简单的仓库管理制度

简单的仓库管理制度（精选10篇）

1.简单的仓库管理制度 篇一

从大的范围来说,物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中,根据实际需要,将运输、储存、采购、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。仓库是物流重要的环节,而仓库主管是这一环节的重要负责人。本文主要讨论:上级、平级、下级的沟通管理、任务管理、自我保护和个性修炼等这些内容的一些细节经验。

2 仓库主管的沟通管理

2.1 仓库主管的下属管理

2.1.1 责任管理

布置任务,责任都是一个单独的人,而不是群体。避免“责任分散”现象的出现。

向某人提问的时候,请确保是他的责任,并明确具体时间。同时,在过程中及时跟进,而不是最后只问结果。

2.1.2 时间管理

大部分问题的沟通都发生在仓库,比如缺货,所以每天必须投入一定量的时间在仓库。办公室的文档工作是辅助的。

要求每个成员保证工作时间。当发现有迟到、早退时,要单独谈话批评,及时制止不良风气的蔓延。

2.1.3 表扬与批评

作为管理者,要相信:表扬于公堂,批评于密室。要恩威并济,确保政令畅通。

作为管理者,难免会碰到部分属下不配合的事情,这往往是因为没有树立权威。解决的办法之一,是找一个机会,抓住某个不配合属下的错误,严厉的公开批评。

同时,管理者还应该注意,哪些属下的错误是不会再次发生的,哪些是可以改进的,哪些是应该容忍(无论是不得不容忍还是因为事情比较小等原因)。

2.1.4 布置任务后及时跟踪

管理者布置任务之后,要及时跟踪,如果事情因为某种原因卡住了,要知道事情卡在哪里。因为有些事情不进展,是卡在上司那里。这时候,如果不提示领导导致事情延误,事后是无法问责领导的。

2.1.5 仓库主管首先是管理别人

作为一个团队的小领导,不要凡事亲力亲为,要注意协调别人去完成任务。协调别人完成任务,会为自己成为中高层管理者打下基础。

对于仓库管理员上交的文案记录案,应该努力提出一些重大的审核意见。这对于其他一些需要管理对象的完成结果也一样:提出意见而不是亲自完成。

2.1.6 提高关键人物的效率

有时候,提高别人的效率,也可以提高自己的效率。要提高仓库管理员的办事效率,会让自己的效率更高。而且,作为主管,也有义务提高成员的效率。

2.1.7 对于进步要赞扬

某些员工做事有进步,要多赞扬。但是要避免一个心理倾向:这次事情做的这么好,那上一次就没尽力。

2.1.8 重要的任务有后备选项

分配重要的任务,考虑用中坚人物担纲,还要有后备选项。即不要让不称职的人去做重要的事情,要考虑到他会无法完成任务。

2.1.9 听取汇报

无论是不是管理者,有些事情都没有亲自做而必须听别人的报告,而主管更须听取属下的汇报工作。这个时候,就要注意几点。

①要有服务意识,即听取汇报一般是为了解决问题,因此要有为下属解决问题的思想,而不是做官样文章。

②要有检查意识。员工汇报工作,会拈轻怕重,因此需要仔细询问仓库保管各个部分的具体进展,根据经验,判断哪些不合理,从而着重询问。同时,很多任务没有进展下去,往往是因为对方对其重要性或目标不熟悉,或者碰到了意外困难。

③必须有大局意识。服务大局意识,就是分析判断那些事情是必须着力解决的,同时也是公司比较看重的。

④必须有时间意识。选择一个恰当的时机和时间,听取下属的汇报。过早和过晚都是不合适的。

⑤必须要及时总结。相信工人和员工有智慧,而除了依据自己的知识经验外,就是发掘他们的闪光点,然后把闪光点提炼升华,就成了问题的解决方案。

2.2 协调同级

①早点评。作为仓库主管,为了加强沟通,确保和生产部门、运输部门主管的协调,早晨上班前做10分钟工作沟通和安排,是必须的。

②每周例行沟通。除了每天的例行早点评外,还应该在每周选定一个时间,对工作的下一步计划,做粗略的描述,这样就不会盲目。

2.3 配合上级

汇报工作。汇报工作需要务实、负责任、做好结构、做好修改[1]。汇报也是一种沟通,除了遵守布吉林的3A法则之外,笔者补充几条。

汇报有几种类型,比如汇报工作成果、请示方案、总结工作。因此,有时候只需要说结果就可以了,但有时候需要说方案,有时候说流程。

对领导汇报工作,一定要选择一个领导认可的方式来表现工作。领导在书面上比较认可图表这种直观的汇报方法,在判断上认可做选择题(即我们提出几个备选方案并给出优劣,由领导判断)。

汇报工作,还需要认清自己和领导的地位,有时候需要用诱导的方法让领导做选择,而不是直接给出选择。

2.4 新成员沟通

①物流管理中关于沟通管理的内容汗牛充栋,其重要性不言而喻,怎么强调都不为过。笔者认为,从团队建设的一开始、从每加入一名新成员或队伍,都要强调沟通程序,最好编制沟通小册子分发。

②对于每一个新加入的成员(含团队成员),都要告知QQ群号或者微信群号,便于全体通知。同时,每个新成员要报告电话和邮箱,供每月通讯录汇总。如果可能,也可以使用印象笔记之类的协作工具。最后,向新成员规范邮件格式,同时要求每个成员在接到通知后,短信回复确认。

2.5 资料管理

①资料管理也是很重要的一个环节,这不仅仅为了例行的归档,也便于及时汇总数据。

②各种文件、记录、凭证,必须及时办理,并扫描归档。

③所有文件的扫描备份和电子文档备份,要求保证两份以上、最好异地备份。如果刻录保存这种不易损坏和偷盗的,也可以。

④同时文控人员及时与仓库人员沟通,确保文件是最新的。

2.6 非常管理

①节假日,要求和做到发送值班表,同时安排相应人员值班,并且与关键人员保持联系。

②在下班后,确保不用的水源、电源关闭。

2.7 邮件、会议和面对面沟通

2.7.1 会议沟通

开会时只召集必要的人,同时这些人可以独立作出重大决定;开会前需要做充分准备,会议必须有明确的主题、确定的持续时间,并且开会前做好人员的电话通知。同时做好会议PPT准备,会议纪要整理、分发等。

2.7.2 邮件沟通

主送、抄送、转发邮件,是有通用规则的(详见公司礼仪之类的参考书),但有时候还有项目特有的规则。这些规则必须在发送邮件时熟悉。

2.7.3 面对面沟通

如果可能,尽量面对面沟通。对于涉及他人和领导,或者重大事件,应该提前沟通。

2.8 保护自己

2.8.1 保留证据

和其他各方沟通,注意保留证据。这种证据,可以是通讯记录(QQ记录或邮件记录),也可以是书面确认。但同时不忘记口头通知对方。如果可能,建立一个标明时间的记录时间(比如微博,把事件和意见写上去,这就是不可修改时间和内容的证据)。

2.8.2 签发文件需要拍照记录

所有经过自己签发的文件,都需要拍照记录。拍照时要让对方知道在拍照,同时将照片改名之后存在电脑里。这是保护自己的一种有效方法。

3 个性修炼

主管应该具有军事指挥官类似的素质,比如安东尼所说“作战时坚强刚毅,失败时顽强不屈,胜利时宽容敦厚,和平时友好亲善。”同时,不骄不馁,自信满满。

①主管必须既能知大略又能细入微。对于公司的运输概况知道大略,对仓库的环境一清二楚。

②主管必须能独当一面有担当。能理解上级意图,独自和团队一起完成保管工作。同时能为自己做事承担后果,并及时下决心。

③主管必须勤快。必须经常熟悉环境(仓库环境和文档状态);同时,口勤、心勤。

④主管要会带班子。要能团结仓库部门,树立好的工作作风,不推诿、不扯皮,不相互干扰,不抱旁观者态度,否则人多并没有用处,反而有害,同时树立好的学习风气。

4 结语

仓库主管如果能努力做好管理协调工作,相信具有担任这个职位的基础。而经历时间长了,在总结学习的基础上,就更加能胜任了。

摘要：仓库主管是物流团队的核心之一。针对仓库主管的管理要求,介绍了所需的沟通、协调技能,并结合实际,提出一些建议。

关键词：仓库主管,物流,管理工作

参考文献

2.仓库物联网管理的应用 篇二

关键词：物联网感知层网络层应用层仓库管理平台传感器

1 概述

物联网是在移动互联网的基础上，利用智能控制终端、各类传感器、智能设备、RFID、数据通信等技术，实现物与物、人与物之间进行“沟通”的智能。物联网由感知层、网络层和应用层构成。感知层的核心就是无线传感器网络WSN网络层采用有线或无线网络在感知层与应用层之间承担通信功能。应用层是所有物联网信息处理及存储的载体，对感知层的感知信息进行处理，并以不同方式把处理结果进行呈现。物联网可以应用于几乎所有领域，仓库物联网应用可以借助射频识别（RFID）技术、传感技术、移动互联网，实现仓库的全自动化仓储、仓储智能控制与实时监控、仓储安防，使生产企业、流通企业、代理商、专卖店之间异地、远程、动态全天候的智能联网与物物通信。

2 体系结构

系统按功能划分为功能管理部分、物联网网关和仓库管理平台部分。功能管理部分由仓库管理域构成。仓库管理域是一个无线传感网，传感器节点之间通过无线方式通信，所有传感信息通过汇聚节点汇总后通过有线方式传送到物联网网关；无线传感网内部各传感节点之间使用基于IEEE802.15.4的短距离无线通信方式进行数据交互，上层使用ZigBee协议。使用无线方式可以灵活布局传感器节点。无线传感网与物联网网关之间使用LAN进行通信；物联网网关与应用平台之间使用移动互联网进行通信。物联网网关把传感信息按应用传送到应用层处理平台；应用层处理平台对传感信息进行分析处理、存储；并可把信息实时传递到移动终端或WEB终端。仓库物联网管理平台对管理域的信息进行分析处理，处理结果以可视化的界面呈现。

仓库物联网体系结构如下图：

3 系统描述

3.1 传感器节点 ①硬件描述。传感器节点硬件为嵌入式系统，由处理器、存储器、各类传感器、射频模块等构成；传感器节点采用低功耗的处理器。②功能分层描述。传感器节点功能上由物理层、媒体接入层、网络/安全层及应用层构成。物理层提供物理层数据服务和管理服务，物理层数据服务通过无线信道收发数据，可以使用2.4GHz频段的16个信道。媒体接入层分为逻辑链路控制（LLC）和媒体接入控制（MAC）子层。LLC子层保证传输的可靠性、分段/重组等功能；MAC子层负责无线链路建立，信道接入控制，帧传送/接收。网络/安全层负责新建网络、加入/离开网络、设备寻址及路由，信息安全处理。应用层分为应用子层（APS）、ZigBee设备对象（ZDO）和自定义应用对象构成。③节点分类。传感器节点在传感网络中分为协调器/路由器节点和端节点，每个独立的传感网络有一个协调器节点管理网络，即物联网体系结构中的汇聚节点。汇聚节点管理端节点的加入、离开请求，维护网络拓扑结构及信息的转发和汇总，汇聚节点不但具有RF功能模块，还提供以太网接口或移动通信接口（TD/WCDMA/CDMA2000）。端节点只采集传感器信息并向汇聚节点上报，或接收汇聚节点的数据并执行指定动作。④节点功能。实时采集管理仓库的各种数据如温度、湿度、控制、商品进出货物等等。

3.2 网关功能 ①网关硬件。物联网网关硬件可采用高性能的嵌入式平台或通用PC服务器，操作系统可采用嵌入式Linux或Windows。②网关功能。信息汇总：物联网网关直接与无线传感网的汇聚节点连接，接收每个传感网各个传感/控制节点的传感信息，根据节点类型及信息类型，按对应的应用类型进行分类汇总。信息分发：物联网网关通过移动/互联网直接与烟草物联网管理平台连接，根据收集的传感信息对发送到管理平台。命令中转：物联网管理平台可以对自身管理的传感器/控制节点发送控制命令（如控制空调等），物联网管理平台直接把控制命令发送到物联网网关，物联网网关对命令分析后确定命令的目的节点，然后转发到相应传感网的汇聚节点。

3.3 管理平台 ①管理平台硬件。管理平台硬件采用PC服务器，操作系统采用Windows/Linux。②管理平台功能。信息采集：物联网管理平台通过物联网网关收集各传感器/控制节点的上报信息。信息存储：平台的信息存储/备份功能对收集的各类信息进行保存并做好备份，对各个功能模块分析后生成的数据进行保存。信息呈现：通过WEB终端把数据分析结果以可视化图形界面形式呈现。告警管理：当监测数据被判断为故障数据时，保存到故障库并通过WEB终端或移动终端主动向相关人员报告故障信息。信息查询：平台管理人员可以通过WEB终端或移动终端查询仓库环境的温湿度、门状态的当前状态或历史状态。配置管理：对传感器/控制节点、汇聚节点信息进行配置：添加、编辑、删除；安全管理：平台保存的每个节点的数据都有存取权限，只有通过安全审查才能提取相应的信息，平台对非法的请求予以拒绝。平台在向传感网控制节点发送控制指令之前对指令进行合法性验证。WEB管理：提供远端WEB接入功能，在内部网的任何PC上通过Web访问应用管理平台进行系统的实现操作维护功能。仓库环境管理：对仓库环境的各种信息进行记录并呈现给管理员，当仓库环境产生报警信息时，提示相关管理员处理先关报警状态。仓储设备远程控制：当管理人员向仓储环境的控制节点发送控制指令（启动/停止空调、抽湿机等）时，对管理人员的权限和控制指令的合法性（当前环境温湿度）进行判断，避免发送非法遥控指令。第三方接口：包括与现有的“数字化仓储系统”、“半自动分拣作业系统”的接口实现数据共享及动画仿真；与移动运营商之间短信平台的短信接口，实现手机的实时查询功能。

4 系统实现

4.1 系统逻辑结构 系统在功能上由三部分构成：仓库无线传感网及物联网网关、仓库物联网管理平台，分别完成感知层、传输层、应用层功能。

4.2 系统实现 ①感知层的实现。仓库物联网环境监控可完成对仓库的温度、湿度、货物情况、空调控制等等，当仓库的环境超过实际情况或发生异常情况后通知物联网管理平台，由物联网管理平台集中处理并通知相关管理人员处理相关异常。感知层的传输由无线网络组成，主要技术使用zigbee技术和wifi技术实现感知层的传输和控制。②通信层的实现。通信层的实体由物联网关实现，其硬件选用商用的服务器，其实现功能由网关应用软件实现。考虑到仓库物流中心的实际情况，物联网关与无线传感网之间采用WiFi通信；物联网关与应用管理平台之间通过企业内部网通信。③应用层的实现。应用层功能由仓库物联网管理平台实现，其硬件选用商用的服务器，其实现功能由仓库及安防管理应用软件实现。为了实现手机查询及手机报警功能，仓库物联网管理平台需要与移动运营商的短信中心/短信网关连接，完成对手机的短信收发功能。

为了共享数据，仓库物联网管理平台与现有的 “半自动分拣作业系统”连接。

参考文献：

[1]李一，陈火峰.关于物联网的研究思考[J].价值工程，2010（08）.

[2]李中伟，金靖芝.物联网中的关键技术[J].价值工程，2011（19）.

3.绩效管理系统数据仓库的构建 篇三

(一) 数据仓库的基本理论

1. 数据仓库的基本概念

20世纪90年代初著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building The Data Warehouse》一书中如下定义:数据仓库是一个面向主题的, 集成的, 相对稳定的, 反映历史变化的数据集合, 用于支持管理决策。对于数据仓库的定义我们可以从两方面来理解, 一方面, 数据仓库用于支持管理和决策, 面向分析型数据处理, 它不同于企业现有的面向交易的操作型数据库;另一方面, 数据仓库是对多个异构的数据源有效的集成, 集成后按照主题进行重组, 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。

2. 数据仓库的体系结构

一个完整的数据仓库体系结构可以用图1来表示, 数据库和数据仓库的不同之处在于数据仓库将独立于业务数据库系统, 但是数据仓库又同业务数据库系统息息相关。事实上, 数据仓库系统=数据源+数据预处理/转换/装载+数据存储+联机分析+客户端。

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。内部信息包括存储于EDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据;外部数据包括各类法律法规, 市场信息和竞争对手的信息等。

数据预处理/转换/装载:是对数据进行抽取, 转换和“统一规则化”处理的工具。包括:数据抽取 (Data Extract) 、数据转换 (Data Transform) 、数据清洗 (Data Cleaning) 和数据装载 (Data Loading) 。

数据仓库存储:就是用于存数据和元数据的存储空间, 是数据仓库的核心。具体的数据存储方式有三种:多维数据库、关系型数据库及前两种方式的结合。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 (数据集市) 。

联机分析:是分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。联机分析的目标是满足决策支持或满足在多维环境下特定的查询和报表需要。

客户端: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。

(二) 绩效管理系统数据仓库设计

绩效管理是以员工为对象, 以各种考核指标为主题, 针对不同的对象建立不同的考核任务, 采用多维度的评价策略, 综合、全面、客观的对考核对象做出评价。由此可见如何科学有效的建立考核指标、任务以及采用怎样的评价机制是绩效管理成败的关键。而如何对绩效结果做出科学的评估, 针对不同的对象做出不同的处理, 使绩效结果真正能在提高员工素质、辅助决策、增强企业竞争力上起到作用关键在于采用怎样的分析、评估方法。构建绩效管理数据仓库意义重大, 根据对绩效管理的研究及客户现实需求, 以绩效管理系统的数据仓库的构建为例来说明数据仓库的构建过程。

1. 需求分析

由于绩效管理是以被考评人为对象, 以考核指标为主题, 进行多维度评价。而对于我们挖掘分析处理最有价值的是评价数据, 所以我们建立以被考评人、考核指标、考核任务、权重确定, 考核结果、结果分析、改进策略等为主题的多级主题关联的主题及其之间的关系 (如图2) 。

2. 绩效管理系统数据仓库总体结构设计

根据需求分析阶段确定的主题以及最终要实现的应用需求, 把绩效管理系统数据仓库的体系结构划分为三层 (如图3) :

(1) 数据源层:从绩效管理关系型数据库中组织构建数据仓库所需关键数据。

(2) 数据处理与存储层:对数据源层组织的数据进行抽取、转换、清洗、装载, 最终按照一定的规则构建成数据仓库及数据集市。

(3) 系统实现与业务应用层:实现数据仓库与绩效管理系统的衔接, 根据数据仓库数据利用数据挖掘算法实现指标、任务及其权重的确定, 形成考核计划, 进行绩效评价。同时完成对结果数据的分析查询等具体应用。

3. 绩效管理系统数据仓库的详细设计

1) 数据粒度的确定粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库的数据量和分析结果的细节程度。粒度划分可以根据用户需求和实际的数据量以及所需要的直接存取存储设备来确定。通常我们建立的绩效管理是以月为周期, 每个月建立一个考核计划来对被考评人进行考评, 但是对于整个企业或部门经常以季度或年来汇总数据, 所以有必要在数据仓库中建立被考评人的每个周期内的详细数据和以年或季度为粒度的汇总数据。所以在绩效管理系统数据仓库设计中我们采用双重粒度即采用当前细节级和高度综合级两种数据级别来组织数据分别用于不同级别的挖掘分析。

2) 数据分割策略选择数据分割的标准一般要考虑:数据量, 数据分析处理的实际情况, 简单易行以及粒度划分策略等因素。数据量的大小是决定是否进行数据分割的主要因素;数据分析处理的要求是选择数据分割标准的主要依据;同时也要考虑数据分割标准与粒度划分层次的适应。对于任务得分数据我们建议采用分表技术。因为一方面, 一般一个指标下会有若干条任务, 如果采用多维评价的话一个评价周期在任务得分中就会产生大量数据, 数据量要求我们进行数据分割;另一方面, 考核周期都是以月为单位的, 而在粒度划分也采用以月为基本粒度组成的季度为粒度的高度综合划分, 所以我们可以采用以时间 (年) 为标准来分隔我们的数据, 并且可以采用分表技术。这样分割之后由于数据量减少, 从而大大提高了数据分析处理的效率, 也适应粒度的划分不会影响结果的准确性。

4. 绩效管理系统数据仓库的数据组织形式

数据仓库的设计方法是一个逐步求精的过程, 在设计时需要根据需求以及主题之间的关系一次装载一个或者多个主题逐步完成。数据仓库的设计一般有两种方法:星型模型和雪花模型, 都是由相关的事实表和维表构成。根据绩效管理系统数据的特点本文采用雪花模型。下面以“结果分析”主题为例来说明如何用雪花模型组织数据 (如图4) 。

(三) 实际应用

构建数据仓库主要是为数据挖掘服务的, 并且在需求分析阶段根据需求分析确立了不同的主题, 在数据组织阶段为不同的主题组织数据, 有了这些的铺垫就可以进一步把数据挖掘应用到绩效管理系统中来。

构建的数据仓库主要应用包括:绩效指标、任务的制定及其权重的设置, 使指标制定和权重设置更具科学性;绩效结果的分析, 包括企业级的分析和面向个体的分析;绩效反馈挖掘, 分析被考评人的反馈信息以改进我们的绩效管理系统, 使绩效管理系统不断的更新完善。

(四) 结束语

数据仓库的构建合理性直接影响后期数据挖掘、分析的效率和科学性。本文以绩效管理系统数据仓库的构建为例从宏观上阐述了数据仓库的实际构建过程。本文构建的数据仓库一方面可以辅助确立考核指标、任务及其权重;另一方面可以对评价结果数据进行分析以辅助决策;同时在可以根据反馈信息不断的改进绩效管理系统。最终使绩效管理更具科学性, 真正的把绩效结果应用于实践。

参考文献

[1]王丽珍, 等.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].北京:科学出版社, 2005:6-13.

[2]Jiawei Han, Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2007.

[3]付亚和, 许玉林.绩效考核与绩效管理[M].北京:电子工业出版社, 2004.

[4]谢辉.绩效管理中数据挖掘技术研究[D].湖北:华中科技大学计算机应用技术, 2006.

4.简单的仓库管理制度 篇四

关键词：医疗设备；仓库管理；财务管理；管理措施

一、医院医疗设备仓库管理中财务管理评价

1医疗设备购置前的可行性评价

(1)理论论证

为了提升医院综合实力和核心竞争力，拓展新技术、新业务，近年来我国医院开始投入相当数额的资金购置医疗设备，且购置的医疗设备必须满足技术先进、各项行政指标合格的要求。但并非所有医疗设备都能为医院带来相应的经济和社会效益，医疗设备购置前必须经过充分的、科学的研究论证，以确保医院投资恰当，避免资金浪费。一则确立设备购置管理制度和约束机制，加强医院设备管理职能；二则据临床实际需求，合理安排购置计划，先由设备技术部门提供参考数据，再按照分工和职责的不同，由临床使用科室、设备管理部门、仓库财务管理人员等分别开展市场调查、资料搜集工作；三则综合分析不同渠道收集来的投资项目技术和经济方面的有关信息，预测设备社会影响和经济效益情况。

(2)筹措资金

医院购置医疗设备，尤其是需要医院自筹资金购买时，医院须先从自身发展出发，合理安排资金分配和运转状况，即先参考医院发展要求和财务状况，合理安排资金流向。如果要购买大型医疗设备，其资金可由医院自筹，或者依靠政府财政部门拨款，或者分期付款，或者以合作方式引进，或者延期付款，或者贷款引进，或者有偿使用设备代理商的消耗材料，然后无偿使用设备。鉴于医院医疗设备大多需要金额较多、价值较高，为使之效益最大化，则医院可采取双倍余额递减法即加速折旧法，对医疗设备进行折旧，具体核算公式为：年折旧额=(设备价值一设备已折旧额)×年折旧率，年折旧率=2／折旧年限×100％。

2医疗设备购置过程的经济效益评价

医疗设备投资属中长期投资，投资前财务评价指标的核算必须有相应的数据和资料进行定量分析，并得出最优决策项目。评价医疗设备所产生经济效益，主要依赖于净现值、获利指数、投资回收期、内部收益率等几项评价指标，评价方式则表现为对购置设备项目财务投资的可行性研究。比如，在购置医疗设备的净现值大于或等于2、获利指数大于或等于1、静态投资回收期小于或等于经营期的一半、内部收益率大于或等于行业基准收益率或设定折现率时，该医疗设备购置项目即具备财务可行性，可产生一定的社会和经济效益，可进行财务投资。

3医疗设备购置后的效益跟踪评价

效益评价是现代财务管理理论中一项基本职能和工具，为实施有效的财务控制和监管，医院医疗设备效益分析和评价工作也应纳入财务管理范畴。据财务经济管理理论，医院在项目效益评价指标配合下，采取量、本、利等经济核算方法，分析医疗设备库存中所存在问题，找出现有医疗设备的潜力，提高设备利用率和财务管理水平，改善固定资产管理工作。效益评价所涉及的公式有，使用率=(每月实际完成诊治病例÷定额病例数)×100％，利润率=(每月单项设备的总收入一每月单项设备的总支出)÷设备原值，每百元医疗设备所产生医疗收入=单项设备实现收入÷单项设备原值×100％。其中，使用率计算时，定额病例数结合本院实际情况确定；利润率计算时，一旦设备超过折旧年限，利润率公式中分母就必须以设备残值(设备原值的20％)予以计算。

二、医院医疗设备仓库管理中财务管理重点

1医疗设备运行成本

据现代财务会计管理要求，设备运行成本即设备在运行中产生的各项费用总和，其主要包括：

(1)人员费

医院向医疗设备使用及管理科室人员发放的工资、奖金、津贴、职工福利费用等。

(2)折旧费

《医院财务制度》规定，针对各类设备功能、价格的不同，医院应制定出不同的折旧年限和折旧率，由此计算出每月分摊的折旧费。

(3)维修费

该设备当月实际发生的维修费、购置配件费用以及年保修费用的月平均数。

(4)材料消耗费用

该设备当月实际发生的消耗卫生材料费用和购置各种办公用品费用等支出。

(5)管理费

人均分摊数与总人数相乘结果即管理费。

(6)公务费

办公费、公杂费、邮电费、差旅费都是常见的公务费种类。

2大型医疗设备实施单向管理

全成本核算是较多大型医院常用的核算方式，比如将大型医疗设备涉及的各项成本和收入均纳入核算内容。同时，对于一些医院以不同科室为核算单位的方法，如CT、CR、DSA核磁共振等大型医疗设备均划归放射科，这种做法既不利于医院成本统一核算，又对医疗设备管理不利，则应予以调整和改正。根据大型医疗设备的自身特点，医院应建立跟踪考核、单机核算制度，即对其实行单机核算和单项管理模式，严格考核各项指标，严格控制各项成本支出，提高设备使用率、收益率和完好率。

三、医院医疗设备仓库管理中财务问题及对策

1医院医疗设备仓库管理中常见的财务问题

(1)会计实务繁杂

医疗设备仓库管理在成本计算上较为简单，整个过程只须明晰耗品入库记录、耗品出库记录、期末耗品库存，既期末耗品余额量=期初耗品余额量+本期耗品入库量一本期耗品发出量。但医疗设备仓库管理具备较多独特特征，比如入库记录牵涉全国各地多个厂家，出库记录又涉及多个科室和部门，在库耗品种类、规格等也尤为繁多，使得医疗设备财务管理显得十分繁琐，整个操作过程十分庞杂，一时间，医疗设备的使用率、完好率、投资回收周期、效益分析评估论证等一系列管理问题随之产生

(2)会计人员欠缺

社会经济日益进步，现代医学技术进步神速，在医院固定资产中，医疗设备所占比重逐渐增加，如科学引进大型医疗设备。于是，医院开始对医疗设备、医疗器械实施严格管理，比如由专门的财会人员具体实施，医院对此类人员的设置编制方面由医疗器械部门负责、业务方面由财务部门管理。但医疗设备仓库财务管理看似简单，实则复杂。好的医疗设备仓库财务管理模式，向医院医疗设备装备规划、立项等方面提供科学依据，也为医院各个部门进行成本核算得出准确数据。就目前情况来看，我国医院医疗设备仓库管理中财务人员素质普遍不高，专业化的会计人员十分欠缺。

2加强医疗设备财务管理的有效对策

(1)完善管理制度

据《医院会计制度》相关内容，医院应对医疗设备实行统一的财务管理，编制各项设备管理规章制度，健全设备维修规定及计划。在规章制度范围内，确立设备修购基金提取率。经常或定期清查设备，提高设备利用率和使用效益；对常用设备归口、分级管理，尤其是数量大、种类多、使用地点分散的医疗设备，应将专业管理和群众管理相互结合，划分设备管理权限和责任，将管理落实到具体职能部门或使用科室，建立健全设备安全和有效使用的保证制度。

(2)严格成本核算

成本核算是以核算耗费和补偿的具体形式对相关对象实施科学管理的重要方法。以货币为计量单位，在一定标准指导下，对医疗设备进行计价，以正确计算修购基金，并及时核算设备减增变动详情和实际占用价值。计算医疗设备价值，有利于医院管好、用好设备，提高设备使用率和医院服务质量，还会降低成本、节约开支。一般来讲，设备计价标准主要有原始价值、重量安全价值和净值，原始价值又称历史成本，即单位购入价，其常由包装费、运输费、保险费、装卸费、安装调试费、利息等支出；重量安全价值又称现时重量成本，即在现有生产技术和市场状况下，重新购置相同全新设备所需全部支出；净值又称折余价值，即设备原始价值重量减去设备折合修购基金后的差额。

(3)分析经济活动

5.基于B／S结构的仓库管理系统 篇五

关键词：信息管理系统；控件；窗体；域

中图法分类号：TP315文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)15-30602-02

Based on B/S Structure of the Warehouse Management System

ZHOU Hong

(College of Information Eng . of Suzhou University , Suzhou 215006 , China)

Abstract:Warehouse management system is typical of the Information Management System (MIS), including development of its key database background to the establishment and maintenance, and the front-end Web application development aspects. The system uses Visual Basic as a development tool, using Microsoft Access 2003 database to establish background, Finally JET database engine technology background and future interface connection. The system is mainly cargo warehouses complete information input, inquiries, statistics and data backup, and other functions, is extremely practical.

Key words:Information Management System; Control; Form; Domain

在计算机飞速发展的今天，将计算机这一信息处理工具应用于仓库的日常管理已是势在必行，而且这也将为仓库管理带来前所未有的改变，它可以带来意想不到的效益，同时也会为企业的飞速发展提供无限潜力。采用计算机管理信息系统已成为仓库管理科学化和现代化的重要标志，它给企业管理带来了明显的经济效益和社会效益。基于仓库管理的全面自动化，可以减少入库管理、出库管理及库存管理中的漏洞，可以节约不少管理开支，增加企业收入。

该系统是在对多个企业仓库管理日常工作的详细调查后开发的，搜集了大量的资料，从系统结构的组织，功能的实现，技术的要求以及可行性等多方面进行了考虑，是一个通用的适应现今企业或超市仓库管理需求的具有一定的实际开发价值和使用价值的计算机信息管理系统。

下面对仓库管理系统的开发过程和主要技术作简单阐述。

1 系统设计

1.1 目标设计

仓库管理系统主要功能如下：

（1）信息录入功能

主要是对货物基本信息进行存储、编辑，包括：商品名称、供应商名称、商品入库、出库时间、商品单价、商品入库、出库的数量等。

（2）信息查询功能

单据查询：即对商品的入库单据和出库单据进行查询。

库存查询：即通过商品名称对库存商品信息进行查询。

高级查询：SQL查询,供高级用户使用,对普通用户的操作进行智能屏蔽。

综合查询：通过自定义SQL语句进行查询，并支持模糊查询。

（3）统计功能。

可以方便的对商品的出入进行统计，也可以对仓库内库存商品的状况进行统计。另外还可以对职员的操作进行统计。

（4）报表功能

能将各种统计的结果通过界面直接输出或者通过打印机输出。

（5）数据备份功能

可以备份数据库至加密文件，还可以从备份的数据还原。

1.2 设计思想

仓库管理系统具有以下特点：

（1）实用性：为仓库管理提供方便。

（2）安全性：该系统要有较高的安全性和保密功能。可以对数据进行备份和还原。

（3）可维护性：该系统要有较好的适应性和可维护性，保证系统安全稳定。

（4）多用户：包括普通用户和超级用户，并可以对不同用户进行权限设置。

（5）操作简单：本系统应该适用于不同水平的使用者，要求系统的界面简洁，方便使用，无需过多的培训环节。

1.3 系统模块分析与设计

仓库管理系统共分为四大模块，每个模块又分成若干小快，其功能模块划分下图所示。

图1登记信息功能模块划分

图2单据管理功能模块划分

2 数据库设计与实现

数据库结构设计是总体设计过程中非常重要的一个环节，好的数据库结构可以简化开发过程，使系统功能更加清晰明确。在任何一个关系型数据库管理系统中，数据表都是其最基本的组成部分。本数据库管理系统包含18张表。下面分别列出了这18张表的结构。

图3 查询统计功能模块划分

图4 维护设置功能模块划分

（1）报损单：包括编号、货物编号、经办人编号、报损时间、报损单价、报损数量、仓库编号、其它金额、备注等。

（2）仓库：包括编号、仓库名称、、仓库地点、保管员编号、备注等。

（3）出库单：包括编号、货物编号、经办人编号、出库时间、出库单价、出库数量、客户编号、仓库编号、定单状况、其它金额、备注等。

（4）调拨单：包括编号、货物编号、经办人编号、调拨时间、调拨数量、原仓库编号、目标仓库编号、其它金额、备注等。

（5）公司信息：包括编号、公司名称、地址、城市、省份、邮政编号、国家、电话号码、电子邮件、传真号码、开户银行、银行帐号、业务描述等。

（6）供应商：包括编号、供应商名称、联系人名称、联系人职称、地址、城市、省份、邮政编号、国家、电话号码、电子邮件、传真号码、开户银行、银行帐号、业务描述等。

（7）货物类别：包括类别名称、备注等。

（8）货物信息：包括编号、货物名称、货物类别、货物规格、计量单位、最低限量、最高限量、备注等。

（9）借出单：包括编号、货物编号、经办人编号、借出时间、借出数量、供应商编号、仓库编号、定单状况、其它金额、备注等。

（10）借入单：包括编号、货物编号、经办人编号、借入时间、借入数量、供应商编号、仓库编号、定单状况、其它金额、备注等。

（11）客户：包括编号、客户名称、联系人、电话号码、手机、传真号码、通讯地址、邮政编码、开户银行、银行帐号、备注等。

（12）库存状况：包括编号、货物编号、库存数量、仓库编号等。

（13）盘点单：包括编号、盘点时间、经办人编号、盘点数据等。

（14）入库单：包括编号、货物编号、经办人编号、入库时间、入库单价、入库数量、供应商编号、仓库编号、定单状况、其它金额、备注等。

（15）系统日志：包括用户名、操作时间、操作内容等。

（16）用户管理：包括用户名、用户密码、用户权限等。

（17）职员信息：包括编号、姓名、性别、头衔、电话号码、手机、通讯地址、邮政编码、备注等。

（18）自定义查询：包括查询名称、SQL语句等。

3 系统部分功能的设计

3.1 入库出库功能的实现

（1）入库单

图5入库单操作界面

（2）出库单（类似）

3.2查询、统计功能实现

（1）单据查询

图6单据查询操作界面

（2）货物出入统计

图7货物出入统计操作界面

3.3用户权限管理功能的实现

图8权限选择操作界面

4 结语

该信息管理系统能满足一般企业或超市仓库管理的需求，有商品入库与出库的数据库，并且可以进行多方面的查询，使得公司有较详细的数据统计与分析。并提供部分系统维护功能,使用户方便进行数据备份和恢复、数据删除。并且支持多用户操作（高级用户、普通用户），可以对用户进行权限设置。

参考文献：

[1]王兴晶,赵万军.Visual Basic 软件项目开发实例[M].电子工业出版社, 2004年

[2]刘韬,骆娟等.Visual Basic 实效编程百例[M].人民邮电出版社,2004年

[3]施伯乐,丁宝康,汪卫.数据库系统教程[M]（第二版）.高等教育出版社, 2003年

[4][美]西尔伯沙茨（Silberschatz,A.）等.数据库系统概念[M]（第四版）.高等教育出版社, 2002年

6.基于数据仓库的教学管理系统设计 篇六

目前绝大部分高校的信息系统除了在系统使用之前进行初始化基本信息, 在运行时基本是互相独立的, 系统与系统之间信息不能共享和交换, 这就形成了所谓的“信息孤岛”, 经常出现系统与系统之间信息不一致的问题;另外, 这些信息系统都是从业务处理进行设计开发的, 统计查询功能比较弱, 在现有的信息系统层面下, 要统计一项指标需要跨越几个职能部门信息汇总分析, 经历各个组织, 层层整理, 花费了大量的人力和时间, 统计出来的信息还不一定准确, 很难给高校组织层决策分析提供有力的支持, 不利于高校管理的水平和质量的提升。所以高校建立教学管理信息系统数据仓库具有重要的意义。

一、数据仓库概述

数据仓库的概念最早是由W H.Inmon提出来的, 在他的著作《建立数据仓库》中是这样定义的:数据仓库是一个面向主题的、集成的、想对稳定的、随时间变化的数据集合[3]。

数据仓库是在传统数据库基础上建立起来的, 但是与传统数据库又有所区别, 传统的数据库是单一的数据资源, 即以数据库为中心, 进行联机事务处理 (OLTP, ON Line Transaction Processing) , 数据库技术的主要任务存储数据, 对存储的数据进行查询和修改等操作。而数据仓库是将各业务系统数据抽取出来, 按照决策分析型数据要求对数据进行清理转换重新组织, 建立分析处理环境, 然后采用联机分析 (OLAP) 技术或者数据挖掘 (DM) 技术处理进行数据分析, 挖掘出潜在的有价值的信息, 供用户参考决策。

二、高校教学管理数据仓库的设计

1. 体系结构设计

数据仓库是基于传统数据库积累的数据和其它渠道收集的各种数据信息搭建起来的面向联机分析处理 (OLAP, ON Line Analytical processing) 的分析型信息集合, 总体结构为三个层次: (源数据) 数据处理、数据存储、数据分析。

高校教学管理系统数据仓库包括数据源、数据处理, 数据存储和数据分析四个部分。

数据源:主要来自数字化校园管理平台, 涵盖高校各信息系统, 教务管理、学籍管理、招生就业管理以及其他信息系统等的数据。

数据处理:包括数据抽取、清理、转换和集成。首先从数据源中抽取数据, 存储到临时数据表中, 然后对抽取的数据进行清洗和转换, 通过清洗去除决策分析无用的数据信息, 通过转换使数据标准一致, 将转换清理后的数据集成装入到数据仓库中。

数据存储:各信息系统的数据与数据仓库系统的数据是相互独立的, 因此各信息系统数据的变化不会自动更新数据仓库的数据, 我们需要在设定数据同步存储机制, 才能实现更新数据融入数据仓库存储。

数据分析:数据抽取、清理、转换、存储到数据仓库系统以后, 我们需要通过各种技术, 如联机分析 (OLAP) 技术、数据挖掘 (DM) 技术、商业智能 (BI) 技术等形成统计分析报表供用户查看并做出相应的决策。

2. 主题划分

数据仓库的重要特点是面向主题。当数据围绕主题域来组织时, 决策分析者将能很明确地找到自己感兴趣的东西。建立数据仓库首先要根据用户的需要进行主题划分, 然后根据主题建立数据仓库模型, 通过ETL工具从数据源抽取数据到数据仓库, 最后采用联机分析 (OLAP) 技术或数据挖掘 (DM) 技术对数据进行分析挖掘, 根据分析及挖掘结果做出相应的决策。

根据教学管理系统的应用需求, 在高校教学管理新系统中, 组织层领导最关注的教学质量, 所以系统确定的主题主要包括:包含学生、教师、课程、教学质量等几个方面。

3. 数据仓库模型设计

数据仓库模型比较常用的有两种:星型和雪花型两种。星型是由一个事实表和多个维度表进行关联, 具有统计分析和查询速度快特点, 所以在教学管理信息系统中采我们采用星型模型。下面以教学质量主题为例说明数据仓库模型的设计。维表我们设计为时间表、学生成绩表、学生就业情况表、学生奖惩表、学生学习情况、教师教学水平表, 事实表由就业率、论文发表等级及数量、学生获奖等级及数量等构成。

4. 联机分析 (OLAP)

联机分析 (OLAP) 是针对某一个具体主题, 采用联机分析术 (OLAP) 或数据挖掘 (DM) 技术对数据仓库中的信息进行统计分析。联机分析包括多维数据分析方法, 大体上可分为切块、旋转、钻取。所谓的旋转就是交换维度的位置关系, 以便于决策人员可以不同角度得到多维数据, 获取有价值的信息。通过联机分析技术的旋转方法我们可以很容易的发现教学管理系统教学质量问题, 如教学计划不合理、有些教师水平有待提高等, 通过钻取可以更深入的分析出教学计划不合理的各种因素。

结束语

目前绝大部分高校都运行着多个信息系统, 如学籍管理、就业招生、教务管理等, 各系统包含大量历史信息和当前信息。这些数据如实的反映了高校过去和现在的运行状况, 但是这些信息因为信息量大并且存在“信息孤岛”问题, 并没有体现它潜在的价值, 本文提出了基于数据仓库的教学管理系统, 将这些信息整合到数据仓库系统中, 并借助于联机分析 (OLAP) 技术和数据挖掘 (DM) 技术进行数据分析并发现隐藏在这些海量数据中的关联规律, 提供给学校领导层进行决策, 对于提高高校管理水平和教学质量具有重要的意义。

参考文献

[1]臧劲松.基于数据仓库的教学管理信息系统的研究与应用[J].电脑开发与应用, 2009 (11) :16-18.

7.汽车维修行业管理数据仓库的建立 篇七

随着汽车工业的飞速发展和人民生活水平的逐步提高,汽车维修行业和汽车配件行业得以迅猛发展。以宁波为例:截至2004年底,全市现有各类汽车(摩托车)维修业户3 747家,其中一类维修企业85家,二类维修企业424家,三类专项修理企业1 246家,摩托车维修业户1 001家,机动车配件经营户956家,车辆综合监测站9个,客运车辆安全门检站26个。

全市汽车维修企业(户)从业人员共计14 922人,其中生产工人11 639人,占从业人员总数78%,生产工人持证率(上岗证)达到99.3%。生产工人持证等级:初级工5 684人,占生产工人总数48.8%;中级工5 249人,占生产工人总数45.1%;高级工628人,占生产工人总数5.4%;技术人员(包括管理和双证书人员)421人,占生产工人总数3.6%。

2002年与1997年全市维修企业维修车辆同比增长情况如下:汽车大修增加46.4%,二级维护增加58.8%,摩托车维修增加77.6%,维修企业共维修车辆增加23.8%,维修营业额增加39.3%。

在发展如此迅速的现状下,如何推动汽车维修企业开展良性竞争,引导行业的正确发展方向成为亟待研究和解决的问题,同时也是需要行业管理部门予以关注和指导的问题。汽车维修行业管理部门在规划和指导行业发展时,需要大量长期积累的关于维修企业及汽车工业发展的历史数据作为数据支持和依据。目前, 我国汽车维修企业在日常管理及经营活动中已开始推广使用基于联机事务处理(OLTP)的汽车维修企业信息系统,积累了大量汽车维修企业的细节数据,但是OLTP本身的特点决定了它所采集的数据缺少综合性,无法为管理者的决策提供综合有效的数据支持。如何将各企业积累的数据进行综合管理并用于维修行业管理和决策已成为当前需要解决的主要问题。

综上所述,本研究考虑将数据仓库用于管理大量的汽车维修企业积累的数据,让这些数据为汽车维修行业的管理发挥作用。

1设计与建立汽车维修行业管理数据仓库

1.1总体框架构建

汽车维修及配件行业管理数据仓库系统的结构可以划分为如图1所示的3个部分:数据采集、多维数据结构构建和管理以及OLAP应用系统的开发。

在数据采集阶段,根据数据仓库的业务需求分析和主题域分析,从宁波市公路管理处(管理当地汽车检测维修和配件销售企业的政府主管部门,以下简称公管处)下属各企业的上报数据中抽取数据,进行清理、转换后载入数据仓库中。

在多维数据结构创建和管理阶段,根据公管处管理人员的分析建立数据模型,将数据仓库中的数据按照一定层次进行聚合和汇总,构成信息分析的多维视图,最后选择一定的存储模式,将这些多维视图存储在OLAP服务器上。

构建数据仓库的目的是满足管理人员决策分析的需求,因此用户界面友好、软件易用也是十分重要的,另外还要考虑用户所支付的开发和使用成本,所以在OLAP应用系统中考虑使用目前成熟的BI产品作为数据仓库的前端工具,以减少开发成本。

1.2汽车维修及配件行业管理数据仓库建模

数据仓库建模是构建数据仓库的重要组成部分,是数据仓库构造开始的第一步。一般来说,在数据仓库开发过程中,数据模型具有3个不同的层次:概念模型、逻辑模型和物理模型[1]。每一个层次实质上是前一种数据模型的精炼或更加详细的表达。在设计期间,通过多层次细化,建立与用户需求更加一致的面向主题的数据仓库。

1.2.1 概念模型的建立

笔者多次到公管处调研,通过了解他们的工作流程,确定以下几个内容是决策者希望执行的数据分析:全市各地区汽车维修企业的数量、情况及变化趋势;全市各地区汽车维修企业设备总价值和厂房面积变化趋势;全市各地区汽车维修量和维修营业额的变化趋势;维修人员技术水平(工种等级)、教育背景和培训时间的变化趋势;汽车维修合格率和返修率;客户投诉情况趋势等。

汽车维修及配件行业管理数据仓库在建设过程中将综合考虑公管处的业务需求,同时仔细研究汽修行业目前积累的数据,通过业务驱动和数据驱动相结合来构建数据仓库[2]。根据各方面分析结果,确定主题域描述如表1所示。

1.2.2 逻辑模型的建立

1.2.2.1 分析主题域

数据仓库的设计是一个逐步求精的过程,要对概念模型设计步骤中确定的基本主题域进行分析,上述概念模型中的企业基本情况主题联结各主题域,所以先考虑用这个主题来实施数据仓库的构建;维修主题中的维修是维修企业基本业务,又是进行决策分析的主要领域,第2步确定“维修”主题并实施数据仓库的构建;最后再完成职工和投诉主题。

1.2.2.2 粒度层次划分

由于在汽车维修行业信息管理系统中,对数据的查询和分析是多层次的,为了提高查询和分析质量,数据仓库按多重粒度来组织数据。

分析数据时,在时间维上要对每月、每年企业的设备、人员和维修情况进行分析。所以在本项目中企业的基本情况数据和职员的情况数据是按照月份来组织的;维修事实表则是按照日、月、年3种粒度组织数据; 由于投诉事件比较少,为了方便管理人员进行处理,投诉主题是按照投诉日期组织数据的。在本项目的数据仓库中采用多重粒度组织数据。

1.2.2.3 关系模式定义

数据仓库的每个主题可以由多个表来实现,笔者对选定的当前事实的主题进行模式划分,形成多个表,并确定各表的关系模式。

以企业基本情况主题为例:在本主题中有企业资金产值表和企业设备场地表等多个事实表。由于篇幅所限,这里只截取企业资金产值信息事实表,如图2所示。

常见的基于关系表的存储方式有两种:星型模型和雪花型模型。星型聚合快,效率高;雪花型结构明确,便于与OLTP系统交互,占用空间小,但是模式较复杂,浏览困难,并且额外的连接将使查询性能下降[3]。在本项目中,数据量较小,数据结构简单,所以本项目选用星型架构,本项目数据仓库中维度模式的星型架构模式图如图3所示。

在数据仓库构建过程中采用维度建模,经过对主题的分析和数据的研究,数据仓库的每个主题可以由多个表来实现,对选定的当前事实的主题进行模式划分,形成多个表。本项目中关系模式均采用星型架构,数据仓库中目前共建立了5个事实表 、9个维度表。

1.2.3 物理模型的建立

在考虑存储结构时应考虑3个方面的因素:存取时间、存取空间和维护代价。为了提高分析质量和响应速度,采用了一定的数据冗余,这些数据冗余对数据库查询速度的影响不大,可以忽略不计。

在逻辑设计时使用Microsoft公司的SQL Server 2005。 本项目中索引建立策略为:首先为各表(包括事实表和维表)的主键建立聚集索引;在事实表的外键上建立非聚集索引;然后根据实际的运行情况,通过RDBMS(关系型数据库管理系统)提供的数据库监控工具,建立一些合适的非聚集索引,从而获得最高查询性能。

数据存放位置涉及存储设备的存取速度。由于目前高速存储设备较为便宜,性价比较高,因此主要以硬盘为存储媒介。

2联机分析处理的设计与实现

利用SQL Server 2005中Analysis Services功能建立OLAP多维数据库,利用上文中构建的数据仓库作为数据源。建立多维数据集时,根据需求分析和数据仓库的建模分析[4],选择合适的事实表、度量值和维表,利用SQL 生成维度。本项目共生成5个多维数据集,并在此过程中生成9个共享维度,如图4所示。

本研究可以采用Microsoft的EXCEL软件或普科(ProClarity)公司的ProClarity6.0作为数据显示分析的前端工具。前者具有成本低廉的优点;后者功能强大且能和SQL Server 2005实现无缝联结,使用方便。使用ProClarity6.0风险报警功能分析OLAP立方数据,其界面如图5所示,图中数据为企业的利润率,粗体数字表示该企业的利润率低于警戒值,这时管理部门应该密切注意有报警标志的企业,尽量避免由于企业经营不善引发的恶性连锁事件[5,6,7]。

3结束语

在全面调研汽车维修行业管理现状的基础上,笔者研究了数据仓库系统的设计与实现方法,提出了将数据仓库应用于汽车维修及配件行业管理的设想,构建了汽车维修行业管理数据仓库体系结构,并研究其设计方法、构建技术及联机分析等技术。

在此过程中,数据仓库的建模是整个开发过程中的关键技术,本研究采用维度建模,首先考虑如何满足和适应汽车维修行业管理的需求,通过业务驱动和数据驱动相结合的方法实现了该目标;其次是如何提高查询效率,本研究采用星型架构和适度数据冗余来提高查询效率;最后要考虑数据仓库的未来可扩展性,汽车维修行业管理的业务除了在文中列出的企业情况、维修、职工和投诉外,还有汽车检测和汽车配件出售业务,这些业务的数据可通过添加相关主题域并构建事实表和维度表,方便地加入到目前的数据仓库中。

摘要：为满足汽车维修行业管理部门对大量关于维修运行及汽车工业发展的历史数据的需求,通过汽车维修行业管理数据仓库的研究和建立,将数据仓库应用于汽车维修行业管理。在了解汽车维修行业管理现状的基础上,采集了大量汽车维修行业管理的实践数据,利用SQL Sever 2005完成了汽车维修行业管理数据仓库的设计,为汽车维修行业管理者的决策提供了数据依据,提高了汽车维修行业的管理水平,为改善目前我国汽车维修行业管理的落后现状做出有益的探索。

关键词：汽车维修行业,管理,数据仓库,联机分析处理

参考文献

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[2]姜澄,吴光宇.基于数据仓库的设备维修管理系统及关键技术研究[J].机械设计与制造,2003(1):54-56.

[3]蔡艳宁,叶雪梅,汪洪桥,等.军事训练考核数据仓库模型设计与实现[J].计算机工程,2006,32(1):276-278.

[4]孙泳,刘少辉,史忠植.数据仓库中多维分析的数据展现[J].计算机工程与应用,2004(4):201-202.

[5]SHAH B,RAMACHANDRAN K,RAGHAVAM V.A hy-brid approach for data warehouse view selection[J].Inter-national Journal of Data Warehousing and Mining,2006,2(2):1-37.

[6]GUPTA H,MUMICK I S.Selection of views to materializein a data warehouse[J].IEEE Transactions on Knowl-edge and Data Engineering,2005,17(1):24-43

8.简单的仓库管理制度 篇八

一、思想预防要当先，防范意识要树牢

（一）搞好宣傳，营造浓厚的安全氛围。做好预防是安全工作的重中之重，加强宣传教育则是做好预防工作的有效措施。平时必须把宣传教育贯穿于工作的方方面面，营造人人讲安全、处处想安全、事事保安全的良好氛围，使每名人员认清安全工作的重要性，树立事事保安全的思想意识

（二）注重法规学习，树立牢固的法制观念。我们平时对法规落实不细致，源于对法规的认识不深刻、学习不到位。作为主管领导和其他工作人员必须强化法规意识，带头学习和落实法规制度，该熟记的法规必须认真熟记，该了解的必须全面了解，切实防止因不知、不懂带来事故案件隐患，培养官兵时时处处按章办事的良好习惯，让法制观念变为官兵的自觉意识，让依法管理变成官兵的自觉行动，确保安全工作的落实。

（三）加强组织领导，建立明确的管理职责。弹药仓库安全管理平时连着部队战备训练，关系到安全稳定；战时连着作战供应保障，关系到战争胜负。因此各级领导要保持清醒的头脑，切实把安全管理工作列入仓库的议事日程，成立安全管理领导小组，开好安全分析会，对安全做到常抓、常议、常管、常问。形成以干部骨干为主体，覆盖全体人员的安全防范网络，使弹药仓库的安全工作处处有人管、时时有人抓、事事有人查，切实担当起提高弹药仓库安全管理水平的使命和责任。

二、不遗余力抓配套完善，切实增强安全防范基础。

（一）加大设施投入力度，不断完善配套设施建设。弹药仓库的安全工作不仅有人的管理，更需要技术和安全设施设备的支撑，在安全上不投入，就可能在安全方面发生事故。有的仓库库房老化失修、储存条件达不到要求、安全距离不足、技防手段不符合规定、安防手段不配套，给仓库安全管理带来了潜在的风险。近年来，上级部门不断加大对弹药仓库基础设施和安防系统进行了全面升级改造，有效打牢了仓库安全发展基础。

（二）加强器材管理，正确使用安防器材。针对弹药库内各种设施和器材，充分发挥其作用，通过现代技术与传统手段相结合，努力实现弹药仓库库房管理信息化、安全监控可视化，真正做到弹药仓库管理“人防”与“技防”的有机结合。

（三）齐抓共管，确保配套设施完好。杜绝弹药仓库配套设施重建轻管的现象，使用的同时要注意对设施的爱护和维护。积极树立建管并重的思想，坚持经常性检查和维护保养制度，做到定人员、定设备、定责任、定目标，及时维护、保养、防止损坏，确保设施设备的完好率，最大限度地延长其使用寿命。

三、加强制度防范，不留死角抓落实。

抓好弹药仓库安全管理最关键的是把各类制度真正落到实处。要严格遵循弹药共同储存、分类分批的原则，一些单位发生问题的重要原因是，有章不循，在很大程度上是由于安全管理制度落实不到位造成的。只要弹药仓库的配套设施到位、人员素质过硬，就能将弹药的安全管理工作抓实，杜绝事故案件的发生。

（一）建立检查监督机制。各级主管领导和业务部门，要采取定期和不定期的检查方式，加强弹药仓库安全管理情况的检查指导，尽早发现问题、认真分析原因、进行有效整改。

（二）建立明确责任分工机制。通过健全弹药仓库安全管理的责任体系，把管理责任、安全措施和奖惩办法具体化，落实到各个部门、各个岗位、各个环节，确保形成分工负责、各司其职、各尽其责的工作合力。真正做到面上工作有人抓、专项任务有人管、具体工作有人负责，确保人人有责任、人人有目标。

（三）建立完善的应急处置机制。针对有可能出现的燃烧、爆炸、盗抢等事故，制定应急处置预案，明确责任分工、力量编成和保障措施，适时组织应急情况处置演练，不断修改完善方案预案，提高应急处置能力和快速反应能力。

四、注重培训管理，紧紧扭住防范重点

在弹药管理过程中，起主导作用的还是管理人才，因此必须通过严格的培训和正规的管理来减少或消除安全隐患。

（一）是强化人员培训。重要军事目标安全防范，“物防”是基础，“技防”是支撑，“人防”才是关键。仓库发生的各类事故从很大程度上讲就是人员的能力素质不够、部队管理跟不上造成的。在搞好人员教育的同时，还要强化管理和技术培训，使人员能够熟悉操作流程、基本技能和特情处置的程序，减少和避免事故的发生。

（二）是注重管理维护。要把安防系统的管理和维护，作为抓弹药安全管理的一项重要内容，建立安防系统操作使用规程，完善值班执勤、维护保养、技术培训等制度。搞好操作使用技能培训学习，熟悉工作基本程序，掌握一般故障排除方法。要坚持定期、不定期地对安防系统的技术性能进行检查监测，及时发现隐患，修复故障，确保设备正常使用。

五、突出方法手段联防，全面提升防范水平

弹药仓库的安全管理工作是一项长期性、基础性的工作，必须采取一定的方法和手段，严格落实风险评估机制，将风险隐患降至最低，最大限度地提升安全防范水平。

（一）是全面衡量，落实风险评估机制。坚持开好安全形式分析会，梳理问题、找准原因、制定对策。同时，要坚持安全风险评估作为弹药仓库安全管理的重要环节，针对季节变换、人员变化、设施改造、气候变化、周边环境等不同情况，适时组织安全风险评估，积极查找隐患，预测可能出现的问题，制定切实可行的应对措施。

9.简单的仓库管理制度 篇九

1 数据仓库、OLAP分析和数据挖掘技术

首先, 数据仓库是一个相对稳定的、面向主题的、集成的数据集合。这些数据来源于不同的事务处理系统, 数据仓库从这些不同的事务处理系统中抽取数据, 生成标准的报表和图表。对于高校来讲, 数据仓库将其所有的事务处理数据进行汇总归纳, 这保证了报表和图表反映的是整个高校的一致信息。

OLAP是重要的数据分析工具, 它可以让管理者从多方面、多角度对大量的数据进行迅速灵活地分析和处理, 从而提取出数据中的主要信息。OLAP的核心是多维分析, 它主要面向高层管理人员, 以数据仓库为基础对数据进行综合分析, 从而为管理层提供决策支持。

通常, 数据挖掘任务分为两大类:预测型模式和描述型模式。预测型模式主要包括序列模式、分类模式、回归模式、偏差分析等, 它是根据已有的数据集, 预测特定属性的值。描述型模式主要包括聚类模式、关联模式等, 它是对数据中存在的规律、规则作出一种描述, 或根据数据间的相似性将数据分组。

2 院校管理决策支持系统技术分析

2.1 院校管理决策支持系统架构

以数据仓库为基础, 以OLAP分析与数据挖掘为工具来构建院校管理决策支持系统 (如图1所示) 。

首先, 数据仓库从学校各个相关业务处理系统抽取数据, 对分散在学校各个部门的学评教相关数据进行综合、集成与转换, 提供面向全局的数据视图, 为数据查询分析和数据挖掘分析提供数据基础。

然后, 使用数据查询和联机分析处理, 从全局出发, 对各个部门的学评教相关数据进行分析处理, 进而实现对全校数据的综合分析。

最后, 采用数据挖掘技术对学校各部门学评教数据仓库中的数据进行挖掘, 发现数据中隐藏的模式和信息, 并对未来的趋势进行预测, 从而获得更多的辅助决策信息和知识。

2.2 院校管理决策支持系统主要功能

院校管理决策支持系统的生命周期管理的理念, 它的设计与开发主要从以下几个方面进行:获取信息、交换与传输信息、存储与管理信息、处理和发布信息以及信息共享服务。主要的功能模块包括:搭建数据指标体系、信息交换与传输、信息采集与管理、信息处理与发布、信息共享与服务、辅助决策动态展示以及系统管理等内容。

2.2.1 构建数据指标体系

为了给后续数据挖掘分析提供坚实、准确的数据保障, 院校管理决策支持系统首先要对数据指标体系进行梳理, 主要包含以下三部分内容:

(1) 基础业务数据指标:满足学校各部门日常管理与应用的数据指标。主要包含院、系两级系统模块的业务数据。

(2) 综合管理数据指标:满足院、系两级综合管理部门的数据指标。主要包括交换到信息资源中心的模块的业务数据实体。

(3) 核心数据指标:满足院校高级管理层用于决策的数据指标。主要包括信息资源服务用于院校宏观管理决策的相关数据指标, 来源于基础数据指标和综合管理数据指标。

2.2.2 信息交换与传输

数据交换与传输平台的总体架构分为三层:业务应用层、数据交换层及监控管理层。业务系统层用于提供信息交互的数据源;数据交换层通过不同种类的适配器和数据交换服务总线, 按照不同的业务需求进行编排, 使得有用的信息资源能够通过数据交换平台传递给资源使用者。监控管理层对整个信息交换平台的运行情况进行监控和管理, 它还提供了基础信息库管理与维护、用户及权限管理、日志管理及统计分析以及数据备份功能。

2.2.3 信息存储与管理

信息存储与管理平台可以为院校各部门间的业务互动及数据共享提供支持。主要包括信息的上传、发布、浏览及下载功能。

(1) 资源上载:各类信息由各自职责部门职责岗位业务人员上载;

(2) 资源发布:信息上载成功后, 可由相关权限人员进行发布操作, 从而决定该信息的授众, 进而控制信息的安全性。

(3) 资源的浏览与下载:在授权范围内查询浏览业务信息, 并且可对权限范围内的信息进行下载操作。

2.2.4 信息共享与服务

信息共享与服务模块是在信息资源服务上通过查询业务建模的定义与发布, 为用户提供常用的查询服务, 主要服务内容有:

(1) 业务查询。通过对查询业务模块的建模与定义, 实现院系两级基本数据库、业务数据库和管理数据库的无缝集成, 为用户提供界面友好的业务查询功能, 实现一站式管理数据的综合查询。

(2) 报表统计。在院校的日常管理中, 根据业务需要, 不同部门会有多种统计报表的需要, 通过报表组建可以提供强大的报表统计与集成功能, 使用户可以根据需要方便的浏览各种统计报表。

(3) 主题分析。对于关系较为复杂的数据集合, 可以使用主题分析功能, 从不同视角不同层次为信息管理与服务平台提供科研项目管理、人力资源管理、综合财务管理等各类智能分析应用。

(4) 全文检索。在资源目录下对用户输入的关键字进行检索, 查询到相关的文档、报表或图片资源。

2.2.5 辅助决策动态信息展示

搭建信息服务平台的关键是将信息服务由技术导向转变为业务导向。要解决这个问题, 需要开发辅助决策动态信息系统, 分析院校内各部门科研业务的内在规律, 充分发挥数据、信息和图表对业务管理和决策支持的效力, 提升服务质量, 对用户提供好友的服务平台。

辅助决策动态信息展示系统的应用架构为一个核心——管理元素 (资源元素) ;两类基础——资源管理、系统管理;三种模式——浏览模式、设计模式及管理模式。

(1) 一个核心。管理元素:是本系统的核心, 每个管理动态看板由多种基础元素组合而成, 主要包括文本 (描述性和分析结论性) 、图表、统计表等。

(2) 两类基础。系统管理:提供系统日常运行的管理功能。如用户管理和权限管理等;资源管理:维护管理元素基本信息 (包括类型、名称等) , 同时维护相关展示信息及数据信息。

(3) 三种模式。浏览模式:又称为基础应用模式, 主要提供查询、播放、下载、导出等常规功能。设计模式:又称为设计看板模式, 通过管理元素组合编辑管理看板, 提供所见即所得的设计界面。管理模式:又称为系统管理模式, 提供管理元素的维护功能, 包括维护元素的展示方式和业务数据集合, 提供资源管理、系统管理相关功能, 如图2。

3 总结和展望

数据仓库、OLAP分析和数据挖掘等技术都是新兴前沿科学, 为管理决策提供了一种有效的、可行的解决方案。随着决策支持系统的不断深入应用, 管理信息系统的作用将逐渐从服务于日常业务工作向为领导决策提供支持服务功能方面进行转变。

摘要：本文以科研教学资源管理为核心, 综合运用创新的管理理念和先进的信息技术, 对高校人力、资金、科研基础条件等资源配置及相关管理流程进行优化与整合。系统以数据仓库为基础, 利用联机分析处理和数据挖掘技术, 对数据进行了分析, 获取其中有价值的信息和知识, 为高校领导及管理人员提供决策支持。

关键词：管理决策支持系统,数据仓库,数据挖掘,OLAP分析

参考文献

[1]张震.数据挖掘技术分析及其在高校管理决策中的应用[J].远程教育, 2005.

[2]韩成勇.基于数据仓库技术的高职院校学评教数据分析决策支持系统的设计与实现[J].科技信息, 2009.

[3]陈文伟.数据仓库与数据挖掘教程[M].北京:清华大学出版社, 2006.

[4]曹煜.高校教学质量测评系统的开发及数据仓库与数据挖掘技术在其中的应用[D].沈阳:东北大学, 2005.

10.简单的仓库管理制度 篇十

关键词 钢铁；成本；数据仓库；商业智能

中图分类号 F2 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2010)112-0185-01

1 数据仓库技术特点

为了更好的使用数据仓库技术，我们首先要明确数据仓库能够做什么，与常规的ERP业务系统有何差别。广义的数据仓库技术又称商务智能，英文为Business Intelligence。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。ERP等数据库系统通常是一个联机业务系统，随着业务的发生在不断的创造业务数据。数据仓库等商业智能工具一般不会主动的创造数据，而是收集整理已有的业务数据进行分析、展现。数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

2）OLAP委员会对联机分析处理的定义为：使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

3）数据挖掘是通过归纳的方式，在海量数据中主动找寻模型，自动发掘隐藏在数据中的价值信息。

2 钢铁企业启动成本数据仓库开发的前提条件

1）较为完整稳定的成本相关数据来源。ERP等业务系统已经较为成熟，能够产出较为全面完整的业务数据，数据质量能够得到保证，否则数据仓库这样一个分析系统就会成为无源之水。在钢铁企业中主要体现在：①有一个完整稳定的计量管理体系，各生产工序的产耗等基本成本信息能够完整收集并有较高的可信度；②企业的成本管理系统及相关产副品存货、能源、销售等业务系统能够自动及时的收集成本相关业务数据。

2）明确的成本分析主题需求。ERP这类业务系统一般是先有业务，然后再构建系统，目标通常较比明确。而数据仓库作为一个分析系统是在已有的数据基础上进行提炼，从中获取有用的信息和知识，其目标往往是不明确的。这就需要在数据仓库开发前对成本数据甚至相关业务数据有一个整体的把握和认知，从中提炼分析主题。

3 成本数据仓库建设的一般路径

成本数据仓库建设的一般路径－整体规划，分步实施，由易到难，逐步深入。成本数据仓库建设不可能一步到位，它是随着企业的管理水平和业务人员的分析能力而逐步扩展，由基础的成本数据分析到成本专题分析，再到成本数据挖掘，成本分析层次逐步提高。

1）基础应用－综合成本分析平台。在成本数据仓库引入初期，可以考虑先将开发成本报表系统，它是BI的低端实现。①成本报表是需求通常比较明确，源头数据范围主要集中在成本管理数据，开发难度较低；②通过建立综合成本分析平台，满足财务管理部门日常成本分析的需要，提高财务人员工作效率，使财务人员从大量重复的常规手工成本分析报表中解脱出来，使数据仓库的效益尽快发挥出来；③将报表从ERP系统中转移到数据仓库，可以有效降低在线业务系统的运行负荷，使ERP和数据仓库做好各自善长的事情；④数据仓库报表系统并不是ERP报表的简单复制，它是对成本管理数据的重新审视，从中多维分析角度构建成本分析主题。

2）中级应用－成本专题分析。在数据仓库的运用比较成熟以后，可以针对成本管理领域的难点问题梳理出成本专题，建立专门成本分析数据集市。钢铁企业成本管理中常见专题分析如下：①针对质量成本损失建立质量成本数据集市；②针对钢铁产品品种决策问题，建立明细产品成本计算和盈利能力分析数据集市，为品种结构战略分析、接单生产组织和品种拓展以及公司用户管理和差异化定价提供决策支持；③为解决成本标准制定问题，建立成本指标分析数据集市，为基层生产与管理人员提供现场成本管理工具。

3）高级应用－自主分析、数据挖掘。在培养一批能够熟练运用系统分析工具的业务专家后，有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。通过使用OLAP和数据挖掘工具，从业务数据中提炼知识。通过将先进的数据挖掘技术引入到钢铁生产成本管理领域，可以从大量的钢铁生产成本历史数据中获得潜在的规律和发展趋势，以指导钢铁生产，降低产品成本。数据挖掘的方法很多，目前比较常用的有关联法、聚类法、相关性分析和偏差分析等。常用的技术有数理统计分析、神经网络、专家系统、智能代理、决策树和遗传算法等。

4 成本数据仓库建设中应注意的问题

1）数据源质量风险：源头系统数据缺失，数据异常。①严格执行源头数据源头调整原则，系统逐级确认；②数据仓库系统采用合理的数据清洗规则，异常数据报警反馈机制，并提供异常数据修正机制。

2）需求确认风险：需求不明，需求无法按时定案，反复改动、调整，影响系统开发进度。①紧密围绕项目目标，进行必要的需求控制，避免需求泛滥；②建立跨部门的项目工作小组，各部门专人负责，明确责任；③细化需求分析节点，渐进式分阶段的实施与必要的项目总结机制保证。

3）系统平台风险：选型不当，性能无法满足。①系统平台选择注重成熟性和可扩展性，满足业务系统扩展、公司规模扩张和产品发展的需要；②设备采购与项目开发同步进行，需要保证项目过程中每个节点所需配套的设备采购情况按时到位。

参考文献

[1]数据仓库.(Building the Data Warehouse),W.H.Inmon 著,机械工业出版社出版.

[2]杨文灏.数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析[J].金融电子化,2008,2.