基于物联网的电力物资库存管理优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 仓储管理及其相关理论的发展概况 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作内容和安排 | 第13-14页 |
| 1.4 预期成果和可能的创新点 | 第14-16页 |
| 第2章 物联网技术 | 第16-26页 |
| 2.1 物联网技术简介 | 第16-21页 |
| 2.1.1 IOT系统体系架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 物联网感知层 | 第17-20页 |
| 2.1.3 物联网网络层 | 第20-21页 |
| 2.1.4 物联网应用层 | 第21页 |
| 2.2 物联网方案概述 | 第21-22页 |
| 2.3 指数平滑预测法 | 第22-23页 |
| 2.4 BP神经网络预测模型 | 第23-26页 |
| 2.4.1 BP神经网络模型结构 | 第23页 |
| 2.4.2 BP神经网络学习算法 | 第23-26页 |
| 第3章 库存管理现状以及系统方案分析 | 第26-51页 |
| 3.1 仓库管理系统的架构 | 第26-27页 |
| 3.2 基于物联网的仓库管理系统的结构总体设计 | 第27-28页 |
| 3.3 IOT与WCS接口方案设计 | 第28页 |
| 3.4 系统需求分析 | 第28-30页 |
| 3.5 基于物联网的仓库管理系统功能设计 | 第30-33页 |
| 3.6 仓库架构管理 | 第33-39页 |
| 3.6.1 子库存管理 | 第34-37页 |
| 3.6.2 货位管理 | 第37页 |
| 3.6.3 批次管理 | 第37-38页 |
| 3.6.4 LPN管理 | 第38-39页 |
| 3.7 入库管理 | 第39-43页 |
| 3.7.1 接收管理 | 第39-40页 |
| 3.7.2 入库管理 | 第40-42页 |
| 3.7.3 退货管理 | 第42-43页 |
| 3.8 仓储事务管理 | 第43-46页 |
| 3.8.1 子库转移 | 第43-44页 |
| 3.8.2 杂项事务处理 | 第44页 |
| 3.8.3 LPN事务处理 | 第44页 |
| 3.8.4 批次事务处理 | 第44-45页 |
| 3.8.5 盘点管理 | 第45-46页 |
| 3.9 出库管理 | 第46-49页 |
| 3.9.1 领用出库 | 第46页 |
| 3.9.2 退库管理 | 第46-48页 |
| 3.9.3 组织间调拨管理 | 第48-49页 |
| 3.10 专项物资管理 | 第49-51页 |
| 3.10.1 定额物资管理 | 第49页 |
| 3.10.2 寄售物资管理 | 第49-50页 |
| 3.10.3 应急物资管理 | 第50-51页 |
| 第4章 基于物联网的电力物资库存管理优化研究 | 第51-61页 |
| 4.1 物资出入库流程 | 第51-55页 |
| 4.1.1 接收入库流程 | 第51-53页 |
| 4.1.2 拣货出库流程 | 第53-55页 |
| 4.2 库存盘点 | 第55-57页 |
| 4.3 借用出入库 | 第57-61页 |
| 4.3.1 库存盘点业务流程 | 第57-58页 |
| 4.3.2 退库业务流程 | 第58-59页 |
| 4.3.3 例外应急方案 | 第59-61页 |
| 第5章 库存管理预测模型在电网仓储中应用 | 第61-73页 |
| 5.1 电网物资管理组织机构设置 | 第61页 |
| 5.2 电网物资仓储配送管理业务对象及业务形式 | 第61-65页 |
| 5.2.1 仓储网络体系规划 | 第61-62页 |
| 5.2.2 仓储网络管理业务对象 | 第62-65页 |
| 5.3 电网物资多级库存预测模型建立 | 第65-73页 |
| 5.3.1 基于指数平滑的周转库物资预测模型 | 第65-67页 |
| 5.3.2 基于神经网络的区域库电网物资预测模型 | 第67-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简历 | 第80页 |
