① 大数据时代是一把双刃剑吗
大数据与生物信息学的应用研究与实践
摘要：2月20日，青岛大学数据科学与软件工程学院教授、博士、副院长李劲华在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据与生物信息学的应用研究与实践》的主题分享，他从大数据领域背景和有关科研工作（大数据在生物信息学方面的教学和研究工作）两大方面展开叙述。
关键词：CIO时代APP微讲座
一、相关背景
（一）生物信息学产生背景
众所周知，生物信息学是八十年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门畸形交叉学科，通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到解释数据所蕴含的生物学意义的目的。当前生物信息学发展的主要推动力来自于分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面。因此，目前的生物信息学可以狭义的定义为将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科，实质是理论概念与实践应用并重的学科。
生物信息学的产生与发展已有三十多年，美国人类基因组计划中对基因组信息学的定义是一门学科领域，包含着基因学组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。自1990年美国启动人类基因组计划以来，人与模式生物基因组的测试工作发展极为迅速，提前完成了约四十多种生物的全基因测试与工作。截止到目前，仅登录在美国GeneBank的DNA系列总量便超过70亿碱基因对。此外，迄今为止，已有一万多种蛋白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测试所建立起来的EST数据库已超过数百万条，在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达5000多个。
这一切构成了一个生物学数据的海洋。这种科学数据的极速和海量积累在科学发展史上是空前的，但数据并不等于信息和知识，当然，它是信息和知识的源泉，关键在于如何从中对其进行挖掘。与正在以指数方式增长的生物学数据相比，人类相关知识的增长却十分缓慢。一方面是巨量的数据，另一方面是我们在医学、药物、农业与环境等方面对新知识的渴求，这些新知识将帮助人们改善其生存环境和提高生活质量。这就构成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉科学，这就是生物信息学。
信息学大数据研究工作主要以分析海量多元组学数据为目标，组学大数据为生命科学带来了前所未有的机遇，在研究基因功能、疾病机理、精准医学等方面具有重要意义。大数据的规模性、多样性、高速性等这些特征为生物信息学带来了新的挑战，在数据计算方面，亟需解决中小实验室对计算资源的弹性需求；在数据分析方面，亟需多组学整合分析体系解决生物学问题。缺乏相应的生物学工具是大数据时代生命科学领域面临的主要瓶颈。
（二）青岛大学生物信息学研究背景
1.2009年，位于武汉大学的国家软件工程重点实验室在青岛举办暑期学校，首次听到西方学者提到计算机以生物学跨学科研究，主要包括基因测序、生物大数据可视化等。
2.2011年起，青岛大学与深圳华大基因研究院联合创立青岛大学华大基因创新班，培养大数据时代生物基因组学、生物信息学领域拔尖创新人才。在大学生入校后一个月的时间内，从全校九千多名不同专业学生中择优挑选30人，按照厚基础、宽口径、综合式、国际化的要求，在学科基础课和专业课程阶段设有两个选课模块，一个是医学检验，一个是信息处理。
3.2016年，与青岛大学医学部教授合作，共同申报获批了生物信息学二级学科的硕士点，研究方向主要是：序列和基因组学的分析、药物研发、生物学网络整合、数据挖掘和数据分析（主要是在生物学应用领域）、生物信息学软件方法学的研究。
二、生物信息学研究的主要内容、主要问题和关键技术
（一）生物信息学研究的主要内容
1.基因组学研究
基因组学包含了构成和维持一个生活有机体所必备的基本信息，由细胞内进行的多种分子生物学反应将这些信息转换为真正的生命现象。基因组的一部分编码蛋白质和RNA，其他部分调控这些大分子的表达。表达的蛋白质及RNA折叠为高度专一的三维结构，在体内的特定位置上实现这些功能，这些过程的大量细节都是在分子生物学研究的实验室里揭示出来的，形成大量数据，存储于数据库中。生物信息学试图从这些数据中提取新的生物学信息和知识，是一门植根于全面深入的实验事实和数据的理论生物学。
2.生物信息的收集、存储、管理与提供。
包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际网络系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。
3.基因组序列信息的提取和分析。
包括基因的发现与鉴定，如利用国际EST数据库和各自实验室测定的相应数据，经过大规模并行计算发现新基因和新SNPs以及各种功能位点；基因组中非编码区的信息结构分析，提出理论模型，阐明这些区域的重要生物学功能；进行模式生物完整基因组的信息结构分析和比较研究；利用生物信息研究遗传密码起源、基因组结构的演化、基因组空间结构与DNA折叠的关系以及基因组信息与生物进化关系等生物学的重大问题。
4.生物信息分析的技术与方法研究。
包括发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具，如电子网格等远程通讯工具；改进现有的理论分析方法，如统计方法、模式识别方法、隐马尔科夫过程方法、神经网络方法、复杂性分析方法、密码学方法、多序列比较方法等；创建一切适用于基因组分析的新方法、新技术。包括引入复杂系统分析技术、信息系统分析技术等；
5.应用与发展研究。
汇集与疾病相关的人类基因信息，发展患者样品序列信息检测技术和基于序列信息选择表达载体、引物的技术，建立与动植物良种繁育相关的数据库以及与大分子设计和药物设计相关的数据库。
（二）研究问题
1.生物大数据的存储与管理
包括生物大数据的存储结构、存储标准、管理技术等，生物大数据数量大、结构复杂、存储标准多样，存在非结构化数据、半结构化数据和结构化数据等多种数据结构，如何选择分布式文件系统、分布式数据组合、分布式并行数据库系统也是生物大数据存储与管理技术的主要问题之一
2.生物大数据可视化
生物大数据由于数量巨大，具有普遍生物意义，合理的可视化可以帮助生物学家快速理解和分析生物数据。
3.生物大数据的分析与处理
整合多组学数据进行计算分析已解决实际的生物问题。
（三）关键技术
生物大数据领域中的关键技术有：
1.生物大数据标准化和集成、融合技术
研究组学数据、医疗数据和健康数据集成融合关键技术，研究开发组学、医疗和健康数据信息模型与集成引擎，研究基于国内外标准规范的消息、文档等接口实现技术，基于下一代互联网技术网络安全技术和高吞吐量传输技术。
2.生物大数据表述索引、搜索与存储访问技术
重点突破生物大数据资源描述和并行访问技术，构建生物大数据高效索引和可靠可扩展存储管理系统，基于语义的生物大数据资源检索、生物医疗数据关联搜索等关键技术，建立生物大数据资源搜索与获取服务系统。
3.心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究
分别针对心血管疾病和肿瘤疾病，集成电子病历、图像影像、临床检验数据等多类型数据（覆盖50万以上个体人群，总数据量50TB），开展医疗大数据的处理、存储、分析、应用研究，为提高重大疾病的诊治水平提供大数据支撑。
4.基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究
选择覆盖100万以上个体人群，总数据量不少于100TB的区域医疗与健康数据，通过处理、存储、分析、整合，构建面向健康服务的知识库及支撑平台，并提供应用服务。
5.组学大数据中心和知识库构建与服务技术
集成包括基因组、蛋白质组等组学数据，总数据量不少于100TB，至少60%以上的数据提供对外访问，重点突破个人基因组可视化技术，组学注释与疾病风险评估技术，建立组学大数据知识库及搜索引擎、数据挖掘和可视化分析平台。
② 区块链与大数据存储究竟有着怎样的关系
区块链和大数据存储的关系如下：
一、数据安全：区块链让数据真正“放心”流动起来
区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，让更多数据被解放出来。用一个典型案例来说明，即区块链是如何推进基因测序大数据产生的。区块链测序可以利用私钥限制访问权限，从而规避法律对个人获取基因数据的限制问题，并且利用分布式计算资源，低成本完成测序服务。区块链的安全性让测序成为工业化的解决方案，实现了全球规模的测序，从而推进数据的海量增长。
二、数据开放共享：区块链保障数据私密性
政府掌握着大量高密度、高价值数据，如医疗数据、人口数据等。政府数据开放是大势所趋，将对整个经济社会的发展产生不可估量的推动力。然而，数据开放的主要难点和挑战是如何在保护个人隐私的情况下开放数据。基于区块链的数据脱敏技术能保证数据私密性，为隐私保护下的数据开放提供了解决方案。数据脱敏技术主要是采用了哈希处理等加密算法。例如，基于区块链技术的英格码系统(Enigma)，在不访问原始数据情况下运算数据，可以对数据的私密性进行保护，杜绝数据共享中的信息安全问题。例如，公司员工可放心地开放可访问其工资信息的路径，并共同计算出群内平均工资。每个参与者可得知其在该组中的相对地位，但对其他成员的薪酬一无所知。
数据HASH脱敏处理示意图
三、数据存储：区块链是一种不可篡改的、全历史的、强背书的数据库存储技术
区块链技术，通过网络中所有节点共同参与计算，互相验证其信息的真伪以达成全网共识，可以说区块链技术是一种特定数据库技术。迄今为止我们的大数据还处于非常基础的阶段，基于全网共识为基础的数据可信的区块链数据，是不可篡改的、全历史的、也使数据的质量获得前所未有的强信任背书，也使数据库的发展进入一个新时代。
四、数据分析：区块链确保数据安全性
数据分析是实现数据价值的核心。在进行数据分析时，如何有效保护个人隐私和防止核心数据泄露，成为首要考虑的问题。例如，随着指纹数据分析应用和基因数据检测与分析手段的普及，越来越多的人担心，一旦个人健康数据发生泄露，将可能导致严重后果。区块链技术可以通过多签名私钥、加密技术、安全多方计算技术来防止这类情况的出现。当数据被哈希后放置在区块链上，使用数字签名技术，就能够让那些获得授权的人们才可以对数据进行访问。通过私钥既保证数据私密性，又可以共享给授权研究机构。数据统一存储在去中心化的区块链上，在不访问原始数据情况下进行数据分析，既可以对数据的私密性进行保护，又可以安全地提供给全球科研机构、医生共享，作为全人类的基础健康数据库，对未来解决突发疾病、疑难疾病带来极大的便利。
五、数据流通：区块链保障数据相关权益
对于个人或机构有价值的数据资产，可以利用区块链对其进行注册，交易记录是全网认可的、透明的、可追溯的，明确了大数据资产来源、所有权、使用权和流通路径，对数据资产交易具有很大价值。
一方面，区块链能够破除中介拷贝数据威胁，有利于建立可信任的数据资产交易环境。数据是一种非常特殊的商品，与普通商品有着本质区别，主要是具有所有权不清晰、 “看过、复制即被拥有”等特征，这也决定了使用传统商品中介的交易方式无法满足数据的共享、交换和交易。因为中介中心有条件、有能力复制和保存所有流经的数据，这对数据生产者极不公平。这种威胁仅仅依靠承诺是无法消除的，而这种威胁的存在也成为阻碍数据流通巨大障碍。基于去中心化的区块链，能够破除中介中心拷贝数据的威胁，保障数据拥有者的合法权益。
另一方面，区块链提供了可追溯路径，能有效破解数据确权难题。区块链通过网络中多个参与计算的节点来共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效，既可以进行信息防伪，又提供了可追溯路径。把各个区块的交易信息串起来，就形成了完整的交易明细清单，每笔交易来龙去脉非常清晰、透明。另外，当人们对某个区块的“值”有疑问时，可方便地回溯历史交易记录进而判别该值是否正确，识别出该值是否已被篡改或记录有误。
一切在区块链上有了保障，大数据自然会更加活跃起来。
币盈中国平台上众筹项目的代币都是基于区块链技术开发出来的，相关的信息都会记录到区块链上。
③ 有哪些气体存储方式（力学、材料、化学）
目前对于储存氢气的材料的研究比较多，因为氢气是公认的最有希望的新能源之一，却因为难以大量储存而受限（高压储气罐方式比较危险，而且氢气极难液化），用“储氢材料”搜一下可以找到大量资料，最原始的储氢材料可能是金属钯，钯能够把氢气原子化，氢原子能够在金属钯中扩散，也正因此钯能催化很多氢气参与的反应，这是一对很奇特的组合；似乎还有“储氧材料”。 我关注了六年的多孔材料储存气体，这里的多孔材料包含沸石与分子筛，活性炭，金属有机骨架Mof，沸石咪唑骨架ZIF，碳纳米管等等。只能说，吸附存储气体还仅在实验阶段，大规模应用仍然较少，尤其是氢气存储，绝大部分材料只有在77K下才能到DOE的商用储氢标准（记得是6 wt.%），常温下惨不忍睹，所以后来老美在奥黑上台后放弃了。后来就是储存天然气，效果比氢气好，个别材料可以实现DOE要求的35 bar下180 L/L的要求，但也是个别材料，实验室阶段的，成本不得了，而且是粉末吸附，没有粘合成颗粒，没有做过稳定性实验。之后就是二氧化碳捕捉，现在看来这个是最容易实现的，性能好的比较多，因为二氧化碳分子的特性，功能材料经过改造吸附量超大，是上述三种气体中应该最先可能工业化的体系。低温的时候，气体就会液化，比如100度以下 水蒸气就会变为水 当然这是比较高的，低的是液氮，液氦 要接近绝对零度-273才液化。要想高温液化就要增加压力像煤气罐 强还原性物质能把水中的氢离子置换出来变成氢气（大量）比如钾 钠 但是钾钠在空气中就会被氧化所以需要密闭保存。酸和碱性物质反应有的能放出气体 反应很快，比如盐酸和纯碱（or 小苏打）
④ 云计算发展的主要推动力包括
云数据安全。
云数据安全是云计算发展的主要推动力，而非阻碍。
云计算发展的动力：1、快速降低的硬件成本，以及更强大的计算能力和存储能力。2、多核技术的广泛采用和现代高性能计算机能够提供的几十万个核的计算能力。3、科学计算面临的成指数增长的数据以及互联网上的巨大数据处理要求。4、广为接受的面向服务计算和Web2.0应用。
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⑤ 现代信息管理对数据存储的要求有哪些
对于现代信息来说。我们保存数据存储最主要的要求便是保密性不能后把资料泄露出去给外人知道。
⑥ 8.推动操作系统发展的主要动力是什么
（一）、OS的目标
==（1）、方便性：== 一个未配置0S的计算机系统是极难使用的。 ==（2）、有效性：== 第一层含义是提高系统资源的利用率。 第二层含义是提高系统的吞吐量 ==方便性和有效性是设计0S的两个重要目标。== ==（3）、可扩充性：== 为适应计算机硬件、体系结构以及计算机应用发展的要求，容易升级 ==（4）、开放性：== 开放性是指系统能遵循世界标准规范，特别是遵循开放系统互连(OSI)国际标准。
（二）、OS的作用
1. OS作为用户与计算机硬件系统之间的接口
①、命令方式:操作员级。由OS提供了一组联机命令接口,以允许用户通过键盘输入有关命令来取得操作系统的服务，并控制用户程序的运行 ②、系统调用方式:程序员级。 OS提供了一组系统调用，用户可在自己的应用程序中通过相应的系统调用，来实现与操作系统的通信。 ③、图形、窗口方式:允许用户通过屏幕上的窗口和图标来实现与操作系统的通信，并取得它的服务。
操作系统中，用户界面UI也称为用户接口，其含义有两种:一种是指用户与操作系统交互的途径和通道，另一种是指这种交互环境即操作环境。一般将第一种含义称为用户接口，第二种含义称为用户交互界面。
系统调用的目的是请求系统服务。
操作系统提供给应用程序的接口是系统调用。
库函数可以理解为是对系统调用的一层封装。系统调用，我们可以理解是操作系统为用户提供的一系 列操作的接口(API)，这些接口提供了对系统硬件设备功能的操作。
库函数有可能包含有一个系统调用，有可能有好几个系统调用，当然也有可能没有系统调用,比如有些操作不需要涉及内核的功能。
2. OS作为计算机系统资源的管理者
==资源可以分为四类:处理机、存储器、I/0设备以及文件(数据和程序)。==
相应地，0S的主要功能也正是针对这四类资源进行有效的管理，即: ①、处理机管理:用于分配和控制处理机; ②、存储器管理:主要负责内存的分配与回收; ③、I/O设备管理:负责I/0设 备的分配与操纵; ④、文件管理:负责文件的存取、共享和保护。
3. OS实现了对计算机资源的抽象
OS就是铺设在计算机硬件上的多层软件的集合。
（三）、推动OS发展的主要动力
0S最初发展的推动力
方便用户成为了继续推动0S发展的主要因素
⑦ 物理内存和虚拟内存有什么区别平时说的内存是物理内存还是虚拟内存
物理内即你电脑主板内存槽上的实际容量。虚拟内存是当物理内存不够用时系统自动从硬盘空间划分一些容量出来当做虚拟内存使用（即辅助物理内存）
当执行的程序很大或很多，导致内存消耗殆尽时。Windows中会运用虚拟内存技术，即拿出一部分硬盘空间来充当内存使用，当内存占用完时，电脑就会自动调用硬盘来充当内存，以缓解内存的紧张。举一个例子来说，如果电脑只有128MB物理内存的话，当读取一个容量为200MB的文件时，就必须要用到比较大的虚拟内存，文件被内存读取之后就会先储存到虚拟内存，等待内存把文件全部储存到虚拟内存之后，跟着就会把虚拟内里储存的文件释放到原来的安装目录里了。下面看下如何对虚拟内存进行设置。
对于虚拟内存主要设置两点，即内存大小和分页位置，内存大小就是设置虚拟内存最小为多少和最大为多少；而分页位置则是设置虚拟内存应使用那个分区中的硬盘空间。对于内存大小的设置，如何得到最小值和最大值呢？你可以通过下面的方法获得：选择“开始→程序→附件→系统工具→系统监视器”(如果系统工具中没有，可以通过“添加/删除程序”中的Windows安装程序进行安装)打开系统监视器，然后选择“编辑→添加项目”，在“类型”项中选择“内存管理程序”，在右侧的列表选择“交换文件大小”。这样随着你的操作，会显示出交换文件值的波动情况，你可以把经常要使用到的程序打开，然后对它们进行使用，这时查看一下系统监视器中的表现值，由于用户每次使用电脑时的情况都不尽相同，因此，最好能够通过较长时间对交换文件进行监视来找出最符合您的交换文件的数值，这样才能保证系统性能稳定以及保持在最佳的状态。
找出最合适的范围值后，在设置虚拟内存时，用鼠标右键点击“我的电脑”，选择“属性”，弹出系统属性窗口，选择“性能”标签，点击下面“虚拟内存”按钮，弹出虚拟内存设置窗口，点击“用户自己指定虚拟内存设置”单选按钮，“硬盘”选较大剩余空间的分区，然后在“最小值”和“最大值”文本框中输入合适的范围值。如果您感觉使用系统监视器来获得最大和最小值有些麻烦的话，这里完全可以选择“让Windows管理虚拟内存设置”。
调整分页位置
Windows 9x的虚拟内存分页位置，其实就是保存在C盘根目录下的一个虚拟内存文件(也称为交换文件)Win386.swp，它的存放位置可以是任何一个分区，如果系统盘C容量有限，我们可以把Win386.swp调到别的分区中，方法是在记事本中打开System.ini(C:\Windows下)文件，在[386Enh]小节中，将“PagingDrive=C:WindowsWin386.swp”，改为其他分区的路径，如将交换文件放在D:中，则改为“PagingDrive=D:Win386.swp”，如没有上述语句可以直接键入即可。
而对于使用Windows 2000和Windows XP的，可以选择“控制面板→系统→高级→性能”中的“设置→高级→更改”，打开虚拟内存设置窗口，在驱动器[卷标]中默认选择的是系统所在的分区，如果想更改到其他分区中，首先要把原先的分区设置为无分页文件，然后再选择其他分区。
或者，WinXP一般要求物理内存在256M以上。如果你喜欢玩大型3D游戏，而内存(包括显存)又不够大，系统会经常提示说虚拟内存不够，系统会自动调整(虚拟内存设置为系统管理)。
如果你的硬盘空间够大，你也可以自己设置虚拟内存，具体步骤如下：右键单击“我的电脑”→属性→高级→性能 设置→高级→虚拟内存 更改→选择虚拟内存(页面文件)存放的分区→自定义大小→确定最大值和最小值→设置。一般来说，虚拟内存为物理内存的1.5倍，稍大一点也可以，如果你不想虚拟内存频繁改动，可以将最大值和最小值设置为一样。
虚拟内存使用技巧
对于虚拟内存如何设置的问题，微软已经给我们提供了官方的解决办法，对于一般情况下，我们推荐采用如下的设置方法：
(1)在Windows系统所在分区设置页面文件，文件的大小由你对系统的设置决定。具体设置方法如下：打开"我的电脑"的"属性"设置窗口，切换到"高级"选项卡，在"启动和故障恢复"窗口的"写入调试信息"栏，如果你采用的是"无"，则将页面文件大小设置为2MB左右，如果采用"核心内存存储"和"完全内存存储"，则将页面文件值设置得大一些，跟物理内存差不多就可以了。
小提示：对于系统分区是否设置页面文件，这里有一个矛盾：如果设置，则系统有可能会频繁读取这部分页面文件，从而加大系统盘所在磁道的负荷，但如果不设置，当系统出现蓝屏死机(特别是STOP错误)的时候，无法创建转储文件 (Memory.dmp)，从而无法进行程序调试和错误报告了。所以折中的办法是在系统盘设置较小的页面文件，只要够用就行了。
(2)单独建立一个空白分区，在该分区设置虚拟内存，其最小值设置为物理内存的1.5倍，最大值设置为物理内存的3倍，该分区专门用来存储页面文件，不要再存放其它任何文件。之所以单独划分一个分区用来设置虚拟内存，主要是基于两点考虑：其一，由于该分区上没有其它文件，这样分区不会产生磁盘碎片，这样能保证页面文件的数据读写不受磁盘碎片的干扰；其二，按照Windows对内存的管理技术，Windows会优先使用不经常访问的分区上的
页面文件，这样也减少了读取系统盘里的页面文件的机会，减轻了系统盘的压力。
(3)其它硬盘分区不设置任何页面文件。当然，如果你有多个硬盘，则可以为每个硬盘都创建一个页面文件。当信息分布在多个页面文件上时，硬盘控制器可以同时在多个硬盘上执行读取和写入操作。这样系统性能将得到提高。
⑧ 如何查看云空间保存的图片，备忘录等资料
如果你的手机开启的云空间云备份图片、备忘录等资料，是可以在网页版的手机云空间中登录，并查看保存的图片、备忘录数据的。
此外在手机云便签中支持数据内容自动同步到云端备份，并且能添加文字、图片、录音、文件附件等多格式内容来记事，在网页版、电脑端云便签中都能够实时同步查看备忘录的数据内容。
⑨ 企业物流什么东东阿
企业物流概念
企业物流（Internal logistics）是指企业内部的物品实体流动。它从企业角度上研究与之有关的物流活动，是具体的、微观的物流活动的典型领域。企业物流又可区分以下不同典型的具体物流活动：企业供应物流、企业生产物流、企业销售物流、企业回收物流、企业废弃物物流等。
企业物流可理解为围绕企业经营的物流活动，是具体的、微观物流活动的典型领域。企业系统活动的基本结构是投入→转换→产出，对于生产类型的企业来讲，是原材料、燃料、人力、资本等的投入，经过制造或加工使之转换为产品或服务；对于服务型企业来讲则是设备、人力、管理和运营，转换为对用户的服务。物流活动便是伴随着企业的投入→转换→产出而发生的。相对于投入的是企业外供应或企业外输入物流，相对于转换的是企业内生产物流或企业内转换物流，相对于产出的是企业外销售物流或企业外服务物流。由此可见，在企业经营活动中，物流是渗透到各项经营活动之中的活动。
企业物流的分类
按企业性质不同有以下不同种类的企业物流：
工业生产企业物流
工业生产企业物流是对应生产经营活动的物流，这种物流有四个子系统，即供应物流子系统、生产物流子系统、销售物流子系统及废弃物物流子系统。
工业生产企业种类非常多，物流活动也有差异，按主体物流活动区别，可大体分为四种：
①供应物流突出的类型。这种物流系统，供应物流突出而其他物流较为简单，在组织各种类型工业企业物流时，供应物流组织和操作难度较大。例如，采取外协方式生产的机械、汽车制造等工业企业便属于这种物流系统。一个机械的几个甚至几万个零部件，有时来自全国各地、甚至外国，这一供应物流范围既螅讯纫泊螅杀疽哺撸梢桓龃蠹产?如汽车)以后，其销售物流便很简单了。
②生产物流突出的类型。这种物流系统，生产物流突出而供应、销售物流较为简单。典型的例子是生产冶金产品的工业企业，供应是大宗矿石，销售是大宗冶金产品，而从原料转化为产品的生产过程及伴随购物流过程都很复杂，有些化工企业(如化肥企业)也具有这样的特点。
③销售物流突出的类型。例如很多小商品、小五金等，大宗原材料进货，加工也不复杂，但销售却要遍及全国或很大的地域范围，是属于销售物流突出的工业企业物流类型。此外，如水泥、玻璃、化工危险品等，虽然生产物流也较为复杂，但其销售时物流难度更大，问题更严重，有时会出现大事故或花费大代价，因而也包含在销售物流突出的类型中。
④废弃物物流突出的类型。有一些工业企业几乎没有废弃物的问题，但也有废弃物物流十分突出的企业，如制糖、选煤、造纸、印染等工业企业，、废弃物物流组织得如何几乎决定企业能否生存。
农业生产企业物流
农业生产企业中农产品加工企业的性质及对应的物流与工业企业是相同的。农业种植企业的物流是农业生产企业物流的代表，这种类型企业的四个物流系统的特殊性是：
①供应物流。以组织农业生产资料(化肥、种子、农药、农业机具)的物流为主要内容；除了物流对象不同外，这种物流和工业企业供应物流类似，没有大的特殊性。
②生产物流。种植业的生产物流与工业企业生产物流区别极大，主要区别是：
第一，种植业生产对象在种植时是不发生生产过程位移的，而工业企业生产对象要不断位移，因此，农业种植业生产物流的对象不需要反复搬运、装放、暂存，而进行上述物流活动的是劳动手段，如肥、水、药等；
第二，种植业一个周期的生产物流活动，停滞时间长而运动时间短，最大的区别点在于，工业企业生产物流几乎是不停滞的；
第三，生产物流周期长短不同，一般工业企业生产物流周期较短，而种植业生产物流周期长且有季节性。
③销售物流。以组织农业产品(粮食、棉花等)的物流为主要内容。其销售物流的一个很大特点是，诸功能要素中，储存功能的需求较高，储存量较大，且储存时间长，“蓄水池”功能要求较高。
④废弃物物流。种植生产的废弃物物流也是具有不同于一般工业企业废弃物流的特殊性，主要表现在，以重量计。废弃物物流重量远高于销售物流。
企业物流链
企业物流系统由若干子系统组成，这些子系统虽然有各自的特殊性，但是和所有的系统结构一样，低层次的系统在大系统中都有一个共同的、总体的目标。所以，这些子系统之间存在内在的、有机的联系。在企业中，这种联系的紧密程度远远高于社会的物流系统。
企业物流系统的若干子系统之间，按照物流科学规律，也必然存在着“效益背反”的问题。正是因为如此，企业物流系统的这些子系统必须服务于企业的总目标而形成一个顺畅的链条，这就是企业物流链。
企业物流管理主要任务，就是使这个链条贯通顺畅，并取得优化。
企业物流作业的目标
实践表明，只有目标明确的企业才能得到迅速的发展。同理，也只有目标明确的企业物流作业才能高效运转起来。企业物流作业的目标包括如下几个方面，分别为快速响应、最低库存、
集中运输、最小变异、质量以及生命周期支持等。
首先是快速响应。这是企业物流作业目标中最基本的要求。快速响应关系到一个企业能否及时满足客户的服务需求。比如，一个远在昆明的客户其公司服务器出现问题宕机，而作为提供服务器备件支援的厂商位于北京，若客户需要在6小时内恢复服务器正常运行，那么快速响应就至关重要。
快速响应的能力使企业将物流作业传统上强调的根据预测和存货情况作出计划转向了以小批量运输的方式对客户需求作出反应上来。快速响应要求企业具有流畅的信息沟通渠道和广泛的合作伙伴支持。在上例中若该服务器备件支援的厂商在成都或昆明有合作伙伴，那么在6小时或更短的时间内解决客户的问题、满足客户需求就更为容易。
其次是最低库存。这是企业物流作业目标中最核心的要求。最低库存的目标同资产占用和相关的周转速度有关。最低库存越少，资产占用就越少；周转速度越快，资产占用也越少；因此，物流系统中存货的财务价值占用企业资产也就越低。在一定的时间内，存货周转率与存货使用率相关。存货周转率高、可得性高，意味着投放到存货上的资产得到了有效利用。企业物流作业的目标就是要以最低的存货满足客户需求，从而实现物流总成本最低。
随着物流经理将注意力更多地放在最低库存的控制上，类似“零库存（JIT）”之类的概念已经从DELL这样的国际大公司向众多公司中转移并得到实际应用。当存货在制造和采购中达到规模经济时，它能提高投资报酬率。企业物流作业的目标之一就是要将存货减少到控制在最低可能的水平上。为实现最低存货的目标，物流系统设计必须是对整个企业的资金占用和周转速度进行控制，而不是对每一个单独的业务领域进行控制。
再次是集中运输。集中运输是企业物流作业中实施运输成本控制的重要手段之一。运输成本与运输产品的种类、运输规模和运输距离直接相关。许多具有一流服务特征的物流系统都采用的是高速度、小批量运输，这种运输通常成本较高。为降低成本，可以将运输整合。一般而言，运输量越大、距离越长，单位运输成本就越低。因此，将小批量运输集中起来以形成大规模的经济运输不失为一种降低成本的途径。不过，集中运输往往降低了企业物流的响应时间。因此，企业物流作业必须在集中运输与响应时间方面综合权衡。
第四是最小变异。在企业物流领域，变异是指破坏系统作业表现的任何未预期到的事件，它可以产生于物流作业的任何地方。比如空运作业因为天气原因受到影响；铁路运输作业因为地震等灾害受到影响。减少变异的传统解决办法是建立安全存货，或是使用高成本的运输方式。不过，上述两种方式都将增加物流成本，为了有效地控制物流成本，目前多采用信息技术以实现主动的物流控制，这样变异在某种程度上就可以被减少到最低。
第五是质量。物流作业本身就是在不断地寻求客户服务质量的改善与提高。目前，全面质量管理（TQM）已引起各类企业的高度关注，自然，物流领域也不例外。从某种角度说，TQM还是物流得以发展的主要推动力之一。因为事实上一旦货物质量出现问题，物流的运作环节就要全部重新再来。比如运输出现差错或运输途中导致货物损坏，企业不得不对客户的订货重新操作，这样一来不仅会导致成本的大幅增加，而且还会影响到客户对企业服务质量感知，因此企业物流作业对质量的控制不能有半点马虎。
物流作业的最后一个目标是生命周期支持。绝大多数产品在出售时都会标明其使用期限。若超过这个期限，厂商必须对渠道中的货物或正在流向顾客的货物进行回收。之所以将产品回收回来是出于严格的质量标准、产品有效期、产品可能出现的危险后果等方面的考虑。当货物潜藏有危害人身健康的因素时，这时不论成本大小与否，反向物流必然发生。
传统的物流作业要求要同时达到上述物流作业的目标比较困难，而市场的激烈竞争又对物流作业的全新目标几乎都要求同时满足，因此就要求企业必须对物流作业的各个环节进行高效整合。那么如何对企业物流的诸多环节进行高效整合呢？这就要求我们首先了解企业物流运作的功能。
企业物流运作的功能
众所周知，任何企业都需要各个业务单位的支持与协调，才可能完成整个物流过程。企业物流的活动可以归结为五大功能，分别为网络设计、信息、运输、存货以及仓储、物料搬运和包装。企业物流的综合能力就通过这五大功能的协调来实现。随着分工的专业化，物流过程中的一些重要环节，比如运输、仓储等已经从一些企业中单列出来，形成一种纯服务性的公司为客户提供专业的物流服务，比如运输公司、仓储公司以及第三方物流公司等。
1. 网络设计
网络设计是物流管理的一项基本功能。典型的物流设施包括制造工厂、仓库、转运设施及渠道商。网络设计要确定完成物流工作所需的各类设施的数量和地点，同时还要确定每一设施内应储备存货的种类、数量以及安排应在何处交付客户订货等。物流设施的网络形成了物流作业据以进行的框架结构，因此，该网络也融合了信息和运输功能，还包括了与订货处理、存货管理以及物料搬运等有关的具体工作。
企业进行物流网络设计时必须考虑地理位置这一因素。不同地区市场间存在着很大差异，这是不容置疑的。比如，在CBIResearch定义的中国IT市场一级（北京、上海、广州）、二级（成都、深圳、武汉、南京、沈阳、西安）共9个市场中，从IT产品的销售统计上看占据了中国总体市场的接近60%的份额，因此，在全国范围内营销的企业，必须确立能覆盖这10个市场服务的物流能力。类似的地理上的差异也存在于其他行业的原材料和零部件的采购地上。
在当前动态的市场竞争性环境中，产品分类、客户供应量以及制造需求等都在不断地发生着变化，因此企业必须不断地修正设施网络以适应供求结构的变化。与此同时，随着时间的推移，企业还应该对所有的设施重新进行评估以确定它们的定位是否仍然能满足市场变化的需要。从本质上说，企业选择了具有优势的网络，就具备了竞争优势，而物流的效率直接取决于物流的网络结构并受其制约。
2.信息
在20世纪90年代以前，企业没有对物流作业中的信息产生足够的重视，主要原因在于一是缺乏产生所需信息的适当技术；二是由于管理部门对快速、准确的信息是如何提高物流绩效缺乏足够的认识。然而物流发展到今天，绝大多数的所需信息都已经有足够的技术来轻松获取
物流运作中的信息质量非常关键。信息质量上的问题大致有两类：一类是趋势预测信息的不准确性。由于大量的物流活动是根据未来需求发生的，不准确的判断或预测就会引起存货短缺或过剩；而过分乐观的预测则会导致不恰当的存货。二是有关订单处理的信息不准确。处理不准确的订单时，会引发所有的物流成本，但最终销售却没有完成。因此，信息中的每一个错误都会对整个供应链产生隐患。
物流中依赖于信息的工作主要是物流预测与订单管理。物流预测要估计未来的需求，以指导存货定位，满足预期的顾客需求。订单管理部门的工作是处理具体客户的需求。客户下订单是物流活动中的一项主要交易活动。
物流既为外部客户服务，也为内部客户服务。外部客户就是那些消费品或服务的顾客以及先购买产品或服务，然后再行出售的贸易伙伴或称渠道商。内部客户是指企业内部需要物流支持以便承担其指定工作的组织单位。订单管理的过程涉及从最初的接受订单到交付、开票以及通常的托收等有关管理顾客需要的方方面面。企业的物流能力实际上同它的订单管理功能密切相关。企业的物流系统设计越有效，它对信息的准确性就越敏感。信息流反映了一个物流系统的动态形态，订单处理过程中出现的不正确的信息和信息延误等都会削弱物流效率。因此，物流信息的质量和及时性是物流运作的关键因素。
3.运输
在既定的网络设施和信息能力下，运输就是从地理上给存货定位的一个物流功能领域。由于运输具有十分重要的意义和可见成本，因此，长期以来运输始终得到企业管理部门的普遍重视。根据企业负担能力，可以选择三种不同的方式来实现运输功能，这三种方式分别为自有车队的运输、合同运输和公共运输。三种方式的运输各有优缺点，企业必须根据自身的实际情况选择，不过目前的发展趋势是正在从自有车队的运输向第三方物流公司（合同运输）的运输方式转移，这是分工的专业化发展的必然结果。
从物流系统的观点来看，影响运输的三大因素是成本、速度和一致性。运输成本是指为两个地理方位间的运输所支付的款项，以及与在途存货有关的行政管理费和维持费。物流系统的设计应考虑能把系统总成本降至最低的运输。不过，成本最低的运输，不一定会将总成本降至最低。运输速度是指完成特定的运输所需的时间。
运输速度与成本有关，主要表现在以下两个方面：一是运输速度越快，收取的运费也会越高；二是运输速度越快，在途存货就越少，货物完成消费准备的时间就越短。选择最理想的运输方式时，关键问题在于如何权衡运输服务的速度与成本。运输一致性是指在完成某一具体订货时，若干次装运所需时间的变化性，它反映了运输的可靠性。如果运输缺乏一致性，就需要储备安全存货，以防不测。
4.存货
企业的存货需求取决于网络结构和期望的客户服务水平。良好的存货管理政策基于五方面内容，即客户细分、产品需求、运输一体化、时间上的要求以及竞争性作业表现。高收益率的客户构成企业的核心市场，有效进行物流细分的关键就在于为这些核心客户优先安排存货权，以满足他们的需求。
另外，在选择存货政策时，必须考虑不同产品的赢利性。物流运作的关键驱动力在于承诺快速交付产品以满足客户需求。物流的总体目标是在总成本最低的情况下提供预期的客户服务水平。
5.仓储、物料搬运和包装
物流系统中需要用到仓库时，企业可以选择自己经营仓库，也可以从外部获得专业仓储服务。很多物流过程中的重要活动会出现在仓储这个环节上，比如货物分类、排序、订单分拣、联合运输，有时还包括产品的修改与装配。
物料搬运是仓库中的一项重要活动。搬运会产生货损，产品搬运的次数越少，产品受损的可能性就越小，仓库内的整体运作效率就越高。
包装是为了提高搬运效率。通常将罐装、瓶装或盒装的产品装入更大的包装内，即工业包装。工业包装起到两方面的作用，一是在物流过程中起到保护产品的作用；二是将零散的产品打包成大包装的形式，以提高搬运安全性和效率。
企业物流整合的框架
企业物流可以分解为货物流和信息流两大流。其中，货物流可以进一步细分为采购、制造支持和产品配送；而信息流则细分为计划/协调流和作业流。事实上，无论是货物流还是信息流，都与从供应商到客户所经历的采购、制造与配送等过程紧密相关。
企业通过物流使原材料经过一系列过程转变为产品并送达客户而实现增值。其中货物流分布在企业物流整合中的采购、制造支持和产品配送等环节；而与此同时，信息流也因这些环节间的交互作业而产生并流动。
1. 货物流
货物流始于原材料的采购。在物流领域，采购是指企业从供应商那里购买原材料、零部件或产成品存货，并安排运往制造工厂或装配工厂、仓库、渠道商的内向运输。它包括的活动主要有制定资源需求计划、寻找供应商、价格谈判、下达订单、收货、验货、储搬运和质量保证等，而这些正是构成信息流的主要内容。
其次是制造支持。制造支持涉及制造企业控制之下的运输需求。从全面计划的观点看，制造支持与外向活动（产品配送）和内向活动（采购）分离，使得企业更具有专业化，效率更容易得到提高。
最后是产品配送。产品配送是指将产成品运送到客户手中的过程。产品配送活动主要是指提供客户服务相关的一些活动，主要包括接收订单、订单处理、安排存货、仓储和搬运以及配送渠道内的货物外运。产品配送的主要目标是在总成本最低的基础上战略性地提供预期的客户服务水平，从而最终实现客户收益。
2.信息流
物流中的信息流主要是用来辨别需求的，分为两大部分：计划/协调流和作业流。在供应链成员之间构成的整个信息系统结构中，计划/协调起到了支柱性的作用。根据信息进行协调产生的计划可以明确以下内容：战略目标、能力限制、物流需求、存货安排、制造需求、采购需求和预测。
研究发现，整个供应链的主要动力来自于由各成员的营销目标和财务目标相结合产生的战略目标。能力限制协调内部与外部的制造需求，即发现自身能力上的限制所在，从而有目的的对企业内外制造需求加以协调。物流需求将执行作业计划所需的配送设施、设备和劳动力具体化，即需求描述。存货安排是介于计划/协调与作业之间的一个连接面，它详细说明了安排存货的时间与地点等问题。
产生于制造需求的主生产计划（MPS-Master Planning Schele）和物料需求计划（MRP-Material Requirement Planning）则是一份日常生产计划，它主要用于确定原材料和零部件的需求。采购需求支持制造需求，它确定需要从企业外部运往内部的原材料和零部件。预测则是根据历史资料、当前的业务情况等预估未来的业务水平。物流预测一般是对相对较短期间的预测（通常不超过1个季度）的定期预测（通常为周度或月度预测）。作业流涉及以下主要内容：订单管理、订单处理、配送作业、存货管理、运输、采购等。
订单管理是指在产成品配送过程中，在供应链中有关各成员间传递的信息需求。订单管理的主要活动是对客户所下订单进行准确登记并加以确认。订单处理是指安排存货并分配执行任务以满足客户需求。
配送作业中的信息流主要是为方便和协调在物流设施中的物流作业。物流设施主要作用是对原材料和产品分类，从而满足客户的订单需求。存储管理是利用信息执行特定的物流计划。而运输信息则指导存货如何从企业或企业的仓库流向渠道商或最终用户。采购中的信息通常指为完成采购订单的准备、修改及发放所必需的信息。
3.制造企业内部的物流整合--ERP
从MRP到MRPII（Manufacturing Resource Planning）再到ERP（Enterprise Resource Planning），这些计划软件逐步使企业内部的物流整合程度加深。尤其是ERP，它在传统的制造资源计划（MRPII）的基础上扩展了管理范围，给出了全新的结构，把客户需求和企业内部的业务活动以及供应商的制造资源组合在一起，体现了完全按照用户需求制造的思想。
更为具体地说，ERP是一种面向企业内部的管理工具，它可对诸如订单、采购、库存、计划、生产制造、质量控制、运输、分销、服务与维护、财务管理、人事管理、实验室管理、项目管理、配方管理等进行有效管理。ERP是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统，因此ERP可以实现企业集中式管理、集中监控、规模经济。企业在实施ERP的过程中，企业管理组织体系要主动适应ERP，而不是ERP去适应管理体系，否则必然导致应用失败。
如果企业现有的组织模式不适应ERP，那么就有必要进行业务流程重组（BPR-Business Process Reengineering），依据整合性管理思想构建新的组织模式。企业在实施ERP系统之前，需要做大量的前期准备工作，它包括企业管理诊断、企业信息技术规划以及人力、物力的准备等。
企业管理诊断是指识别行业可能出现的挑战，分析竞争环境，找到自身管理存在的问题，从而确定企业近远期的发展和经营战略。一个全面的ERP系统包含了很多模块，企业应根据自身实际需求来进行规划，不能奢望一朝一夕就能完全实现，也不一定非要实现ERP的全部功能。
其次是业务流程重组（BPR）。BPR是美国的迈克尔@哈默（Micheal Hammer）于1990年在《哈佛商业评论》上提出来的。他认为，BPR的核心就是面对激烈的市场竞争，企业要加强过程控制，要不断地对原有的业务流程进行根本性的思考和彻底重组，从而使成本、质量、服务和速度这些反映企业竞争能力的要素得以明显的改善或提高，以适应市场竞争的需求。大量实践表明，企业ERP只有在成功实施BPR的基础上才能获得最佳经济效益。
最后是ERP系统的应用。ERP只是对企业内部进行的整合，它无力承担企业之间的集成和协同。20世纪90年代中期，寻求克服ERP缺点的努力开始有了成果，这就是物流的进一步整合，即将整合扩展至独立企业之间的协调和企业外部的物流和信息流的集成和优化--高级计划与排产技术（APS-Advanced Planning & Schele）的实用化和供应链管理（SCM）。
企业物流整合的阻力
企业物流整合涉及到跨职能部门的作业，因此面临的阻力是多方面的。概括地说，企业物流整合的阻力主要来自于以下几个方面：组织结构、绩效衡量体系、存货所有权问题、信息技术和知识相互传递的能力等。
首先是企业组织结构。企业传统的业务组织结构会影响到任何一项跨职能部门作业的执行，因为传统的业务组织结构反应出来的是相对独立的部门运作，而企业物流整合则要求在各职能领域间进行高效的合作与协调。因此，企业实施物流整合首先要从调整企业组织结构入手。
其次是绩效衡量体系。企业传统的绩效衡量体系往往是针对相对独立的组织部门而分别制定标准进行考核，也就是说企业传统的绩效衡量体系基本上是依循企业传统的组织结构来设计的。企业实施物流整合，调整了传统的组织结构，就必须相应地调整绩效衡量体系，否则达不到预期的目的。
再次是货物所有权问题。存货可以有效帮助物流的某一功能的实现。获得存货所有权的传统方法是保持足量供应，以备安全起见，应同时避免需求及作业中的不确定因素。但保持足量供应势必增加库存对财务资金的占用，同时相应增加企业风险。
第四是信息技术。信息技术是实现物流整合的关键因素。企业的信息系统传统上也是按照组织结构的思路来分别进行设计的，这就使得企业许多数据库仅限于在特定的职能部门内使用，在涉及跨职能部门时，信息难以共享。因此，无法实现信息共享无疑是物流整合的又一大阻力。
最后一个方面是知识相互传递的能力。实践证明，如果在企业内分享经验的能力受到限制同样严重影响到企业的物流整合。比如，当富有经验的工作人员因退休或其他原因离开企业时，无法对知识进行转化或传递，而新人又需要很长的一段时间才能适应，那么在这种情况下就会对物流整合形成阻力。
总之，物流是一项综合性的业务，涉及众多职员和各功能领域，而在物流领域中知识和经验的传递又往往很难标准化。因此，企业要实施有效的物流整合，还必须解决知识与经验的积累与传递问题，即解决企业的知识库问题。
⑩ 请问用软件做仓库管理发展前途怎么样
现在erp里就有库存管理。