仓储活动是商品流通乃至社会再生产过程中不可缺少的一个重要环节,在国民经济中起着重要作用,对于任何一个企业也是必需和重要的。从物流角度仓储业是物流业的一个重要组成部分；但目前国内对智能仓储的认识比较模糊,对其智能品质进行客观评价的研究还比较滞后。因此建立一个客观公正的智能仓储智能品质评估体系,就显得尤为重要。在这样的背景下,本文以定量结合定性为研究方法,对智能仓储智能品质评价进行深入的探讨和研究。首先介绍了论文研究的背景和意义,综述国内外对智能仓库智能品质评价研究的现状。其次通过查阅相关文献资料,对智能仓储、智能品质、BP神经网络、泛化能力等相关概念进行了界定。在综合已有文献指标的基础之上,根据全面简明、客观可比、可操作性、可扩展性等原则,构建了智能仓储智能品质评价的指标体系。该体系包括仓储出入库智能管理能力、仓储智能化应用能力、降低仓储及运营费用能力、仓储货物安全及应急事故智能处理能力、智能仓储未来发展能力5个一级指标和26个二级指标。进而运用BP神经网络理论,在智能仓储智能品质评价指标体系的基础上,构建基于BP神经网络的智能仓储智能品质评价模型。在实例论证时,选择了京东商城北京一号库来进行评价,首先通过灰色多层次评价法和模糊综合评价法对京东商城北京一号库智能品质进行评价,两个方法评价的结果一致。然后进行了基于BP神经网络的评价；用训练好的权值和阀值,通过测试样本进行检验网络的泛化能力,在得到比较好的拟合后,对京东商城北京一号库进行了智能品质的评价,最后评价结果与前两种方法评价结果一致,从而证明了BP神经网络应用于智能仓储智能品质评价的可行性与正确性,并通过三种方法的对比得出应用BP神经网络的优越性。因为BP神经网络有很强的泛化能力,所以可以通过这一网络对京东商城全国的仓库进行智能品质评价,通过评价全面的了解仓库的现状,然后基于现状不断提高仓库的智能品质以达到提高市场竞争力的目的。