仓库方案。
优秀的解决方案能够加强我们的技能，经常需要确保工作的正常进行。一个合格的方案必须全面、详细地考虑到每一个要求和目标，那么符合要求的方案是怎样的呢？为了给您提供帮助，趣祝福准备了“仓库方案”。收藏我们的网站，您将始终获取最新、最全面的信息！
仓库方案 篇1
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2
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。
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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。
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(责任编辑：铭铭)仓库方案 篇3
仓库5S管理是指通过整理、标准化、维护、优化等手段，实现仓库物品的高效存储、快速检索、安全存储、方便取用等目标。下面是一份仓库5S管理实施方案：
一、整理
1. 收集仓库库存数据，建立库存管理系统。
2. 对仓库物品进行分类、整理和归档。
3. 制定合理的库存管理制度，包括合理规划仓库库存、及时更新库存信息等。
4. 对仓库物品进行必要的清理和清理工作，如清理仓库垃圾、落叶等。
二、标准化
1. 制定仓库物品标准化制度，包括物品标识、存储方式、操作流程等。
2. 对仓库物品进行标准化管理，如使用标准化仓库布局、设立标准化仓库区域等。
3. 实施标准化操作流程，确保仓库物品的存储、检索、取用等操作高效、安全、规范。
三、维护
1. 建立仓库物品维护制度，包括仓库物品的维护、保养、清洁等。
2. 对仓库物品进行定期检查和维护，确保其外观和质量符合标准。
3. 对仓库物品进行必要的清洁和维护工作，如清理仓库垃圾、更换仓库照明设备等。
四、优化
1. 实施仓库物品优化制度，包括对仓库物品的存储、检索、取用等操作进行优化。
2. 利用信息技术，如仓库管理系统、RFID等，对仓库物品进行智能化管理。
3. 对仓库物品进行合理的分类、归档和标记，方便仓库管理人员快速查找。
五、实施
1. 制定具体的仓库5S管理实施方案，明确管理目标、管理流程、管理措施等。
2. 建立相应的管理制度和考核机制，确保5S管理工作的落实和实施。
3. 加强对仓库管理人员的培训和教育，提高其5S管理技能和素质。
通过以上措施的实施，可以有效提高仓库物品的存储效率、保证仓库物品的安全、提高仓库管理的规范性和准确性，从而保证企业的生产运营正常有序进行。
仓库方案 篇4
仓库5s管理实施方案
一、引言
仓库作为企业的物料储存、管理和配送的重要环节，对于提高仓库作业效率、保证物料准确性和降低成本具有重要意义。而仓库5s管理是一种以整理、整顿、清洁、清扫和纪律为核心的管理方法，能够有效提高仓库管理水平和作业效率。本文将详细介绍仓库5s管理的实施方案，以帮助企业管理者有效地进行仓库5s管理。
二、仓库5s管理的意义
1. 提高仓库管理的效率：通过5s管理方法，能够使仓库内物品摆放整齐有序，减少搜寻时间，提高物料的出入库效率。
2. 保证物料准确性：5s管理方法能够明确物料的存放位置，减少误放、漏放等错误，确保物料的存放准确性。
3. 提高安全性：通过清洁、清扫和整顿，能够减少仓库内的杂乱和垃圾，减少事故的发生，确保仓库作业的安全性。
4. 长期可持续管理：仓库5s管理方法是一种长期可持续的管理方法，通过定期检查和改进，能够保持仓库管理水平的稳定和提高。
三、仓库5s管理的实施步骤
1. 整理（Seiri）
整理是指将仓库内的物料进行分类、筛选和整理，保留有用物料，清除无用物料。具体步骤如下：
（1）对每个库房进行全面的仓库物品清点，将过期、损坏、无用的物料进行标记。
（2）根据物料的优先级和经济价值，对物料进行分类，将常用物料和重要物料与非常用和不重要物料分开存放。
（3）对于过期、损坏、无用的物料进行处理，如报废、清除或出售。
2. 整顿（Seiton）
整顿是指在清点整理之后，对仓库内的物料进行合理摆放和归类整顿，确保物料的容易取用。具体步骤如下：
（1）建立合理的存放规则与标准，对每个物料进行分类，并制定相应的存放位置。
（2）对于常用物料按照使用频率高低进行排序，并摆放在最容易取用的位置。
（3）对于不常用的物料，可以将其放置在较不容易取用的位置，以减少流通空间的占用。
3. 清洁（Seiso）
清洁是指对仓库内的物料进行定期清洁，保持物料的整洁和卫生。具体步骤如下：
（1）定期对每个库房进行清洁，清除垃圾和余料，并保持地面的整洁。
（2）对于常用的物料进行表面的清洁和消毒，避免尘埃和细菌的污染。
4. 清扫（Seiketsu）
清扫是指定期对仓库内的物料进行维护和整顿，确保物料的正常运行和维护。具体步骤如下：
（1）制定清扫计划和任务，明确责任和时间节点。
（2）定期对物料进行维护和检修，确保物料的正常功能和使用寿命。
5. 纪律（Shitsuke）
纪律是指对仓库5s管理方法的执行进行纪律管理和培养，确保仓库管理的可持续性。具体步骤如下：
（1）建立5s管理的责任体系和执行流程，明确每个岗位的职责和任务。
（2）定期进行5s管理的检查和评估，发现问题及时改进和纠正。
（3）开展5s管理培训和宣传活动，提高员工的管理素养和意识。
四、仓库5s管理实施的效果评估
仓库5s管理的效果评估对于持续改进和提高仓库管理水平具有重要意义。根据企业的实际情况，可以通过以下指标进行评估：
1. 仓库物料的准确性：通过统计仓库物料的误放、漏放等错误率来评估。
2. 仓库物料的出入库效率：通过统计物料的出入库时间和流转时间来评估。
3. 仓库作业的安全性：通过统计事故发生率和员工的工伤情况来评估。
4. 仓库工作环境的整洁度：通过仓库的整洁程度和卫生情况来评估。
五、结语
仓库5s管理是一种有效提高仓库管理水平和作业效率的管理方法。通过整理、整顿、清洁、清扫和纪律五个步骤的实施，能够使仓库内物品摆放整齐、准确无误，并具有良好的安全性和长期可持续性管理。企业管理者应该根据实际情况制定详细的实施方案，结合定期的评估和改进，不断提高仓库5s管理的水平，以达到提高效率、降低成本和提高客户满意度的目标。
仓库方案 篇5
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6
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7
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤： 1.业务需求分析 业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目 开发 范围， 在此阶段，主要工作
根据Informix数据仓库系统实施方法学，我们可以将数据仓库的实施分为以下几个步骤：
业务需求分析是数据仓库建设的基础，应该同用户进行充分沟通，了解用户的真实需求，避免理解的误差，同时，应该界定好项目开发范围。
在此阶段，主要工作包括：
从实施的角度来看，设计数据仓库系统体系结构有多种方式：
列出向数据仓库提供数据的数据源清单。源数据的复杂性、规模、完整性对建立数据仓库的影响比其它因素要大。要格外注意哪些数据源的数据类型、粒度和内容是兼容的。
除了体系结构之外，硬件和软件资源对数据仓库也至关重要。作为需求定义的一部分，估计数据仓库将要存储的数据量以及将对数据进行的处理很重要。
在选择软件和硬件平台时，最好听取专家的建议，尤其是对与您相似的环境有经验的专家。InformixDecisionFrontier数据仓库实现套件，为用户提供了快速、集成、完整的数据仓库实现工具。
逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看，数据仓库的数据模型也许是整个项目最重要的方面。为数据仓库和数据集市定义数据模型是一项复杂的工作，需要领域专家的参与。
在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用ERWin等辅助设计工具。
Informix采用ROLAP方式，数据仓库数据的存储主要采用InformixIDS(InformixDynamicServer)数据库，
InformixIDS数据库是业界领先的数据库引擎，它具有并发性、可伸缩性、多进程/多线索等特性，是Informix数据仓库应用的核心。
数据抽取是数据仓库建立中的一个非常重要的步骤。它负责将分布在用户业务系统中的数据进行抽取、清洗、集成。
Informix提供了一系列工具访问存储在异构数据库中的业务系统数据。Informix还提供了数据复制产品，这样，系统会通过同步或异步方式自动将符合规则的数据定时进行传递，保证数据的完整性、一致性。
用户利用Informix的InfoMover可以轻松定义数据抽取、清洗、集成、装载过程，并可以对该过程进行定期调度，减轻数据增量装载的复杂度。同时，Informix数据装载策略支持第三方厂家丰富的工具，如Prism、Carleton、ETI等。
数据仓库元数据的管理也是极为重要的环节。Informix的MetacubeWarehouseManager提供GUI，用户只须使用鼠标托拽方式即可对元数据进行管理。
用户分析、报表、查询工具是用户进行分析决策使用的工具。因此，其所有操作要非常简单，但提供的功能却要十分强大。Informix相应地提供了一套完善的工具。
此外，数据挖掘技术也是数据仓库系统中一个重要部分。Informix提供RedBrickDataMine以及第三方厂商产品，支持数据挖掘应用。
数据仓库性能的好坏直接影响系统查询、分析响应速度。Informix提供MetaCube等工具支持汇总查询、抽样查询和后台查询，以提高数据仓库查询效率。
总之，Informix为用户数据仓库应用提供了一个快速、完整的解决方案。采用Informix数据仓库解决方案可以使您的数据仓库系统具有高性能、高可扩展性，高开放性，可以自己进行定制等特性，同时，Informix还提供专业数据仓库咨询服务，这将充分保证您的数据仓库系统建设快速、及时，保证它能真正发挥作用。
仓库方案 篇8
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9
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10
下载先决的软件和配置环境
1、由于安装过程太过于冗长，所以就不把它放在实验的这个部分，而是把它放在本文档后面的附件1中，当你下载安装完软件、配置好系统后，请回到下面这个步骤。
2、为了检查您的开发环境，我们首先来完成一个完整的例子。这将让您对的一些特征有个快速的了解。一旦您完成这个阶段，您就可以：
l 解释DataWindow和DataWindowInterop引用是什么
l 运行一个DataWindow销售订单的示例系统。
3、找到目录“C:\TempSI aleOrder”，并双击用于演示的SaleOrder解决方案文件。这将打开Visiual Studio和先前用Visual 创建的SaleOrder解决方案。
4、选择 视图\解决方案资源管理器 打开项目的解决方案窗口，展开折叠的参考，您就可以看到如下图所示的那样：
5、注意DataWindow和DataWindowInterop引用：这是在您的.Net解决方案需要的“DataWindow”的特定功能时的库，
选择其中任何一个，右键单击查看属性，您可以发现他们是安装在Sybase目录中。
6、右键单击DataWindow引用，选择对象浏览器。您可以看到类似下图的一些东西？这就是DataWindow命名空间中的对象。
7、从生成菜单，选择生成解决方案。您应该能正确编译该解决方案，否则，请您重新看看附件1，并检查您的配置是否正确。
8、运行程序，你可以看到如下所示那样。使用‘Add Items’按扭，尝试添加几条定单信息。为每条定单填写包括数量在内的各个输入域。点击‘Update’按钮创建一个新的定单。
9、假如您已经填写了如上所示所有的域，那么你会看到一个成功的消息提示告诉你新的定单已经创建。假如你在运行的时候出现异常，那么最大的可能就是您没有填写某个域。因为这只是一个最简单的、最基础的例子，并没有添加完整的错误处理代码在里面。
10、现在就会在数据库中有条定单数据，你可以查找它。按‘Query’按扭，窗体将清除以便你可以输入你刚刚创建的定单号。点击‘Retrieve’，就会返回2655#定单的详细信息了。
你可以看到定单的细节信息了。
11、花点时间查看一下本项目中这两个窗体的代码。
12、恭喜！您已经成功测试了您的开发环境。
仓库方案 篇11
1、在6月28日—29日，做一次全部盘点，筛选出其中的。积压件、库存件，来进行促销或报废等处理，确定此刻实际库存量，实际库存账目。（由仓库、财务配合执行，7月3号完成库存盘点、7月10号完成积压、库存件的筛选）
2、在确保库存正确情景下，在日常工作中逐步转移和整理之前位置不科学合理的备件，合理有效利用仓库空间，争取做到位置直观，一目瞭然。（由仓库人员执行，7月30号完成初步整改）
3、从20xx年7月开始，所有订货计划，要按照实际库存情景和常用备件周转情景订货。订货计划必须在订货前一天做好确认，需给相关人员审核方可订（★）货。
日常订货流程修改为：周四做好计划打印订货单、交由服务经理签字确认后方可订货。事故车订货计划：做好事故车专用订货单、再由李勇、服务经理签字确认后方可订货。缺件订货和急件订货计划：做专用订货单，到货后直接作为到货通知单，通知前台。（7月1日起试行，由仓库、前台执行）
4、由20xx年7月开始，逐步备齐世嘉、c5等事故车专用件，也需要逐步备有新款世嘉的外观件，减少事故车的缺件率。（7月1日—7月30日，4个订货日逐步完成，由仓库人员执行）
5、20xx年7月起，对于锯片、胶水、胶带、工作灯泡等的消耗品进行严格的管理，所有的领取、归还需要分组登记，月底进行统计。这样对每组或每人使用情景到达直观、明确，进而对其使用情景起到监督作用，减少不必要的浪费。
仓库方案 篇12
一、搬场前准备：
1、确认华润张家港百禾医药有限公司新仓库和旧仓库现场布局（场地大小、布局摆放）；
2、根据甲方提供物品数量：托盘数量600个、部分办公家具、其他物品；
3、确认搬场时间：方案20xx年6月23日开始搬迁———20xx年6月27日搬迁结束；
4、确认所搬物资：所有物品；
5、确认搬场参与人员：
（1）搬迁总协调：1人；
（2）搬迁班组负责人：2个现场各1个人；
（3）货车：暂定8辆
（4）叉车：暂定4辆（3T左右）
（5）货车跟进押车人员：由甲方提供；
（6）部分物品人工搬运：暂定由乙方派15人；
6、确认搬运场所需设备、工具：
（1）主要设备：手动液压车（6部）、搬运货车（暂定8部）、叉车（暂定4辆）；
（2）主要包装用品：包装系列材料由甲方提供
二、开始搬场：
1、人员各就各位：精神饱满、衣服整洁、不穿拖鞋，上午7：00前准时到达搬运地点；
2、明确各自相关工作内容以及注意事项；
3、根据甲方指定物品编号依次搬运；
4、2个现场确保装车、卸车工作有序进行；
5、确保通道畅通，以免影响正常搬运；
6、中午统一用餐，休息时间乙方协调人员及时与甲方沟通下午搬运注意事项
7、下午下班时间根据物品搬运状况而定；
三、搬迁过程注意事项：
1、叉车升降安全：主要是防止因赶时间导致违规操作产生的安全隐患以及安全事故；
2、运输安全：运输过程中主要是叉车、货车，防止人和物的伤害及损伤；
3、货物安全：做好搬运过程中的货物防护，主要是堆好、放实，防止歪倒；
4、防止货品混乱，按照编好的序号进行依次搬运，2边场地信息沟通要及时；
5、1次到位，减少重复劳动：
说明：
1、如搬迁开始日（20xx年6月23日）有调整，其它时间则顺延安排，具体时间根据甲方安排而定，必须提前与乙方确定具体时间。
2、如遇突发人身伤害事件及时拨打120。
仓库方案 篇13
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。
仓库方案 篇14
例如，设想一个“客户”维度，关系型源表有八列：•
••相应的 Analysis Services 维度应具有七个属性：
••数据中存在一种自然层次结构，{国家、地区、城市、客户}。出于导航目的，应用程序开发人员可以选择创建第二个层次结构：{年龄、性别}。商务用户并没有看到这两个层次结构行为方式之间有何区别，但是，自然层次却可以从深谙层次关系的索引结构（对用户隐藏）中受益。
新维度结构的最大优势在于：
•维度不需要加载到内存中。因此，维度可以非常巨大（经测试，Beta 2 可支持上千万名成员）。
•用户可以添加和删除属性层次结构，而不必再重新处理维度。属性层次索引结构属轻型结构，在后台计算，并不影响多维数据集查询。
•重复的维度信息被去除；使得维度更加轻巧。
•由于引擎为并行处理创建了机会，因此维度处理信息性能得到了改进。
维度类型Analysis Services 中包括两种维度类型：常规层次类型和父子类型。Analysis Services 2005 新增了一些重要的新维度结构。其中有些结构的名称是临时的，但是，这些名称都是 BI 文献中较为通用的。
•角色扮演：维度扮演着一些重要角色，具体哪些角色要依上下文而定。例如，[时间] 维度可能会被 [订购日期] 和 [发货日期] 重用。在 2005 中，扮演着某些角色的维度只需存储一次，便可多次使用。这样便可使所需的硬盘空间和处理时间降至最低。
•事实：事实或“退化”维度与事实（如事务编号）具有一一对应的关系。从本质上讲，退化维度不能用于分析，但可用作标识，以定位特定的事务，或识别组成聚合单元的事务。
•引用：维度并不能够直接和事实数据表发生联系，但可通过另一维度间接发生联系。这方面的原型示例有 [地理位置] 引用维度，它同时关联了 [客户] 和 [销售团队] 两个维度。引用维度可能由数据提供程序提供，并包括在多维数据集中，不必再修改事实数据。
•数据挖掘：数据挖掘维度支持从数据挖掘模型（包括群集、决策树和关联规则）生成的维度。
•多对多：这些维度有时被称为多值维度。在大部分维度中，事实能且只能连接一个维度成员。多对多维度解决了多维度成员问题。例如，银行储蓄客户可以有多个帐户（支票、储蓄)；一个帐户可以有多个客户 (Mary Smith、John Smith)。[客户] 维度有多个成员，这些成员都与一个帐户事务相关联。在维度不能够直接关联事实数据表时，2005 多对多维度支持复杂的分析，并扩展了维度模型，使之超越了传统的星形架构。
量度组和透视Analysis Services 2005 引入了“量度组”和“透视”，以用来简化分析数据库的设计和部署。在 Analysis Services 2000 中，鼓励用户构建多个物理多维数据集。每个多维数据集相当于一个特定的维度，通常还相当于一个特定的关系事实数据表。虚拟多维数据集以一种对商务用户透明，而对开发人员设计又不太复杂的方式，合并多个事实数据表。
在 2005 中，最通用的方案将具有一个包含一个或多个“量度组”的物理多维数据集。量度组中的事实数据具有特定的细化程度（由维度层次的交叉点定义）。查询根据需要被自动定向到不同的量度组。在物理层上，分区（与 Analysis Services 2000 分区类似）在“量度组”上定义。
大型应用程序将为用户提供大量的维度、量度组，而且还会给导航带来难度。在“多维数据集编辑器”的“透视”选择卡中定义的“透视”可以创建一个多维数据集的子集“视图”。为了要提供一定程度的个性化，可以将安全性角色与适合该角色的透视集相关联。
我们希望大部分的 Analysis Services 2005 数据库都包含一个具有多个量度组和多个透视的多维数据集。
对多维数据集事实结构和查询性能所做的其他改进有：
•量度可以为空；在 SQL SERVER 2000 中，“null” 量度被当作 0 处理。
•适当的多维数据集分区使得“非重复计数度量值”的查询性能得到了改进，性能值增加了几个数量级。
•对备选数据库管理系统的访问由可扩展的部件基础结构提供。RDBMS 的部件用于指定如何为关系查询和写入优化 SQL 语句。用户可以轻松添加其他关系系统的部件；部件被作为 XSL 文件实现。
计算和分析使用分析服务器（如 Analysis Services）最大的争议之一就是其集中定义复杂计算的能力。Analysis Services 一直以来都能交付丰富的分析数据，但对某些复杂概念却很难实现。
其中一种概念就是半累积量度。最通用的量度值（如 [销售额]）能够清晰地汇总所有维度：长期以来的 [总销售额] 是指所有产品、所有客户在所有时间内的销售总额。相比之下，半累积量度值可能在某些维度中是累积的，而在其他的维度却不是累积的。最常见的一个例子便是余额，如仓库中的货品数。很显然的，昨天和今天这两天的余额总计肯定不等于昨天的余额加上今天的余额。相反，它可能是期末余额，虽然在有些情况下它是期初余额。在 Analysis Services 2000 中，您必须定义一个复杂的 MDX 计算，帮能交付正确的度量值。而在 Analysis Services 2005 中，期初余额和期末余额都是本机聚合类型。
非重复计数度量值在 2005 中也得到了很大的改进。现在，非重复计数度量值可定义在字符串数据上，而查询可以被定义为在任意集合上执行“非重复计算”。而 Analysis Services 2000 只能够在预先定义的层次结构上执行非重复计算。
“时间智能”向导将创建一个时间计算维度，其中包含该期间与最后期间的对比计算，可以移动平均值，同时还可创建其他的通用时间计算构造。
MDX 脚本多维表达式 (MDX: MultiDimension Expression) 是一种功能非常强大的语言，可用于定义 Analysis Services 2000 计算和安全规则。MDX 功能强大，但也也很复杂。Analysis Services 2005 利用被简化了结构和语法的“MDX 脚本”定义了一种新的计算模型。
MDX 还是 Analysis Services 系统中的查询语言。查询工具（如 Excel 透视表）根据用户的“拖放”行为生成 MDX 查询。MDX 的这种使用与“MDX 脚本”无关；“MDX 脚本”用于服务器定义的对象，如计算成员和单元计算，并非用于用户查询。
在定义 Analysis Services 2005 多维数据集时，其中只包含结构，而没有数据。“MDX 脚本”是多维数据集结构的组成部分。一般情况下都会定义一个默认的“MDX 脚本”命令，用来计算默认的聚合。默认的“MDX 脚本”命令只包含一条语句：
仓库方案 篇15
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。
