一、案例

题目：基于大数据分析下的智能仓储服务

条件：该公司具有多项智能仓储服务的软件著作权，在运营规模与技术上不存在任何问题，申报的是当地经信委的互联网产业支持项目。

要求：必须要突出大数据分析的内容构架分析，智能仓储服务流程要详实清晰。

随着信息化技术的发展，特别是互联网大数据的日益普及，如今社会各企业生产力都得到极大的提升，企业之间的电子商务需求也得到快速发展，面对互联网电子商务的蓬勃发展，智能仓储服务也成为了实现电子商务有效运行的重要保障。因此，不管是传统的物流企业还是制造企业都已经认识到，要实现物流信息化，就需要建立一个专门针对物流的智能仓储服务系统。本项目拟从智能仓储可追溯系统技术、智能供应链系统技术以及基于大数据时代的智能云物流技术等关键技术出发，研发一种高效方便的基于大数据分析下的智能仓储服务系统。

1、智能仓储可追溯系统技术。采用自主研发的可追溯系统，通过对产品来源、生产、检验、运输、加工、出口等环节的全过程监管，可快速、准确地确认物品的来源和安全性，实现了产品生产供应全流程可追溯，给产品安全提供了坚实的物流保证，从而使企业产品得到透明化和可视化管理，并且能够利用最少的成本进行货物匀速，实现最低运输费，减少货物运输的拥堵。

2、智能供应链系统技术。通过科学的编码，对库存货物的批次、保质期等进行管理。利用供应链系统的库位管理功能，及时掌握所有库存货物当前所在位置，提高仓库管理的工作效率，保证货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，为企业提供货物续存，保证企业货物不断。

3、基于大数据时代的智能云物流技术。利用互联网大数据分析技术，通过挖掘消费者的喜好和见解，从海量多样化的交易数据中快速获取、处理、分析提取有价值的经济信息资源，形成一种智力资源和知识服务能力，为客户提供更多的货物选择，使企业利用最少的成本进行货物匀速。从而获得更多的利益。

二、分析

第一个问题：逻辑问题

我们在表达事物逻辑时，首先得明白产品的背景，比如第一段文字中，提及的电子商务过渡到智能仓储的问题，我在题目中没有限制产品属于电子商务的智能仓储，而是泛指智能仓储，所以在做这个背景构架上，需要斟酌一下，智能仓储不等于电子商务，还有很多实体性企业同样需要智能仓储业务，这是一种不特指某个产业、某个产品的智能仓储服务。所以文章的第一个问题，就是逻辑性的问题。这个问题同时还出现在第三点技术描述上，基于大数据时代的智能云物流技术，这个技术点提炼有一点问题，应该是基于大数据技术的智能云物流技术，用时代两字就不太合适，但是更致命的是后面的文字脱节了，【通过挖掘消费者的喜好和见解，】这句话就脱节了，本项目的大数据分析，是针对仓储管理、仓储数据来做服务的，而不是去挖掘消费者的喜爱，这种是做精准营销才用的大数据方向，所以逻辑层出现了脱节现象，这点颇为致命。

第二问题：概念以及表述问题

文中用了智能仓储可追溯系统技术、智能供应链系统技术的字眼来表达，其实不是很准确，从文字描述的结构性来看，这位网友做高企材料应该是比较多的，在高企材料中，用这种字眼，专家也不必纠结，但是如果是其他专项项目来看，这个描述方式就会出现概念错误，智能仓储可追溯系统子模块或者智能供应链系统子模块，我们尽量不要提及用到什么系统技术，用到的是系统子模块，然后技术一定是一种****的技术，其实这位网友这样定概念，就很容易走入一个死胡同，比如第一个点技术的写法：

1、智能仓储可追溯系统技术。采用自主研发的可追溯系统，通过对产品来源、生产、检验、运输、加工、出口等环节的全过程监管，可快速、准确地确认物品的来源和安全性，实现了产品生产供应全流程可追溯，给产品安全提供了坚实的物流保证，从而使企业产品得到透明化和可视化管理，并且能够利用最少的成本进行货物匀速，实现最低运输费，减少货物运输的拥堵。

她把可追溯系统当成一种技术去描述，框架上面就直接简易化了，语言上恰好绕开了技术层面上的解析，让人看后总觉得好像是泛泛而谈，为什么会这样？因为可追溯系统，一定是很多个关键性技术来实现的一个子模块，所以你理解了这层意思，那么你首先相当的是射频技术（RFID），在想到RFID的时候，你可以有两种选择，第一种，就是在RFID上做创新突破，这个需要查找资料，第二种选择，就是你直接将RFID当成最终的技术形态应用进来，是可追溯的一个重要的工具技术，有了这个技术支撑，你可以实现对产品的全周期追踪功能，但是子模块不仅仅只是一个RFID技术就可以支撑好了，就必须要对可追溯功能模板的细分思考，你可以预想下，整个智能仓储在运作过程中，最核心的是仓储管理，因为在你的仓库里面，存储着天南地北，不同商品，不同发货周期的货物，你的货架都摆满了货物，如果仓储服务做不到可追溯管理，就很容易出现错发货物或者漏发货物，所以RDID可以当成是数据采集层跟数据终端读取层，但是中间的数据存储层、数据调用层、数据分析层都是十分关键的，如果没有这些数据层做服务，光有采集跟读取是不够的，最终还是要以报表、电子汇票、货物单等形式展示给商户，形成“一一对照”的方式，达到无错漏的情况，所以这块内容其实是不够具体的，上面的文字上还有一些类似的概念问题，比如：“利用最少的成本进行货物匀速，实现最低运输费，减少货物运输的拥堵”，在语言逻辑上跟概念上，都是有些问题的，没有最少的成本进行货物均匀的说法，这句话属于语言错误，后面的逻辑结果，实现最低运输费，减少货物运输的拥堵，这段文字有前后的逻辑问题，而且本项目的核心偏离了，只能仓储服务，不是为了提高运输效益，也不是为了降低运输费用，这不形成有效的服务效益，相当于这点出现了偏题。

同理，第二点，第三点的技术都有不同程度上的问题。

2、智能供应链系统技术。通过科学的编码，对库存货物的批次、保质期等进行管理。利用供应链系统的库位管理功能，及时掌握所有库存货物当前所在位置，提高仓库管理的工作效率，保证货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，为企业提供货物续存，保证企业货物不断。

我们先看智能供应链系统的技术内容，其实跟第一点技术说的是同一个方向，相当于同一个事情，分了两点，用不同的角度方向说了两遍，一个角度是整体的产品追溯上，另一个是放在产品的供应链上，其实产品的追溯是包含了这个供应链流程的一个部分。

再看第三点技术：

3、基于大数据时代的智能云物流技术。利用互联网大数据分析技术，通过挖掘消费者的喜好和见解，从海量多样化的交易数据中快速获取、处理、分析提取有价值的经济信息资源，形成一种智力资源和知识服务能力，为客户提供更多的货物选择，使企业利用最少的成本进行货物匀速。从而获得更多的利益。

最后一点技术是必须要有的，因为本项目就是基于大数据下的智能仓储服务系统，那么大数据就不得不提及，前面的逻辑错误，我这边就不再才重复复述了，我们来看这点技术本身上的问题，技术表达上还是没有将技术的特色表现出来，首先你得懂什么是大数据，为什么要用大数据，本项目的大数据方向在哪里？

大数据，顾名思义就是需要TB级的数据分析才需要动用的一种分析数据的工具，为什么要用到大数据，其实很简单，就是因为数据多而杂，数据变化周期极短，变化多，需要通过大数据进行数据统计才能满足对数据的统计、分析以及决策需要，所以我们才用大数据，仓储服务，我前面有说到，不同的货架、不同的商品、不同的出入货周期、不同的企业、不同的运输路径等等，再加上频繁的出货进货，就造就了一个复杂的数据统计过程，如果用人去统计，难免出错，甚至会打乱整个仓储服务的流程。本项目就是来解决这一问题的，才有了本项目的必要。关于大数据分析的技术书写，初步说下我个人的观点，还是离不开几个数据层面的表达，数据采集，如此大规模的货物仓储，必须有货物扫描登记，这就是数据采集，是依赖设备与软件实现的，通过货物上的唯一识别码，编辑货物唯一识别码，赋予货物唯一属性，通过数据采集，自动实现对货物的归类囤放，这就需要内容的大数据分析，将货物的数据与同类别的货物进行对比分析，才可以实现货物的正确路径归集，然后就是数据反馈，有了数据采集与数据分析，就必须要有数据反馈，有报表形式的、货单形式的，标签形式的等等，写到这里就点到为止了，如果加上AI智能，就是无人化的智能仓储服务了，那就牵涉到数据反馈与机械学习之间的逻辑关系了，这超出了本项目的范畴，但是如果下一个题目是这个，你就必须也要能想到这个方向，这就是技术构架思路。

总体框架并不是这么简单的分析过程，更多的是全面的、精炼的表达出本项目技术逻辑，所以真实的智能仓储服务系统，应该不是这些服务层，而是有其他子系统来构成的，比如客户管理系统，或者货物管理系统，物流跟踪系统，货物出入库系统，货物分类归纳系统等等，将自己的大脑想象力扩大一些，将自己思维拓宽一些，不要被眼前的文字迷失了自己的思考，如果实在是有困难，就多搜索，多查证，