各个不同业态的信息系统都有不同的特性，如证券交易所的信息系统对可靠性的要求就非常高;银行的信息系统则对可靠性及当机率的恢复性要求严格，绝对不能漏失任何一笔交易，物流中心的信息系统也是同样。在流通业，基本上是以服务客户为主的行业，对本身各项商品状态的掌握与客户4求信息的提供，都是首要的考虑。一般而言，物流业的信息系统，具有下列与一般信息系统不同的地方:
 
1.信息收集的密集性
 
在物流中心，商品的移动与处理，每一步骤都要有记录，这也就是前面所说的控制点。例如，大家熟知的联邦快递公司，自收件后就通过条码一路记载货品位置状态，任何时间客户询问都可回答出货品在何处，何时可送到，而不是仅知道在递送中，物流中心的营运也是如此。信息系统应能追踪每张订单目前的处理状态、货品还需要的处理时间，以便回答客户的询问，并精确地掌控送货时间，以满足客户的需求。
 
2.信息的详细性
 
在物流中心的日常营运中，各个管理阶层都需要详细的信息来做决策，不像大多数信息系统仅对高层管理人员提供完整的信息，如银行各分行对总行仅提供存放款总额，总行各阶层管理者不需要知道分行中各客户头的进出情况。可是在物流中心绝大多数的情形下，管理各阶层都需要了解到底哪种商品缺货，或是哪条路线送货延误，哪个客户的订单有抱怨，知道了真正的原因后，才能采取改善的方案。对每个客户而言，每个项目、每张订单都很重要。所以，物流中心完整的信息，如储位空间比率、24小时订单送运率等，是在分析长期经营策略时才有用，平时更多的是需要提供详细的信息。
 
3.信息的动态性
 
物流中心的信息系统除了提供各种商品的库存量、配送时间、价格、已订购商品等信息外，最主要的功能是随着营运状态的变化，随时提供最新的信息。例如，接订单时，掌握了库存信息后，还需扣除已接受但尚未到货的数量，再加上下批次拣货前可能的到货数量，这样才能决定是否有足够的数量满足新订单需求。当然最好还能预估下批次拣货的时间、总重量与数量，检查配送车辆的载运能量是否能满足要求，计算出订单的可能送货时间，甚至通过无线电话或是全球定位系统随时掌控每辆货车的位置，这种高度动态性的要求并非一般管理信息系统所需要的，但在物流中心这正是提供完整而及时的客户服务的关键所在。
 
4.数学模型的使用
 
一般的信息系统通常仅将交易资料做成一些报表，很少在作业研究上用数学模型，如线性规划、动态规划、最小路径、系统模拟等，但这些模型对物流中心的日常营运却十分管用。例如，商品栈板的摆放位置，需要考虑该项商品客户需求的频率。日常需要的，应放置于靠近出口处.希望能在长时间运转下，吊车取货的平均行走行距离或取货时间最短。但因商品不停的进出，订单到达与需求量都是随机的，所以必须有数学模型来统计分析目前的状态，以决定每一商品栈板的最佳摆放位置，碰上商品数目变更，或订单状态改变，还需要不停地调整。
 
其他的如拣货时间的预估、各订单包装材料的预估、配送车辆路线的弹性调度，仅靠人力是难以判断的。而借助于良好的数学模型与计算机快速的计算能力，则容易得多。数学模型的建立与使用，是物流中心信息系统中能够直接支援第一线决策，达到提升效率的重要手段，这是与一般信息系统在决策支援高层管理时才使用模型预测与分析不同的。