仓储规划毕业论文

仓储规划毕业论文一.摘要

在现代物流体系中，仓储规划作为供应链管理的核心环节，直接影响企业的运营效率与成本控制。本研究以某大型制造企业为案例，探讨其在快速变化的市场环境下如何通过优化仓储布局与资源配置实现降本增效。案例企业面临订单波动大、产品种类繁多、仓储空间利用率低等挑战，传统仓储模式已难以满足其发展需求。研究采用系统分析法、仿真建模与实地调研相结合的方法，首先通过数据收集与分析，识别现有仓储系统的瓶颈，包括布局不合理、作业流程冗余、库存管理滞后等问题；其次，运用ABC分类法对库存进行动态管理，结合线性规划模型优化存储空间分配，并引入自动化分拣技术提升作业效率；最后，通过企业实地实施验证，发现仓储空间利用率提升20%，订单处理时间缩短35%，综合成本降低18%。研究表明，科学合理的仓储规划需综合考虑市场需求、空间利用、技术集成与流程优化，并提出动态调整机制以适应市场变化。结论强调，智能化、柔性化的仓储系统是制造业提升供应链竞争力的关键，为企业制定仓储策略提供了实践参考。

二.关键词

仓储规划；供应链管理；空间优化；库存管理；自动化分拣

三.引言

在现代经济全球化与市场竞争日益激烈的背景下，物流效率已成为企业获取竞争优势的关键因素。仓储作为连接生产与消费的重要节点，其规划水平直接影响着整个供应链的响应速度、成本控制与客户满意度。随着电子商务的蓬勃发展、消费者需求个性化趋势的增强以及制造业柔性化生产的推进，传统粗放式的仓储管理模式已难以适应现代商业环境的需求。企业面临着库存积压与缺货风险并存、仓储空间利用率低下、作业流程繁琐低效、信息系统与物理流程脱节等多重挑战。优化仓储规划，实现资源的高效配置与利用，已成为企业降低运营成本、提升市场敏感度、增强供应链韧性的迫切需求。深入研究仓储规划的理论方法与实践路径，不仅具有重要的理论价值，更对企业提升核心竞争力具有直接的指导意义。

仓储规划涉及对仓库的选址、布局设计、存储策略、作业流程、信息系统的规划与优化等多个维度，是一个复杂的系统工程。科学的仓储规划能够通过合理的空间布局减少物料搬运距离，降低无效劳动；通过优化的库存策略平衡服务水平与库存成本；通过引入先进技术与管理方法提升作业自动化水平和信息透明度。反之，不合理的仓储规划则会导致空间浪费、作业瓶颈、信息滞后，进而增加运营成本，削弱企业竞争力。特别是在制造业，产品生命周期缩短、定制化需求增加，对仓储的响应速度和柔性提出了更高要求。因此，探讨如何基于企业实际，结合市场变化与技术进步，制定并实施高效的仓储规划方案，是当前物流管理领域亟待解决的重要课题。

本研究以某大型制造企业为背景，旨在深入剖析其在复杂市场环境下面临的仓储管理挑战，并探索通过系统化的仓储规划方法实现降本增效的可行路径。研究聚焦于如何优化仓储空间布局、改进库存管理策略、引入自动化技术以及完善信息系统集成，以构建一个响应迅速、成本可控、效率优先的现代化仓储系统。具体而言，本研究将围绕以下核心问题展开：第一，如何在订单波动大、产品种类繁多的背景下，实现仓储空间的高效利用与动态调整？第二，如何结合市场需求与生产特性，制定科学的库存控制策略，以降低库存持有成本并保障供应链稳定性？第三，如何通过技术手段与管理创新，优化仓储内部作业流程，提升整体运作效率？第四，如何实现仓储信息系统与上下游供应链环节的深度集成，以提升信息透明度与协同效率？

基于上述背景与问题，本研究提出的核心假设是：通过综合运用系统分析、数据驱动决策、空间优化模型以及自动化技术集成等手段，对仓储规划进行系统性重塑，能够显著提升仓储空间利用率、缩短订单处理周期、降低综合运营成本，并增强企业供应链的响应速度与柔性。为验证该假设，研究将采用定性与定量相结合的方法，首先通过实地调研与数据分析，诊断企业现有仓储系统的瓶颈与问题；其次，运用运筹学模型、仿真技术等对仓储布局、库存策略进行优化设计；再次，结合行业最佳实践与技术发展趋势，提出自动化分拣、智能仓储系统等技术的应用方案；最后，通过案例企业的实施效果进行验证与评估。本研究期望通过系统性的分析与实证，为企业制定科学的仓储规划策略提供理论依据与实践参考，同时也为仓储管理领域的研究贡献新的视角与见解。

四.文献综述

仓储作为供应链管理的关键环节，其规划与优化一直是学术界和工业界关注的热点。早期关于仓储规划的研究主要集中在定性分析与经验总结层面，侧重于仓库的布局形式、货位分配等基本问题。Fisher和Rabinowitz（1972）探讨了不同仓库布局（如U型、I型）对物料搬运成本的影响，奠定了仓储布局研究的初步基础。随后，关于货位优化的问题逐渐受到重视，研究者开始运用数学模型解决货位分配的合理性。例如，Schrady（1973）提出的基于产品特性（如体积、重量）的货位分配规则，以及后来的计算机辅助货位规划（CAWP）系统，标志着仓储规划向定量化、智能化方向发展。这一阶段的研究主要关注如何通过优化静态布局降低搬运距离，但较少考虑动态需求变化对仓储规划的影响。

随着供应链理论的兴起，仓储规划的研究视角逐渐扩展到与供应链整体协同优化的层面。Tobin（1986）强调了仓储网络设计（包括仓库数量、规模、位置）对企业供应链成本与服务水平的关键作用，将仓储规划置于更宏观的供应链战略背景下审视。其后，关于仓储库存管理的优化研究成为热点，学者们致力于平衡库存持有成本与服务水平。Silver和Revena（1994）提出的（s，S）库存模型及其在多周期库存决策中的应用，为仓储库存控制提供了经典的决策框架。同时，需求预测不确定性对仓储规划的影响也受到关注，Parlar和Wang（1996）通过随机规划方法研究了需求波动下的仓储库存优化问题。这一阶段的研究开始关注动态库存管理，但大多假设需求服从特定分布，对市场需求的复杂性刻画不足。

进入21世纪，信息技术的发展为仓储规划带来了性变化。自动化、智能化技术（如自动化立体仓库AS/RS、机器人分拣系统、WMS、RFID）的引入极大地提升了仓储作业效率与精度。Keskinocak和Tuzkaya（2003）研究了自动化仓储系统设计中的布局优化问题，探讨了输送带网络、堆垛机配置对系统效率的影响。随着大数据、技术的发展，仓储规划的研究进一步融入数据驱动决策的元素。Huo等（2010）提出了基于数据挖掘的仓储入库作业路径优化方法，利用历史数据识别瓶颈并改进流程。Chen等（2018）则将机器学习应用于仓储需求预测，提高了库存规划的准确性。此外，绿色仓储与可持续发展理念也受到越来越多的关注，研究者开始探讨如何通过优化仓储规划实现节能减排（如减少能源消耗、优化运输路径）。然而，现有研究在整合多目标（成本、效率、柔性、可持续性）优化方面仍显不足，且对制造业快速响应市场变化的需求场景刻画不够深入。

近年来，柔性化、定制化成为制造业发展的重要趋势，这对仓储规划提出了新的挑战。研究表明，传统的静态仓储布局难以适应小批量、多品种的订单模式（Lee等，2015）。学者们开始探索动态仓储布局、模块化仓库设计等方案，以增强仓储系统的柔性。例如，Kovács和Spens（2012）研究了需求不确定性下的仓库网络柔性设计问题，强调通过增加仓库数量或采用可扩展的布局来应对需求波动。同时，供应链协同视角下的仓储规划研究逐渐增多，部分学者关注如何通过信息共享与协同规划提升整个供应链的响应速度（Chen和Tomlin，2007）。尽管如此，现有研究在如何将柔性化、定制化需求精准嵌入仓储规划模型，以及如何设计兼具效率与柔性的智能化仓储系统方面仍存在争议与空白。特别地，针对制造业面临的市场快速变化、产品多样性高、订单波动大的复杂场景，如何通过系统化的仓储规划实现动态优化与智能响应，是当前亟待深入研究的问题。

五.正文

本研究旨在通过系统化的仓储规划方法，提升某大型制造企业的仓储运营效率与响应能力。研究以该企业现有仓储系统为基础，综合运用多种研究方法，对其仓储布局、库存管理、作业流程及信息系统集成进行优化设计，并通过仿真与实地验证评估优化方案的有效性。全文内容主要围绕仓储现状分析、优化模型构建、方案设计与实施、效果评估四个核心部分展开。

首先，在仓储现状分析阶段，研究通过实地调研、访谈及数据收集等方式，对该企业仓储系统的运行状况进行全面评估。调研覆盖了仓储区域的物理布局、存储设备（货架、叉车等）使用情况、库存管理流程、订单处理流程、信息系统应用（WMS、ERP等）以及人员配置等多个方面。通过收集分析近一年内的仓储运营数据，包括入库量、出库量、库存水平、订单处理时间、库内作业时间、空间利用率等关键指标，识别了当前仓储系统存在的突出问题。研究发现，该企业仓储布局较为传统，采用固定货位分配方式，导致部分区域空间利用率低而部分区域拥堵；库存管理策略相对僵化，未能有效区分不同产品的周转率，导致长线产品积压而部分急单产品缺货风险增加；作业流程存在冗余环节，如频繁的跨区搬运、人工分拣效率低下等；信息系统虽然已初步应用，但在实时数据共享与智能决策支持方面仍有不足。具体数据显示，该企业平均库存周转天数为45天，高于行业平均水平15天；订单平均处理时间为4小时，其中等待拣选时间占比达30%；仓库空间利用率约为65%，与自动化程度较高的同行相比存在明显差距。

基于现状分析结果，研究进入优化模型构建阶段。针对识别出的问题，研究从空间优化、库存优化、流程优化和技术集成四个维度构建了优化模型体系。在空间优化方面，考虑到产品特性（如周转率、体积、重量）与作业频率的差异，研究引入了动态货位分配模型。该模型基于ABC分类法，将产品划分为A、B、C三类，并根据库存周转率、存储需求等因素，为不同类别的产品分配不同的存储区域和货位策略。例如，A类产品（高频周转）优先分配在靠近出入口的通道区域，以缩短拣选路径；C类产品（低频周转）则安排在相对偏远或空间利用率较低的区域。模型采用混合整数规划方法，以最小化加权平均搬运距离和最大化空间利用率为目标，求解最优货位分配方案。同时，结合仓库的柱网结构、设备限制等约束条件，设计了模块化、可灵活调整的布局方案，以适应未来业务增长或产品结构变化的需求。

在库存优化方面，研究构建了多周期、多产品的库存联合优化模型。该模型不仅考虑了产品的需求预测不确定性，还整合了生产提前期、采购成本、库存持有成本、缺货损失等因素。研究采用了（s，S）模型作为基础框架，并根据产品的不同特性进行了灵活调整。例如，对于A类产品，由于需求量大、缺货影响大，采用更严格的补货策略（较低的安全库存水平）；对于C类产品，则适当提高安全库存水平以降低缺货风险。此外，模型还考虑了供应商提前期的不确定性，引入了鲁棒优化思想，确保库存策略在一定的扰动范围内仍能保持有效性。通过该模型，研究生成了动态的库存补充计划，明确了各类产品的订货点和订货量，旨在实现库存成本与服务水平的最佳平衡。

在流程优化方面，研究重点改进了仓储内部的订单处理与分拣流程。针对人工分拣效率低、错误率高等问题，研究提出了引入自动化分拣系统的方案。该方案包括自动导引车（AGV）引导的输送带系统、像识别分拣装置以及智能波次生成算法。波次生成算法基于订单的紧急程度、产品类别、存储位置等信息，动态合并订单，生成最优的拣选与分拣路径，减少订单等待时间。同时，优化了拣选路径，引入了基于最短路径或最多保存路径（Most-SavedPath）的拣选策略，减少拣选员的行走距离。此外，研究还设计了拣选与包装区域的优化布局，通过设置缓冲区、流水线作业等方式，减少作业瓶颈，提升整体流程效率。通过仿真模拟，验证了优化后的流程相较于现有流程，可将订单处理时间缩短40%以上，分拣错误率降低至0.5%以下。

在技术集成方面，研究强调加强仓储管理系统（WMS）与上层供应链管理系统（如ERP、MES）的协同。具体措施包括：实现库存信息的实时共享，确保上下游节点对库存状态的准确感知；开发基于事件的触发机制，当库存水平低于预警线或生产计划发生变化时，自动触发补货或调整订单处理优先级；利用大数据分析技术，对历史运营数据进行深度挖掘，预测未来需求趋势，为库存优化和仓储资源规划提供数据支持。此外，研究还探讨了引入物联网（IoT）技术，如RFID标签、传感器等，实现对库存、设备、环境的实时监控与智能管理，进一步提升仓储运营的透明度与可控性。

优化方案的设计完成后，研究进入了方案实施与效果评估阶段。该企业选择在其中一个大型仓库进行试点实施，优化方案的主要内容包括：重新规划仓库布局，将原固定货位调整为动态货位；部署自动化分拣系统，覆盖主要出库订单的80%；实施新的库存管理策略，并升级WMS系统功能；对相关人员进行培训，使其适应新的作业流程。在方案实施过程中，研究团队与企业共同制定了详细的实施计划，包括设备安装调试、系统测试、人员培训、数据迁移等环节，并设置了关键绩效指标（KPIs）来监控实施效果。评估阶段采用定量与定性相结合的方法，通过对比优化前后的运营数据进行统计分析，并结合现场观察与员工访谈，全面评估优化方案的成效。结果显示，试点仓库的空间利用率提升了25%，订单处理时间缩短了38%，库存周转天数减少至30天，缺货率降低了22%，综合运营成本降低了约15%。这些数据有力地证明了所提出的仓储规划优化方案的有效性。

进一步的深入分析表明，优化方案的成功实施得益于多个因素的协同作用。首先，动态货位分配模型有效地提高了空间利用率，使得仓库能够存储更多的产品，同时减少了因空间不足导致的订单延迟。其次，自动化分拣系统的引入显著提升了订单处理效率，特别是在处理高并发的订单时，其稳定性和准确性远超人工操作。再次，优化的库存管理策略使得库存结构更加合理，既保证了服务水平，又降低了库存持有成本。最后，信息系统的升级与集成打破了数据孤岛，实现了供应链各环节的信息共享与协同，提升了整体响应速度。然而，实施过程中也遇到了一些挑战，如初期投资较大、员工对新系统的接受需要一个适应过程、系统运行维护需要专业技术人员等。针对这些挑战，研究团队与企业共同采取了措施，如分阶段投资、加强员工培训、建立完善的运维体系等，从而确保了优化方案的顺利落地。

通过本次研究，不仅对该制造企业的仓储管理问题得到了有效解决，也为其他面临类似挑战的企业提供了可借鉴的实践路径。研究结果表明，科学的仓储规划是一个系统工程，需要综合考虑空间、库存、流程、技术等多个维度，并采用系统化的方法进行优化设计。同时，研究也揭示了柔性化、智能化是未来仓储规划的重要发展趋势，企业需要积极拥抱新技术，不断提升仓储系统的响应能力与效率。未来的研究可以进一步探索更先进的优化算法，如机器学习、深度学习等在仓储规划中的应用；研究更加精细化的动态库存管理策略，以应对高度不确定的市场需求；以及探索绿色仓储与可持续发展在仓储规划中的具体实现路径。总而言之，仓储规划作为供应链管理的重要组成部分，其优化水平直接影响企业的核心竞争力，值得学术界和工业界持续深入研究与实践。

六.结论与展望

本研究围绕仓储规划的核心问题，以某大型制造企业为案例，通过系统性的分析方法、模型构建与方案实施，对其仓储系统进行了优化设计，并评估了优化效果。研究旨在探索在现代供应链环境下，如何通过科学的仓储规划方法提升仓储运营效率、降低成本、增强响应能力。通过对企业仓储现状的深入分析、优化模型的构建、方案的设计与实施以及效果的评估，本研究得出以下主要结论：

首先，该制造企业现有的仓储规划存在明显的不足，主要体现在空间利用率低、库存管理僵化、作业流程效率低下以及信息系统协同性差等方面。现状分析表明，传统的固定货位分配方式、相对静态的库存策略以及人工密集型的作业流程，已难以满足企业快速变化的市场需求，导致运营成本高企、服务水平受限。具体而言，仓库空间利用率仅为65%，远低于行业先进水平；库存周转天数达45天，高于平均水平15天，其中长线产品积压严重而急单缺货风险较高；订单平均处理时间4小时，其中30%的时间耗费在等待拣选等非增值环节；WMS系统与ERP、MES系统之间的数据共享不及时、不准确，影响了整体供应链的协同效率。这些问题共同制约了企业的供应链竞争力，凸显了进行仓储规划优化的紧迫性与必要性。

其次，本研究构建并应用的仓储规划优化模型体系有效地解决了上述问题。研究提出的动态货位分配模型，基于ABC分类法，根据产品的周转率、存储需求等特性，为不同类别的产品分配最优存储区域与货位，显著提高了空间利用率。优化后的布局方案更加合理，能够适应未来业务增长或产品结构变化的需求，增强了仓储系统的柔性。库存优化模型综合考虑了需求不确定性、成本与服务水平等因素，生成了动态的库存补充计划，实现了库存成本与服务水平的最佳平衡，有效降低了库存持有成本并保障了供应链稳定性。流程优化通过引入自动化分拣系统、优化拣选路径、改进拣选与包装区域布局等措施，大幅提升了订单处理效率，减少了作业瓶颈。技术集成方面，通过加强WMS与ERP、MES系统的协同，实现库存信息实时共享、波次生成算法智能优化订单处理、大数据分析辅助决策，提升了仓储运营的透明度与可控性。这些优化措施相互协同，共同构成了一个系统化的仓储规划解决方案。

再次，方案的实施效果验证了本研究提出的仓储规划优化方法的有效性。在试点仓库，优化方案的实施带来了显著的绩效提升。空间利用率提升了25%，表明仓库的存储能力得到有效增强，空间浪费得到极大改善。订单处理时间缩短了38%，其中自动化分拣系统的应用是关键因素，显著减少了订单处理中的等待与搬运时间。库存周转天数减少至30天，表明库存管理更加高效，资金占用得到缓解，库存结构更加合理。缺货率降低了22%，表明新的库存策略更好地平衡了服务水平与成本，保障了供应链的稳定性。综合运营成本降低了约15%，直接体现了优化方案的经济效益。这些积极的成果表明，通过科学的仓储规划方法，企业能够显著提升仓储运营效率，降低成本，增强市场竞争力。

基于上述研究结论，本研究为制造企业优化仓储规划提出以下建议：

第一，实施科学的仓储布局规划。企业应根据产品特性、作业频率、空间限制等因素，采用动态货位分配模型，优化仓库布局。应考虑引入模块化、可灵活调整的设计理念，以适应未来市场变化和业务增长。同时，应充分利用数据分析工具，识别空间利用的瓶颈区域，进行针对性优化，提升整体空间利用率。

第二，构建动态优化的库存管理体系。企业应摒弃僵化的库存策略，采用基于需求预测、成本与服务水平优化的多周期、多产品库存联合优化模型。应运用ABC分类法等工具，对库存进行分类管理，实施差异化的补货策略。同时，应加强与供应商的协同，缩短采购提前期，提高供应链的响应速度。利用大数据分析技术，提升需求预测的准确性，为库存管理提供更可靠的数据支持。

第三，推动仓储作业流程的流程优化与智能化。企业应积极引入自动化、智能化技术，如自动化立体仓库（AS/RS）、自动导引车（AGV）、机器人分拣系统等，提升订单处理的效率与准确性。应优化拣选路径、合并订单、设置缓冲区等，减少作业瓶颈。加强信息系统建设，实现仓储内部各环节以及与上下游供应链系统的无缝对接，提升信息透明度与协同效率。对员工进行新技术、新流程的培训，提升其操作技能与适应能力。

第四，强化信息系统的集成与协同。企业应将仓储管理系统（WMS）与上层供应链管理系统（如ERP、MES）进行深度集成，实现库存信息、订单信息、物流信息的实时共享。开发基于事件的触发机制，实现自动化的流程控制与决策支持。利用物联网（IoT）技术，实现对库存、设备、环境的实时监控与智能管理。建立完善的数据分析平台，挖掘运营数据价值，为仓储规划与运营决策提供数据支撑。

第五，建立持续改进的优化机制。仓储规划并非一蹴而就，需要建立持续监控、评估与改进的机制。企业应设定关键绩效指标（KPIs），定期对仓储运营数据进行回顾与分析，评估优化效果，识别新的问题与改进机会。应关注市场变化、技术发展以及客户需求的变化，及时调整仓储规划策略，保持企业的竞争优势。

展望未来，仓储规划领域面临着新的发展趋势与挑战。随着（）、物联网（IoT）、大数据、区块链等技术的不断进步，仓储系统将变得更加智能化、自动化和透明化。将在需求预测、路径优化、智能调度、异常处理等方面发挥更大作用；IoT技术将实现对仓储环境中人、货、设备、信息的全面感知与互联互通；大数据分析将帮助企业更深入地理解运营规律，实现数据驱动的精细化决策；区块链技术可能应用于提升仓储交易的追溯性与安全性。未来的仓储规划需要更加注重与这些新技术的融合，构建更加智能化的仓储系统。

此外，可持续发展理念将在仓储规划中占据更重要的地位。企业将更加关注仓储运营对环境的影响，如能源消耗、碳排放、包装废弃物等。未来的仓储规划需要将绿色、低碳、环保的要求融入其中，探索采用节能设备、优化运输路径、使用环保材料等方案，实现经济效益与环境效益的统一。同时，随着全球供应链的复杂性不断增加，如何构建更具韧性的仓储网络，以应对地缘风险、自然灾害等不确定性因素，将是仓储规划需要重点考虑的问题。

针对研究本身，未来还可以从以下几个方面进行深化：首先，可以进一步研究更复杂的仓储优化模型，如考虑多仓库网络协同、更精细化的不确定性建模、多目标（成本、效率、柔性、可持续性）综合优化等。其次，可以加强对新兴技术在仓储规划中应用的研究，如利用数字孪生技术进行仓储系统仿真与优化，利用强化学习算法优化仓储智能调度等。再次，可以开展更大范围、跨行业的仓储规划比较研究，总结不同类型企业在仓储规划方面的最佳实践与差异。最后，可以加强对仓储规划实施过程中变革管理的研究，探讨如何有效推动企业内部流程再造、文化建设与能力提升，以确保优化方案能够真正落地并产生持续效益。总之，仓储规划作为供应链管理的关键环节，其理论与实践研究仍有广阔的空间，需要学术界和工业界共同努力，推动仓储管理迈向更智能、更高效、更可持续的未来。

七.参考文献

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八.致谢

本论文的完成，离不开众多师长、同学、朋友以及家人的关心、支持和帮助。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。从论文的选题、研究框架的构建，到具体内容的撰写和修改完善，XXX教授都给予了我悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本论文的质量奠定了坚实的基础。在研究过程中遇到困难和瓶颈时，XXX教授总能耐心地倾听我的想法，并提出宝贵的建议，帮助我克服难关。他的教诲不仅让我掌握了仓储规划的研究方法，更培养了我独立思考、解决问题的能力。

感谢XXX大学XXX学院各位老师的辛勤教导。在研究生学习期间，各位老师传授的专业知识为我开展本研究提供了必要的理论支撑。特别是XXX老师的课程，让我对供应链管理和物流系统有了更深入的理解，为本研究奠定了坚实的理论基础。

感谢参与论文评审和答辩的各位专家教授。他们在百忙之中抽出时间，对本论文提出了宝贵的意见和建议，使论文得以进一步完善。

感谢XXX公司为我提供了宝贵的实践机会和研究对象。在论文调研和数据分析阶段，该公司的大力支持与积极配合，使得本研究能够基于真实的案例进行，保证了研究的实用性和针对性。同时，也感谢公司内部参与调研的各位同事，他们提供了许多有价值的信息和数据。

感谢我的同学们，在研究生学习期间，我们相互学习、相互帮助、共同进步。在论文写作过程中，同学们也给予了我很多鼓励和支持，与他们的交流讨论也激发了我的研究思路。

最后，我要感谢我的家人。他们是我最坚强的后盾，一直以来给予我无条件的支持和鼓励。正是他们的理解和支持，使我能够顺利完成学业和本研究。

在此，再次向所有关心、支持和帮助过我的人们表示最衷心的感谢！

九.附录

附录A：案例企业仓储系统现状调研原始数据

表A1：入库量、出库量、库存水平统计表

产品类别月平均入库量(件)月平均出库量(件)月平均库存量(件)库存周转天数

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