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智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 版權信息
- ISBN：9787302600503
- 條形碼：9787302600503 ; 978-7-302-60050-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 本書特色
能倉儲大數據分析》具有以下特色: 1.內容與企業實際崗位緊密結合，以京東物l業務為藍本，融人大量真實行業、企業案例，涵蓋的知識和技能是在智能倉儲領域從業現階段所亟需的，實用性強。 2.教材中的知識點全面體現了京東物l多年來在智能倉儲數據分析領域總結提煉的z新技術和前沿成果，前瞻性強。 3.本套教材為1+X職業技能等級證書--“ 智能倉儲大數據分析”配套教材，結合線上課程、專家講座視頻、師資培訓等全面指導院校相關課程教學工作的開展，針對性強。 4.教材相關的京東物l智能倉儲大數據分析平臺搭載了海量數據，以數字的方式展示了智能倉儲領域的相關業務，不僅可服務于教學，亦可開展智能運營、設備診斷等方面的科研，專業性強。讀者可通過掃描封底二維碼并填寫教輔資料申請表獲取京東物l智能倉儲大數據分析課程及實訓平臺資源。 現代信息技術發展迅速，配送中心的倉儲管理系統、揀選作業系統、AGV無人小車等為倉庫運作提供了支持，提高了倉庫工作的效率，降低了倉庫運營成本。同時，系統運行積累的海量數據，又為我們分析倉儲系統運行狀況，改進倉儲管理提供了數據支持。 因此，現代倉儲管理開始從經驗管理轉變到依托大數據分析的科學管理，這對倉儲管理人員的知識、技能提出了更高要求。要想充分、有效利用信息系統積累的海量數據資源，以分析倉儲運作情況，尋找提高效率、降低成本的措施，需要管理者綜合運用數據分析、統計學、數理統計等理論工具，還要運用Excel. SPSS. Python、R語言等計算機工具，更需要管理者對倉儲運作管理內在規律的深刻認知。這樣的復合型人才目標與傳統高校物流管理等相關專業培養目標存在較大差異。為此，我們依托京東多年倉儲運營積累的豐富經驗，由京東集團提供具體案例數據和工作方法，由來自廣東工業大學等6所高校的老師結合相關科學理論，梳理編寫《智能倉儲大數據分析（高級）》，將京東基于大數據分析的倉儲管理方法整理出來。在簡要介紹其理論基礎的前提下，詳細介紹京東在存儲作業、揀貨作業、分貨作業、設備性能、設備可靠性、倉儲綜合分析等各個方面的具體分析操作過程，希望讀者能夠直接參考，用于其自身工作。 業務需求:能夠使用常用的統計模型量化分析智能倉儲中的運營和設備問題并提出改進建議。 崗位目標:通過大數據綜合分析，進行綜合數據分析方案的制定、數據分析報告的撰寫等工作，向相關部門提出運營決策和優化建議。 技能目標:熟練使用SQL、Python、 R等數據分析工具，掌握經典的統計模型，具備調用算法程序包進行建模與求解的能力。 適用崗位:數據挖掘工程師、算法工程師、倉儲規劃工程師等。
智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 內容簡介
本書是教育部l+X職業技能等級證書“智能倉儲大數據分析”配套教材，根據證書的等級劃分，本套教材分為初、中、高三個等級，總體上每個級別70%的內容是關于運營數據的分析，30%的內容是關于設備數據的分析，每個等級的側重點及對學生的要求不同。不錯教材，在初、中級教材的基礎上，要求學習者能夠掌握經典的統計模型，熟練使用R或Python 等基本編程語言，能夠利用常用的統計模型量化分析倉儲運營中的問題，并向相關部門提出運營決策和優化建議，輸出數據分析報告。 教材采用活頁式設計，以工作任務單元為基本形式，以物流業務流程的開展為主線，從企業真實用人需求出發，立足崗位技能的真實需要，為培養物流類專業技術人才量身定制一套完整的大數據分析知識體系。 本教材適用于中高職、職業技術型大學、應用型本科院校的學生、教師，以及有志于在數據分析領域從業或提升數據分析技能的社會在職人員。
智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 目錄
目 錄
第1單元
智能倉儲數據分析概述
任務1 認識倉庫 3
任務2 倉儲數據分析內容 18
任務3 數據分析在倉儲中的作用 21
第2單元
入庫分析
任務1 入庫一般性分析 27
任務2 入庫效率的影響因素分析 38
任務3 利用一元線性回歸進行入庫效率影響因素分析 45
第3單元
存儲作業分析
任務1 基于大數據的商品ABC分類 53
任務2 基于ABC分類的商品分析 72
任務3 商品布局分析 78
第4單元
揀貨作業分析
任務1 揀貨訂單分析——時間序列預測法 93
任務2 揀貨效率分析——多元線性回歸分析法 104
第5單元
分貨作業分析
任務1 均衡分貨作業任務量 123
任務2 分貨細部作業執行時間分析 129
任務3 包裹重投原因與包裹重投次數的列聯表分析 134
第6單元
設備性能分析
任務1 設備性能統計分析 145
任務2 性能分布規律的核密度估計 154
任務3 根據核密度函數生成隨機數 161
第7單元
設備可靠性分析
任務1 可靠性認知 171
任務2 可靠性數據分析 176
任務3 制訂合適的維修周期 182
第8單元
倉儲綜合分析
任務1 生產資源與產能的數量關系及資源的合理配置 191
任務2 倉儲企業運營分析 196
任務3 倉儲綜合評分計算與分析 202
展開全部
智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 節選
前 言 隨著電子商務行業的快速發展，承擔倉儲和分揀功能的配送中心規模越來越大，出貨頻率也越來越高；同時，電子商務行業的劇烈競爭帶來的成本壓力又傳導到物流行業，使得倉庫必須努力提高效率、降低成本，而且電子商務行業的競爭本身對倉儲分揀的效率也不斷提出更高服務質量的要求。 現代信息技術發展迅速，配送中心的倉儲管理系統、揀選作業系統、AGV無人小車等為倉庫運作提供了支持，提高了倉庫工作的效率，降低了倉庫運營成本。同時，系統運行積累的海量數據，又為我們分析倉儲系統運行狀況，改進倉儲管理提供了數據支持。 因此，現代倉儲管理開始從經驗管理轉變到依托大數據分析的科學管理，這對倉儲管理人員的知識、技能提出了更高要求。要想充分、有效利用信息系統積累的海量數據資源，以分析倉儲運作情況，尋找提高效率、降低成本的措施，需要管理者綜合運用數據分析、統計學、數理統計等理論工具，還要運用Excel、SPSS、Python、R語言等計算機工具，更需要管理者對倉儲運作管理內在規律的深刻認知。這樣的復合型人才目標與傳統高校物流管理等相關專業培養目標存在較大差異。為此，我們依托京東多年倉儲運營積累的豐富經驗，由京東集團提供具體案例數據和工作方法，由來自廣東工業大學等6所高校的老師結合相關科學理論，梳理編寫本書，將京東基于大數據分析的倉儲管理方法整理出來。在簡要介紹其理論基礎的前提下，詳細介紹京東在存儲作業、揀貨作業、分貨作業、設備性能、設備可靠性、倉儲綜合分析等各個方面的具體分析操作過程，希望讀者能夠直接參考，用于其自身工作。 本書由廣東工業大學董振寧副教授和京東集團范超、深圳技師學院劉小軍主持編寫。 本書共分8個單元，其中第1、2單元由廣東工業大學高莉老師編寫，第3單元由廣州科技職業技術大學李方敏副院長編寫，第4單元由佛山職業技術學院鄭麗副教授編寫，第5單元由廣州理工學院王榮花副教授編寫，第6單元由董振寧副教授編寫，第7單元由南寧學院鄭忠副研究員編寫，第8單元由廣東農工商職業技術學院劉文娟老師編寫。 基于大數據分析的倉儲管理的理論、方法和實踐正在快速發展，其他企業設計的新穎分析方法也會有各自的獨特優點，本書方法未必*優，但是希望可以為讀者工作提供參考。在本書的編寫過程中，參考了大量相關文獻，在此向各位同行表示深深的感謝。 由于水平有限，書中不當之處在所難免，懇請讀者批評指正。 教材編寫組 2022年2月20日
智能倉儲大數據分析(高級1+X職業技能等級證書配套教材) 作者簡介
JD物流教育(北京京東乾石科技有限公司)以產業育人為己任，以實踐為基礎，通過技術、平臺和生態，打造線上線下及產學研相融合的教育產業平臺，鏈接政、行、企、校，服務雙創雙業。 董振寧，博士，副教授，碩士生導師，任廣東工業大學管理學院工程碩士教育中心主任、廣東省物流與供應鏈學會副秘書長、廣東省政府采購評審專家、廣東省汽車行業協會專家庫成員等；主要研究領域：供應鏈管理、供應鏈金融、物流園區規劃、物流信息系統；主持廣東省自然科學基金、教育部校企協作協同育人、廣州市哲學社會科學規劃項目等縱向項目3項，并主持政府及企業咨詢等橫向項目10多項；在IJPE、系統工程學報等期刊發表論文20多篇。 范超，博士，高級統計師，曾在國家統計局工作8年，現為JD物流資深算法專家；主要科研方向是大數據背景下的物流與供應鏈管理，將統計模型、機器學習、運籌優化等算法模型應用到企業物流中；曾四次獲得省部級獎勵，在核心學術期刊發表論文20余篇，獲得發明專利3項。 劉小軍，博士，高級職稱，深圳技師學院商貿學院院長，中國物流學會特約研究員，粵港澳大灣區物流與供應鏈創新聯盟學術委員會委員；在國內外核心期刊發表學術論文30余篇；主編教材5部，主持省部級以上課題8項，其中2項是GJ級課題；指導大學生獲得創新創業、學科類競賽獎項30余項，其中省級獲獎16項，GJ級獲獎8項。
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