大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中的應(yīng)用

劉以倩

（天津職業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，天津 300410）

大數(shù)據(jù)技術(shù)在物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中的應(yīng)用

劉以倩

（天津職業(yè)大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，天津 300410）

首先簡(jiǎn)要介紹了大數(shù)據(jù)與物流行業(yè)的關(guān)系，然后基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)物流企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)從提升聚集效益、提高倉(cāng)儲(chǔ)效率、優(yōu)化作業(yè)流程三個(gè)方面進(jìn)行了現(xiàn)狀分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出了一系列優(yōu)化策略，其優(yōu)化策略為物流企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展提供了有力的保障。

物流；大數(shù)據(jù)；倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)；優(yōu)化設(shè)計(jì)

1 引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)蓬勃發(fā)展。在互聯(lián)網(wǎng)新背景下，2013年德國(guó)政府發(fā)布了工業(yè)4.0發(fā)展策略。2016年日本政府通過(guò)將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與現(xiàn)實(shí)空間相結(jié)合提出了社會(huì)5.0。同樣，物流行業(yè)也出現(xiàn)了如“大物流”、“云存儲(chǔ)”等新概念，涌現(xiàn)出了將先進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到物流企業(yè)實(shí)際管理中的新浪潮。其中大數(shù)據(jù)技術(shù)給物流行業(yè)的發(fā)展提供了新的商機(jī)，其有助于傳統(tǒng)物流企業(yè)對(duì)其倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改造，以滿足現(xiàn)代化企業(yè)的發(fā)展需求。本文在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)下物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中存在的不足，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)的相關(guān)優(yōu)勢(shì)提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略，彌補(bǔ)了存在的諸多不足。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)與物流

大數(shù)據(jù)技術(shù)通常是指在合理的時(shí)間內(nèi)幫助企業(yè)進(jìn)行常規(guī)軟件無(wú)法處理的海量數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，一般具有數(shù)據(jù)規(guī)模巨大（TB，PB級(jí)別）、種類繁多、處理速度快、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低等4大常見(jiàn)共性[1]。

近幾年隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸成熟，其被應(yīng)用到了多個(gè)領(lǐng)域。由于物流企業(yè)需要及時(shí)地進(jìn)行資源信息傳遞與共享，即需要傳輸、處理大量的數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)為良好地解決物流企業(yè)的數(shù)據(jù)傳遞、共享問(wèn)題提供了潛在的解決方案。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以幫助公司進(jìn)行更合理的進(jìn)度安排、方案規(guī)劃等，信息資源得以及時(shí)處理共享，有利于企業(yè)決策者第一時(shí)間掌握公司動(dòng)態(tài)從而做出正確決策。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以對(duì)物流企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘，尋找出數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值提升企業(yè)的利潤(rùn)，以便使數(shù)據(jù)更具可讀性、實(shí)用性[2]。物流企業(yè)的核心物流系統(tǒng)必須具備的功能如圖1所示，由圖1可知倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)在整個(gè)物料流傳遞及貨品的傳遞過(guò)程中扮演著十分重要的角色，故對(duì)其進(jìn)行分析是十分必要的。

圖1 物流系統(tǒng)的功能

現(xiàn)代企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)主要由倉(cāng)庫(kù)、貨品、存儲(chǔ)設(shè)施設(shè)備、人員及管理系統(tǒng)等構(gòu)成。倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的組成、功能較為復(fù)雜，但倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的聚集效益、倉(cāng)儲(chǔ)效率、作業(yè)流程等貫穿了整個(gè)物流過(guò)程的始終。本文將從物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的聚集效益、倉(cāng)儲(chǔ)效率、作業(yè)流程三個(gè)方面進(jìn)行分析，找出目前物流企業(yè)在上述三個(gè)方面存在的不足。并針對(duì)其中存在的不足，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，以提升物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的聚集效益、提高倉(cāng)儲(chǔ)效率、優(yōu)化作業(yè)流程，為企業(yè)效益的提升提供有力保障。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的聚集效益策略

企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)對(duì)倉(cāng)庫(kù)和倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的物資進(jìn)行管理為目的，以降低運(yùn)輸成本、提高運(yùn)輸效率為出發(fā)點(diǎn)，屬于企業(yè)物流大系統(tǒng)下很重要的一個(gè)子系統(tǒng)，是供應(yīng)商與消費(fèi)者之間重要的紐帶。一方面，倉(cāng)儲(chǔ)地址的選擇對(duì)于企業(yè)充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)起著關(guān)鍵性作用，合理的倉(cāng)儲(chǔ)選址有助于企業(yè)提升自身的聚集效益；另一方面，不同倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)間貨物的流動(dòng)對(duì)聚集效益也有很大的影響。但是，目前物流企業(yè)在倉(cāng)儲(chǔ)選址、倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)間貨物的流動(dòng)等方面存在諸多不足，針對(duì)其中存在的不足，依據(jù)企業(yè)自身特點(diǎn)，以物的動(dòng)態(tài)流動(dòng)為研究對(duì)象，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)建倉(cāng)的選址及貨物的流動(dòng)提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略。

3.1 目前倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)在聚集效益方面存在的不足

目前，許多企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)選址多以管理人員的管理經(jīng)驗(yàn)、GIS技術(shù)等技術(shù)為主，往往帶有一定的主觀性，無(wú)法綜合分析各類選址因素，很難實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流成本的最低化、效率的最大化。同時(shí)，由于不同地區(qū)人群的偏好程度，消費(fèi)習(xí)慣存在差異，不同產(chǎn)品的儲(chǔ)藏特點(diǎn)也千差萬(wàn)別。智能科技及蜂窩上網(wǎng)技術(shù)的逐漸成熟，大大促進(jìn)了電商行業(yè)的迅速發(fā)展，許多人的消費(fèi)習(xí)慣因此而發(fā)生了巨大改變。因此物流訂單也從批量化、規(guī)?；饾u轉(zhuǎn)向一種新的物流模式：業(yè)務(wù)繁雜、單筆業(yè)務(wù)量小、覆蓋范圍大、配送頻率高等特點(diǎn)[3]。因此傳統(tǒng)的企業(yè)選址方法已經(jīng)不適合互聯(lián)網(wǎng)大背景下的物流市場(chǎng)。

此外，現(xiàn)在物流企業(yè)眾多，且多數(shù)物流企業(yè)都會(huì)自行建倉(cāng)，但是由于大部分物流企業(yè)受資金的限制，因而會(huì)呈現(xiàn)出建倉(cāng)位置不均勻的現(xiàn)象。在人員密度高的地區(qū)例如北京、上海，倉(cāng)庫(kù)過(guò)多；而在人員密度低的地區(qū)例如青海、西藏，倉(cāng)庫(kù)不足甚至沒(méi)有。這種現(xiàn)象一方面限制了企業(yè)業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)大；另一方面也不利于整個(gè)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，阻礙經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。

3.2 提升物流企業(yè)聚集效益優(yōu)化策略

（1）建倉(cāng)選址優(yōu)化策略。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)不同地區(qū)的人員消費(fèi)習(xí)慣、產(chǎn)品喜好傾向等客戶信息進(jìn)行分析匯總，同時(shí)根據(jù)歷史記錄與國(guó)家地方相關(guān)政策對(duì)不同地區(qū)的未來(lái)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]。以此為基礎(chǔ)選取合適的建倉(cāng)位置，針對(duì)產(chǎn)品特性進(jìn)行建倉(cāng)，以滿足不同地區(qū)客戶的差異化需求，將最有可能配送的商品放置于距離目標(biāo)客戶最近的地點(diǎn)，減少由于選址不當(dāng)造成的預(yù)算線路過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致運(yùn)輸成本的升高。

（2）倉(cāng)儲(chǔ)之間貨物流通優(yōu)化策略。無(wú)論建倉(cāng)點(diǎn)選的多么專業(yè)都避免不了貨量不足、需要倉(cāng)庫(kù)間調(diào)貨轉(zhuǎn)運(yùn)的情況發(fā)生。通常情況下，倉(cāng)庫(kù)為了避免積壓貨物，等缺貨之后倉(cāng)儲(chǔ)管理部門才會(huì)通知其它倉(cāng)庫(kù)調(diào)貨或者從總庫(kù)補(bǔ)貨，這種情況下大大延長(zhǎng)了客戶收貨時(shí)間，而降低了用戶體驗(yàn)。如果將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到一個(gè)地區(qū)未來(lái)貨量的需求分析、調(diào)貨補(bǔ)貨的時(shí)長(zhǎng)計(jì)算以及其它不確定因素的分析中去，結(jié)合倉(cāng)庫(kù)貨物管理系統(tǒng)便可以在最恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)提醒倉(cāng)庫(kù)管理人員進(jìn)行補(bǔ)貨，既減少了客戶的等待時(shí)間也保證了倉(cāng)儲(chǔ)成本的最低。

（3）聯(lián)合倉(cāng)儲(chǔ)中心為聚集效益提升助力。物流企業(yè)如要發(fā)揮最大化的聚集效應(yīng)降低成本，就必須加強(qiáng)企業(yè)間的聯(lián)合。由于企業(yè)資金有限，若各自建倉(cāng)將無(wú)法顧及到偏遠(yuǎn)地區(qū)，從而致使偏遠(yuǎn)地區(qū)送貨時(shí)間較長(zhǎng)，這不利于企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和國(guó)家的均衡發(fā)展[5]。因此可在聯(lián)合物流企業(yè)的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)各個(gè)物流企業(yè)所擁有的客戶需求信息進(jìn)行匯總分析，在一些偏遠(yuǎn)的地區(qū)根據(jù)客戶需求的總量共同選址，建立聯(lián)合倉(cāng)儲(chǔ)中心。這樣一來(lái)，對(duì)于每一個(gè)企業(yè)而言，無(wú)需投入大量人力、物力便可提高在偏遠(yuǎn)地區(qū)的物流運(yùn)力，互利共贏，大大推動(dòng)了企業(yè)業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)張。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的運(yùn)作效率策略

4.1 物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)作方面的不足

目前，亞馬遜公司的無(wú)人揀貨系統(tǒng)被公認(rèn)為是高效倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的代表?？墒菄?guó)內(nèi)的大部分物流企業(yè)難以達(dá)到該水平，究其原因可總結(jié)為以下幾點(diǎn)：自動(dòng)化技術(shù)尚未成熟應(yīng)用，難以高效定位揀貨點(diǎn)，仍需人工尋找；貨品倉(cāng)儲(chǔ)分區(qū)不夠合理；揀貨路徑不夠優(yōu)化致使自動(dòng)揀貨小車空載率上升。研究表明，如果自動(dòng)揀貨小車的空駛時(shí)間降低50%，則整個(gè)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的工作效率可以提高約10%-15%，可見(jiàn)在建立合理的倉(cāng)儲(chǔ)分區(qū)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其路徑等進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于物流企業(yè)運(yùn)作效率的進(jìn)一步提升至關(guān)重要。

4.2 提升倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)效率的優(yōu)化策略

（1）運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)分區(qū)。合理的倉(cāng)儲(chǔ)分區(qū)和合適的倉(cāng)位對(duì)于倉(cāng)庫(kù)的合理利用、倉(cāng)儲(chǔ)成本的降低以及裝卸搬運(yùn)次數(shù)的減少而言都至關(guān)重要。對(duì)于一個(gè)特定的物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，該倉(cāng)庫(kù)進(jìn)出貨的規(guī)律在一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)有較大變動(dòng)，這意味著某些貨品在某一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)常進(jìn)出庫(kù)。而恰恰相反，某些貨品在某一段時(shí)間內(nèi)僅僅是為了維持倉(cāng)儲(chǔ)水平而進(jìn)出庫(kù)的頻次較低。在這種情況下完全可以將經(jīng)常進(jìn)出庫(kù)的貨品放置于距離揀貨車最近的地方，出庫(kù)頻次低的貨品放置于距離出口相對(duì)較遠(yuǎn)的區(qū)域。但是這種進(jìn)出貨的規(guī)律并不是一成不變的，而是會(huì)隨著地區(qū)客戶的遷移、季節(jié)的變化、政府政策等因素的作用隨時(shí)發(fā)生改變。因此，企業(yè)可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)歷史出入庫(kù)信息、外部因素等多種數(shù)據(jù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、聚類分析等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對(duì)未來(lái)即將出庫(kù)的貨品類型及數(shù)量進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，為幫助倉(cāng)儲(chǔ)管理人員及時(shí)調(diào)整倉(cāng)儲(chǔ)分區(qū)、貨位分布，保證物流效率的最大化提供信息支持。

（2）運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化揀選車行車路線。揀選小車通常根據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)送到接收終端上的揀貨清單進(jìn)行揀貨，其揀貨路線往往由程序直接控制，而缺少優(yōu)化策略導(dǎo)致其工作效率不高。因此，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)多種綜合信息如倉(cāng)庫(kù)揀貨車的位置、實(shí)時(shí)運(yùn)力等進(jìn)行耦合分析，同時(shí)考慮貨品特性對(duì)取貨時(shí)間的影響、實(shí)時(shí)的訂單需求，利用遺傳算法、蟻群算法對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化揀選車的行車路徑以保證揀貨效率。

（3）運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存量。大部分產(chǎn)品有其自身的生命周期，同樣市場(chǎng)也會(huì)有其自身的生命周期。隨著產(chǎn)品生命周期曲線的推移，其需求也會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的變化，銷售情況也會(huì)因此而產(chǎn)生較大的波動(dòng)。傳統(tǒng)物流企業(yè)通常依據(jù)市場(chǎng)調(diào)研、走訪客戶和結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)判斷等進(jìn)行分析確定庫(kù)存量，但這樣的預(yù)測(cè)不僅耗時(shí)較長(zhǎng)，而且不夠準(zhǔn)確容易滯后，會(huì)在一定程度上影響物流企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存成本。因此，大數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)用將很好的克服這一弊端。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠及時(shí)的搜集物流信息并對(duì)其進(jìn)行處理分析，準(zhǔn)確把握產(chǎn)品及市場(chǎng)的生命周期，了解客戶意愿，預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)品需求，幫助物流企業(yè)優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存，合理進(jìn)行訂貨。

5 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)作業(yè)流程

目前的物流倉(cāng)儲(chǔ)主要遵循以下幾項(xiàng)原則：

（1）先到先服務(wù)原則。倉(cāng)儲(chǔ)管理人員根據(jù)客戶要求的貨品出入庫(kù)執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行出入庫(kù)作業(yè)任務(wù)的規(guī)劃排序工作，執(zhí)行時(shí)間越早越優(yōu)先服務(wù)該作業(yè)。

（2）按貨品被作業(yè)的頻率排序原則。通過(guò)對(duì)貨品出入庫(kù)頻率的統(tǒng)計(jì)，得到一份根據(jù)該頻率由高到低的貨品名單排序，排名越靠前的貨品在下一次作業(yè)選擇時(shí)優(yōu)先作業(yè)。

（3）貨品的優(yōu)先執(zhí)行權(quán)原則。根據(jù)貨品執(zhí)行作業(yè)前訂單需求上的特定因素，如作業(yè)時(shí)間上是否有優(yōu)先需求等，對(duì)執(zhí)行作業(yè)任務(wù)的所有貨品進(jìn)行作業(yè)優(yōu)先等級(jí)的劃分，優(yōu)先等級(jí)越高的貨品越優(yōu)先被執(zhí)行出入庫(kù)作業(yè)。

（4）作業(yè)執(zhí)行時(shí)間最短最長(zhǎng)原則。統(tǒng)計(jì)要執(zhí)行出入庫(kù)作業(yè)任務(wù)的各個(gè)貨品的所需完成作業(yè)時(shí)間，并按照其完成作業(yè)的時(shí)間長(zhǎng)短進(jìn)行排序，挑選出其中完成作業(yè)時(shí)間最短的和最長(zhǎng)的進(jìn)行優(yōu)先作業(yè)。

遵循這些原則在一定程度上確實(shí)可以提高作業(yè)效率，但也存在著不少弊端，其中很重要的一點(diǎn)便是未將貨品運(yùn)輸條件考慮進(jìn)整條供應(yīng)鏈的時(shí)效中去。針對(duì)這一點(diǎn)，物流企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立實(shí)時(shí)的外部運(yùn)輸條件信息系統(tǒng)，將車輛信息、路況信息、航班信息等綜合信息進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)并進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，得出某一貨品從倉(cāng)庫(kù)出庫(kù)后到達(dá)客戶手中的預(yù)計(jì)時(shí)間，并將此預(yù)計(jì)時(shí)間返回至倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)的優(yōu)先選擇分析框架中成為其考慮因素之一，這樣可優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)作業(yè)優(yōu)先選擇流程。

6 結(jié)論

本文介紹了大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中的優(yōu)化中的應(yīng)用。首先，分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上綜合目前物流企業(yè)在倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)建設(shè)方面存在的不足，提出了從倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)尋址建設(shè)再到日常運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化策略。主要就倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)聚集效益、運(yùn)作效率及操作流程進(jìn)行了分析，找出了目前大多數(shù)物流企業(yè)在這些方面存在的不足，針對(duì)其中存在的各種不足，提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略。為物流企業(yè)業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)張及資源的有效利用提供了有力的依據(jù)。

[1]盤承軍.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的物流信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J].廣西民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,19(4):73-77.

[2]惠毅.淺談大數(shù)據(jù)在物流企業(yè)中的應(yīng)用[J].物流工程與管理, 2016,38(1)：68-69.

[3]張珂寧.以云倉(cāng)儲(chǔ)物流概念為基礎(chǔ)的物流配送中心選址[J].物流技術(shù),2014,(10)：206-208.

[4]羅興榮.基于Flexsim物流仿真的倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].物流技術(shù),2014,(17)：440-442.

[5]黃志雨，嵇啟春，陳登峰.物聯(lián)網(wǎng)中的智能物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)研究[J].自動(dòng)化儀表,2011,32(3)：12-15.

Application of Big Data Technology in Warehousing System of Logistics Enterprises

Liu Yiqian
(School of Electronics&Information Engineering,Tianjin Vocational Institute,Tianjin 300410,China)

In this paper,we first introduced briefly the relationship between big data and the logistics industry,then based on the big data technology,analyzed and optimized the warehousing system of the logistics enterprise from the aspects of improving the aggregation benefit,enhancing the warehousing efficiency and optimizing the activity process,and at the end,proposed a series of optimizationmeasures.

logistics;big data;warehousing system;optimization and design

F253.9

A

1005-152X(2016)12-0037-03

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.12.009

2016-10-17

劉以倩（1970-），女，天津人，天津職業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院副教授，碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用。