1. 智慧仓储体系建设的主要框架
钢筋混凝土排架结构/框架结构或轻钢结构(彩钢板围护及屋面).
2. 智慧仓储主要由什么组成
智慧仓，是物流仓储管理系统平台，也是5G工业互联网的一个重要应用场景。
3. 智慧仓储系统主要包括
智慧云仓有“自营模式”和“合作模式”两种运营模式。其中自营模式指的是由智慧云仓自己运营仓储业务，包括物流、库存管理、订单处理等服务；而合作模式则是智慧云仓与其他物流供应商合作，将其仓储资源整合到智慧云仓平台上，向客户提供综合物流服务。这两种模式各有优缺点，自营模式可以使智慧云仓更好地掌控业务，提升服务质量和效率；而合作模式则可以扩大智慧云仓的物流覆盖范围，降低成本，提高竞争力。总之，智慧云仓的运营模式灵活多样，可以为不同客户提供量身定制的物流解决方案。
4. 智慧仓储的作用
自动化仓储物流系统是企业内部生产物流和流通物流的重要环节，是结构及运行过程非常复杂的物流系统。本文从自动化仓储物流系统的特殊性分析出发，较为系统的论述了可扩展物流VR(Virtual Reality)仿真平台的构建理论和实现方法。
VR仿真是基于虚拟现实技术的可视化仿真方法，其通过对实际复杂系统的虚拟场景模拟，实现了仿真过程的高度直观化和沉浸感。
采用VR技术能更有效的对自动化仓储系统进行仿真研究，从而实现对系统的规划、运行分析等功能。
面向自动化仓储物流系统，本文对VR仿真平台建模方法以及关键技术做了细致的阐述
5. 智慧仓储体系建设的主要框架包括
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
6. 智慧仓储由什么组成
立臻库房是一家提供智能仓储及物流服务的公司，其主要业务是提供仓储、物流、配送、补货、包装等综合服务，同时结合互联网和物联网技术，为客户提供智能化仓储管理和智能配送方案，实现供应链的优化和物流效率的提升。
立臻库房致力于为电商、供应链、零售、医药等领域的客户提供高效、安全、智能的仓储和物流服务，通过提供全流程、多场景的智慧仓储解决方案，帮助客户提升物流效率，降低物流成本，提高客户的竞争力。
该公司拥有一支高素质的仓储和物流服务专业队伍，并率先将智能化、自动化技术应用于仓储系统中，力求为客户提供一流的服务体验和周到的售后服务，为客户创造更高的价值和收益。
7. 智慧仓储体系建设的主要框架结构
1、仓库货架是一种架式结构物，可充分利用仓库空间，提高库容利用率。
2、存入仓库货架中的货物，互不挤压，可完整保证物资本身的功能，减少货物的损失。
3、仓库货架中的货物，存取方便，便于清点及计量。
4、仓库货架为了保证存储货物的质量，可以采取防潮、防尘、防盗、防破坏等措施，以提高物资存储质量。
5、仓库货架具有结实耐用，拆装方便等特点，有效用于企业，工厂等仓库存放物品。
8. 智慧仓储的定义
就是指在仓储管理业务流程再造的基础上，利用RFID射频识别、网络通信、信息系统应用等信息化技术以及先进的管理方法，实现入库出库、盘点移动库存等的信息自动抓取、自动识别、自动预警以及智能管理功能，用来降低仓库成本、提高仓库效率、提升仓库智慧管理能力。
9. 思考并设计智慧仓储体系建设的主要框架结构
读音不同，“仓”读cāng，“廪”读lǐn；意思不同，“仓”的意思是为收藏谷物的建筑物或姓氏，也指仓位，即投资者所持有的证券、期货等的金额占其资金总量的比例。“廪”意为米仓，也指储藏的米。
仓，cāng，仓象形字。意为收藏谷物的建筑物或姓氏。
甲骨文字形,上象盖儿,中间象一扇门,下面是进出的口儿,合起来表示仓库这个概念。
汉字释义
1.(本义:粮仓)
书法—仓2
书法—仓2
2.同本义[granary;barn]
仓,谷藏也,仓黄取而藏之,故谓之仓。——《说文》
仓廪实而知礼节。——汉·贾谊《论积贮疏》
藏帝藉之收于神仓。——《礼记·月令》。注:“藏祭祀之谷为神仓。”
3.又如:谷仓(粮仓);仓廒(粮库);仓敖(储藏米谷的地方)
4.泛指储藏物资的建筑物。如:盐仓;货仓;添仓;填仓;义仓;仓府(贮存钱财和粮食的地方)
5.姓
廪
廪是会意兼象形。
从人回，象屋形，中有户牖。又作“廪”。“廪”是俗字。本义：米仓。笔画数：16，部首：广。
名词解释
廪
1.米仓，亦指储藏的米：仓～。～生（即“廪膳生员”，中国明、清两代称由府、州、县按时发给银子和补助生活的生员）。～饩（旧指由官府供给的粮食）。
2.积聚，郁结：“～于肠胃”。
3.郑码：TGJB，U：5EEA，GBK：E2DE
4.笔画数：16，部首：广。
10. 智慧仓储的体系架构包括哪些
智慧仓储是物流过程的一个环节，其应用保证了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，合理保持和控制企业库存。
在传统企业仓储管理，由于仓库日常管理都是由人工完成的，从而导致信息失误率高，无法实时更新，严重影响效率。
目前，主流的趋势是依托工业4.0及物联网概念将RFID技术及各种智能设备应用到仓储管理过程中的入库、堆放、盘点、出库等关键步骤，提高其仓储管理的智能化。