第一类是基于典型的配送中心业务的应用系统，在销售物流中如连锁超市的配送中心，在供应物流中如生产企业的零配件配送中心，都能见到这样的案例。北京医药股份有限公司的现代物流中心就是这样的一个典型。

　　该系统的目标，一是落实国家有关医药物流的管理和控制标准GSP等，二是优化流程，提高提高效率。系统功能包括进货管理、库存管理、订单管理、拣选、复核、配送、RF终端管理、商品与货位基本信息管理等功能模块；通过网络化和数字化方式，提高库内作业控制水平和任务编排。

　　该系统把配送时间缩短了50%，订单处理能力提高了一倍以上，还取得了显著的社会效益，成为医药物流的一个样板。此类系统多用于制造业或分销业的供应链管理中，也是WMS中最常见的一类。

　　第二类是以仓储作业技术的整合为主要目标的系统，解决各种自动化设备的信息系统之间整合与优化的问题。武钢第二热轧厂的生产物流信息系统即属于此类，该系统主要解决原材料库（钢坯）、半成品库（粗轧中厚板）与成品库（精轧薄板）之间的协调运行问题，否则将不能保持连续作业，不仅放空生产力，还会浪费能源。

　　该系统的难点在于物流系统与轧钢流水线的各自动化设备系统要无缝连接，使库存成为流水线的一个流动环节，也使流水线成为库存操作的一个组成部分。各种专用设备均有自己的信息系统，WMS不仅要整合设备系统，也要整合工艺流程系统，还要融入更大范围的企业整体信息化系统中去。此类系统涉及的流程相对规范、专业化，多出现在大型ERP系统之中，成为一个重要组成部分。

　　第三类是以仓储业的经营决策为重点的应用系统，其鲜明的特点是具有非常灵活的计费系统、准确及时的核算系统和功能完善的客户管理系统，为仓储业经营提供决策支持信息。华润物流有限公司的润发仓库管理系统就是这样的一个案例。

　　此类系统多用于一些提供公仓仓储服务的企业中，其流程管理、仓储作业的技术共性多、所以要求不高，适合对多数客户提供通用的服务。该公司采用了一套适合自身特点的WMS以后，减少了人工成本，提高了仓库利用率，明显增加了经济效益。

　　上述三类WMS只是从应用角度来做的一个简单分类。第一类WMS比较标准，但是并非所有企业就能一下子用起来。第二类是企业内部物流发展进程中经常会用到的，当生产企业或商贸企业在推进其信息化的时候，物流部分往往先从自动化开始，然后与企业的其他信息系统整合起来。第三类则是传统仓储企业向现代物流业过度的进程中经常会见到的情况。WMS的这些分类反映了我国物流需求还不很成熟的现状，所以各自有其用武之地。

WMS的发展动向

　　从中外物流发展的动向来看，有一些值得关注的特点，可能反映了仓储管理和WMS发展变化的趋势。

　　第一，随着物流资源的整合，在网络建设过程中，提出了在大型物流网络中，仓储管理的集中模式与分散模式的关系问题。在现实应用中既有集中管理的仓库，也由分散管理的仓库。前者如国家储备粮系统，后者如连锁超市的配送中心。

　　分散与集中各有其市场需求，似乎并不会有孰优孰劣的问题。但是近年来的研究表明，自然界多数复杂系统的构成，是由简单系统采用“分布式”模式结合起来的。由此可以认为，集中总是相对的，分散却是绝对的。当我们构造一个大系统模型时，分布式系统才是基础。技术方案的思路也就变成了如何在分布式仓库网络基础上，解决那些需要集中管理的困难。

　　第二，以RFID为代表的新技术正在深刻地影响着仓储管理和WMS，甚至孕育着一场“物流革命”。由于种种原因，RFID还不可能马上普及到所有的商品上，全世界也不会很快就采用统一的物品编码标准。

　　但是在物流环节可以通过车辆、集装箱、托盘、货架等设备应用RFID技术，提高物流管理水平。事实上我们已经看到在不少WMS案例中采用了RFID技术。因此我们预期物流设备的RFID加上商品的条形码可能是未来一个时期在WMS中探索RFID应用推广的一条实用之路。

　　第三，JIT配送将越来越成为WMS服务的主要市场需求。我们在上一段中把WMS应用分为三类，并指出这是由应用水平决定的。随着市场逐步成熟，仓储管理在流程中的整合作用越来越明显，传统仓库将向配送中心转化。

　　JIT生产方式的普遍化也将导致JIT配送需求的增长。WMS的发展要基于需求的这个变化趋势。与此同时，配送需求的专业化市场细分业在深入，要求WMS更加支持JIT配送的专业化。

　　第四，商业智能技术（BI）在WMS中的应用将越来越多。商业智能就是利用数据挖掘技术开发积累的数据信息，使之变成可以利用的知识。例如利用库存数据分析市场变化规律，发现市场异常现象，研究仓库作业的优化方案等等。

　　信息是作用在于应用，在于支持决策。在低水平的应用中，往往是系统采集数据，人工进行决策。经过一定的积累，应该过渡到系统具有决策的功能，这标志着系统上了一个新的台阶。因此WMS中BI模块将成为一个越来越重要的组成部分，促进了WMS的建模理论和方法的研究，以及优化方法和算法的研究。（智慧的仓储物流）