仓库档案管理制度

仓库档案管理制度（精选9篇）

篇1：仓库档案管理制度

仓库与档案管理员在行政综合主管或项目经理的直接领导下，对仓库物料的储藏和利用，以及对各类物业档案资料的收集、存放等工作直接负责，其主要职责：

1、负责物料入库管理，核对申购单及查验送货单，对符合质量、规格、数量要求的物料进行“入库”登记，对不符合要求的拒绝入库：

2、负责物料存放管理，物料做到分类摆放，标识清楚，取用方便，安全可靠，保持每周整理仓库中的存货一次，使之整齐，清洁；

3、负责建立库存物品电子档案库（需与公司登记相对应），全面掌握管理库房内的物品种类、数量、性能、规格，确认库存数量，能从节约成本、防止重复购买等角度做好各部门物料采购单审核工作：

4、负责物料出库（领用）管理，严格把好出库关（维修材料要注明使用地点等、其它物品需见单位领导签字的领用单才发放），所有物品出库均有清晰的登记，按要求做到以旧换新，确保材料物品的使用率：

5、负责仓库账务管理，建立入库出库明细帐，并做到帐目清晰明了，帐物相符，每月接受公司稽查一次；

6、负责按《档案法》和公司有关规定，做好各种门类和各种载体文件材料的形成、积累、归档、修改补充和复印（晒）等工作：

7、负责做好各类档案日常借阅管理工作，各类档案借阅必需要有登记，并经项目经理审批；

8、负责档案室管理工作，保UE案卷材料质量完好，组合排列有序，规格形式符合标准要求，案卷装订结实美观；

9、负责每月25日左右督促本单位各部门按文件材料归档范围要求及时将有关档案资料归档：

10、负责对仓库及档案室环境管理，做到防湿、防寄、防蛀、防尘、防火、防盗：

11、完成上级领导交办的其它任务。

篇2：仓库档案管理制度

一、目的

统一有效管理五金件、化工料、泥砂料等，控制物耗，精益生产，减少资金占用，杜绝浪费，降低生产制造成本。

二、适用范围

五金仓库、化工仓库、原料仓库

三、职责

1．生产车间根据需要设定专用配件的安全库存，并随生产状况不定期进行调整。2．五金仓库负责通用物资的申购计划。

3．五金仓库负责五金件申购计划的汇集、审核、单据传递、进出仓管理、储存防护以及定期的盘点。

4．采购部根据申购计划进行物资申购。

5．五金仓库与使用部门共同负责申购五金专用配件的验收。6．财务部监督本制度的执行。

四、内容

1．专用件与专用件的分类管理。

1．1专用件原则上存放在五金仓，并按生产车间各工序分类摆放，对于一些大型、笨重的专用件可存放在使用部门，须建立账册，并定期盘点。1．2通用件

1．2．1车间使用频率高的低值易损件可适当存放一些在车间。

1．2．2使用频率低，不影响正常连续生产的通用件统一存放在五金仓库。

2、安全库存的设定

2．1通用件和采购周期长,制约正常生产的物资要设定安全库存，安全库存由设备科确定，仓库进行备仓。

2．2常用的螺丝、水件、轴承、等低值易损件的安全库存由五金仓库设定并监控。2．3安全库存的监督检查及修订

2．4．1五金仓定期对各种物资的库存数量进行监督检查，低于安全库存的常用、低值、易损件由五金仓做计划申购，补充库存，低于安全库存的专用件，由五金仓库必须通知车间及时申购。

五、物料申购

5．1车间主管不定期跟据安全库存数及生产需要填写申购单，交五金仓核对签名，再交生产经理或生产总经理确定，在填写采购计划时要求对所有物件名称按标准全称规范填写，避免出现采购误差。

5．2五金仓库根据仓库已有库存，审核车间申购计划数量、规格的合理性，如仓库已有旧料，必须要求车间优先使用旧料。对不合理的申购计划进行删减。（删减前必须电话通知申购部门主管）

5．3生产部经理或生产总经理对申购单的合理性进行审核，对不合理的申购计划进行删减。5．4审核后的申购单由五金仓转交采购部。

5.5请购与申请外加工的物资入库后，进仓或寄仓，一个月未用按物资的总价值80%计算扣罚当 月申请人，《除仓库规定安全库存外》。

5.6停产与年终检修需要的配件，有关部门必须提前做好预算计划请购，而请购物资未用完,立即通知采购部按原供应商退货。

六、物料验收入库

6．1五金件、化工料送到仓库后，仓管员对照送货单，对物料名称、规格、数量、包装方式和送货单、发票进行清点校对，确认无误后签名并打印进仓单。

6．2对送货单与实物名称、数量不符或者单价、金额错误时，仓管员不得随意在送货单上涂改，应要求对方重新开具送货单，若不能重新开具的，要求供应商或送货司机签名确认修改内容，同时通知采购员具体事由。

6．3仓管员发现实物与送货单上的规格型号不一致时，应立即通知采购部，使用部门主管，在这种情况下原则上不能接收，经使用部门同意确认以后方可签收。

6．4如果来货数量超过申购单上的数量时，超出部分原则上要退回供应商，如来货数量不足申购计划的数量时，不得涂改送货单及发票，客户不得打欠条，仓管员必须在送货单上写明实收数量，签名，一切打欠条的现象都将视为仓管员的营私舞弊行为。

6．5五金件验收合格后，仓管员要及时把物料按规定区域存放好，并做好存卡记录。6．6专用件及专门物品必须通知使用部门及设备科作品质判定。

七、物料退货

7．1车间领用物资在使用过剩时，可以办理退仓手续，具体由使用车间填写领料单，用红色中性笔填写，并注明退回原因，仓库凭红字单做为进仓凭据。

7．2材料由于质量不达标，达不到使用要求需要退货的，由采购部通知供应商，仓库打印红字进仓单，同时要求对方签名确认，并注明原因。退供应商的单据必须有供应部负责人，仓库主管共同签名方可办理，该退货单处理一笔马上将单据传递至财务部，以防止遗漏。

八、物料发放

8．1各车间领用物资的，必须填写领料单，并注明用途，领料人员必须是车间班长级以上人员才有领料权限，员工可手执经车间主管签名的领料单到仓库领料。仓管员发料时要认真核实手续是否齐全，是否为规定人员来领取（一律要求出示厂牌）确保物资安全。如仓管员对手续不齐全或不符合条件的人员发料，视情节处以30元以上的处罚。

8．2车间偶尔需求的物资可以到仓库借用，并填写借条，借条由领料人签名，由仓库保管，物

料没在规定日期退还或者损坏的，借用人员照价赔偿。物资借用同样要求班长级以上人员方可借用

8．3劳保用品的发放必须由车间主管以上管理人员到仓库办理领用手续，劳保的定量由行政部统筹，生产总经理审核。月底由五金仓库统一做申购计划，每月月初的一号至号为劳保发放时间。

8．4发放物资时要坚持做到一盘底、二核对、三发料、四减数，同时做到单货不符不出仓，残损变形不出仓的原则。

8．5禁止非仓管人员进入货架内领取物资（大件物资需要车间人员协助时除外）严禁闲杂人等进入仓库聊天或休息。

九、物资盘点

9．1单件价值在500元以上的物资，每月盘点两次，其余每月盘点一次，时间为月底最后两天，盘点报表一式三份，留底一份，财务一份，部门主管一份。

9．2盘点时发现物资盈余、短缺、残损情况，必须查明原因，分清责任，写出书面报告，提出处理建议并呈报财务部门，未经批准不得擅自调帐，违者视情节对班长、责任仓管员处以100元以上罚款。

十、以旧换新制度

10．1领用轴承、铜、电热偶类配件、工具等，不论大小一律要求以坏换新，否则仓库不办理发货手续，并投诉至车间部门。

10．2仓库的坏件按有无维修价值而定，定期通知设备主任检查，确认无维修价值的物料通知采购部联系外卖。有维修价值的物资修好后作为盘点入仓，并单独注明，发料时优先发放，车间不得拒绝使用，否则不办理发货手续。

十一、工器具的管理

11．1五金仓必须建立工、器具领物料部门明细账，区分好个人用工具和公用工具。

11．2车间每季度对工器具进行盘点清查，定期进行抽查，发现非正常损坏或遗失的工器具，按价值扣罚相关责任人，并及时购回工器具进行补充。

11．3工器具的正常使用周期限是一年，未到使用时期损坏，分两种情况对待： 11．3．1由于使用不当，导致工器具损耗坏的，照价赔偿。

11．3．2因工器具质量不合格，损坏的工器具，要第一时间由使用部门主管上报五金仓库进行处理，未及时上报，检查时发现坏的工器具照价赔偿。

11．4人员或岗位变更时，五金仓库须根据工器具台账（清单）进行盘点，遗失或损坏按原价扣罚，退回的工器具，其使用性能不受影响的，由五金仓库统一按一定时间周期作盘盈入仓循环使用。

十二、物料的防护与存储

12．1分区存放：依照工厂实际情况，将仓库货架分成若干储存区域，如原料配件、压机配件、窑炉配件、电器配件、标准配件、其他配件等。仓管员每人负责指定的责任片区，对所在片区的数据、物品摆放日查日清。

12．2每一物料实行挂卡管理，物料卡应标明物料数量、名称、编码、规格、物料的出入库及结存记录等。

12．3统一工厂五金件的名称和编号，同一种物料不得有两种名称和编号，必须放置在一起，不准分开放置。所有进仓单和出仓单上面的五金件名称必须保持唯一性，有新料进仓而系统没有该物料信息时，必须第一时间通知仓库班长，由其负责审核编码。12．4物料堆放原则是大件或较重的物资放在最外面货架的底层。

12．5物料不得直接放置于地上，必要时加垫或置于料篮内，予以保护存放。12．6货仓通道上不得放置任何机物料。12．7物料存放要整齐、清洁、平稳。

12．8物料要防锈、防尘，每月要对所有五金物料进行二次除尘工作，由仓库主管不定期对物料防护的情况进行抽查，如检查发现物料因仓管员防护不当造成生锈或其它损失的，按损失金额的30%对责任人赔偿。

12．9液压管、密封件等物资要密封保管，防止橡胶老化变质。

12．10对车间送回五金寄存代管的物料，由五金仓写收条，一式两份，五金仓、车间经手人各一份，车间再领用该物资时拿收条去领；仓库凭收条办理进仓库手续，五金仓库内设定专门的车间寄仓物资货架，并设立专门的系统仓位

12．11对车间退回五金仓库的旧物品，由车间负责在退回到五金仓库之前，搞好表面清洁，除锈和关键部门涂好机油，否则五金仓库拒收该物品，并上报生产部。

12．12对新进物料，供应商须做好防护措施，标准件必须保证包装完好，机加件必须涂好防锈油并用塑料薄膜包装好，否则，仓管员拒绝收货。

12．13对于细小且数量较多的物料，仓库要用封口袋分装，分装的数量要保持固定，方便数据的监控。

十三、物品放行

12．01放行条要写清楚物料名称、型号/规格、数量要大写。

12．02放行条要写明放行原因、携出单位、车牌号码、携出人签名。

12.03放行条经手人由仓管员签名，五金仓班长审核，并加盖五金仓专用章，如是是夜间，五金仓班长必须第二天到保安室补签放行条，放行条书写有误时，不能丢弃但可以作废。

十四、闲置及报废物资的处理

14．01闲置物资的管理

固定资产：

可以维修使用类物资: 对于可以维修使用的物资由使用部门负责维修好,并重新使用,若自己无力维修,可退回五金仓库或发外维修,修好后交使用部门使用.可以技术改造类的物资: 对于可以技术改造类的物资,由机电车间或使用部门,根据需要对设备进行必要技改,使其符合生产使用要求。

可公司内调拨物资处理流程：五金仓库填写物资调拨单→调出部门主管签名确认→调入部门主管签名确认→财务经理签名确认→公司生产厂长签名确认→物资调拨完成。

须淘汰设备：工厂内部无法使用的设备，且公司其他基地工厂亦不能使用的设备，或失去调拨价值的设备，由供应部寻找厂家变卖，变卖后到财务销帐。

非固定资产：

可厂内使用物资，由五金仓库结合闲置物资台帐合理调拨闲置物资。

可在公司各厂范围内调拨的物资，由五金仓库及采购部依照调拨流程，对闲置物资进行调拨使用。可改选使用的物资，由五金仓库、机修车间或发外对设备进行符合需要的改造，改造好后交给使用部门，但改造使用物资前须先判定是否有改造价值。

须淘汰、报废设备的变卖：采供应部寻找合格购买商、确定好单价→五金仓库、行政部监督

→厂长审核→到财务交费并盖单→五金仓库开放行条→物资出厂。

14.02已报废物资的管理

可直接变卖物资的分区摆放，按材料分类，因各种材料价格不尽相同，所以要进行分类，可分为，塑料类、铁类、铜类、铝类、不锈钢类、纸类物资。

有可利用价值物资的分区摆放，对于仍有部分零件有使用价值的，须将能使用的部份拆除，并分类摆放备用。

为便于对废旧物资的管理，每月的月末对废旧物资中的可变卖物资进行变卖处理。

篇3：档案管理系统中数据仓库的建立

现以学生党员档案管理系统为例, 建立数据仓库, 来详细讲解应用数据挖掘技术, 如何来建立数据仓库。

1 学生党员的管理系统, 主要是从以下几个方面逐步实现

首先, 由学校组织, 进行基层组织调研, 分析学生党员的基本情况, 然后取得的一部分的实际数据, 对现有的数据库表进行分析, 以了解该每个字段的意义和作用, 进行需求分析和专题设计。接下来从数据库表结构有用的字段中, 选择合理的事字段信息和三维数据。最后通过数据转换服务来构建数据仓库, 通过SQL Server2005中分析服务器配置工具来配置基于多维的数据集, 在这个过程中, 数据处理的过程主要是通过微软的OLAP功能, 通过SQL Server7.0中将数据整合进去, 接口的可以选择OLAP的COM的接口, 并通过一系列的服务给数据仓库的应用提供程序支持, 开发人员可以使用Vc或其他语言开发用户前端客户端, 数据透视表服务还允许在客户在本地上传地存储的数据。MMC提供调度、存储管理、监控、报警和核心管理服务的功能。在本设计中, 我们使用SQL Server 2010作为数据仓库, 可以采用Access和Excel可以作为数据展现工具, 除了SQL Server还支持第三方数据展现工具。

2 在数据仓库的设计阶段, 我们从以下几个方面来入手

2.1 确定事实表

事实表分为学生党员目录信息表, 党员情况登记表, 党员接收情况登记表表, 学生党员注销登记表等内容, 其中党员的目录表根据类别, 时间等其他情况又可以具体的细分为若干个表格。

2.2 明确事实表的分割方法

我们的档案资料, 例如, 最常见的方式是采用全宗划分, 这样首先将全年的档案按年度来划分, 一年内的档案按档案形成的部门或档案使用的单位来进行划分, 在这种划分条件下, 档案库中的档案是按以年度的方式的存放的, 一般情况下一个单位的档案文档有几十到几百卷, 一年中卷的文件目录的记录条数大概有几千到几万条, 这样我们在数据仓库中储存这些数据时, 就可以以年度的方式来存储, 在对存储的数据进行数据挖掘时, 就可以只通过年度来进行处理, 这样就提高了处理数据的湿度, 对数据在进行更新, 添加或删除等操作时, 可以更加方便快捷。

2.3 事实表数据的添加、修改和删除

事实表里面的数据还应该具备追加、删除、修改等综合处理功能, 在对数据仓库更新操作中, 添加和删除数据是一个经常性的工作, 这些操作使数据仓库的质量得到可靠地保证。在进行添加操作时, 首先要确保数据仓库中的数据那些是新的, 一般情况下可使用通过时间来进行判断。删除操作相对简单, 使用起来也更加普遍, 只要通过一些搜索语句就可以实现。数据仓库中的操作做中, 修改数据的功能用的比较少, 在修改过程中, 应当注意表和其他数据之间的关联性, 保证数据的完整性, 注意处理表和表之间的关系。在数据仓库, 在基础数据的上会形成一些综合性的数据, 在对基础数据进行操作之后, 综合数据也会产生变化, 所以对基础数据进行添加、修改和删除等操作之后, 对响应的综合数据也要进行对应的修改, 以维持综合数据的准确性和一致性。

2.4 数据仓库中维的确定及建立, 维是同类数据的集合

维的层次结构很清晰, 我们可以很容易地指定规则对数据进行运算, 在维内, 它的层次结构也是很有顺序的, 利用维的这种特点, 我们在对数据仓库进行数据挖掘的时候, 可以很明显的提高数据挖掘的速度, 质量也能得到大大的提高。以档案数据仓库为例, 我们可以以文件编号, 借阅单位, 档案的文类号这三者建立一个三维立方体, 要改变三维立体方的大小, 就可以通过上卷或者是下钻的方式, 要显示三维立体方的一面, 就可以通过切边操作来进行。

完成了以上步骤, 就可以着手构建数据仓库, 收集和分析有关具体操作的基础上来构建数据仓库的模型, 基于该模型的试运行情况, 来完善设计方案, 然后进入到数据仓库的物理设计阶段, 在进行物理设计的时候, 要注意选择安全可靠的硬件平台环境。

参考文献

[1]S.Sarawagi, M.Stonebraker.Effieient Organization of Large.Multidimensional In Proc.of ICDE[J].ACM Record, 1994 (5) :207-208.

[2]http://baike.baidu.com/view/69207.html.

[3]中科永联高级技术培训中心, www.itisedu.com.

[4]Oracle.Oracle Warehouse Builder Transformation Guidel0g (10.2) [M].oracle, 2005 (08) .

[5]数据仓库之路, http://www.dwway.com/html/06/n-4006.html.

篇4：数据仓库在档案信息管理中的应用

档案作为一种重要的信息资源,为人们提供鉴往知来､获取历史经验教训的重要信息功能｡但是由于档案信息资源具有时空分散性､数量庞大､记录形式多样等特点,使得档案信息的利用一直处于较低层次｡如何真正盘活档案信息,从大量历史数据中获得有价值的信息为现实服务,传统的数据处理技术并没有给出令人满意的答案｡采用数据仓库技术,可以实现有效的海量数据管理,提供数据管道实现多种数据源的综合,并提供联机分析和数据挖掘等手段对档案信息进行活化,为决策者提供参考服务,这将是日后包括档案信息在内的信息资源管理手段的努力方向｡

数据仓库技术简介

数据仓库的标准定义是支持管理决策过程的､面向主题的､集成的､随时间变化的､信息相对稳定的数据集合｡主题是数据仓库用来组织数据的维度,像对档案信息用户的分析就可以从用户年龄､职业､查询内容､使用偏好等主题进行组织｡集成是指这些数据是经过清理加工､并按照某种预定的规则进行整理的具有一致性的数据｡“随时间变化”的特征主要用于进行时间趋势分析,因此需要拥有大量的历史数据｡所谓“相对稳定性”是指数据仓库一旦装入数据,一般情况下就不能更改,但可以加入新数据｡由此可见,相比传统数据库,数据仓库是一个复杂的数据存储体系,它从外部系统数据源中提取数据到数据仓库中,通过集成管理器对多种数据源(有可能是异构的)进行抽取､整理和转换,得到基础数据库,并与各种外部分析工具相结合对数据进行分析整理,根据需要输出综合信息｡数据仓库在信息抽取､决策支持､知识管理等领域都具有广泛的应用｡

档案数据仓库的建设

(一)数据仓库是档案信息服务方式的发展方向

目前,绝大多数档案馆都拥有自己的信息管理系统,建立了规模不等的档案数据库｡有不少数据库的容量已经达到相当规模,且还在不断进行纸质档案文件的电子著录和数字化工作,如何对这些数据进行科学有效的分析并从中提取有价值的信息,变被动服务为主动服务,是档案信息服务在新的技术条件下面临的重大挑战｡

随着信息化的不断深入,机构内部可能存在运行于不同平台上的不同结构标准的数据集合,当要跨越一定的时间长度来查询历史信息时,或者需要汇总多个系统的文件信息时,数据处理和查询的难度便增大不少｡而且随着历史数据的积累,这种情况便越发突出｡数据仓库为解决这些问题提供了技术保证,它能够处理大量的数据资源,通过它的集成管理器能够将发展过程中离散的数据有效集中,此举不但能够提高业务效率,保证机构历史的完整性,而且能够集中处理历史数据,获得对某一问题历史的完整认识｡

(二)档案信息数据仓库建立流程

档案信息数据仓库的建立过程是一个系统工程,需要参与各方协同工作,其中包括仓库系统选型､模型设计､数据转换等技术工作,需要协调沟通档案数据源的提供方,需要熟悉档案业务流程和应用需求的领域专家,此处仅就档案数据仓库建立的核心环节进行讨论,参与各方的角色和功能从略｡

1､档案应用需求分析

如果档案利用者难以由现有的系统获得所需信息,或者决策者的要求比较复杂,需要对大量数据进行综合处理才能获得,那就有必要采用数据仓库技术来辅助决策｡比如对于档案用户的分析,决策者需要知道用户的利用偏好,包括利用时间､查阅档案的类别与用户年龄层次的关系､利用效果等信息,这些结论都需要参考大量数据,包括历年的用户记录和调查报表｡惟有如此,才能反映正确的用户信息,为调整档案开放时间､确定档案编研产品等决策提供信息保证｡

2､档案数据采集

经过多年的档案信息化进程,在档案领域中普遍存在着多种档案信息源,包括关系数据库､文件系统和INTERNET数据形式,这些档案数据源在数据结构上有不同的构造｡可以通过数据采集技术将其汇总,经过数据清理转换后集成到统一的档案数据仓库中,共同构成原始信息来源｡

虽然本环节具有一定的技术含量,但真正实现的难点在于破除档案信息孤岛的藩篱,沟通各数据单位,实现档案数据共享,同时需要由良好的档案质量保证体系来维护数据质量｡

3､档案数据转换

采集之后就需要将现有的档案数据转换到数据仓库中,这有可能是一项庞大的工作,取决于档案数据源的质量和规范程度｡仍以档案用户分析为例,用户籍贯的记录方式就有可能五花八门,有些用中文表示,有的用代号或者拼音来表示,这时数据转换工作就要根据用户需求将它们转换为相同的格式｡这种情况在建立文件中心和地区性档案目录中心时就表现出来了,而且普遍存在于文件和档案信息源中,这对档案数据源的整合是一个很大的障碍｡

在进行档案数据源特别是档案数据库建设的同时,应建立健全档案数据质量控制体系｡该体系主要从微观的角度,以具体的可操作的形式提供对数据库进行全面质量管理的方案,包括制定数据质量考核指标､校对制度､备份制度等,定期检查,责任到人,尽量将质量管理的要求嵌入软件功能之中,以期最大限度地保障档案数据的质量｡

对于档案数据的逻辑结构,则应当加强依赖于著录标准的元数据库的建设｡由于我国的《档案著录规则》在著录项目设置上并没有提供完全适用于计算机管理的结构,各档案数据库在建设时都根据自己的理解自行增删著录项目,自由选择字段类型､字段长度,这样的数据库进行互联互通的难度就可想而知了｡因此笔者建议以著录标准为基础,建立一定范围内的元数据标准,并以此构成元数据字典｡该字典提供数据项目的结构化信息,包括数据字段的名称､数据类型､长度､默认格式等规范,并说明字段之间的联系｡需要指出的是,这样一个具有内在联系的有机的元数据字典,实质上是为档案数据库提供通信格式,并不要求完全遵循,如果有特殊要求,只需要在此基础上提供转换功能即可｡在目前阶段,元数据字典的建设以二次文献信息项目为主,同时加强档案全文和电子文件元数据规范研究,为档案数据仓库的整合和档案管理系统的深入设计提供规范标准｡

数据仓库分析技术在档案信息管理中的应用

数据仓库只是存放和管理历史性数据的特殊数据结构,如果希望利用档案数据仓库服务于决策支持,获取高价值的信息,还需要诸如联机分析处理技术和数据挖掘等分析工具｡

(一)运用联机分析处理技术(OLAP)分析档案数据仓库

联机分析处理技术是针对特定问题的联机数据访问和分析,通过对数据进行多层次､多阶段的分析处理,获得高度归纳的分析结果｡OLAP是一种自上而下的分析工具,在用户提出问题之后,可以从宏观至微观的各个角度来查看分析数据,以比较直观的方式呈现给用户｡通过OLAP服务器可以将数据仓库模拟成多维数据库,采用EXCEL等前端分析工具获得信息｡例如利用数据仓库分析档案利用情况,决策者可以获得某类档案在2005年的利用次数数据,就时间维度而言,他可以再深入到该年各季度､各月份的利用次数,还可从用户类别维度获知哪些类别的用户查阅档案的次数较多｡

(二)运用数据挖掘分析档案数据仓库

在传统数据库应用中,人们通过查询获取数据,数据经过人的理解或解释,成为有用的信息｡数据库管理系统(DBMS)提供的查询手段一般只限于一些基本的数据库操作,因此通过DBMS只能对数据进行粗加工,获得一些初级的综合信息,但对于蕴藏在大量原始数据中的规则､规律､信息模式等高层次信息,仅仅通过查询是难以获得的,需要在数据仓库的基础上进行分析､推理,我们形象地称之为“数据挖掘”｡主要的挖掘方法包括以下几类:

联系分析｡在数据挖掘中通过关联算法,寻找数据属性之间的相关性｡比如挖掘档案用户类型与查询档案类别之间是否存在相关性,如果存在高相关性,就可以为不同类别的用户提供具有针对性的服务｡

聚类分析｡这是一种对具有共同趋势和模式的数据进行分组的方法，依据类内相似性最大、类间相似性最小的原则对数据集合进行分组。档案信息服务提供者可以根据信息用户群中是否存在某种相似性，进而划分不同的用户群体，掌握其各自的特点，更好地提供服务产品。比如我们一般是按照职业、年龄等属性来划分档案客户的，但通过聚类分析也许会发现，查询目的属性可以更有效地区分用户行为，为公查询和为私查询的用户在查询时间、查询档案类型等方面表现差异很大，因此可根据该属性将用户分类以便采取不同的服务措施。

总之，随着档案信息化的不断深入，如何存储管理呈爆炸性增长的数据，提供深层次的信息服务成为档案信息管理进一步发展的巨大障碍。采用数据仓库技术是档案信息管理领域中一个全新的课题，利用该技术来整合数据、管理数据，并使用其各种分析工具来分析、挖掘档案信息，是档案信息服务方式的发展方向。

参考文献：

1、万里云：《数据仓库技术以及在证券业应用展望》，《现代图书情报技术》2002年第4期。

2、钱毅：《政务数据库系统》，中国人民大学出版社 2004年出版。

3、浙江省档案数据库建设调查组：《档案信息化建设数据质量是关键 》，《档案学研究 》2002年第3期。

4、（美）W·H·Inmon著， 王志海等译：《数据仓库》，机械工业出版社。

篇5：仓库档案管理制度

一、岗位职责：

1、负责各类成品的入库名称、规格型号、数量、的验收，合理安排成品仓位的划分，进行成品的全、有序存放，负责仓库的安全、卫生和管理工作，对入库成品进行标识，建立成品出入库流水账，每日会同车间主管填写《产品入库单》一式三联，需有生产部人员、仓库管理员签字认可。一份交销售部、一份交财务部，底联仓管员做账。

2、仓库管理员必须严格遵守相关的管理制度及具备所管物资的基本知识。库管员应在接到销售部开、财务部确认并加盖财务部印章的出货单后，应明确产品名称、规格型号、数量及客户对产品的其他要求，确认无误后方可组织发货。并填写《产成品出库单》，一式三联，需有销售部经办人及仓库保管员签字，并注明提货车号及提货司机签字。一份

交销售部、一份交财务、一份留底做账。

3、成品仓库管理员每日做好成品库台账，并与每个工作日的前一天，上午11：30前将《每周成品日报表》交相关单位。《每周成品日报表》一式三份，一式仓库存根、一式销

售部、一式财务部。

4、每月月底生产部、销售部、财务部进行库存盘点，仓库管理员填写《月末盘仓清点表》（一式四份，一份存根、一份报销售部、一份报财务部、一份企业负责人）。做到帐物

相符，如有问题及时查明原因。

二、管理制度：

1、成品库管理员上班时间不得擅自离开工作岗位

2、成品库管理员必须严格按照销售部所开《出货单》发货。

3、成品出库时，仓库管理员必须在岗发货。

4、非成品库人员在未经许可的情况下不得进入成品库翻拿成品，成品库所有入库成品需办理出库手续方可发出。

否则造成的一切后果由责任人自行负担。

5、严格《出门证》制度，仓库管理员在填写好《出库单》的同时，还要开具《出门证》，按《出门证》上所规定的内容认真填写，拉货司机、经办人、仓库管理员必须签字。

门卫人员在接到《出门证》后方可开门放行。

6、仓库保管员不得擅自随意更改入库单和出库单，对于作废的入库单、出库单应一式三联全部注明作废字样并保存在入库单、出库单上，每本入库单、出库单的首页上应注明起始日期，待使用完后注明终止日期，并整理保存以备

日后查账。

7、成品仓库管理员必须严格遵守岗位职责及操作程序。

8、仓库管理员可根据实际情况提出合理化建议，使仓库管

篇6：仓库档案管理制度

对于大多数生产加工企业来说，仓库管理在企业的整个管理中有着至关重要的作用，而现今 传统的仓库管理方式面临着诸多难题，主要表现在：

(1)作业效率低：靠手工在办公室PC把业务数据录入ERP系统，不能移动、不实时、操作不方便。

(2)库存不准确：事后手工录入ERP单据繁琐易错、数据延迟，导致ERP库存数据不准确、不及时。

(3)呆废品堆积：物品未能很好按一定策略(如先进先出)下架，导致呆废品堆积，增加了库存成本。

(4)仓位物品摆放混乱：虽然有了仓位划分，但未能很好按一定策略上架(如按分类、订单)，导致拣货效率低下。

(5)出入库常发生错漏：出入库时靠人工核对物品、数量容易错漏，导致发错料、收错货，影响生产和服务质量。

(6)ERP发挥作用有限：由于ERP系统数据不准确、不及时，难以为管理提供可靠的决策依据。

(7)产线仓缺料导致生产延误：生产现场物料消耗、车间库存等信息未能及时反馈到发料员，导致发料不及时，影响生产。

这些问题都严重影响着仓库运转的效率，在条码识别技术应用到仓库管理中以后，越来越多的条码仓库管理软件被现代企业所采用，它们给企业的仓库管理带来了以下好处：

1、类别管理轻松实现 科学的货品类别管理是仓库管理的首要目的，现代颇具规模的中小企业在仓库管理中，有很多都为此付出了巨大的人力、财力，而中小企业仓库管理软件的使用，不但节约了这些 人力和财力，更是提高了仓库管理的效率，使仓库类别管理轻松实现。

2、数量统计一目了然 软件的计算和记录功能可以使数量统计轻松实现，仓库管理者在日常的进货过程中只要 进行进货登记，而在出货销售的过程中进行出货登记，软件就可以自动记录和计算仓库中货 物种类、型号的数量的变化，面对电脑电脑，只要轻轻一点，统计数据瞬间一目了然。

3、仓库成本直接表现 仓库成本的统计工作在仓库管理中一直以来都是一项非常复杂的工作，尤其对于一些商 铺来说，因为实力的限制，不可能有充足的货物存储空间，而平常商铺的货物种类又非常多，型号也多，价格也复杂，如果不使用商铺仓库管理软件，单靠人工来操作统计计算，不但费 时费力，而且非常容易出错，一不小心就会给给自己带来巨大损失。

篇7：仓库档案管理制度

仓库管理软件哪个好 好用的仓库管理软件推荐

仓库管理软件哪个好？仓库管理涉及行业面广泛，大家需求也各不相同，考虑到大家需要的各不相同，因此在这里推荐适合大家的几款不同的仓库管理软件。

畅捷通软件之畅捷通T+

畅捷通T+“T+”是一款灵动、智慧、时尚的互联网管理软件，主要针对中小型工贸和商贸企业的财务业务一体化应用，融入了社交化、移动化、物联网、电子商务、互联网信息订阅等元素。产品全面适应最新2013《小企业会计准则》，为企业打造全新的生意模式、管理模式、工作模式。与传统管理软件相比，“T+”更强调企业管理向企业经营的转变、等级化管人向平等化用人理念的转变。

功能点：采购管理、销售管理、库存管理、往来管理、现金银行、总账、T-UFO报表；主要应用于小型商贸企业、工业企业与工贸企业财务业务一体化管理。

性价比高：可以在采购订单、销售订单、价格管理中通过比价工具，同步看到阿里同类产品的价格信息。

金蝶软件之金蝶KIS专业版

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金蝶KIS专业版是以“让管理更简单”为核心设计理念，面向小型企业管理需求开发设计，旨在提高管理能力、完善规范业务流程，全面覆盖小型企业管理的五大关键环节：老板查询、财务管理、采购管理、销售管理、仓存管理，在实现企业决策者对管理信息实时掌控和灵活的财务、业务一体化管理的同时，突破局域网应用模式，集成基于互联网的远程和移动应用，提供高效、实时的异地远程管理和随时随地的移动信息管理，帮助企业随需应变，专业提能，实现共赢！

功能点：老板报表、采购管理、销售管理、仓存管理、存货核算、应收应付、财务管理、固定资产、工资管理、报表与分析、出纳管理、远程应用、移动应用、系统工具。

管家婆软件之管家婆辉煌版

管家婆辉煌.net是一套针对具有一定规模的中小企业的电子商务解决方案。该方案基于Internet应用，集企业进销存、分销、财务、OA管理于一体，致力于帮助中小企业建立起一个以信息技术为支撑的简捷、高效的现代企业管理体系，全面解决企业对异地分支机构的管理问题，为企业更进一步的扩张和更快的发展打下坚实的基础。

功能点：采购管理、销售管理、仓库管理、借欠管理、往来管理、财务管理、辅助业务、单据管理、VIP管理等其他一体化管理。

速达软件之速达天耀3000-STD

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速达天耀3000-STD集进销存、POS、财务、CRM为一体的中小企业管理软件系统。系统采用导航式界面，易学易用、功能强大，是帮助中小企业规范经营管理、财务管理的有效工具。系统支持局域网/互联网多用户应用，实现异地多机构、多店面、多仓库等远程应用，支持Android移动终端应用，数据实时同步，安全、稳定、高效、易维护，特别适合中小企业使用。

功能点：采购、销售、库存、POS、CRM、标准财务一体化。

篇8：仓库档案管理制度

1数据挖掘的简介

数据挖掘是基于数据库管理的一项新的技术, 因为信息化化发展, 数据资料等成爆炸式的增长, 这些数据资料等之间相互混杂, 当使用者想要找到相应的数据资料时如果按照一个一个查找的情况, 极难能寻找到相应的资料。数据挖掘就是利用技术从众多文件中找出使用者想要的一些数据, 数据挖掘技术是利用科学统计以及关键词技术为基础的一项新的综合技术, 有着可以随着数据库大扩大而不断更新的机制。

数据挖掘技术在不断发展和更新中有着很多新的功用。比如对比分析法, 是将两个相似的数据进行整理, 分析两者之间的共同点以及不同之处, 这种功能在运用在医疗中十分有效, 医生可以找出一些相似案例的处理情况, 然后作为参考。这样可以帮助医生更好的拿捏医疗措施的力度, 根据病人自身的情况, 制定最有效的治疗方案。数据分析还可以进行数据分析, 分析未来的发展情况, 帮助企业和部门制定相应的策略。在未来发展分析也对医院有重要的意义, 根据近一段时间病患的情况来分析流行性疾病的趋势, 做好抵御流行性疾病的管控工作。预测未来的发展趋势, 对医院内部的人力资源进行合理的调控, 保证医院工作的顺利进行。

2数据挖掘在医院信息化管理中的应用

数据挖掘在医院的管理可以是多方面的, 其作用主要表现在以下几个方面:

2.1对医疗药品的管理。医疗药品可以通过数据挖掘计算出各种药物的作用能力, 药效以及与价格之间的关系。帮助医院在采购药品时选择经济合理的品牌。同时根据药物的使用量和保质期等因素, 及时对药物进行补充或更换。

2.2对医疗人员的影响。数据挖掘可以利用在医疗过程中病患对医生的满意程度来建立有关的奖励机制, 帮助医疗人员微笑待人, 增强医疗人员的素质, 减少医患之间的矛盾现象。

2.3对病患的影响。医院为前来就诊的人建立相应的医疗档案, 在病患下次就医的时候, 档案可以辅助医生做出准确的医疗判断, 同时也免去了重复询问病患的病史、过敏史、等情况。同时减少一些药物的试敏工作, 减少病患多次试敏。

3医院系统中的数据挖掘算法分析

在我国医院系统中, 数据挖掘技术主要是针对医院的信息化管理、医疗服务以及经济运行进行有效的分析, 从而了解医院各个方面的有关信息, 同时利用挖掘技术可以从众多的医疗资料中发掘有价值的资料, 为医院的医疗决策提供必要的数据依据。我国医院采用的数据挖掘计算方法, 主要包括两个方面, 决策树法以及聚类分析法。

3.1决策树法。决策树是一种常见的数据挖掘方法, 就是把问题看做一棵树木。树木从主干不断的分岔, 就是将问题进行不断的切分, 这样能保障数据的完整性和功用性。利用较多的数据来解决同一个问题。这种方法一般用于配药的过程中, 每一份药物都被分成相应的小瓶, 在使用时在配置成药液, 保障药物的正确性, 防止提前配药出现的的失误, 同时因为开药、药局、注射是隶属三个部门的, 可以防止配药的失误, 降低了失误率, 帮助医患关系向良好方向发展。

3.2聚类分析算法。聚类分析算法先定义一个合适的变量, 再计算两个样本问的距离, 当这两个样本间的距离小于某个值时, 则这两个样本就属于同一类;当这两个样本间的距离大于某个值时, 则它们各自单独成为一类。聚类算法分析可以医疗费用进行统计分析, 从而使医院的社会效益和经济达到最优。

4医院系统中的数据挖掘技术应用的主要内容

4.1首先其可以有效提高医院的经济效益。随着市场经济的不断发展, 价值的重要性逐渐体现, 医院只有不断发展患者的潜在价值, 才能够保障医院的长远发展。现在的医院越来越注重对患者潜在价值的考虑, 根据患者的要求来提供最佳的医疗服务, 在分析患者的潜在价值的基础上, 建立相应的预测模型, 从而对未来医院可能出现的就诊人数进行大致的判断, 在此基础上来采取有效的措施, 不断改进医院的医疗技术, 对医院的医疗设备进行改进, 从而改善医院的经济效益。

4.2其次数据挖掘技术的应用能够为医院培养人才。为了能够有效提高医院的医疗水平和医生的医疗技术, 医院会定期的安排专门的人士到国外进修, 以此来提高医院医生的医疗能力。但是必将这种可以进修的人数有限, 并不是每一个医生都有资格去国外进修。而这些医院要想提高其自身的能力, 则可以选取相关的病例资料进行研究, 自我进修。但是医院的病例数量庞大, 要想筛选出具有参考价值的医疗案例信息, 则可以利用数据挖掘技术, 同时这种技术也能够对敏感的信息有效的进行过滤。

4.3再次数据挖掘技术的应用可以有效改善药品采购计划, 从而在一定程度上降低采购的成本, 并提高服务的水平。药品库存是医院每天经营活动的基础, 它可以促进库存的有效管理和对患者的服务水平。通常的做法是通过药品的销售量来判断订货量, 但这样却忽视了病人的真正需求, 因此, 我们利用数据挖掘技术来实现药品库存的动态预测, 从而有效地减低了库存的成本和提高了服务水平。

4.4最后应用数据挖掘技术可以促进医疗设备的管理医疗设备是医疗机构为广大患者提供良好的服务的重要因素, 医院领导通过对医疗设备进行预测分析来判断是否购置医疗设备, 我们通过建立数据挖掘模型进行收益预测, 从而使医院的管理人员可以判断出是否购置医疗设备来避免资金的浪费。

5结论

医疗档案信息管理的数据挖掘技术帮助了医院提供更好的医疗服务。数据挖掘能帮助医院在配药中减少失误, 并制定科学的药物采购计划。同时还一个利用病患的资料, 为医生处方提供参考作用, 另外对病患的数据进行分析, 可以计算出流行性疾病的发展趋势, 医院根据相应的情况做好预防措施, 做好有关的人力资源调动以及药物储备的情况。结合了信息化管理的方法之后医院的管理和运营将会更加得心应手, 提高医疗水平。

摘要：数据挖掘是计算机技术的发展, 对信息化发展有着促进的作用。数据挖掘是对信息数据进行查找、分析、整合有利于帮助使用者合理的分析。在商业中应用广泛, 有着预测市场、预测风险的机制, 帮助企业的发展。现在我们要将数据挖掘带入到医疗信息化管理中去, 帮助医生能更快速的判断病情, 以及对医生的处方有着一定的参考作用。因此在医院档案信息管理利用数据挖掘技术是信息化对医疗的促进作用。

关键词：医院信息化管理,数据挖掘,提高医疗水平

参考文献

[1]马金辉, 廖星, 杨薇, 谢雁鸣, 赵维, 王永炎.运用大样本HIS数据探索高血压发病时间及虚实证型与节气的规律[J].中国中医基础医学杂志, 2014 (11) .

[2]丁洁.基于数据仓库及OLAP的鞋类销售系统设计与实现[J].太赫兹科学与电子信息学报, 2014 (6) .

篇9：仓库档案管理制度

关键词：数据仓库构建策略体系结构

数据仓库是一种面向主题的、集成的、随时间的变化且具非易失性的数据集合。它是对传统数据库技术在站场式数据管理需求下的提升，借助这项技术，不仅可以开展数据信息的知识化管理，将库内各类数据、信息关联起来，建立信息知识库，并按照信息知识的含义，分门别类，达到实现知识应用的目的，同时还可以将档案管理工作中的非数字化信息纳入管理工作的范畴，提高档案的利用率。

1数据仓库的构建策略

数据仓库最早是W.H.Inmon于1992年提出的，他指出，数据仓库是面向主题的、集成的、时间变异的、非违约的一系列用于管理和决策制定的数据集。

数据仓库按照范围层次的不同，分为企业级全局数据仓库和部门级数据仓库。全局数据仓库在全组织范围内为各个部门提供管理、决策支持，又名中央数据仓库：部门级数据仓库一般只为某个局部范围内的管理人员服务，也称为数据集市。下面介绍数据仓库常见的三种构建策略。

1．1“自底向上”建立数据仓库。“自底向上”建立数据仓库的过程如下：业务系统源数据库——独立数据集市——企业级数据仓库，整个过程分为两个步骤：

第一步是从关键的部分开始，先建立部门级数据集市，并不断进行扩充和完善，每个数据集市包含某一特定业务领域的数据。在这一步中，通过ETL流程把业务系统中的数据经过抽取、转换后加载到数据集市，然后通过OLAP工具或数据挖掘工具直接访，问数据集市便可进行信息分析，从而把用于数据分析与决策支持的数据集市与业务处理系统物理上分离，每个数据集市可独立实施来执行数据仓库的职能，因此也称为独立数据集市，但需要指出的是。信息技术人员必须针对每个数据集市设计独立的ETL处理程序，把各业务系统的操作数据按照需要分别转换到相应的独立数据集市中。

独立数据集市的优点表现在：一是初期投资较少，并能迅速获取回报；二是就单个数据集市来说。因其数据结构相对较简单，管理比较容易。缺点表现在：一是各数据集市中存在数据不一致的问题，难以直接进行跨数据集市的信息访问，导致出现一个个信息孤岛：二是随着数据集市的增加，系统结构将变得复杂而难以维护，并且系统整体投资迅速增加。因此，如果要以整个企业的视图来分析数据，独立数据集市不是合适的选择。现在，人们在规划数据仓库时已经逐渐转为实施企业级的数据仓库。

第二步是当更多的主题加入数据集市时，将这些独立数据集市进行再集成，最终建立的就是企业级数据仓库。通过本步骤的实施虽然能最终解决数据的一致性问题，但缺点为：一是对数据集市的集成难度较大；二是企业级数据仓库本身投资巨大，这会进一步加大系统的整体投资，同时将会导致第一步中对独立数据集市的投资出现浪费现象。

1．2“自顶向下”建立数据仓库。W.H.Inmon曾提出“自顶向下”建立数据仓库的方法，也就是说，先建立一个全局的数据仓库，然后在其基础上建立部门级和个人级的数据集市。

ETL流程首先将所有业务处理系统中的数据按照统一的存储模型加载到中央数据仓库，然后再按照各部门特定的需求把相关数据复制到部门数据集市。因为中央数据仓库汇集了来自各业务处理系统的数据，同时也负责向各数据集市提供信息。业务人员在进行数据分析与信息访问时将根据需要连接到不同的数据集市。

这种结构的优点是解决了统一数据存储模型和数据一致性的问题，有利于各级数据仓库的一致性的控制。缺点主要体现在三个方面：一是业务人员对信息的访问非常不方便，很难进行跨数据集市之间的信息分析：二是全局数据仓库本身建设规模大，投资巨大，并且实施周期长，见效较慢；三是当数据集市增加时，会使系统整体投资迅速增加，同时管理的复杂性也随之增加。

1．3建立统一的企业级数据仓库。数据集市分为物理与逻辑两种，物理数据集市设立在中央数据仓库之外，具有专门的软硬件设备，一般都使用OLAP服务器，按照特定需求组建多维立方体来提供多维信息分析；逻辑数据集市设立在中央数据仓库之内，由在基础数据之上形成的小结表或者逻辑视图组成，数据集市主要针对粒度较粗、预先定义的分析需求，对于动态的业务查询，粒度较细的或者针对基础数据的分析则不能完成。中央数据仓库采用符合数据库范式理论(一般为第三范式、的存储模型来保存基础数据，从而为整个企业提供一致的信息视图。在中央数据仓库中还设立了一个数据转换与缓冲区，作为ETL处理的一部分。这是因为在很多数据仓库的ETL处理流程中，增加了一个ODS层来进行数据的整理，但这将大大增加整体投资和管理复杂性，理想的方法是，在中央数据仓库中设置一部分存储空间作为数据转换与缓冲区，借助数据仓库引擎强大的复杂查询处理能力，通过SQL实现数据的转换与清洗。

这种数据仓库结构解决了其他数据仓库结构中存在的诸多问题，是一种比较理想的企业级数据仓库系统架构。但由于把详细数据分析、部分的数据转换与清洗等复杂处理均集中在中央数据仓库，从而对作为数据仓库引擎的RDBMS和相应的服务器带来了极大的挑战。选择这种数据仓库基础平台的基本要求是：数据仓库引擎和相应的数据库服务器具有优良的线性扩展能力，系统具有非常好的并行处理能力，能有效而简单地进行系统管理。

2档案管理中的联合数据仓库体系结构

数据仓库的应用按用户的需求可分为信息的使用和知识的挖掘两类，数据挖掘即为知识发现中的一个步骤，知识发现过程一般由以下几个步骤组成：①数据清理；②数据集成；③数据选择；④数据变换；⑤数据挖掘；⑥模式评估；⑦知识表示。数据挖掘的概念就是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的过程。利用数据仓库技术建立知识管理工具库，对相关的显性和隐性知识资源进行明晰化、系统化地管理。定位拥有专门技能的人，建立专家网络，让所有人都能快速而方便地学习或了解所需要的信息和知识，无论数据库、文档、图片还是音像信息。要达到这一目标，我们就需对知识进行合理地分类规划，将它们分门别类地放进各个仓库里，因此，分类整理、存储及管理知识仓库是数据挖掘的重要步骤。