《智能倉儲大數據分析》具有以下特色:
1.內容與企業(yè)實際崗位緊密結合，以物流業(yè)務為藍本，融人大量真實行業(yè)、企業(yè)案例，涵蓋的知識和技能是在智能倉儲領域從業(yè)現(xiàn)階段所亟需的，實用性強。
2.教材中的知識點全面體現(xiàn)了物流多年來在智能倉儲數據分析領域總結提煉的技術和前沿成果，前瞻性強。
3.本套教材為1 X職業(yè)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.教材相關的物流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(yè)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(yè)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物流智能倉儲大數據分析課程及實訓平臺資源。
現(xiàn)代信息技術發(fā)展迅速，配送中心的倉儲管理系統(tǒng)、揀選作業(yè)系統(tǒng)、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(tǒng)運行積累的海量數據，又為我們分析倉儲系統(tǒng)運行狀況，改進倉儲管理提供了數據支持。
因此，現(xiàn)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(tǒng)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(tǒng)計學、數理統(tǒng)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(guī)律的深刻認知。這樣的復合型人才目標與傳統(tǒng)高校物流管理等相關專業(yè)培養(yǎng)目標存在較大差異。為此，我們依托多年倉儲運營積累的豐富經驗，由集團提供具體案例數據和工作方法，由來自廣東工業(yè)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，詳細介紹在存儲作業(yè)、揀貨作業(yè)、分貨作業(yè)、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(yè)務需求:能夠使用常用的統(tǒng)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(yōu)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(tǒng)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(guī)劃工程師等。