近几年，随着时代生长越来越快，网络笼罩率越来越高，网络购物越来越常见了，电商仓储的生长也抵达了岑岭期，可是每逢“双十一”等电商节日，许多电商仓储在运作历程中会泛起七手八脚的情况，甚至爆仓。电商仓储的运作情况是电商经营和竞争优势的要害，主顾不但看重电商企业的商品质量，更看重物流效率及包裹的完整性等情况，而电商仓储的信息化水平对电商仓储的运作有着至关重要的作用。许多电商仓储目前信息化水平还较低，只能够实现基本的收发退换以及存储的功效，在日益壮大的市场中显得没有足够的竞争力。如果全方位提高仓储的信息化水平，甚至创立以数据剖析为基础的科学治理系统，建立新型信息化治理仓储，一定会增进电子商务的生长进入新的岑岭，推动市场经济向前生长。
目前在海内外关于信息化生长水平的评价研究有许多，指标体系和研究要领也各具优点与特色，如郭瑞兵运用模糊数学综合评价的要领最终结构出企业信息化经济效益矩阵，以此来作为企业信息化实施结果的考核判断标准；而高升则是用熵权法与粗糙集理论来进行海洋生长评价指标体系的筛选与构建。可是关于电商企业仓储信息化水平的研究和剖析很少，相关文献和资料也很难找，没有文献对此进行深入研究，在这方面也没有形成一个统一的标准。所以进行电商行业仓储信息化评价的研究，定量地对仓储的信息化建设生长情况进行剖析，关于提高电商企业仓储信息化的科学决策和治理水平有着战略意义和重要的现实意义。
仓储信息化水平指标体系要能够客观准确地反应电商仓储信息化水平的情况，指标体系要有�？裳�，切合科学纪律。
所建立的指标体系是真实有效的，所需要的数据是便当丈量的。
各项评价指标之间要有一定的逻辑关系，条理结构清晰，相辅相成，最后各评价指标要能够合成一个不矛盾的系统。
为了越发准确地确定权重和对电商仓储信息化水平的评价，本文的所有指标均为定量指标。
为了包管每一项指标的有效性，所有指标的选取都遵循不与其他指标重复的原则。
电商仓储作为货物的存储和保管中心，不但需要对货物的信息进行完整、正确的纪录，还要确保仓储的高效运转。电商仓储的信息化水平决定了仓储的运转情况和仓储的增值收益，所以本评价指标体系将以电商仓储效率与收益为起点，对电商仓储绩效影响因素及其中相互关系进行深入探究。因此，本文在对电商企业的仓储进行走访之后，凭据相关事情人员的介绍及电商企业仓储实际运营历程，同时在参考海内外相关研究的基础上，划分收支库、存储、分拣、配送、经营运动五个准则层，并筛选出18个指标层指标，构建了电商仓储信息化水平评价体系。
表1 评价指标 下载原图
(1）构建AHP模型
在用条理剖析法来确定权重时，我们需要将决策的目标、考虑的因素和决策工具按相关关系分为最高层、中间层和最低层。最高层为我们决策的目的，中间层为决策的准则，最底层是准则的子因素。故凭据本文确定的指标，可以构建出AHP模型如下图所示。
AHP模型图 下载原图
(2）准则层判断矩阵的构建
为了获得真实客观的数据，我们通过向仓储企业相关员工发放调盘问卷来确定准则层各因素的重要性，调盘问卷的内容是准则层的五个因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了368份答卷，凭据其结果结构准则层判断矩阵如下。
(3）指标层判断矩阵的构建
由于问题较多，所以在指标层我们另发放了一份问卷，答题人员仍为仓储行业相关人员，这张调盘问卷的内容是各个指标层的因素之间的两两比较情况，最终我们共获得了402份答卷，凭据其结果划分结构出了五个准则层的指标成比照矩阵。
(1)收支库历程判断矩阵
(2)存储历程判断矩阵
(3)分拣历程判断矩阵
(4)配送历程判断矩阵
(5)经营运动历程判断矩阵
(4）用Python代码确定权重
在对矩阵运算从而确定权重时，利用Python的Num Py来进行矩阵运算，Num Py库没有使用Python自己的数组机制，而是提供了ndarray工具，该工具不但可以便当地存取数组，还拥有富厚的数组盘算函数，很适适用来进行矩阵的科学盘算。
我们需要利用Python对由问卷视察所获得的成比照矩阵进行权向量的盘算和一致性检验，纷歧致水平指标CR的盘算公式为：
当CR<0.1时，判定成比照较矩阵A具有满意的一致性，盘算获得指标层的成比照矩阵一致性CR=0.005650，指标层的成比照矩阵划分为CR1=0.073994、CR2=0.021395、CR3=0.023103、CR4=0.021395、CR5=0.024792，均小于0.1，故其具有满意的一致性。
然后对矩阵的最大特征根对应的特征向量进行标准化，形成权向量，该向量可以反应各因素的权重。
最终盘算获得电商企业仓储信息化水平评价指标权重如下表所示。
表2 信息化水平评价指标权重 下载原图
本文通过对电商仓储企业实地走访和研究的方法，筛选出了评价体系的18个指标，通过条理剖析法来对指标的权重进行测定，在此历程中向电商仓储企业相关事情人员发放调盘问卷，从而构建出成比照矩阵，最后利用Python来进行盘算，获得各项指标的权重，最终获得了电商仓储的信息化评价体系。本文中的指标皆为定量指标，要求准确的数据，关于一些信息化水平较低、纯人工纪录数据的仓储来说，可能有些数据不便当丈量，无法完全适用本文的评价体系。未来技术的生长速度十分迅速，可能会有许多新型技术应用到仓储的治理历程中，届时本文的评价指标体系可能不再完全适用，需要扩大视察规模并且对指标进行优化。
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