配送中心分拣系统优化理论与方法

物流配送中心优化方案在当今社会，物流配送中心扮演着越来越重要的角色，它们负责协调、管理和运输商品，满足消费者的需求。

然而，随着业务量的增长，物流配送中心面临着许多挑战，如效率低下、成本高昂和配送延误等。

为了解决这些问题，我们需要制定一个有效的优化方案。

本文将探讨物流配送中心的现状和问题，并提出解决方案。

一、物流配送中心的现状和问题随着电子商务的快速发展，物流配送中心的数量和规模也在不断扩大。

然而，在配送过程中存在许多问题，如：1.效率低下：传统的物流配送中心采用人工分拣和配送方式，效率低下且容易出错。

2.成本高昂：物流配送中心需要大量的人力和物力资源，导致运营成本高昂。

3.配送延误：由于物流配送中心的管理不善和运输路线的规划不合理，导致配送延误的现象时有发生。

二、优化方案为了解决上述问题，我们可以采取以下优化方案：1.引入自动化技术：通过引入自动化技术，如机器人、自动化分拣系统等，可以提高物流配送中心的分拣和配送效率，减少人工错误率。

2.优化仓储布局：合理规划仓储布局，使货物摆放位置更加科学、合理，方便货物的存取和运输。

3.引入智能化管理：通过引入智能化管理软件，对物流配送中心进行实时监控和管理，提高管理效率。

4.优化运输路线：通过优化运输路线，减少运输时间和成本，提高运输效率。

5.加强人员培训：加强物流配送中心工作人员的培训和管理，提高他们的专业素质和工作效率。

三、实施步骤为了确保优化方案的顺利实施，我们需要采取以下步骤：1.调研分析：对现有的物流配送中心进行全面的调研和分析，了解存在的问题和不足之处。

2.制定方案：根据调研结果，制定详细的优化方案，包括自动化技术的引入、仓储布局的优化、智能化管理的引入、运输路线的优化等。

3.方案实施：按照优化方案进行实施，逐步改进和完善物流配送中心的运营和管理。

4.效果评估：对优化方案实施后的效果进行评估和分析，总结经验教训，持续改进和优化。

四、案例分析以某电商公司的物流配送中心为例，该公司在配送过程中存在效率低下、成本高昂和配送延误等问题。

分拣系统优化建模方案简介分拣系统是一种重要的物流处理设备，用于将物品根据一定的规则进行分类和分配。

为了提高分拣系统的效率和准确性，优化建模方案是必不可少的。

本文将介绍一种分拣系统优化建模方案，其中包括系统建模过程、优化算法选择和效果评估等。

系统建模过程数据收集在进行优化建模之前，我们首先需要收集分拣系统的相关数据。

这些包括分拣物品的种类和数量、分拣系统的工作时间和效率等。

通过收集这些数据，我们可以了解系统的运行情况，并为后续的优化建模提供依据。

确定优化目标接下来，我们需要确定分拣系统的优化目标。

一般来说，优化目标包括提高分拣效率、降低错误率和减少人力成本等。

根据实际需求，确定主要优化目标，并量化这些目标，以便后续进行建模和评估。

建立优化模型基于收集到的数据和确定的优化目标，我们可以开始建立优化模型。

一种常用的建模方法是使用数学模型。

数学模型可以准确地描述分拣系统的运行过程，并为优化算法的设计提供依据。

在建立数学模型时，我们需要考虑分拣系统的各个环节，如物品收集、分拣机器的运行和输出等。

可以使用流程图、状态转移图等方法对系统进行建模，并用数学公式表示各个环节的关系和约束。

选择优化算法建立好优化模型后，我们需要选择合适的算法来求解优化问题。

常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。

根据优化目标和实际情况，选择合适的算法进行求解。

实施和优化在选定优化算法后，我们可以开始实施优化方案。

通过对分拣系统进行改进和调整，可以提高系统的效率和准确性。

同时，还需要进行适当的优化调整，以便进一步提高系统的性能。

优化算法选择遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索算法。

它通过模拟基因的变异和遗传等机制，不断优化解空间中的候选解，以找到最优解。

遗传算法适用于具有较大解空间和复杂约束的优化问题。

模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理模拟退火过程的优化算法。

它通过不断随机扰动当前解，并按一定概率接受较差的解，以避免陷入局部最优解。

物流分拣中心的作业效率评估与优化随着电子商务的快速发展，物流行业也迎来了蓬勃的发展。

而在物流运营中，分拣中心扮演着至关重要的角色。

物流分拣中心是将大量的货物按照不同的目的地进行分类和整理的场所，其作业效率的高低直接影响着物流供应链的畅通与效益。

因此，对物流分拣中心的作业效率进行评估与优化显得尤为重要。

首先，对物流分拣中心的作业效率进行评估是必不可少的。

物流分拣中心的作业效率评估可以通过多个指标来进行，例如分拣速度、准确率、人力成本等。

其中，分拣速度是物流分拣中心的核心指标之一。

可以通过统计每小时分拣的货物数量来评估分拣速度的高低。

准确率则是指分拣中心在将货物分拣至目的地时的错误率。

人力成本则是指完成一定数量的货物分拣所需的人力资源投入。

通过对这些指标的评估，可以全面了解物流分拣中心的作业效率，并找出存在的问题和瓶颈。

其次，对物流分拣中心的作业效率进行优化是提高物流供应链效益的关键。

在物流分拣中心的作业过程中，可以采取一系列的优化措施来提高作业效率。

首先，可以引入自动化设备来替代人工分拣，如自动分拣机器人、自动扫描设备等。

这些设备可以大大提高分拣速度和准确率，减少人力成本。

其次，可以优化分拣中心的布局和工作流程。

通过合理规划货物的存放位置和分拣路径，减少物流分拣中心内货物的运输距离和时间，从而提高作业效率。

此外，还可以采用智能化管理系统，实时监控货物的分拣情况，及时发现问题并进行调整，提高分拣的准确率。

此外，物流分拣中心的作业效率评估与优化还需要考虑到其他因素的影响。

例如，物流分拣中心的人员培训与管理也是提高作业效率的重要环节。

通过对员工进行专业培训，提高他们的操作技能和分拣准确率，可以有效提高作业效率。

同时，合理的人员管理和激励机制也能够激发员工的积极性和工作热情，进一步提高作业效率。

此外，物流分拣中心的信息系统也是作业效率评估与优化的重要组成部分。

通过信息系统的建设和应用，可以实现对分拣中心各项指标的实时监控和数据分析，为作业效率的评估和优化提供有力支持。

智能物流中心分拣系统的设计与优化智能物流中心分拣系统是现代物流行业中至关重要的一环。

随着电子商务的蓬勃发展，物流行业正面临不断增长的分拣需求。

为了提高分拣效率，减少人力成本，提升客户满意度，使用智能分拣系统不可或缺。

本文将探讨智能物流中心分拣系统的设计与优化。

一、系统设计1. 分拣机械设计：智能物流中心分拣系统的核心是分拣机械。

设计分拣机械时需要考虑分拣效率、稳定性、耐用性和安全性。

可以采用传统的盒式分拣机械或采用机器视觉辅助的自动化分拣机械。

机器视觉技术可以准确读取商品信息，提高分拣准确度，降低人工干预。

2. 数据管理系统设计：智能物流中心分拣系统离不开高效的数据管理系统。

数据管理系统需要能够实时获取订单数据，并根据设定的规则进行分拣。

同时，系统需要记录分拣过程中的数据，以便进行后续的数据分析和优化。

数据管理系统还可以与其他物流系统进行集成，实现信息的共享和互动，提高整体物流效率。

3. 路线规划与优化：分拣系统的设计需要考虑物品的不同特性以及不同目的地的关联度，以实现最佳分拣路径规划。

合理规划分拣路径可以减少分拣机械的移动距离和分拣时间，提高分拣效率。

此外，可以借助数据分析技术，根据历史数据和实时数据，进行分拣需求的预测，从而提前规划合理的分拣路线。

二、系统优化1. 自动化技术应用：为了提高分拣效率，智能物流中心分拣系统可以引入更多的自动化技术。

例如，可采用自动称重技术，通过称重系统对货物进行检测和分类，进一步提高分拣准确度。

此外，可以进行集成化设计，将不同自动化设备和系统相互连接，实现无缝协作，提高整体分拣效率。

2. 人机协作模式优化：虽然自动化设备可以提高分拣效率，但人类的智慧与经验仍然是不可或缺的。

在系统设计中要充分考虑人机协作模式的优化。

例如，可以设置分拣异常报警系统，及时通知工作人员处理异常情况。

同时，可以提供人工干预的接口，使工作人员能够快速响应特殊需求和问题，以保证分拣质量和客户满意度。

快递分拣优化技术解决方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标与意义 (3)第二章：快递分拣现状分析 (4)2.1 快递分拣流程概述 (4)2.2 存在的问题与挑战 (4)第三章：分拣技术概述 (5)3.1 传统分拣技术 (5)3.2 现代分拣技术 (5)第四章：分拣系统设计与优化 (6)4.1 分拣系统架构设计 (6)4.2 分拣路径优化 (6)4.3 分拣效率提升策略 (7)第五章：自动化设备应用 (7)5.1 自动化分拣设备选型 (7)5.2 设备布局与集成 (7)5.3 设备维护与管理 (8)第六章：人工智能技术在分拣中的应用 (8)6.1 机器视觉技术 (8)6.1.1 快递包裹识别 (8)6.1.2 快递包裹定位 (8)6.1.3 快递包裹分类 (9)6.2 机器学习与深度学习 (9)6.2.1 特征提取与模型训练 (9)6.2.2 实时监控与优化 (9)6.2.3 自适应学习与优化 (9)6.3 无人驾驶技术 (9)6.3.1 无人驾驶搬运车 (9)6.3.2 无人驾驶无人机 (9)6.3.3 无人驾驶分拣 (10)第七章：大数据分析在分拣中的应用 (10)7.1 数据采集与处理 (10)7.1.1 数据采集 (10)7.1.2 数据处理 (10)7.2 数据分析与挖掘 (10)7.2.1 数据分析 (10)7.2.2 数据挖掘 (11)7.3 数据可视化与决策支持 (11)7.3.1 数据可视化 (11)7.3.2 决策支持 (12)第八章：信息安全与隐私保护 (12)8.1 数据加密与传输 (12)8.1.1 数据加密技术 (12)8.1.2 传输协议 (12)8.1.3 传输过程安全措施 (12)8.2 用户隐私保护策略 (13)8.2.1 数据收集 (13)8.2.2 数据存储 (13)8.2.3 数据处理 (13)8.2.4 数据销毁 (13)8.3 信息安全风险防范 (13)8.3.1 安全审计 (13)8.3.2 安全防护 (13)8.3.3 安全培训 (14)8.3.4 应急预案 (14)第九章：项目实施与推进 (14)9.1 项目计划与组织 (14)9.1.1 项目目标 (14)9.1.2 项目范围 (14)9.1.3 项目进度计划 (14)9.1.4 资源配置 (14)9.1.5 风险管理 (14)9.2 项目实施与管理 (14)9.2.1 项目启动 (14)9.2.2 项目执行 (14)9.2.3 项目监控 (14)9.2.4 项目沟通与协调 (14)9.2.5 项目变更管理 (14)9.3 项目评估与改进 (15)9.3.1 项目成果评估 (15)9.3.2 项目过程评估 (15)9.3.3 项目改进 (15)9.3.4 项目成果推广 (15)9.3.5 项目后评价 (15)第十章：未来发展趋势与展望 (15)10.1 快递行业发展趋势 (15)10.2 分拣技术发展前景 (15)10.3 市场竞争与合作 (16)，第一章：引言1.1 项目背景电子商务的快速发展，快递行业在我国经济体系中的地位日益显著。

物流快递业智能分拣与配送系统方案第1章项目背景与意义 (3)1.1 物流快递业发展现状分析 (3)1.2 智能分拣与配送系统的需求 (3)第2章智能分拣与配送系统概述 (4)2.1 系统定义与功能 (4)2.2 系统架构设计 (4)第3章分拣系统设计与实现 (5)3.1 分拣系统需求分析 (5)3.1.1 自动化程度需求 (5)3.1.2 分拣速度需求 (5)3.1.3 准确性需求 (5)3.1.4 系统扩展性需求 (5)3.2 分拣设备选型与布局 (5)3.2.1 分拣设备选型 (5)3.2.2 分拣设备布局 (6)3.3 分拣算法研究与应用 (6)3.3.1 分拣算法研究 (6)3.3.2 分拣算法应用 (6)第4章无人机配送系统设计与实现 (6)4.1 无人机配送概述 (6)4.1.1 无人机配送基本原理 (7)4.1.2 无人机配送技术特点 (7)4.1.3 无人机配送应用现状 (7)4.2 无人机选型与功能参数 (7)4.2.1 无人机类型选择 (7)4.2.2 无人机功能参数 (8)4.3 无人机路径规划与调度 (8)4.3.1 无人机路径规划 (8)4.3.2 无人机调度策略 (8)第5章自动驾驶配送车辆系统设计与实现 (9)5.1 自动驾驶配送车辆概述 (9)5.2 车辆选型与功能参数 (9)5.2.1 车辆类型选择 (9)5.2.2 功能参数 (9)5.3 车辆路径规划与调度 (9)5.3.1 路径规划 (9)5.3.2 调度策略 (10)第6章智能仓储管理系统设计与实现 (10)6.1 仓储管理系统需求分析 (10)6.1.1 功能需求 (10)6.1.2 功能需求 (10)6.2.1 设备选型 (11)6.2.2 设备布局 (11)6.3 仓储库存管理与优化 (11)6.3.1 库存管理 (11)6.3.2 优化措施 (12)第7章大数据分析与决策支持系统 (12)7.1 数据采集与预处理 (12)7.1.1 数据来源 (12)7.1.2 数据采集 (12)7.1.3 数据预处理 (12)7.2 数据分析方法与应用 (12)7.2.1 描述性分析 (12)7.2.2 关联分析 (12)7.2.3 预测分析 (12)7.2.4 聚类分析 (13)7.3 决策支持系统设计与实现 (13)7.3.1 系统架构 (13)7.3.2 系统功能 (13)7.3.3 系统实现 (13)第8章信息安全与隐私保护 (13)8.1 信息安全风险分析 (13)8.1.1 数据泄露风险 (13)8.1.2 数据篡改风险 (14)8.1.3 服务中断风险 (14)8.2 加密技术在物流配送中的应用 (14)8.2.1 对称加密技术 (14)8.2.2 非对称加密技术 (14)8.2.3 混合加密技术 (14)8.3 隐私保护策略与措施 (14)8.3.1 数据脱敏 (14)8.3.2 用户权限控制 (14)8.3.3 访问审计 (14)8.3.4 法律法规遵守 (15)8.3.5 定期安全评估 (15)第9章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成策略与方法 (15)9.1.1 集成策略 (15)9.1.2 集成方法 (15)9.2 系统测试与优化 (15)9.2.1 系统测试 (15)9.2.2 系统优化 (16)9.3 系统上线与运维 (16)9.3.1 系统上线 (16)第10章项目实施与效益分析 (16)10.1 项目实施步骤与计划 (16)10.2 投资估算与经济效益分析 (17)10.2.1 投资估算 (17)10.2.2 经济效益分析 (17)10.3 社会效益与环境影响分析 (18)10.3.1 社会效益 (18)10.3.2 环境影响 (18)第1章项目背景与意义1.1 物流快递业发展现状分析我国经济的快速发展，电子商务的兴起以及消费者对便捷购物需求的不断提升，物流快递业得到了快速发展。

物流配送系统优化策划方案在当今竞争激烈的商业环境中，高效的物流配送系统对于企业的成功至关重要。

一个优化的物流配送系统能够降低成本、提高客户满意度、增强企业竞争力。

本方案旨在分析当前物流配送系统存在的问题，并提出一系列针对性的优化措施，以实现物流配送的高效运作。

一、现状分析（一）配送流程当前的配送流程存在环节繁琐、信息传递不及时等问题。

订单处理、货物分拣、运输安排等环节之间缺乏有效的协调，导致配送时间延长，效率低下。

（二）运输方式运输方式的选择较为单一，未能充分考虑货物的特点、运输距离和成本等因素。

在长途运输中，过度依赖公路运输，而对于铁路、水路等运输方式的利用不足。

（三）仓储管理仓储布局不合理，货物存储混乱，导致货物查找和出库时间增加。

同时，库存管理不够精准，容易出现库存积压或缺货的情况。

（四）信息化水平物流配送系统的信息化程度较低，缺乏实时的物流跟踪和数据分析功能。

信息的不透明性使得企业难以对配送过程进行有效的监控和管理。

二、优化目标（一）提高配送效率缩短配送时间，确保货物能够及时准确地送达目的地，提高客户满意度。

（二）降低配送成本通过优化运输路线、合理选择运输方式等措施，降低物流配送成本。

（三）提升服务质量提供准确的货物跟踪信息，增强客户对配送过程的了解和信任，提升企业的服务形象。

（四）增强灵活性能够快速响应市场需求的变化，及时调整配送计划和策略。

三、优化措施（一）流程优化1、对订单处理流程进行简化和标准化，明确各环节的职责和时间节点，确保订单能够快速准确地流转。

2、引入自动化分拣设备，提高货物分拣的效率和准确性。

3、建立运输调度中心，统一安排运输任务，优化运输路线，避免迂回和重复运输。

（二）运输方式优化1、根据货物的性质、运输距离和时效要求，合理选择公路、铁路、水路等运输方式。

例如，对于长途、大批量的货物运输，优先考虑铁路和水路运输；对于时效性要求高的货物，选择公路运输。

2、与多家运输公司建立合作关系，通过招标等方式获取最优的运输价格和服务。

1引言随着快递行业的深入发展，这片领域早已不再算是蓝海，竞争也越来越激烈，那么在各家企业提供相对同质化的服务的背景下，降低成本和提高效率就成了推动企业发展的重要因素。

由于快递分拣对于提高物流作业效率至关重要，而提高分拣效率是需要从分拣技术、科学管理等方面进行调整的，由于目前大多数企业采用的都是半自动+人工分拣的方式，就导致了在分拣过程中存在各种各样的问题而影响了分拣效率。

且人工分拣的整个分件流程缺少科学的管理，在分工协作方面也并不是很好协调，所以要想提高分拣效率，就要从缩短分拣作业时间和科学管理开始，这可以在一定程度上降低人工成本，提高整个流程的分拣效率，从而起到降低企业运行成本的目的。

本文以顺丰速运南平分拣中心为例，从该公司的实际情况出发，在科学管理和优化人力资源分配两个方面进行探讨。

利用ECRS分析法进行快件分拣作业的流程优化问题，减少分拣作业时长，以提高分拣效率，利用6s原则优化现场管理，为员工分拣作业创造良好的工作环境，提高员工对公司的凝聚力。

[19]2顺丰速运南平中转场现状以及存在的问题2.1 中转场简介2.1.1公司简介顺丰速运南平分公司的中转场在南平水溪口物流园区内，主要从事快递的分拣中转工作。

具体情况如表2-1：顺丰速运有自己的信息系统，该系统对从快件取件到送件结束的整个工作流程实施全面的监控，并提供技术支持。

其处理货物主要有进口货物、出口货物和转口货物，该中转场作业班次现在实行两班中转，具体执行情况如表2-2：2.1.2中转场厂房分布顺丰速运南平中转场是一个三级中转场，坐落于福建省南平市延平区水溪口的物流园区，整个中转场布局如图2-1：榭料储备区休息区图2-1中转场布局图2.1.3中转场组织结构顺丰速运南平中转场组织结构如图2-2所示:图2-2中转场组织结构图2.1.4分拣人员情况中转场的分拣工作人员有80人左右，年龄大都在18-45岁之间，在招聘分拣人员时，一般对学历要求不高（正式员工高中以上学历，临时员工初中以上学历），有无经验均可，只要身体没有太大问题就能被录用。

智能分拣与仓储优化方案第一章智能分拣系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 技术原理 (3)1.2.1 识别技术 (3)1.2.2 控制技术 (3)1.2.3 信息技术 (3)1.3 发展趋势 (3)1.3.1 人工智能技术 (3)1.3.2 无人化技术 (3)1.3.3 大数据分析 (4)1.3.4 云计算与物联网 (4)1.3.5 跨界融合 (4)第二章分拣设备与选型 (4)2.1 分拣设备种类 (4)2.1.1 皮带式分拣机 (4)2.1.2 滚筒式分拣机 (4)2.1.3 振动式分拣机 (4)2.1.4 输送带式分拣机 (4)2.1.5 交叉带式分拣机 (4)2.2 设备选型原则 (5)2.2.1 适用性原则 (5)2.2.2 经济性原则 (5)2.2.3 可靠性原则 (5)2.2.4 扩展性原则 (5)2.3 设备功能评估 (5)2.3.1 分拣速度 (5)2.3.2 分拣精度 (5)2.3.3 设备稳定性 (5)2.3.4 维护方便性 (5)2.3.5 设备成本 (5)第三章仓储管理与优化 (5)3.1 仓储管理概述 (6)3.2 仓储布局优化 (6)3.3 仓储作业流程优化 (6)第四章仓储自动化技术 (7)4.1 自动化设备介绍 (7)4.2 自动化系统设计 (7)4.3 自动化集成与实施 (8)第五章数据采集与分析 (8)5.1 数据采集技术 (8)5.1.1 采集设备选型 (8)5.1.2 采集频率与策略 (8)5.2 数据处理与分析 (8)5.2.1 数据清洗 (8)5.2.2 数据整合 (9)5.2.3 数据分析 (9)5.3 数据可视化 (9)第六章智能调度与优化算法 (9)6.1 调度策略概述 (9)6.2 优化算法研究 (10)6.3 算法应用与评估 (10)第七章安全管理与质量控制 (11)7.1 安全管理措施 (11)7.1.1 安全制度与法规建设 (11)7.1.2 安全设施配置 (11)7.1.3 安全生产责任制 (12)7.2 质量控制体系 (12)7.2.1 质量管理原则 (12)7.2.2 质量控制流程 (12)7.2.3 质量保证措施 (12)7.3 风险评估与防范 (12)7.3.1 风险评估 (12)7.3.2 风险防范措施 (13)第八章系统集成与实施 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.2 实施步骤与流程 (13)8.3 项目管理与验收 (14)第九章运营管理与维护 (14)9.1 运营管理策略 (14)9.1.1 目标设定 (14)9.1.2 人员配置与培训 (14)9.1.3 流程优化 (15)9.1.4 信息管理 (15)9.1.5 安全管理 (15)9.2 维护与保养 (15)9.2.1 定期检查 (15)9.2.2 换季保养 (15)9.2.3 故障预防 (15)9.2.4 备件管理 (15)9.3 故障处理与优化 (15)9.3.1 故障分类 (15)9.3.2 故障处理流程 (15)9.3.3 故障原因分析 (16)9.3.4 优化措施 (16)9.3.5 持续改进 (16)第十章发展前景与挑战 (16)10.1 市场前景分析 (16)10.2 技术创新方向 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (16)第一章智能分拣系统概述1.1 系统简介智能分拣系统是现代物流领域中一种重要的自动化技术，它通过集成先进的识别技术、控制技术和信息技术，实现对货物的自动化分拣、搬运和存储。

一.配送中心基本内容配送中心作业的基本流程为：货物的入库——入库货物的检查和验收——库存货物的保管——根据客户要求进行货物的拣选——货物的出库——对出库的货物进行捆包——出货配送——店铺送货。

配送中心的主要作业活动包括：订单处理、采购、进货入库、库存保管、拣选、分货、流通加工、配送、信息处理等。

其中拣选和配送是配送中心的核心内容。

1．订单处理作业:物流中心的交易起始于客户的咨询、业务部门的报表，而后由订单的接收，业务部门查询出货日的存货状况、装卸货能力、流通加工负荷、包装能、配送负荷等来答复客户，而当订单无法依客户之要求交货时，业务部加以协调。

由于物流中心一般均非随货收取货款，而是于一段时间后，予以结帐，因此在订单资料处理的同时，业务人员需依据公司对该客户的授信状况查核是否已超出其授信额度。

在以上作业外，订单处理作业还包括统计该时段的订货数量，并予以调货、分配出货程序及数量。

退货资料的处理等。

另外还必须制定报表计算方式，做报表历史资料管理，制定客户订购最小批量、订货方式或订购结帐截止日。

在配送中心每天的营运作业里，订单处理为每日必行的作业，也是一切作业的起始，因此订单处理的效率极大地影响着后续的作业的进程。

由于零售商多品种、小批量的订货趋势，配送中心面临着诸多课题，订单处理便是其中之一。

如何快速、正确、有效地取得订货资料；如何有效处理因多品种、小批量、高频度订货所引发的大量、繁杂的订货资料；如何追踪、掌握订单的进度以提升客户服务水平，以及如何支持、协调、配合相关作业等，都是订单处理需要关注的难点。

实际上以上难点在计算机辅助系统的配合下都不在成为难点，关键是国内大部分配送中心（仓贮库房）计算机辅助系统都不完善或根本没有，在这种情况下如何尽可能做好上述难点作业才是关键。

2．采购作业:自交易订单接受之后，根据库存情况，物流中心要从供货厂商或制造厂商订购商品，而后依据我们所制订的数量及供货厂商所提供较经济的订购批量，提出采购单。