基于大型物流园区的库存数据系统分析

周扬帆,周婕

[摘 要]经济的不断发展，给我国的物流市场带来了丰厚的利润，如何推进大型物流园区的库存数据系统分析对于物流行业的发展来说至关重要。文章主要通过大型物流园区的数据需求进行分析，建立以数据仓库技术为支持的大型物流园区基础运行系统，最后对大型物流园区的内部库存数据挖掘以及管理分别通过数据挖掘技术以及联机分析技术进行分析。

[关键词]大型物流园区;库存数据;数据仓库

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.36.163

随着我国的经济发展与全球的推进，我国的物流行业发展也在飞速前进，大型的物流园区在我国的物流运输过程中发挥着重要功能，而且随着业务量的不断增加，大型物流园区所包含的数据信息量十分巨大，当前的库存数据已经无法满足其增值需要，因此必须寻求一种更加科学合理，符合现代化需要的数据综合处理系统。笔者通过以下内容的阐述为大型物流园区的发展提供参考意见。

1 大型物流园区的库存数据系统的需求

1.1 园区出入库数据

大型物流园区的货物流动性较大，因此要做好货物出库以及入库的记录，其中主要内容包括货物名称、数量、标签号、质量以及供需双方姓名、电话、地质等内容。在入库过程中可以根据货物储存需求有针对性地进行货物分配，出库同样智能化的对其进行车辆分配。

1.2 物流园仓库管理数据

可以利用扫码功能，在入库前快速获取货物的相关信息，主要包括货物的库存温度需求、湿度需求以及压力需求等内容。找准货物存放的位置，通过管理系统对货物进行实际测量，与扫码信息进行对比，及时处理不合理的问题。

1.3 物流园收入账数据

大型物流园的收入账由于工作内容的复杂性而同样具有复杂性的一面。一般来说，大型的物流园区不仅要满足企业内部的仓库需求，同时还要满足外部的客户需求。因此其收入账不仅设计企业内部的流水账，还包括企业外部的供需商之间的流水账，而且分为按次缴纳、月缴纳以及年缴纳等不同方式。因此库存数据库应该能够适应不同的收入需求，从而制定科学严谨的收入账系统，帮助管理者妥善处理收入账信息。

2 大型物流园区库存数据系统分析

大型物流园区库存数据系统主要分为基础系统以及增值系统两个部分，以下分别对其进行分析。

2.1 基础系统分析

大型物流园区的基础系统主要是以信息化管理为主，人工辅助进行的方式进行管理，主要通过以下几个内容组成。

出入库数字化管理作为顺应时代发展的创新，可以大大提高工作效率，数字入库可以通过数字化入库方式在RFID贴标以及识别货物的同时将货物的各类信息一并转入到信息库中，进一步进行分析处理，使采取的货物与货物分类原则相匹配，从而将货物放置在合适的仓库区。同时在入库过程中还需要核对扫码的内容，确保无误后方可进行入库登记，随后生成详细的出入库明细表，为供需双方提供更为可靠的市场分析数据。

智能系统同样可以对库存内相应的位置进行货物规划，同时人工辅助操作可以确保客户对于商品存放需求的临时改变，从而对智能化系统做出的判断进行改变，在尊重客户需求的基础上有效利用仓库资源。

对于费用的结算，可以根据相关合同内容在出库前提前对客户进行提醒，对于按年付款或按月付款的客户，在规定时间内及时提醒客户进行付款，以保證资金的有效回笼，促进物流园区的健康可持续发展。

对于货物的检测是物流园区的重要内容，园区工作人员应该定期针对库存的货物进行检测，检测内容涉及物品的数量、质量、温度、湿度以及压力等数据的变化，将数据变化与仓库要求进行对比，对于不合理的地方及时联系客户，并做相应调整。

在构建大型物流园区库存数据基础系统的过程中，应该尽量以星状的数据结构进行构建。从事实数据和各个纬度表两方面出发，共同组建有效的库存数据基础系统。通过对每个纬度表的主要结构字段纳入索引。事实数据由计算信息以及纬度索引两方面组成，其中计算信息通过对出入库信息、客户数据等实际数据进行分析处理，然后纬度索引通过对主键值进行储存，从而使不同纬度的基础数据系统按照不同的计算结构进行有选择的数据分析与反馈，ADO-Recordset可以将原始数据传输到准备数据区，然后通过一系列的数据整理使整理后的数据进入数据仓库，实现数据的储存与挖掘工作。

2.2 增值系统

园区内不同的物流企业以及各类仓库的联系，园区与其他物流园的联系以及各数据的挖掘都是增值系统的内容。

对于大型物流园区的内部数据连接工作，当前，大型的物流园区都会建立应用更加广泛的数据操作平台，从而更加方便地使数据进行连接。在数据源-数据库的选择过程中可以考虑WLOLAP-WL，同时可以利用Analysis Manager进行数据库的展开，并选择合适的数据库、数据挖掘模型以及多维数据集等。在数据库开展的基础之上，通过ODBC的数据源管理器进行DSN的建立，并与数据库进行连接，当前所有的大型物流园区的数据库都是来自于WLOLAP数据源。

首先通过货物维进行阐述，通过选择星状结构以及单个纬度表，在管理器中的数据源内创建数据集向导，从事实数据表选项内展开可以挑选具有针对性的属性，一般是与数据集相对应，然后在对话框内添加货物的各项信息。再以时间维进行阐述，选中time by day，然后再对物流园区选项内挑选合适的对象，最后选择多维数据集维度，从而建立时间维。在各维度的建立工作完成之后，将总集命名为List，然后开启多维数据集编辑器通过属性选项对其进行编辑。

一般在WLOLAP数据库中打开的数据集，编辑过程中MOLAP的类型进行储存，其优化磁盘查询性能以及整合磁盘空间都是通过以40%为性能发挥度。在采用管理器进行聚合设计的实现过程中，可以利用性能图标对系统的储存空间进行查询。最后再利用对集合步骤进行自行处理，完成多个List的连接。以上是对内部数据的连接工作，同样可以完成对外部数据的连接工作。

对于大型物流园区的数据挖掘工作，一般的物流企业通常不能很好地完成一些企业的库存需要，因此在物流发展过程中表现出库存容量小、单一化等特点，这样直接导致其拥有的信息量相对较少，因此没有充足的数据进行大数据挖掘，从而达不到数据挖掘目的，使物流行业无法对企业的需求进行合理判断。而大物流园区库存相对较多，集合了多种类型的货物储藏仓库，从而吸引更多的企业前来进行商品储藏，这也就意味着有大量的数据可以进行支持分析，从而发现一些看似毫无关联但是通过大数据分析可以找出联系的现象。然后通过这些数据对企业的发展方向、市场的动态变化、客户的需求以及供应链规则等进行有效分析，及时掌握市场环境的变化情况，做出相应的改变，从而提高物流园区的服务质量，这些服务带来的增值服务能够有效帮助物流园区吸引更多的企业，提高客户的满意度。同时这一点也是大型物流园区发展过程中的优势所在，可以充分提高自身的核心竞争力。

3 结论

总之，大型物流园区随着我国经济的不断发展必须也要不断地创新，发挥自己的价值。努力对物流园区的库存数据进行调整，以实现大型物流园区的增值功能。同时建立能够满足大型的物流园区现代化需要的综合数据系统，实现物流园区的智能化发展，提高园区的服务质量，满足客户的需求，从而吸引更多的潜在用户前来进行合作，使物流园区的发展呈现良性循环，在自身发展过程中提高收益。

参考文献：

[1] 司银涛，郑鑫，纪寿文. 物流园区的外部性研究[J].物流技术，2018（9）：90.

[2] 张桂娟.物流园区助力区域经济发展[J].企业导报，2018（11）：78.

[基金项目]衡阳市科技局项目“智慧货运信息服务平台”（项目编号：2018KJ159）、湖南省自然科学基金资助项目“基于深度学习的物流库存管理数据分析预测模型研究”（项目编号：2019JJ60023）的研究成果。

[作者简介]周扬帆（1982—），女，汉族，湖南衡阳人，湖南财经工业职业技术学院，本科，硕士学位，副教授，研究方向：信息技术教育;周婕（1987—），女，汉族，湖南衡阳人，湖南财经工业职业技术学院，硕士研究生学历，硕士学位，讲师，研究方向：电子商务、职业教育。