1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和企业间竞争的日益加剧，物流仓储作为现代供应链管理中的关键环节，其运作效率直接关系到企业的运营成本和市场竞争力。

传统仓储管理模式面临着信息化程度低、人工操作效率低下、数据分析能力不足等问题，已无法满足现代物流发展对仓储管理提出的高要求。

为解决这些问题，虚拟现实（vr）和人工智能（ai）等新兴技术被引入到仓储管理领域，为构建高效、智能、可视化的虚拟智能仓储系统提供了可能。

2. 本选题国内外研究状况综述

虚拟智能仓储作为新兴的仓储管理模式，近年来受到国内外学者和企业的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在虚拟智能仓储方面取得了一定的研究成果，主要集中在虚拟仓储系统架构设计、仓储物流仿真、智能优化算法等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要内容为研究虚拟智能仓储环境下数据采集与综合管理子系统的需求、设计以及实现。

通过研究当前主流数据采集技术以及仓储管理系统现状，设计开发满足虚拟智能仓储需求的数据采集与综合管理子系统，并对其关键技术进行研究和实现。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研法：通过查阅国内外相关文献资料，了解虚拟智能仓储、数据采集技术、数据管理技术等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.案例分析法：对国内外典型的虚拟智能仓储案例进行分析，学习其成功经验，并分析其存在的问题，为本研究提供借鉴和启示。

3.系统设计法：根据虚拟智能仓储的特点和需求，设计数据采集与综合管理子系统的总体架构、功能模块、数据库结构等，并制定相应的技术方案。

5. 研究的创新点

1.提出一种面向虚拟智能仓储的数据采集与综合管理子系统架构，该架构能够满足虚拟智能仓储环境下数据采集的实时性、准确性、完整性等要求，并能够对采集到的数据进行有效地处理、分析和管理。

2.研究并实现一种基于多源数据融合的数据采集方案，该方案能够整合来自传感器、rfid、机器视觉等不同来源的数据，并对数据进行清洗、去噪、补全等预处理，提高数据质量。

3.开发一种基于大数据分析技术的仓储数据分析模型，该模型能够对仓储运营数据进行深度挖掘和分析，发现仓储运营中的规律和趋势，为仓储管理决策提供支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘 浩, 刘 彤, 陈 曦, 等. 智能仓储系统关键技术与发展趋势[j]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(1): 1-21.

[2] 王 波, 赵 亮, 董 斌, 等. 智能仓储技术现状与发展趋势[j]. 物流技术, 2020, 39(12): 1-5, 11.

[3] 孙 宁, 刘 伟, 王 勇. 面向智能仓储的数字孪生技术研究综述[j]. 计算机应用, 2022, 42(1): 1-12, 21.