人员的职责

3.2.1总指挥的职责：全面指挥突发事件应急救援工作。

3.2.2生产部经理的职责：组织、协调本部门人员参加应急处置和救援工作。

3.2.3值长的职责：汇报有关领导，组织现场人员进行先期处置。

3.2.4仓库负责人：发现异常情况，及时汇报，做好物品的调整和，故障设备的隔离。

3.2.5检修人员：及时赶赴现场，了解、分析现场状况，组织消除设备缺陷。

3.2.6安全专工的职责：监督安全措施落实和人员到位情况。

3.2.7消防人员的职责：接到火警时，迅速赶往事发现场灭火。

4、应急处置

4.1应急处置程序

4.1.1仓库人员发现火情者应立即向部门负责人汇报，部门负责人组织消防人员到现场灭火，同时报告指挥部领导，启动本预案。

4.1.2指挥部成员到达事故现场后，根据事故状态及危害程度做出相应的应急决定，指挥疏散现场无关人员，各应急救援队立即开展救援。

4.1.3事故扩大无法控制时，拨打119报警电话请求市消防队支援。

报警内容：单位名称、地址、着火物质、火势大小、着火范围。把自己的电话号码和姓名告诉对方，以便联系。同时还要注意听清对方提出的问题，以便正确回答。打完电话后，要立即到公司门口等候消防车的到来，以便引导消防车迅速赶到火灾现场。

4.1.4事件扩大时与相关应急预案的衔接程序：火灾事故扩大时启动《火灾事故应急预案》；造成人身伤亡时启动《人身伤亡事故应急预案》。

4.2现场应急处置措施

4.2.1公司消防人员接到达火场后迅速勘察火情，开展灭火工作。

4.2.2切断火势蔓延的途径，冷却和疏散受火势威胁的压力容器及密闭容器和可燃物，控制燃烧范围，积极抢救受伤和被困人员。如有液体流淌时，应筑堤(或用围油栏)拦截漂散流淌的易燃液体或挖沟导流。

4.2.3及时了解掌握危险化学品的特性和储存情况，采取针对性灭火措施。扑救毒害性、腐蚀性或燃烧产物毒害性较强的易燃品火灾，扑救人员必须佩戴防护面具，采取防护措施。

4.2.4若火势难以控制，请求辖区消防队救援，消防队到达现场后开展灭火。

4.2.5应利用对讲机、电话等多种通信手段通知无关人员紧急撤离，严禁无关人员进入火场。

4.2.6消防队员对危险品仓库未燃的化学物品迅速转移，但必须严格做好个人防护工作，防止人员中毒。

4.2.7安全救护组迅速抢救伤员，及时将受伤人员应送往医院抢救，确保人员的生命安全。

4.2.8综合部及时提供抢险所需物资和器材。

4.2.9当化学危险品库着火已被有效的扑灭并根据现场恢复情况，由总经理宣布应急处理情况终止。

4.2.10化学危险品仓库火灾应急处置结束后，要继续设置警戒线和警戒标志，对火灾现场进行彻底清洗和严格消毒，检测污染情况。现场污染未彻底清除前，无关人员禁止入内。

4.2.11根据实际情况恢复事故现场的隔离防护措施，缩小影响。

4.2.12根据现场恢复情况，由生产副总宣布事故应急处理情况的终止，生产秩序和生活秩序恢复为正常状态。

4.3事件报告流程

4.3.1仓库人员发现火情应立即向部门负责人汇报。

4.3.2部门负责接到报警后，立即报告应急救援指挥部领导同时通知公司消防队到现场灭火。

4.3.3火势无法控制时报火警请求辖区消防队救援。火灾报警时应说明火灾发生的时间、地点、燃烧物、起火原因、范围、严重程度，已采取的控制措施及其他应对措施，报告单位、联系人员及通信地址。

4.3.4总经理要在火灾事故发生后的1小时内向菏泽市安全监督管理局、集团公司和分公司速报突发事件信息。速报的内容主要包括事故发生的时间、地点、人员伤亡、设备损坏情况、可能的引发因素和发展趋势等。报送、报告突发事件信息，应当做到及时、客观、真实，不得迟报、谎报、瞒报、漏报。

5、注意事项

5.1应急处置时注意防止中毒、窒息、触电、烫伤。

5.2危险区设好警戒线，并挂好标示牌。无操作权限的人员不得乱动现场设备。

5.3佩戴个人防护器具时注意检查防护用品合格，且在有效检验期内；正确佩戴使用正压式呼吸器、隔热服、隔热手套、绝缘靴等安全防护用具。

5.4现场自救和互救时不熟悉现场情况和灭火方法的人员不得盲目进入危险区域，救人前先确认自己的能力和现场情况是否能够满足对他人施救的需要。

5.5应急救援结束后要全面检查，确认现场无火灾隐患和建筑物坍塌的隐患。

5.6加强自身防护，避免救火导致人身伤害。

仓库方案【篇4】

电信企业参与竞争的利器-数据仓库和数据挖掘

随着电信市场的开放，竞争将越来越激烈，利润的降低使得必须从粗放的经营转变到集约的经营，同时经营决策需要尽可能多的定量的依据和尽可能快的速度。所有这些需要技术上的支持----数据仓库和数据挖掘广东省电信科学技术研究院是华南地区通信技术支持及科研开发的最高技术部门，围绕保障通信大网运行安全、高效和通信市场的需求而进行系统维护支持、网管系统开发、多媒体研究、网络技术与市场研究、计费系统研究与开发、人员培训和计量检测等七个方面的工作。研究院目前拥有一支900多人的年富力强、实力雄厚的研发队伍。

研究院开发的Thinker-BC多媒体网综合业务管理系统是一套统一的综合业务管理系统。它为电信运营商以及各级ISP提供一个稳定而灵活的业务支撑平台。该平台能够提供所有的多媒体数据通信基本业务及各种增值服务，该平台具备极强的可扩展性，具备快速的新业务生成、推广能力。系统能够灵活地定义各项服务的资费政策，及各项业务的捆绑销售优惠策略，并对各项服务提供准确、实时的计费功能。其中的数据仓库决策支持系统是基于Sybase的数据仓库解决方案开发的。业务经营决策者可以利用这个系统快速准确地了解到各项业务的发展情况、为进一步的决策支持工作提供坚实的基础。

目前，广东公众多媒体通信网拨号用户总数已达到70万。根据业务需求分析，广东省163/169网到底的用户总数将达到800万以上，其中拨号注册用户达400万，主叫用户300万，卡用户100万，专线用户也将达到1万户以上。在这些大量的数据背后隐藏着许多重要的信息。

系统的最终用户是电信内部的各个部门，因此最终用户的需求不尽相同。

业务策略不断变化。表现为资费政策的不断变化。

Thinker-BC2000多媒体网综合业务管理系统的数据仓库系统模型如下图所示：

数据仓库的实施是一个相当复杂的过程，主要包括五个部分的内容：数据仓库的设计建模、数据转换与集成、数据存储与管理、数据的分析和展现和数据仓库的维护和管理。

Sybase提供了覆盖整个数据仓库建立周期的一套完整的产品包：Warehouse Studio，它包括数据仓库的建模、数据集成和转换、数据存储和管理、元数据管理和数据可视化分析等产品。以下说明了我们是如何结合Sybase的产品来做数据仓库的设计与开发。

数据仓库的设计工作对于决策支持系统起着至关重要的作用，它需要根据决策需求确定主题，从数据源到数据提交，对数据仓库的数据组织进行逻辑结构的设计，还要按照业务用户最能理解的方式组织和提供信息。

在这个阶段，我们使用了PowerDesigner WarehouseArchitect。WarehouseArchitect是个高度优化的数据库工具，广泛用于数据源的逆向工程、建模、数据仓库方案设计，以适应每个业务需求。通过对逻辑设计、物理设计和应用建模进行集成，WarehouseArchitect方便了数据仓库的开发和实现。

在进行数据仓库的建立时，最大的挑战之一是如何将原始业务数据转化为一致的格式，使之更好地为决策支持服务。这包括对已有数据的准确性和一致性进行检验、净化，将数据进行转化、提取、转换、装载到数据集市或数据仓库以及对其进行定期更新和管理。PowerMart作为数据抽取工具，从各种异够的数据源中抽取数据，在数据抽取过程，用户可以根据不同的抽取阶段，灵活定制各种数据抽取流程，并定时地将数据加载到数据仓库中。

PowerMart是一个集成的软件产品套件,用于建造和管理数据集市和分析应用。PowerMart交付了一个开放的可伸缩的解决方案，主要定位于数据集市完整的生命周期和分析应用开发及产品化的管理，能够支持多种平台上快速变化的大量数据作为数据来源，进行复杂的转换处理以及支持高速的数据加载。其metadata repository 能够协调并驱动一系列的核心功能，包括抽取、转换、加载和管理等。

PowerMart的图形化用户接口帮助数据仓库管理人员很容易的设计复杂的source-to-target的映射，然后可以由PowerMart强大的服务器来自动地执行，

数据仓库的存储可以选用多维数据库，也可以选用关系型数据库或其它特殊的存储方式。数据的存储要保证数据的安全性、完整性、一致性，同时还要具有复杂的分析查询的高效性。

我们选用了Sybase的数据仓库产品Adaptive Server IQ。Adaptive Server IQ是一个关系型数据库，为高性能决策支持和数据仓库的建立而进行了优化。IQ中的关键技术是纵向数据存储（通过列而不是通过行来进行）、Bit-Wise查询索引和数据压缩。

联机分析处理(OLAP)是一个分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。通过多种OLAP工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，形成图表或报表的形式，使决策者可以清晰、直观地看到分析结果，这正是数据仓库系统所要达到的目的。

数据仓库的开发应用主要有结构设计、数据集中组织和管理、数据的快速高效访问等。其中数据的访问一般都是由较为成熟的业务智能工具完成，因此不同于OLTP系统，数据仓库系统的前端开发编程量是比较小的，但是其维护工作的时间跨度要大，因为决策支持应用的随意性较强，不可能再象业务系统那样固定一个统一的操作模式。

BusinessObjects作为较早进入中国市场的业务智能提供商，其产品操作精简、功能丰富，并且有直观易懂的前端展现元数据管理部分，在这个解决方案中与IQ的高速查询效率相得益彰。

元数据是关于数据的数据，能够表示、定义数据的意义及系统各组成部件之间的关系的数据，它包括关键字、属性、数据描述、物理数据结构、源数据结构、映射及转换规则、综合算法、代码、缺省值、安全要求及数据时限等。管理好元数据是管理数据仓库的关键。

Sybase的Warehouse Control Center通过对元数据仓库的集中管理，提供了数据仓库解决方案的保证技术。从设计和开发到实现到最终用户访问，由工具和数据库产生的对元数据的密集型集成和管理保证了真正企业级数据仓库的建立。Warehouse Control Center是基于Intellidex技术的为数据仓库开发人员提供的数据仓库元数据管理工具，能够在数据仓库环境下进行数据采集、捕捉、存储、管理和发布逻辑的、物理的以及上下文相关的信息，而不用去管它的物理存储位置是在联合数据仓库上、分布式数据仓库上还是二者兼有。业务用户可以浏览根据其需求而生成的元数据对象，甚至可以使用发布和登记性能请求或选择附加性能。

数据仓库服务器：

运行Sybase IQ。 数据迁移服务器：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

运行PowerMart Server 管理Web服务器两台：

IBM Netfinity7600 intel PIII550/ 4 cpu/1G ram/ 36.4 G hd NT4

分别运行BO Web Intelligence和Warehouse Control Center Server。 存储网络：

数据仓库与决策支持系统对在线事务处理应用和在线统计分析应用进行有效地隔离。保证了业务管理系统在线事物处理的安全、稳定、可靠、高效地运行，也确保了决策支持系统能够快速及时地获取统计数据。 省中心和地市业务管理人员能够每月按照要求生成预先定义好的标准统计报表。业务分析人员通过非常简单易用的图形界面，能够快速准确地进行语义层查询并把所需的业务数据、信息和分析结果以丰富的形式快速地展现出来，为领导的决策提供准确的依据。 提供数据挖掘功能，挖掘出潜在的影响业务发展的因素。

为客户管理系统提供服务，为客户提供快速的账单及各种服务清单查询。并提供挖掘大客户的手段。

我们已经在广东视聆通和福建163网上，使用Sybase的数据仓库解决方案，成功实施了数据仓库系统，并且基于BO（Business Object）开发了统计分析报表系统。

目前，正在建设广东省新一代的多媒体网综合业务管理系统，其中包括新版本的数据仓库系统。而这个数据仓库系统也是采用Sybase的数据仓库解决方案。

仓库方案【篇5】

主 题：怎样去宣传数据仓库？

数据仓库是 面向主题的、集成的、随时间变化的非易失的数据集合，用于支持管理层的决

策分析，

数据仓库对历史的数据做分析，以得出所分析主题的发展趋势，来支持决策层的决策分析。用于联机分析处理。

数据库 普通关系型数据库 大多用于联机事务处理，处理当前的事务、交易。

集成的例子：

就拿一家百货公司来说， 公司有好多的分公司，每个分公司有自己的日常交易纪录数据。

有真实的详细的交易历史纪录、也有月度、年度归总数据。总公司需要了解公司的运营状

况，以决定以后如何拓展业务，了解客户购物趋势，推广新产品等系列决策。试想想，如果

每个子公司将所有的历史数据都送到总公司，请问，总公司需要多少磁盘、多少资源来存储

这些数据？ 总公司要这些数据干什么？总公司不需要这些详细的数据，如果子公司根据一

定的周期归总之后在送到总公司，这样一来，数据量小了，有利于分析了，

公司里面，每个公司的数据结构定义可能不相同。需要统一数据定义。

送到总公司来的数据是比较全面的。这样一来，公司可以对用户购物趋势、购物能力等主题

做一个比较全面的分析，以发掘客户、扩大公司规模。

面向主题：

通讯公司可能只是纪录用户的应收款、预付款、通话纪录、费率。如果建立一个客户主题区

域，用来纪录用户所购买的服务、用户所在地域。这个主题区域可以帮助通讯公司预测客户

增长率、客户的地域分布、客户购买服务的倾向以增加新的服务，在那些区域出售什么通讯

产品等等的决策。

随时间变化：

上面两个例子都提到这个。百货公司的记账系统、通讯公司的记账系统都是随时间变化的最

好的例子，记账系统定期归总数据，然后将归总数据不断加到数据仓库里面来，这样数据仓

库也就是随时间变化的。

非易失性的：

一般的，追加到数据仓库里面的数据是不允许更改的，它不同于联机事务处理系统，允许修改数据库纪录。这样数据仓库的数据一般不会丢失。

数据仓库有几个要点：

数据仓库中 数据的查询是最重要的。 视图、索引是提高查询的选择。

代码库是统一、集成的前提。

仓库方案【篇6】

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

(责任编辑：铭铭)

仓库方案【篇7】

仓库盘点方案是指在一定的时间间隔内，对仓库所存储的物品进行全面的核实和确认，以保证仓库物资存量的准确性。在仓库管理中，盘点工作的正确性和及时性，对于仓库管理的质量和效率至关重要。本文将介绍一种有效的仓库盘点方案。

一、确定盘点周期

盘点周期是指仓库盘点的频率，是盘点方案的基础。在确定盘点周期时，应考虑物品存储量、物品特性、物品易损程度、仓库运营规模等因素。通常，建议将盘点周期设置为一年，以检查仓库存储物品的耗损情况。

二、编制盘点清单

盘点清单是指仓库实际存储物品的清单，需要精确地记录每个物品的数量、规格、品牌、批次等信息，同时确定每个物品的计价方法，如FIFO（先进先出）或LIFO（后进先出）。在编制盘点清单时，需要确保清单的准确性和完整性。

三、确定盘点方法

仓库盘点的方法有两种，一种是逐一盘点，即逐个核实每个物品的数量、规格和批次等信息，另一种是随机抽样盘点，即以一定比例抽取部分物品进行核实。通常建议采用逐一核实的方法，以确保盘点的准确性和全面性。

四、安排盘点时间

盘点时间是指进行仓库盘点的时间范围，需要充分考虑仓库运营的情况，避免影响仓库的正常运行。通常应在季节交替、年底结算等相对空闲的时间进行盘点，以确保盘点过程不会影响仓库的日常运作。

五、落实盘点责任

盘点责任对于盘点工作的质量和效率至关重要。在落实盘点责任时，应明确盘点的部门和盘点的负责人，确保盘点工作的协调和分工。同时，应对盘点工作给予必要的培训和指导，提高盘点质量和效率。

六、监督盘点工作

监督盘点工作是确保盘点工作质量和效率的重要保障。在监督盘点工作时，应建立完善的监督机制，如报告制度、检查制度等，以保证盘点过程中的准确性和全面性。同时，应对盘点结果进行核查和分析，及时发现问题，落实解决措施。

七、总结分析盘点结果

总结分析盘点结果是评估盘点工作质量和效果的重要依据。在总结分析盘点结果时，应对盘点工作进行评估，发现问题和不足，提出解决措施，以完善盘点方案，提高盘点质量和效率。

综上所述，仓库盘点是仓库管理中不可缺少的一部分，建立合理的仓库盘点方案可以帮助仓库管理人员及时发现问题，及时解决问题，提高仓库管理质量和效率，从而保障企业日常运作的正常进行。

仓库方案【篇8】

一、 考核目的

1、作为晋级、解雇和调整岗位依据，着重在能力、能力发挥和工作表现

上进行考核，公司员工绩效考核方案。

2、作为确定绩效工资的依据。

3、作为潜能开发和教育培训依据。

4、 作为调整人事政策、激励措施的依据，促进上下级的沟通。

二、 考核原则

1、公司正式聘用员工均应进行考核，不同级别员工考核要求和重点不同。

2、考核的依据是公司的.各项制度，员工的岗位描述及工作目标，同时考核必须公开、透明、人人平等、一视同仁。

3、制定的考核方案要有可操作性，是客观的、可靠的和公平的，不能掺入考评人个人好恶。

4、提倡考核结果用不同方式与被评者见面，使之诚心接受，并允许其申诉或解释。

三、 考核内容及方式

1、工作任务考核（按月）。

2、综合能力考核（由考评小组每季度进行一次）。

3、考勤及奖惩情况（由行政部按照《公司内部管理条例》执行考核）。

四、考核人与考核指标

1、成立公司考评小组，对员工进行全面考核和评价，规划方案《公司员工绩效考核方案》。

2、自我鉴定，员工对自己进行评价并写出个人小结。

3、考核指标，员工当月工作计划、任务，考勤及《内部管理条例》中的奖惩办法。

五、考核结果的反馈

考绩应与本人见面，将考核结果的优缺点告诉被评人，鼓励其发扬优点、改正缺点、再创佳绩。

六、员工绩效考核说明

（一）填写程序

1、每月2日前，员工编写当月工作计划，经部门直接上级审核后报行政部；

2、工作绩效考核表每月28日由行政部发放到部门，由本人填写经部门直接上级审核后于次月2日前交至行政部；

3、工作计划编写分日常工作类5项、阶段工作类5项及其它类等，其它类属领导临时交办的工作任务；

4、工作计划完成情况分完成、进行中、未进行（阶段性工作）三档，月末由本人根据实际选项打分，并在个人评价栏内给自己评分；

5、工作计划未进行、进行中（阶段性工作）项请在计划完成情况栏内文字

说明原因。

（二）计分说明

1、工作绩效考核表总分90分，日常工作类5项每项8分占40分，阶段工作类5项每项10分占50分，其它类每项附加分8分，意见与建议如被公司采纳，附加分10分；其中个人评分、职能部门评分、直接上级评分所占工作绩效考核得分比例分别是30%、30%、40%。（个人评分突破90分者，个人评分无效，按直接上级评分减10计算；职能部门评分从两方面考评：成本意识、职业规范。分别由财务部和行政部考评。）

2、综合绩效考核由考评小组季度进行一次，员工每季度填写一份《员工考核表》和一份《员工互评表》，具体时间由行政部另行通知；《员工考核表》由被考核员工和考评小组填写，《员工互评表》由员工以无记名方式填写后投入公司投票箱；其中自我考评、员工互评、考评小组考评所占综合绩效考核得分比例分别是30%、30%、40%。

3、工作绩效考核季度得分为3个月的平均分，占季度绩效考核得分的60%；综合绩效考核得分占季度绩效考核得分的40%，季度最终绩效考核得分即为两者之和。

4、评分标准：优85分以上，良84-80分，合格79-75分，一般74-65分，不合格64（含）分以下。

仓库方案【篇9】

仓库盘点方案是企业日常运营的一个重要环节，其目的是为了确保企业的物资清单准确无误，既不多也不少，并且保证企业的资产和仓库管理的高效性。在任何企业中，准确的盘点和物资的控制管理是非常重要的，它直接影响到企业的盈利能力和业绩。因此，一个有效的仓库盘点方案不仅能够减少企业的成本支出，而且还能使企业实现全面的物资控制，提高库存管理的效率。

一、盘点前的准备

在盘点前需要一定的准备工作，首先要制定一份详细的盘点计划，确定盘点的时间、范围和标准。对需要盘点的物品进行分类，制定每种物品的盘点方法和标准，以保证盘点的准确性和完整性。同时还需要准备足够的盘点工具和设备，如盘点清单、电子标签、计数器、手推车等。

二、盘点的执行

在盘点过程中，需要对每个仓库进行严格的控制和监督，以确保所有的物资都被记录和盘点。盘点工作需要在一定的时间内完成，应该充分利用时间，尽可能快地完成盘点工作，以便让企业尽早了解库存状况。

对于物资的盘点要求工作人员按照事先制定的标准进行操作，每个工作人员应负责盘点其领域中的所有物品，并保证数据准确性。在盘点过程中，需要记录每项物品的编号、名称、数量、存放位置等信息，并在每个物品上贴上电子标签，以便后续的追踪和记录。同时，还要对在盘点过程中发现的任何异常情况进行记录和处理，如发现残次品、过期品等不合格品，要及时处理和报告，以避免对企业造成不必要的损失。

三、盘点的整理与分析

盘点完成后，需要对数据进行收集和整理，对数据进行比对和检查，确保其准确性。对于盘点结果异常的物资，需要进一步的调查和核实，以充分保证数据的准确性。最后，企业需要根据盘点数据进行分析和评估，对库存管理进行优化和改进，提高资产的流转效率和利用率。

总而言之，一个成功的仓库盘点方案需要严格执行，并采用适当的盘点方法和标准。企业的管理层需要认真对待这一环节，并积极地改进和优化其运营模式，从而促进企业的健康稳定发展。

仓库方案【篇10】

一、薪资结构

仓库人员工资计算：基本工资+绩效奖金（考核后实际所得的金额）+发货单量提成=应得综合工资

现有薪资总额按方案选择相应的绩效奖金与基本工资比值，绩效工资考核方案由部门负责结合实际情次品制定

试用期员工不参于绩效考核，同时也享受提成机制

本薪资方案参于人员不享受公司节假日加班费福利

二、人员分工

电商仓库编制人员4人，每人每月出勤天数不得小于24天

部门负责人每月底需要提报次月值班人员到人事部，并通知各相关部门

三、工作分配

岗位1：打单、售后问题处理及和润美办公室对接1人

岗位2：打包、拣货、收货、折纸盒、理货、退货共3人

这两岗位每月盘点结束轮岗一次，盘点由仓库自行组织

电商部审单人员及财务人员进行监督仓库现有配置人数在工作时间内的饱和状态下为600单左右，实际平均每人每天处理订单为150单左右

四、奖金的分配

（方案1）

1、人均超出150单后的单量奖金为0.2元每单（例如当日800单，人均为200单，超出50单，奖金就是人圴50单*0.2元=人均奖金10元）

2、如遇到大型活动或者单量特别多，有请人帮忙的情况下，需扣除帮忙人员的操作单量

3、奖金分配：打单、售后问题处理及和润美办公室对接1人得25%；打包、拣货、收货、折纸盒、理货、退货共3人得60%，人均得20%

4、部门奖金分配所剩余的作为部门当月活动经费

5、考核工资与基本工资比值=1:3奖金的分配

（方案2）

1、不设保底单量，统一单量奖金为0.1元每单（例如当日800单，人均为200单，奖金就是人圴200单*0.1元=人均奖金20元）

2、如遇到大型活动或者单量特别多，有请人帮忙的.情况下，需扣除帮忙人员的操作单量

3、奖金分配：打单、售后问题处理及和润美办公室对接1人得25%；打包、拣货、收货、折纸盒、理货、退货共3人得60%，人均得20%

4、部门奖金分配所剩余的作为部门当月活动经费

5、考核工资与基本工资比值=1:2。

仓库方案【篇11】

1.8 数据挖掘系统与 数据库 系统或数据仓库系统的集成 1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5），一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。如果DM系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在DB或DW系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中DM设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当DM系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如DB和DW系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在DB或DW系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在DB/DW系统中。要是没有任何这样的系统耦合，DM系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

. 松散耦合（loose coupling）：松散耦合意味着DM系统将使用DB或DW系统的某些设施，从这些系统管理的数据库中提取数据，进行数据挖掘，然后将挖掘的结果存放到文件中，或者存放到数据库或数据仓库的指定位置，

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用DB或DW提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

. 半紧密耦合（semitight coupling）：半紧密耦合意味除了将DM系统连接到一个DB/DW 系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在DB/DW系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在DB/DW系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高DM系统的性能。

. 紧密耦合（tight coupling）：紧密耦合意味DM系统平滑地集成到DB/DW系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据DB或DW系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，DM、DB和DW系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个DB/DW系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用DB/DW的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在DB/DW系统中的有效实现。

仓库方案【篇12】

1. 所收进、入库物品(含退货入库)数据准确率为100% (标注：考核内容)

2. 保持所备、发物品的准确率为100%

4. 保持所辖物资库存准确率为100%

6. 保持所辖物资码放整齐、不得压黄线，保持仓库通道畅通。

15. 每天要按时将帐务输入登记完毕(最迟不得隔天)，准确率为100%

18. 同事之间要团结一致互相帮助，不得与同事吵架，不得带香烟、火机等物品进入仓库

说明：

1)本表考核依区为小组，每组总分为100分。月末考核得分满90分以上为优秀，80-90分为合格，80分以下的为不合格。

2)每周由仓储经理、主任和课长进行随机检查，检查结果将公布在宣传栏上。不合格的发出整改通知。

3)经考核连续一个月得分均在90分以上者，在部门大会上通报表扬，并要求所大家作为楷模学习，并奖励该员工45元奖金。

4)经考核连续一个季度得分均在90分以上且得分最高者，得仓库红旗管理优秀，并奖励该员工100元奖金。

5)经考核连续三个季度得到仓库管理优秀红旗区域，该区域仓管员将作为本年度的部门优秀员工提报人选，工薪晋一级及岗位晋升储备基层管理者人选。

6)经考核连续一个月得分均在 80分以下者，在部门大会上通报批评，进行培训教育，并罚款该员工50元。

7)经考核连续一个季度得分均在80分以下且得分最低者，作书面检讨，并罚款该员工100元奖金。

8)连续三个季度考评为80分以下者，经教育无改变，则辞退处理。

9)收货、发货、库存准确率在月末盘点后统计出。

10)本考核标准自批准之日起开始实施。