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  • 2021-05-20 00:51:05

    《C语言课程设计商品库存管理系统》

    第1章 系统分析与设计

    1.1 系统分析

    1.1.1解决问题运用现代信息化和智能化的管理方式,解决商品库存信息在日常生活中易于丢失、遗忘,不易保存、管理的问题,从而使企业和商家能够更全面,更直观地了解到商品库存信息。1.1.2软件功能将商品库存信息进行入库、出库、查询、修改、盘点、排序等操作,更直观反映商品库存信息。

    1.2 系统设计

    1.2.1系统设计思路以简便快捷和人性化为最终目标,力求最简单有效地管理商品库存信息。

    1.2.2系统功能划分通过对数据的不同处理方式,将系统分成了商品入库、商品出库、查询商品、修改商品、日盘点、出库排序六大类,在查询商品中又包含了关键字(选项)查询,在出库排序中又包含升降排序等功能。

    1.2.3功能结构图图0

    第2章 详细设计与编码

    2.1详细设计

    2.1.1主要函数算法设计

    Void save ;创建text.txt,并对其添加内容void read ;读取text.txt内容,将其赋给数组void input;添加商品入库记录void output;添加商品出库记录void find_1通过名称查询商品信息void find_2;通过代码查询商品信息void find_3;通过生产商查询商品信息void find ;查询商品信息void change;修改商品信息void display;商品信息的盘点void shun;商品出库按升序排序void dao;商品出库按降序排序void quit;退出系统图1.1.2流程图

    1.主函数:main函数

    函数原型:void main

    功能是输出一个欢迎界面,并调用函数,提供1-7个功能选项。图 2

    2.分函数

    1商品入库:input

    函数原型:void input

    功能是录入商品信息图32商品出库:output

    函数原型:void output

    功能是商品出库(减少库存商品数量)图43查询商品 find

    函数原型:void find

    void find_1

    void find_2

    void find_3

    三种方式查询图51,.按名称查询Y图6

    2. 按代码查询图7

    3.按生产商查询图84.修改商品 change函数原型:void change图9

    6,出库排序图102.2系统编码

    #include "stdio.h"

    #include "string.h"

    #include

    #define N 80 /*最大容量限定*/

    struct a/*商品库内结构体*/char name[10];

    int numb;

    char boss[6];

    int date ;

    int count;

    int price;

    int chu;

    int ru;

    goods[1];

    struct a product[N]"ac",1,"AC",1,15,5,0,0,"bd",2,"BD",2,10,20,0,0;

    int num2;

    void readFILE*fp;

    int i;system"cls";

    fpfopen"text.txt","r+";

    iffpNULLprintf"不能打开文件!\n";

    exit0;i0;

    while!feoffp

    iffread&product[i],sizeof struct a,1,fp1i++;numi;

    fclosefp;void save/*保存商品的信息*/FILE*fp;

    int i;

    iffpfopen"text.txt","w"NULLprintf"cannot open file";

    return;fori0;i

    //printf"商品已保存!\n";

    //getch;

    fclosefp;

    void inputchar a[10],g;int m,i;printf"输入商品名称:";scanf"%s",a;fori0;i

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  • 基于web的库存管理系统

    千次阅读 2021-02-21 21:38:26
    欢迎添加微信互相交流学习哦! ... 摘 要 本设计研究的是基于web的购书中心管理系统。该系统通过Microsoft Visual ...同时也可满足仓库的基本管理,如:进出货时更改仓库信息及对货物销售情况进行统计等。 基于web的购.

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    二维码

    项目源码:https://gitee.com/oklongmm/biye

    摘  要
    本设计研究的是基于web的购书中心管理系统。该系统通过Microsoft Visual Web Developer 2005中的C#语言编写,连接Microsoft SQL Server 2000运行。在该系统中可以实现对仓库的基本维护,例如,对仓库和货物信息进行添加、删除、修改和查询等功能;同时也可满足仓库的基本管理,如:进出货时更改仓库信息及对货物销售情况进行统计等。
    基于web的购书中心管理系统把新型的交互web 网页和传统的库存系统相结合, 更好的满足了用户的需求。它对物品的无差错、高效率存储提供了巨大的支持,是企业优化仓库管理的必需工具。本文详细介绍了该系统的体系结构和设计过程,并说明了系统设计和实现的最终效果。
    关键词:ASP.NET ;Web;库存管理;


    Abstract
    This paper aims at designing a warehouse manage system (WMS)which based on web developing .The program is compiled by C# programming language in Microsoft Visual Web Developer 2005 and run by linking SQL Server2000.In this system ,users can manage the warehouse ,like , adding ,deleting ,modifying or inquiring about some information  which is related to the goods, warehouses and so on. Except for that, it can also modify the storage of goods when selling them out or purchasing them from suppliers, and then recording it.
    The system combines the new interactive web page with the traditional warehouse management, making the operation more conveniently .It provides a tremendous support on Error-free goods and efficient storage, and that makes it becoming a more and more necessary tool for warehouse management. The process of designing and the structure of the system are explained in detail, and at last, the results of the system design are illustrated.
        Keywords: ASP.NET ;Web;Warehouse Management;

    目  录
    引  言    1
    第一章 课题可行性分析    2
    1.1  选题背景    2
    1.2  开发工具简介    2
    1.2.1  Microsoft Visual Web Developer 2005简介    2
    1.2.2  ASP.NET简介    2
    1.2.3  SQL Server2000简介    3
    第二章 需求分析    4
    2.1  任务概述    4
    2.2  用户对系统的需求    4
    2.2.1  仓库总管对功能的需求    4
    2.2.2  分仓库管理员对功能的需求    5
    2.2.3  采购员对功能的需求    5
    2.3   系统功能模块划分    5
    2.3.1  系统登录模块    5
    2.3.2  员工管理模块    5
    2.3.3  仓库管理模块    6
    2.3.4  货物管理模块    6
    2.3.5  存储规则管理模块    6
    2.3.6  货物进出控制模块    6
    2.3.7  仓库需求生成模块    6
    2.3.8  货物进出记录模块    7
    2.4  系统流程分析    7
    第三章 系统设计    8
    3.1  数据库设计:    8
    3.2  关系图设计:    10
    3.3  整体功能模块图    11
    3.4  某些模块功能图    11
    3.4.1 员工管理模块    11
    第四章 详细设计    12
    4.1 用户登陆模块    12
    4.2 仓库信息管理模块    14
    4. 3 货物进出库模块    17
    第五章 运行界面    19
    第六章 所遇难点及待改进方面    22
    6.1 所遇难点    22
    6.1.1 存储过程的调用    22
    6.1.2 数据绑定的方法    22
    6.2 待改进之处    22
    6.2.1 功能方面    22
    6.2.2 界面方面    22
    第七章 总结    23
    参考文献    24
     
    引  言
    购书中心管理系统(WMS)是物资管理系统的核心,是一个企业不可缺少的部分,它的内容对于企业的决策者和管理者来说都至关重要。一直以来人们使用传统人工的方式管理仓库,查找、更新和维护困难。今天,仓库作业和库存控制作业已多样化、复杂化,靠人工去处理已十分困难。如果不能保证正确的进货、验收及发货,就会导致产生过量的库存,延迟交货时间,增加经营成本,以致失去客户,所以很有必要设计出一套系统来管理企业的库存运作。
    随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,购书中心管理系统应运而生,其检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等优点极大地提高人事劳资管理的效率;其能够有效地组织人员、空间和设备进行收货、存储、拣货和运输,组织运送原材料和部件到生产企业,运送成品到批发商、分销商和最终客户手中等强大的功能已为人们所熟知[1]。购书中心管理系统是为企业的采购、制造计划、制造执行、客户服务系统与仓库或配送中心提供的管理手段,满足企业对低成本和快速处理的要求,帮助不同行业的企业解决复杂的配送问题并且降低订单履行成本,它已越来越广泛的应用到各大仓库,并随着不断的完善发挥着越来越重要的作用。
    因此,为了满足企业的要求,为了满足变化的制造环境对购书中心管理系统提出新的要求,为了实现便捷、及时、统一、低成本、高效率的库存管理,设计了基于web的购书中心管理系统。该系统能提供良好的用户管理界面,可以全面管理仓库中的商品和货物,缩短库存信息流转时间,进而提高企业的经营效率[2]。本论文将讲述典型的基于web的购书中心管理系统的设计与实现。

    第一章 课题可行性分析
    本章主要介绍开发基于web的购书中心管理系统的意义及对开发该系统所需工具进行了简要的描述。
    1.1  选题背景
    现代企业的最大特点是信息处理量比较大,所管理的物资设备、原材料及零部件种类繁多,而且由于入库单、出库单等单据发生量特别大,关联信息多,查询和统计的方式各不相同,因此在管理上实现起来有一定的困难。动态变化的制造环境对购书中心管理系统提出了新的要求,所以很有必要设计出一套系统来管理企业的库存运作,而传统的购书中心管理系统操作复杂,效率低。
    因此,本文根据现代制造企业库存管理的特点和要求,讨论了基于web的购书中心管理系统的体系结构,通过实现用户界面、应用程序与数据的相互独立,提高库存管理的敏捷性、可维护性和数据完整性。
    1.2  开发工具简介
    本系统主要应用Microsoft Visual Web Developer 2005中的Asp.Net辅以Microsoft SQL Server2000实现。
        1.2.1  Microsoft Visual Web Developer 2005简介 
    Visual Web Developer 2005 速成版是 Microsoft Visual Studio 2005 系列产品的一部分,该环境提供一个同类最佳的 HTML 源代码编辑器、一个改进的可视化页设计器、 一个新的项目系统、对数据操作的更好的支持以及对 XHTML 标准的完全支持。此外,它还集成了许多ASP.NET开发应用的组件,用户可以直接应用这些组件创建ASP.NET应用程序,极大地方便了用户编程[3]。
        1.2.2  ASP.NET简介
    Asp.Net是目前最流行的Web开发技术之一,是微软公司用于创建功能强大的网站的工具,该技术基于.NET环境开发,具有简易性、自定义性、扩展性、安全性、可管理性、可缩放性等优点,而且支持多种语言,包括:Visual Basic.Net、C#、Jscript等,本系统主要利用C#语言进行编写[4]。
        1.2.3  SQL Server2000简介
    SQL Server2000是微软公司于2000年推出的一款面向高端的数据库管理系统,支持关系数据库的结构化查询语言SQL,具有动态自动管理和优化功能。它还支持大型web站点,对数据的操作和管理都有很好的支持,深受客户的喜爱,使用非常广泛[5]。


    第二章 需求分析
    需求分析是系统开发的第一步也是最重要的一步[6]。开发一个仓库管理信息系统之前,开发者首先要了解和澄清用户的需求。开发者只有和客户充分理解了需求之后才能开始设计系统;否则,对需求定义的任何改进,设计上都必须大量的返工。
    2.1  任务概述
        基于web的购书中心管理系统具有对仓库信息、货物信息及所涉及到的员工信息进行管理及维护的功能,也具有对每一次仓库货物变动情况进行记录以及自动生成订货报表的功能。其目标是提高仓库的存储效率,减少仓库管理漏洞。
    2.2  用户对系统的需求
    该系统主要面向三类用户:仓库主管、分仓库管理员和采购员。不同的用户对系统的需求不同。具体所列如下:
      2.2.1 仓库总管对功能的需求
        (1)员工信息管理
        浏览所有员工信息
        按员工号查找某位员工的具体信息
        对员工信息进行录入、修改及删除
        (2)仓库信息管理
        浏览所有仓库的基本信息
        按仓库编号查找某个仓库的具体信息
        对仓库信息进行录入、修改及删除
    (3)货物信息管理
        浏览所有仓库中的货物信息
        按货物编号查找某项货物的具体信息
        对货物信息进行录入、修改及删除
        (4)存储规则管理
         存储规则是用来管理仓库的货物存放规则信息,包括最大存量、最低警戒线等。
        浏览所有货物存放规则信息
        按存储规则编号查找某项货物存放规则信息
        录入、修改及删除货物存放规则信息。
        (5)对所有货物的进出信息进行浏览
    2.2.2  分仓库管理员对功能的需求
    录入仓库货物的变动信息,内容主要包括货物名称,当前货物存量,最大存储量,最低警戒线以及实际操作的进货/出货数量,负责人等。变动包括进货和出货两类,分仓库管理员要根据货物的存放规则合理进出货,即进货时不能超过最大库存量,出货时不能大于当前的货物存储值等。
    2.2.3  采购员对功能的需求
    根据库存情况,系统生成采购信息的浏览。并根据货物需求的紧急程度进行采购。采购信息内容主要包括货物名称、所需仓库、仓库地址、仓库描述、货物描述、所需数量、当前价格、供应商和紧急程度等。
    2.3   系统功能模块划分
    仓库管理信息系统所需要实现的功能可以细分为几个模块:员工管理、仓库管理、货物管理、存储规则管理、货物进出记录、货物进出控制及仓库需求生成。
    2.3.1  系统登录模块
    该模块是针对用户登录的用户管理模块。用户先选择自己的员工类型,然后输入自己的员工号及密码,经系统验证后,便可以使用该系统与其权限相对应的功能。
    另外,当用户需要离开系统或切换用户时,该模块还提供了注销功能。
    2.3.2  员工管理模块
    该模块负责管理所有参与仓库管理运作的员工信息,包括添加、删除、修改和查找员工信息。系统各功能操作按照员工的工作类别区别给予,系统分为3种权限:仓库总管、分仓库管理员和采购员。
    其中,仓库总管可以管理所有员工信息,而分仓库管理员及采购员只能对自己的信息进行修改和维护。
    2.3.3  仓库管理模块
    该模块负责管理本系统所涉及的所有仓库信息,包括添加、删除、修改和查找仓库信息。只有仓库总管才具有对仓库信息进行维护的权利。
    2.3.4  货物管理模块
    该模块负责管理所有在仓库中存放的货物的详细信息,包括添加、删除、修改和查找货物信息。只有仓库总管有权对货物信息进行维护。
    2.3.5  存储规则管理模块
    该模块负责管理仓库的货物存放规则信息,包括添加、删除、修改存储规则信息。由仓库总管决定各种货物对应的存放规则,何种物品存放在何仓库,限量多少,最低警戒线多少等。存储规则作为一种关系存在,联系仓库与货物这两个孤立的信息。
    只有仓库主管才具有对存储规则进行维护的权利。
    2.3.6  货物进出控制模块
    货物进出控制就是对进仓、出仓的货物进行登记管理,分仓库管理员将担负起这个职责,当有货物进出仓库是,分仓库管理员调用这个模块,按照预先设定好的存储规则对合法货物进行进出控制。
    2.3.7  仓库需求生成模块
    我们对仓库进行管理的最终目的是及时发现当前仓库的需求,当前需求主要是提供给采购部门信息的浏览,它不提供给任何人删除以及修改的权利,仓库需求中系统将会根据目前仓库的存储情况,赋予每一个订单一个量化的紧急程度值,供采购部门安排采购时确定采购顺序。
    2.3.8  货物进出记录模块
    每一笔货物的进出显然要做到有据可查,查阅的内容包括货物名称,仓库信息,进出库数量,进出库产生日期,负责人,经手人等。以上信息我们都会在对货物进出进行控制时产生,但是货物进出记录一旦生成就不可修改、删除,这也提供了仓库管理信息系统的可靠性。
    只有仓库管理员才具有对所有货物的进出信息进行浏览的权利。
    2.4  系统流程分析
    为了更清楚地说明系统框架,以便更好地设计该系统的解决方案,画出该系统流程图,如图2-1所示。系统流程图展示了该系统所有功能模块之间的逻辑关系,其中的各个功能模块基本上都代表了一个或多个独立的页面,并将在下面的系统设计阶段得到体现[7]。

           
    图 2-1 系统流程图
    由流程图可以看出,用户验证通过后,系统会根据该用户的账户信息进行授权。其中,当有货物进或出仓时,各分仓库管理员可以通过货物进出控制模块进行控制,同时受到存储规则的约束,比如,进仓的货物数量不能大于存储规则中所设定的最大存储量等。当货物出库后,如果货物在仓库中的数量低于存储规则所设定的存放底线时,系统会通过仓库需求生成模块自动生成需求清单,以指导采购员对货物进行采购。
    第三章 系统设计
    3.1  数据库设计:
    (1)    鲜花信息表
    该表用于存放仓库管理信息系统中所有参与人员的信息,其结构如表3.1所示:
    表3.1 用户信息表
    编 号    列  名    数  据  结 构     说         明
    1    员工号    Char(10)    该表的主键,前4位-年,第5位-员工类型,6-性别,7-10位-流水号
    2    姓名    Varchar(50)    
    3    性别    Bit    0-男,1-女
    4    地址    Varchar(50)    
    5    电话    Varchar(50)    
    6    电子邮箱    Varchar(50)    
    7    用户类型    Int(4)    1-仓库总管2-分仓库管理员3-采购员
    8    密码    Varchar(50)    6—20位之间
    9    所属仓库号    Char(10)    外码,参照表为仓库信息表
    其中,该表中的每一项都不能为空。
    (2)    仓库信息表
    该表用于存放当前公司所有涉及到的仓库信息,其结构如表3.2所示:
    表3.2 仓库信息表
    编 号    列  名    数  据  结  构    说          明
    1    仓库编号    Char(10)    主键,4-建库日期,5-7所在城市,后3位流水号
    2    仓库名称    Varchar(50)    
    3    仓库所在地    Varchar(50)    
    4    仓库大小    Float(8)    单位为:平方米
    5    仓库描述    Varchar(50)    对该仓库所存货物的简单描述
          在该表中,除了仓库描述字段可以为空外,其余各字段均不能为空。
    (3)    供应商表
    该表描述了供应商的基本信息,其结构如表3.3所示:
    表3.3 供应商表
    编 号    列  名    数  据  结  构    说          明
    1    供应商号    Char(4)    主键,流水号
    2    供应商名    Varchar(50)    
    3    供应所在地    Varchar(50)    
    4    联系电话    Char(11)    
    供应商表中各项均不能为空。
    (4)    货物信息表
    该表记录当前仓库存储的货物信息,其结构如表3.4所示:
    表3.4 货物信息表
    编 号    列  名    数  据  结  构    说          明
    1    货物编号    Char(10)    主键,4-入库日期,后几位为流水号
    2    货物名称    Varchar(50)    
    3    当前价格    Float(8)    单位为:元
    4    供应商号    Char(4)    外码,参照表为:供应商表
    5    货物描述    Varchar(50)    对该该货物的简单描述
          在该表中,除了货物描述字段可以为空外,其余各字段均不能为空。
    (5)    存放规则信息表:
    该表用来存放货物的存储规则,其结构如表3.5所示:
    表3.5 存放规则信息表
    编 号    列  名    数  据  结  构    说          明
    1    存储规则号    Char(10)    主键,4-入库日期,后几位为流水号
    2    货物编号    Varchar(50)    外码,与货物表中的货物号相关联
    3    仓库编号    Float(8)    外码,与仓库表中的仓库号相关联
    4    最高存储量    Float(8)    
    5    最低警戒线    Float(8)    
    6    当前货物量    Float(8)    
    在该表中,各项均不能为空。其中,该表与货物信息表、仓库信息表都是多对一的关系。
    (6)    货物进出库记录表
    货物进出记录表用来存储每次商品的进仓、出仓记录,其结构如表3.6所示:
    表3.6 货物进出库记录表
    编 号    列  名    数  据  结  构    说          明
    1    货物进出号    Int(4)    主键,流水号
    2    货物编号    Char(10)    外码,与货物表中的货物号相关联
    3    仓库编号    Char(10)    外码,与仓库表中的仓库号相关联
    4    出入库数量    Float(8)    该项要参照存储规则
    5    是否入库    Bit    1-入库,2-出库
    6    管理员编号    Char(10)    登陆该系统的分仓库管理员编号
    7    经手人    Varchar(50)    不能为空
    3.2  关系图设计:
    建表完成后,得到如下图3-1所示的关系图:

     图3-1  数据库各表关系图
    3.3  整体功能模块图
    该系统的整体功能模块图如图3-2所示:
    3.4  某些模块功能图
    3.4.1 员工管理模块


    第四章 详细设计
    在了解了上述功能模块之后,开始进行详细设计。本章主要对用户登陆模块、仓库信息管理模块及货物进出模块进行详细分析。
    4.1 用户登陆模块
    用户登陆模块主要由登陆页面(Login.aspx)实现,该页面设计比较简单,主要由两个文本框组成,用户在上述文本框中输入自己的员工号及密码,若员工号和密码存在且匹配,则根据其员工类型,转入到不同的主界面;若员工号或密码输入错误,则显示错误信息,清空文本框中的内容,要求用户重新进行输入。由此画出本模块的流程图如图4-1所示:


    画出流程图之后,我们就可以开始对此模块进行编码了,由于该模块需要判断用户名和密码是否正确,因此需要先与数据库进行连接。连接的语句如下所示:
    public SqlConnection con;
    con = new SqlConnection("server=SONY-PC;database=购书中心管理系统;uid=sa;pwd=");
    con.Open();
    为了判断用户输入的员工号和密码是否正确,在数据库中建立存储过程Pr_loginUser并在login.aspx.cx中进行调用。调用语句如下:
    SqlCommand myCommand = new SqlCommand("Pr_loginUser", con);
    myCommand.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
    //从TextBox1中获得值,并将其传入存储过程Pr_loginUser的UserID参数中:
    SqlParameter parameterUserName = new SqlParameter("@UserID", SqlDbType.Char);
    parameterUserName.Value =TextBox1.Text.ToString();
    myCommand.Parameters.Add(parameterUserName);
    //从TextBox2中获得值,并将其传入存储过程Pr_loginUser的参数pwd中:
    SqlParameter parameterpwd = new SqlParameter("@pwd", SqlDbType.VarChar);
    parameterpwd.Value = TextBox2.Text.ToString();
    myCommand.Parameters.Add(parameterpwd);
    上述语句向存储过程中传入用户输入的员工号和密码,存储过程根据这两个参数,通过查找员工信息表,判断是否存在相应的员工记录。若存在,则将其员工号及密码保存在相应的session值中,并根据其员工类型转入相应的主界面;若不存在这样的记录,则显示错误信息。该部分所对应的语句如下所示:
    SqlDataReader dr = null;
    try
    {   dr= myCommand.ExecuteReader();   }                    //执行存储过程
    catch (Exception ex)
    {   Response.Write("<script>alert(\"执行存储过程失败!\")</script>"); }
    String userId="";   String pwd="";    int role = 0; 
    if(dr.Read() )                          //存储过程正确执行时,返回值为true
    {   Session["userId"] = dr["员工号"].ToString();
    Session["pwd"] = dr["密码"].ToString();
    role = Convert.ToInt32(dr["用户类型"].ToString());
    }
    if ((Session["pwd"] == null))                         //若没有匹配的员工记录
    {  Response.Write("<script>alert(\"您的用户名或密码错误,请重新输入!\")</script>");
    TextBox1.Text=null; TextBox2.Text = null;          //清空文本框中的记录}
    Else                        //若匹配,则根据角色转入到相应的界面 {    if (role == 1)
    Response.Redirect("main1.aspx");
    else if (role == 2)
    Response.Redirect("main2.aspx");
    else if (role == 3)
    Response.Redirect("main3.aspx");
    }    }
    至此,商品列表模块就设计好了。保存在session集合中的员工号和密码值,可在个人密码修改时使用,即当用户点击个人密码修改界面(PasswordModify.aspx,如图4-2所示)时,先从session中取出该用户的员工号和及密码值,用户只需填写两次正确的新密码值,即可。接下来为大家介绍仓库信息管理模块。

     
    图4-2  密码修改设计界面
    4.2 仓库信息管理模块
    仓库信息管理模块主要由仓库管理页面(GoodsManage.aspx)实现,此页面只有仓库主管有权对其进行仓库管理,即添加、编辑、删除和查询某项仓库信息,该模块的流程图如图4-3所示:
    该仓库管理的设计界面如下图4-4所示:

     
    图4-4 仓库管理设计页面
    由上图可以看出,此页面右下方采用一个GridView控件与DataSet数据集的绑定来显示所有仓库的具体信息。在进行数据绑定时,首先先配置数据源,即在“配置数据源窗口中”选择数据库文件,设置来源数据表“仓库”,并单击“测试查询”。其次,创建GridView控件,选择刚才建立的数据源,再设置相关的选项,如在上图中,该控件的第一列及第二列均设为EditCommandColumn列,分别定义了“编辑”(更新、取消)按钮,及 “删除”按钮,分别用于实现仓库信息的编辑及删除功能,并选用了启用分页等功能[8]。
    再看该页面右上方,有一个添加新仓库信息的链接,该链接连接到GoodsAdd.aspx页面,如下图4-5所示,该页面主要通过填写表单来增添商品信息,由一些简单的label控件和textbox控件来实现,具体代码就不再介绍。

       
    图4-5 添加新的仓库信息
    点击上述页面中的“返回”,则链接到仓库管理主页面。在此页面右上方的另一个链接按钮,用于完成对某项仓库进行查询的功能,该页面通过调用存储过程Pr_Goodsno,判断用户输入的仓库号是否存在,若存在,则显示出该仓库的详细信息;若不存在,则显示错误信息。下图4-6为查询仓库号不存在的界面。


          

      
    图4-6 查询设计界面及错误提示信息
    4. 3 货物进出库模块
    货物进出库模块主要由货物进出页面(GoodsReserve.aspx)实现,此页面只有分仓库管理员有权对其进行操作,即对进仓、出仓的货物进行登记管理,该模块的流程图如图4-7所示:


       


    在下图4-8中,分仓库管理员先根据需要,输入要进货/出货的货物名称,点击“提交”按钮,在该按钮的事件void Button1_Click(object sender, EventArgs e)中,建立与数据库的连接,调用存储过程Pr_ GoodsReserve,查看该货物的当前库存量,最高存储值及最低警戒线。并根据上述值计算得当前该货物的最大出货量maxout及最大进货量maxin,并将填入到页面相对应的文本框之中。
    然后,用户根据需要选择“进货”或者“出货”,按存储规则填写数量之后,提交,分别调用存储过程Pr_in,Pr_out,即完成对数据库的修改。


     
    图4-8  货物进出登记设计界面
    其中,连接数据库及调用存储过程的语句与4.1.1中所述相似,故不再赘述。存储过程Pr_in的内容如下所示:
    CREATE  PROCEDURE [Pr_in] (@gname Varchar(50),@man1 Varchar(50),@is  Float)        AS
    DECLARE  @gn  CHAR(10)              DECLARE @wn  CHAR(10)
    create   table #LS(goodsno  char(10), waresno  char(10))  ---创建临时表
    insert   into #LS(goodsno,waresno)              ---将记录插入到临时表中
    Select   货物. 货物编号,仓库编号    From   货物,存放规则
    Where    货物名称=@gname  and   货物.货物编号=存放规则.货物编号
    select   @gn =goodsno,@wn =waresno  from #LS
    Update   存放规则                   ---更改表“存放规则”中该货物的信息
    Set      存放规则.当前货物存量=存放规则.当前货物存量+@is
    Where    存放规则.货物编号=@gn
    Insert                           ---在表“货物进出记录”中新增一条记录[9]
    into     货物进出库(货物编号,仓库编号,出入货物数量,是否入库,仓库管理员编号,经手人,日期)
    values   (@gn,@wn,@is,1,'2010220001',@man1,getdate())               GO
    至此,用户登录、货物管理及货物进出库模块就介绍完成了,由于篇幅的关系,其他几个模块就不在这里介绍了,具体请查看源代码。
    第五章 运行界面
    下面我们就来看看本购书中心管理系统的运行界面。首先,在网页浏览器中第一次进入本系统,所看到的是如图5-1所示的首页,在该页面中主要包括一个系统Logo及登录。

     
    图5-1  登录页面
    用户输入员工号后,若正确,则根据其用户类型转入到相应的界面。若该用户为仓库主管,则转入如图5-2所示的页面:


     
    图5-2 仓库主管界面
    用户可以点击界面左侧的链接,转入相应的界面,并对信息进行维护。其中,仓库信息维护及仓库的添加,删除和查询等界面以在详细设计中5.2所示,故此不再赘述。若点击链接文字“货物进出记录”,则出现如图5-3所示的界面。


        
    图5-3 货物进出记录页面
    点击“注销”后,返回登录界面。以分仓库管理员的身份进入,则转入如图5-4所示界面:


     
    图5-4 分仓库管理员页面
      其中,货物进出登记页面及个人密码修改界面,分别入上图4-8及4-2所示。点击“注销”,以采购员的身份进入,则转入到下图5-5所示界面:


       
         
    图5-5  采购员界面
    采购员点击“货物需求列表”,根据下图5-6所示信息,按照紧急程度,决定采购的顺序及数量。
     

          
    图5-6  货物需求列表界面
    第六章 所遇难点及待改进方面
    6.1 所遇难点
    6.1.1 存储过程的调用
        由于存储过程的使用给系统带来了优化,因此,系统将最大程度地对其进行使用。但是,在设计之初,不知道在asp.net中如何调用存储过程、如何向存储过程中传递参数及使用其返回的参数值,一度减缓了毕业设计的进展。后来通过老师及同学的帮助,上网查询相关资料,并对查询到的语句进行测试,从而实现了对存储过程的正确使用。
    6.1.2 数据绑定的方法
        在该系统中,需要把数据从数据存储的地方检索出来,呈现给用户,并可供用户对其进行添加、删除和修改。数据绑定可以轻松实现上述功能,它是将cs文件中的变量、对象等数据显示在aspx文件中的某个控件上[10]。若绑定正确并且则可显示数据,且当数据更改其值时,绑定到数据的元素会自动反映更改,大大减少了编码的数量,并提高了程序的准确程度。为学习数据绑定的方法,我在图书馆借阅了相关书籍,通过不断地练习及实践,学会了对其熟练使用,具体绑定过程如章节4.2所示。
    6.2 待改进之处
    6.2.1 功能方面
        该系统理想中还应在登录页面中添加随机验证码,以及若有浏览者直接在浏览器的地址栏输入本网页名称打开网页时,除了禁止其进入管理系统外,还应显示信息告知应先登录才能进入管理系统。由于时间和精力的有限,上述功能没有实现。
    6.2.2 界面方面
    由于本人技术水平有限,我只完成了基本的操作页面,没有对页面做特别的装饰,理想中应该给页面添加好背景,再添加一些Flash动画等使界面更加美观。
    在日后的学习工作生活中,我会尽量抽出时间来完善这些功能和界面。
    第七章 总结
    通过几个月的努力,我的毕业设计——基于web的购书中心管理系统终于如期顺利完成。在这里我首先要感谢我的指导老师——徐晓霞副教授的帮助,她在我设计的各个阶段都对我进行了耐心的指导,并帮助我解决设计中所遇到的一系列问题,给了我莫大的帮助及支持。在这里,我向徐晓霞老师表示衷心的感谢!
    在此系统的开发过程中,使我受益匪浅。首先,我对数据库的使用有了进一步的认识,掌握了如何使用Asp.net2.0制作网页及用C#编写程序,并通过数据绑定,完成了数据库与界面的连接,实现了对数据进行查询及修改等功能。其次,我意识到了软件设计的重要性,使我了解到需求分析是系统开发的第一步也是最重要的一步。开发者只有和客户充分理解了需求之后才能开始设计系统;否则,对需求定义的任何改进,设计上都必须大量的返工。最后就是调试方法的重要性,系统的调试过程要比开发过程繁琐的多。每个操作、每次向服务器提交请求,都包括了很多小段代码的执行,在调试阶段,我对出现错误的部分,大量采取了单步执行,查看每一步变量值或参数值的变化,最终找出了程序中的错误。
     除此之外,通过这次设计,使我对软件的开发过程有了更加清晰的认识,为我以后工作学习奠定了良好的基础。同时我也认识到个人的水平有限,实践经验不足,很多方面仍需要提高,在以后的学习和工作中,我会不断学习,逐渐提高自己的能力。 
    最后,感谢学校为我们提供了这次实践机会,再次感谢徐晓霞老师对我的辛勤指导!


    参考文献
    [1] 汪旭敏,陈晓川,杨建国,李蓓智.基于WEB的购书中心管理系统的设计和实现.机械设计与制造.2008,1:20-23
    [2] 崔讴昀.基于Web的企业购书中心管理系统的研究.技术与市场.2006,1:32-35
    [3] JimBuyens.Microsoft Visual Web Developer 2005 Express Edition.世界图书出版社.2007:135-137
    [4] Chris  Payne.ASP.NET从入门到精通.人民邮电出版社.2002:57-59
    [5] 冯万利.SQL SERVER 2000简介.
    http://wenku.baidu.com/view/5896923143323968011c9265.html.2010年5月
    [6] 张海藩.软件工程导论(第5版).清华大学出版社.2008:75-76
    [7] 孙印杰,吕书琴.ASP.NET+SQL SERVER动态网站设计实例精解.北京电子工业出版社.2005:244-245
    [8] 文渊阁工作室编著.挑战ASP.NET 2.0 FOR C# 动态网站开发.机械工业出版社.2008:179-181
    [9] 王珊,萨师煊.数据库系统概论.高等教育出版社.2006:102-104
    [10] Brian Noyes. Data Binding with Windows Forms 2.0: Programming Smart Client Data Applications with .NET.电子工业出版社.2007:13-15
     

    展开全文
  • 客户现在把所有的供货的环节交给京东物流京慧系统,帮他在策略上制定和执行更优的网络布局、补货策略和管理库存。 京慧供应链系统依托于物流、商流和数字化技术,已经为中国4.1亿的活跃网络用户,提供了极致的物流...

    文章目录


    笔者在公司中参与了智慧供应链的项目,由于确实与笔者之前所研究的差异较大,从而陆陆续续也对该方向做过一些学习与调研,以此做记。

    1 供应链集成系统案例

    本篇主要记录一些供应链集成系统的案例

    1.1 京东物流一体化供应链

    文章[1]提到,京东物流一体化供应链,是用数字化的手段来实现供应链的落地,建设了供应链的智能超脑系统。

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    超级大脑的建设是分层次完成的:前面几年主要聚焦在数字化基础设施的建设,包括长期沉淀的复杂业务系统,以支撑业务在网络上的执行运作,还有数据中台的建设,以及一些配套设施。
    在数字化基础设施上,打造了一个算法中台,两套工程服务平台:易卜工程化平台和数字孪生平台,
    孵化出3套系统应用:智能规划塔、智能计划塔、京慧供应链系统,用于对外部客户进行赋能和服务。

    1.1.1 算法中台

    算法中台不是简单的算法组件堆砌,它是以业务场景为依托,通过京东内部和外部客户行业场景的积累,抽象和沉淀出的算法能力支撑平台。这套算法中台和行业上其他同类产品最重要的异同点是,建立了丰富的供应链行业知识,沉淀出了面向业务和解决具体问题的逻辑方法论和步骤。
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    1.1.2 易卜工程化平台

    一个工程化平台叫易卜,到目前为止,该平台更多的应用于商物的预测。算法中台有了算法策略后,在易卜平台上可以快速地部署和应用,提升算法工程的效能,实现快速的串联成型。易卜平台实现了让整个过程可视、可配,同时可以把它给予前台销售人员,以供他们做项目POC时,快速根据场景去配置一些预测的应用展现给客户,同时满足他们一定的准确率的要求。

    易卜平台最底层是组件层,包含130多个预测模型,40多种算法策略,支撑30多种预测场景,以及十多种行业场景。
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    1.2 美团:到店供应链及商品平台建设实践

    来自美团到店平台技术部的一次2021.7技术分享会,其中很多讨论供应链都是线下产品的供应链,很少会考虑到线上的一些产品也是有供应链方面的问题的,这篇技术分享非常有意思,让笔者打开了新领域的认知。
    商品业务的主要供应链有:
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    来看一下到店产品的维度较为多元化:
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    上述产品供给流程为:
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    2 市面上的供应链解决方案

    2.1 京慧系统——成熟的企业级客户服务系统

    根据文章[1],提及了京慧系统是通过4层结构建设完成的,包括:

    • 供应链数据中台
    • 智能决策引擎
    • 各种产品应用
    • 企业级的用户体验
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      预测作为供应链优化的开端,是要为业务效果的优化进行服务的。在预测的基础上,我们开发了库存补调的产品体系,包含智能补货调拨系统,用于完成在不同级别的仓间进行补货调拨,在同级的仓里进行多级库存的优化均衡。
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      一个是消费品行业的案例,该客户在采用京东的供应链管理模式之前,由客户自己进行整体的商品布局供货。利用京慧系统对它进行赋能后,我们把全链路的数据进行整合拉通,同时基于需求预测的能力,对库存进行提前的布局和响应。客户现在把所有的供货的环节交给京东物流京慧系统,帮他在策略上制定和执行更优的网络布局、补货策略和管理库存。
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    京慧供应链系统依托于物流、商流和数字化技术,已经为中国4.1亿的活跃网络用户,提供了极致的物流体验。通过把智能系统服务贯穿到供应链各个环节,管理了数百万级的sku,服务了我们的头部客户,同时把服务能力赋能到中小商家,最终助力整个社会数字化的运营效率升级。
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    在此基础上,通过做定制化配置,来满足不同的个性化需求。
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    2.2 菜鸟网络全套数智化供应链解决方案

    参考:谈笔1000亿的生意:揭秘菜鸟全球智能仓配技术实践

    菜鸟物流架构分为三层,

    • 底层是实现全球物流最核心的物流基础设施;
    • 中间层是基于基础设施搭建的智能仓配网络和配送网络;
    • 最顶层是订单全局优化引擎来实现仓配协同。

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    消费者选择商品下单后会进入菜鸟物流大脑,首先是决策层——基于商品的大小、重量、离消费者的路径调动智能路由,它会获取相关的履行路由的路径和线路。拿到线路后可能有很多的侯选集;然后接着是对旅行成本的决策,即基于时效、成本的综合决策来选择最终的调度;最后通过所谓的 link平台来调度物流资源的服务商,对整个包裹进行旅行。最终,再把所有的旅行完之后的数据沉淀下来,输入供应链管理的平台,来实现对商家需求能力的计划以及供给计划的优化,从而让商家能够更好的进行销量的预测,让它的仓储选择、品类规划能够做更好的优化,比如把商品推送到离消费者最近的仓。

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    菜鸟网络 也由提供供应链数智大脑的产品矩阵包括:
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    从商家到消费者端,我们重新做的重构:计划对供应链来讲是非常重要的,从选品开始,我们就帮商家做了智能选品;根据前端数据和商家的能力,我们会联合做一些预测;根据商家的货品,我们会给他建议一些补货计划和全国放仓计划;在大促的时候,我们给他推大促宝的产品;在决策优化上,我们有数智化供应链的决策大脑;在数据基础上,我们给他一键数智化的连接。

    还有菜鸟物流独特的算法平台:
    https://tech.cainiao.com/

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    2.2.1 智能选品

    具体来讲,首先是从商品开始。因为作为供应链来讲,现在大部分的能力都是集中在物流上。而如果单一对物流要素的改造,其实很难对供应链发生最大的作用。对供应链能够产生巨大的作用,你就要从商流开始。从商流开始,我们就帮助企业从选品开始。如何打造高效的商品力,如何帮助企业打造爆品?通过前台数据,我们会帮助企业做新品培育。培育完了之后,协助商家进行正常品的运营,包括老品的淘汰,帮助整个商家做商品全生命周期的管理。

    2.2.2 联合预测

    有了爆品之后,其实在整个销售中,我们根据大数据分析,我们看到日常销售量占全年销量20%,但是它占到全年天数150天;中小促,全年大概200天,占到整个销量的50%;整个大促其实占了10天,但是单量大概占全年30%。这个时候,作为商家来讲,他在打造爆品时候如果没有经验的话,很容易在大促的时候做不好,但是在平时的时候库存过多。作为菜鸟来讲,它有结合前台的能力,帮助商家管理好日常中小促和大促的库存,实现库存的降低和周转的加快,包括现金流压力的减低。

    我们是怎么做到的?第一,通过SKU级别的算法协助它,包括天气、季节、消费者画像,我们协助它各种SKU应该如何备货;第二,根据各种中小促的历史经验,我们建议有一个促销日历共享,在整个日历上,我们告诉他在每个时间段他应该怎么样做中小促;在大促的时候,菜鸟会通过多方资源协调,保证他在大促时候能够正常出货。
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    2.2.3 补货分仓

    有了爆品,有了出货计划,我们会根据商家的能力告诉他补货的计划和全国分仓的选择。其实以前的传统供应链跟计划脱离比较严重,仓库就像人的肚子,不管来多少货都吃下去了。而现在是我们有了对商品的打造,包括商品销售的预测之后,就会出商品计划。
    刚才讲了我根据日常中小促和大促计划,就可以出全年商品协同计划。出了协同计划,我们再根据天猫的流量协同,就可以帮助商家合理选择全国的分仓,在每个仓库里面合理选择库存,再通过整个菜鸟精准的能力,只要你入仓,就可以享受整个全链路金融供应链的加持,当商家在资金有压力的时候,整个菜鸟供应链金融都能实现支持。

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    2.2.4 一些案例介绍:

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    2.3 得体科技——面向服装行业,打造一站式柔性供应链平台

    参考:
    得体科技——面向服装行业,打造一站式柔性供应链平台

    得体科技打造的得体供应链是平台赋能企业的S2b商业模式的典型代表。得体供应链提供服装供应链整合服务,为品牌商、分销商提供基于设计师原创设计的产品,进行OEM和ODM产品的生产和组织交付。

    得体供应链平台的背后是一个开放的SaaS平台,服装行业生产链条上的所有角色,包括品牌商、分销商、设计师、样版房、面料商、辅料商、生产厂、物流商、金融服务机构等等,能够借助这一平台完成自身角色的扮演。

    借助这一平台,得体供应链整合了服装行业供应链上的所有角色,为服装行业全环节的各类用户提供一体化的完备服务,包括设计图稿优选、版样出图、打版打样、选版下订单、生产分包、流程管理、质量和流程监督、收获验货、财务结算等服装行业的服务。

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    得体科技利用一个一体化的IT系统,面向服装生产链条全客户打造了一个开放共享的平台,单个企业可以将财务、业务、客服等系统数据整合在一起,提高公司运营效率,对于整个服装行业来说,设计师、供应商、面料商、生产方等角色在一个平台上完成对接,缩短了业务流程周期,减少了信息损耗,同时也降低了经营成本。

    2.4 数势科技:Supply Force智慧供应链平台

    官方网址:http://www.digitforce.com/product/supply/

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    以数智化供应链计划协同平台(IBP)的作为核心,实现供应链计划的全链路协同;提供预测、选品等能力的策略平台(IBS);以及支持供应链全链路数据实时可视化、可预警,可协同的控制平台(SCCT)。为企业建设供应链智能分析决策平台,打造协同的、一致的、敏捷的供应链体系
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    同时配给一些可操作、交互的界面:
    服饰行业供应链管理和商品运营的链路复杂,决策和协同普遍依赖电子表格和邮件等低效的方式,通过商品计划与运营全链路的方案,提升供应链计划协同能力和商品运营能力,形成品牌业绩增长核心驱动力。
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    2.5 杉数科技

    官网:https://www.shanshu.ai/

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    整个智能系统分为:

    • 运输优化系统
    • 智能配补货系统
    • 智能定价系统
    • 智能排产系统
    • 智能仓储系统
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    还有开源了一款求解器COPT:

    杉数求解器COPT(Cardinal Optimizer),是杉数自主研发的针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件,也是支撑杉数端到端供应链平台的核心组件。

    COPT是目前中国唯一一个同时具备大规模线性规划(单纯形法和内点法)、混合整数规划、二阶锥规划、凸二次规划以及凸二次约束规划问题求解能力的综合性数学规划求解器,为企业应对高性能求解的需求提供了更多选择。
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    2.6 顺如丰来

    2.7 华为云:供应链灵鲲数智云脑

    来自:
    https://bbs.huaweicloud.com/blogs/333213

    在灵鲲数值引导里面,我们是构建了以智能算法为核心的系统,增强和辅助决策的能力。
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    双向模拟与双向牵引,实现资源在网络里的最优配置
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    2.8 阿里云:智能供应链解决方案

    解决方案地址:https://www.aliyun.com/solution/newretail/smartsupplychain
    部分节选自【中国技术开放日】的讲座《阿里智慧供应链中台2.0》

    智能供应链解决方案可以解决销售预测不准确、订单处理效率低、排产准确率低待细化、布局与物流成本高效率低等情况。

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    中台的整个技术架构:

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    中台业务分布也比较分散:
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    2.9 京东云:智慧供应链商家开放平台

    京东云旗下的一款产品,网址:https://ysc.jd.com/login
    将行业领先的供应链管理理念,结合京东YAIR(Y AI Platform for Retail)零售行业人工智能平台提供的大数据和算法能力平台化、产品化,通过提供精细化、智能化、自动化库存决策产品,为商家提供最优库存管理决策支持,将更专业的智慧供应链全链路解决方案开放赋能
    在这里插入图片描述

    2.10 观远数据

    本节来自文档《新锐品牌数字化增长白皮书20210108 》
    品牌需汇集多方数据并进行有效分析,提升供应链柔性与敏捷度,提前预测备货配货目标,使销售端到供应端全线协同,减少库存成本,完善履约交付能力,最大程度提升品牌效益
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    货,如战场中的“弹药”,是消费者与品牌方之间最重要的“触点”。对商品精细化的管理和分析,使品牌可以不
    断优化和迭代商品质量、设计、功能、颜值等关键因素,以提升商品对消费者的吸引力,并精准指导后端生产。

    在这里插入图片描述

    2.11 云恋科技:物流控制塔(EPLD)

    网址:http://www.cloudlinkscm.com/product/epld
    参考文档:https://marketplace.huaweicloud.com/contents/0c50b438-4c89-40cf-9d88-8df67b528c94

    物流控制塔(EPLD)是跨组织、端到端的供应链管控平台,以供应链控制塔为核心,提供从采销订单到物流计划优化再到海陆空铁物流执行的全链全渠道一体化解决方案,打造供应链协同能力,帮助客户实现供应链全程透明化、管理精细化。

    功能架构:
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    技术架构:
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    看板设计:
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    3 库存管理 、配补货、清滞

    3.1 京东:AI驱动 端到端补货技术实践

    文章[2]提到京东实现全链条的最优化,我们大部分工作可以归为三类:

    • 第一类是预测类工作,是各类决策和规划的基础。
      在整个自营的供应链中,最核心的就是如何去预测出未来的销量。因为知道未来销量,才能决定什么样的时机采购。针对销量预测,我们做的非常成熟。

    • 第二类是布局优化能力。
      我们布局优化的能力是非常充足的。因为优化能力可以帮我们提供更好的决策,比如像在补货场景下,在什么时机进多少量,是一个非常明确的运筹优化类问题。

    • 第三类是仿真平台
      对于任何一个算法,在落地上线之前,都要做一轮详细的评估。仿真平台是我们完成上线前最后一轮准备的载体。

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    900万的商品中爆品并不多,多数都是常规品,产品本身从预测到补货都很难。在预测不确定性很大的情况下,如何通过补货模型做兜底,给出很好的效果,是一个有非常挑战的问题。

    想把补货做好,一定要把库存拆解得更加清晰,针对不同的库存层次,匹配不同补货策略和模型算法。目前我们主要是基于安全库存模型,对现有的库存进行拆解。基于库存模型拆解:

    • 首先是周转库存:周转库存在理想情况,只需要覆盖两次补货间隔的量就可以。但是很多时候由于供需的不稳定性,供给会发生很大的变化,需求波动也很大,如果只备周转库存,会造成断货的风险。

    • 其次是安全库存:为了避免周转库存引起的断货风险,引入了安全库存,满足消费者的需求。比如不同的安全库存就对应着不同的服务水平,比如现货率达到97%,增加的安全库存要远大于95%的水平。

    • 最后是策略库存:除了周转和安全库存之外,还有一些策略库存。策略库存是应对一些特殊场景的,比如大促备货场景,像618和双11期间,整个节奏受到供应商产能的影响非常大,也会受物流入库的产能限制。很难在618和双11前几天把货采进来,这个情况下,就要有节奏地把货引入进来,这部分库存就是策略库存。它的量级往往是非常大的,为优化周转带来了很大挑战。

    为了应对这种挑战,目前我们引入两种常见的补货策略:

    第一类是常规补货

    常规补货更多的服务于安全库存和周转库存。在这个过程中需要做两类工作:基于预测的不确定性,推荐出合理的库存水位,然后基于合理的库存水位匹配出对应的参数。在参数推荐过程中,目前我们会使用运筹的优化模型给出参数。比如要达到一定的库存水位,不同的商品要给出不同的参数建议,备货天数是多少,服务水平是多少。通过常规补货的参数模型,我们实现了70%的非常高的自动化水平。

    第二类是大促补货

    大促补货是一个非常特殊的场景,因为它的量在某一个时间点爆发得非常大。在这种情况下,我们会基于预测、业务进销存计划、物流产能和供应商产能,在长周期下把入库节奏和数量做一个拆解。这里的难点有以下几个:

    • 第一个是销售预估,我们预测团队针对大促期间的销售做了很多的模型优化,从去年到今年618上线,新的大促预测上线后,整个计划的达成度就有了大幅提升。

    • 第二是入库节奏的匹配,这一块更多是和物流测的联动。

    另外很多时候业务会做计划调整,这种情况下对大促备货的输出结果会产生很大的影响。目前通过两轮试点,我们解决了主要的挑战。从目前跟进的效果来看,采纳率和自动化执行效率是非常高的,大促备货的采纳率在80%以上,自动化率维持在60%以上。

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    3.2 杉数科技 库存优化与调拨 方案

    内容节选来自,杉数科技的王曦在 datafunSummit 工业数据科学论坛的讲座内容

    根据产品特性及销量特征设计差异化的安全库存模型及补货策略模型;兼顾服务水平和周转效率等指标表现,实现智慧多级库存计划管理。同时,针对仓端/门店的缺货、积压与销量波动,生成日常补货和调拨计划,实现灵敏的执行层面优化。
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    差异化补货与安全库存策略:

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    多级库存网络优化解决方案

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    其在小米全渠道智能一级&二级分货优化:
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    将全局补货的逻辑抽象成智能算法模型:
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    3.3 阿里云:智能供应链解决方案

    节选自【中国技术开放日】的讲座《阿里智慧供应链中台2.0》
    库存管理模型:
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    整个库存管理的预测流程介绍:
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    关于新品预测的流程:
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    整个库存管理的算法预测平台:
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    3.4 运筹优化在汽车行业的实践探索

    来自讲座 datafunCon 2021,汽车集团的林琳 数据分析专家的分享,题目为:运筹优化在汽车行业的实践探索
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    库存优化:
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    3.5 网易严选:智能补货系统的设计思路

    参考文章《智能补货系统的设计思路

    要设计一个满足业务需求的补货系统,目标是实现低成本和高效率的库存管理。补货系统应该具备如下能力:

    • 多渠道补货:可根据销售渠道、仓库、供应商等多个维度进行补货
    • 批量化:自动生成十万(甚至百万)商品的补货计划
    • 效果可见:事前可评估补货计划,事后可复盘业务结果
    • 可干预:人工可以对补货计划进行调整
    • 风险可控:计算结果稳定可靠

    在下补货单时,还要考虑业务上的约束。下面是一些常见的因素:

    • 最小起订量:一个订单的采购量不得低于最小采购量。
      提前期:从下订单到入库所耗费的总时长,其中包括可能涉及生产、运输等一系列中间环节。
    • 最小采购频次:因为某些业务原因,使得采购行为不能太频繁,例如要求最多一周采购一次。
    • 箱规:采购量一般是以件为单位,但运输时一般是以箱为单位。

    值得注意的是,不同商品(不同供应商或不同的入库仓),对应的约束条件可能是不同的,所以补货系统需要能处理差异化的约束。

    补货系统的计算结果要可靠,还要能评估效果。我们引入仿真、监控和分析模块:

    • 仿真 验证预测模型和补货模型的效果和可靠性。
    • 监控 检测各模块的数据异常。发现异常报警或者中止流程,防止造成资金损失。
    • 分析 事前解释补货原因,事后分析补货效果。

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    预测模型
    在实际中,不同商品(不同渠道)的销售规律不同。建议实现多种预测模型,比如规则模型、时间序列模型、统计模型、神经网络模型等。

    决策模型
    功能是计算补货量,它是预测模型的下游,因为预测结果是它的输入之一。此外,它还要考虑业务约束。不同商品可能由不同的决策模型来处理。
    例如,要实现如下补货功能:

    • 支持多种最小起订量的度量,例如按SKU件数、按SPU件数、按重量等。
    • 支持多供应商,例如同一商品有多个供应商。
    • 支持分批次到货。
    • 支持按仓库补货。

    3.6 严选供应链库存分级方法及策略探究

    来自网易有数的:严选供应链库存分级方法及策略探究

    在严选库存发展的现阶段,制定一套库存分级方案,通过对现有商品划分库存等级,进行分类分级管理。不同层级的商品需要有不同的库转和缺货标准,制定不同的策略,覆盖计划链路的诸多场景,将有限的管理资源投入到能产生更大价值的重点库存中。

    行业中有过研究的方法是ABC分类和XYZ分类,其中ABC以销售重要性为特征,XYZ以销售波动性为特征。我们在综合了实际策略应用后,也加入了库转特征,增加RST分类。

    特征1:销售重要性
    ABC分类法,即以销售重要性为特征进行分类的方法,应用于库存管理中,从销售重要性的角度,进行ABC类划分,来识别对于公司销售贡献优良差影响的商品。
    分类标准上,按照销售重要性分为A类(优,重要)、B类(良,一般重要)、C类(差,不重要)。其中,A类商品,占库存商品总数的10%左右,但销售贡献在60%左右;B类商品,占库存商品数的30%左右,销售贡献也占比30%左右;C类商品,占库存商品数的60%左右,但销售贡献仅为10%左右。

    特征2:销售波动性
    ABC分类告诉我们,什么是对于销售最重要的商品。XYZ分类,则会告诉我们,商品的销售特征和需求特征是什么。XYZ分类法,就是以销售波动性为特征进行分类的方法。
    分类标准上,常用的三段分类标准以0.67和1为界,根据各分界值对应的实际销售贡献,调整为0.6和1.2,划分为X类(优,稳定)、Y类(良,一般)、Z类(差,波动),三类商品的商品数和销售贡献基本呈现30%:40%:30%。

    特征3:库转
    基于严选实际的应用场景,引入库转特征。库转是反映供应端库存周转特征的关键指标,包含了供应端商品运作属性影响,与补货策略的应用相关。
    指标制定上,通过库存/日均销量衡量库存周转速度。分类标准上,对比库存均分和sku占比均分,发现得出的库存、sku占比基本一致,故选择了其中一种,按照sku占比均分寻找边界值划分为R(优)、S(良)、T(差)三类。

    三个特征综合会有27个维度,实际对27类考虑策略方向时,会有相似的表现,且会增加操作复杂性。因此基于全部27类商品的策略方向相似性,在一期应用中,将其合并为5类。
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    基于特征的优化方向,以及库存分级的商品特征,可以划分不同库存分级的商品的参数参数优化方向。
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    3.7 盒马供应链算法

    来自datafun最新论坛:7-5 盒马供应链算法

    高品质的商品是盒马一贯的追求。为了满足顾客极致的新鲜体验,盒马商品的货架期非常短,甚至还提供仅满足家庭每日所需的只售一天的日日鲜系列商品,涵盖牛奶,蔬菜,肉禽等日常消费品类,成为行业标杆。 即时的生鲜服务非常切合消费者需求, 但对供应链提出了很高的要求。 更短的售卖期,意味着更容易发生缺货或者损耗,对 此,盒马供应链算法根据生鲜零售的特点,考虑天气、季节性、节假日、商品替代性、营销活动,线上线下陈列展示等因素,构建了一系列具有盒马特色的高精度需求预测模型,通过仿真系统优化库存,实现了高度自动化的订货系统,大 幅降低人力成本的同时优化了库存指标。
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    4 预测算法

    4.1 京东:智能预测平台的端到端补货模型

    文章[2]提到了京东内部供应链系统下的智能预测平台的功能与算法,

    为了使智能预测平台具有更好的适配性,我们会把一些业务的信息拿到智能预测平台里,比如不同的业态,像大家电是计划驱动的业态,时尚是期货的业态,中小件快销是需求驱动的,需要把不同的业态考虑到预测过程中去。

    另外我们会建立不同的影响因子,不同的影响因子对最终效果的影响很大,比如促销因子、季节性因子,我们把各类因子单独建模,以方便支撑多种多样的业务形态,目前智能预测平台是支持的。
    这一块目前的主要方向有三个:

    • 第一类是财务预测,帮助业务规划好财务计划;
    • 第二是销量预测,目前非常成熟,是实现自动补货的基础,每天输出千万行以上的预测建议,千万行以上的采购行为;
    • 单量预测,更多是服务于物流,做采购的入库计划,配置产能。

    整个预测模型体系分为四个部分:

    • 第一类是时序模型

    训练时序模型在很多情况下,能比较好地解决销量预测问题。所以这里一些品类的适应性是相对比较好的。从我们的经验来看,在趋势模型上,包括周期性模型,表现效果都比较好,模型能较好地解决这类问题。

    • 第二类是机器学习模型

    当时序模型解决不了的时候,就需要引入机器学习模型,包括深度学习模型。这种模型解决哪类效果比较好呢?比如促销、营销的信息,复杂的信息在时序模型中很难考虑进去,因为他的学习能力比较弱。这种情况下,把机器学习模型引入,效果会得到改善。

    • 第三类是新品模型

    新品模型是目前行业的难点,我们也探索了很多新品预测的思路,目前来看没有特别完美的思路。一种比较可用的思路,是相似品逻辑,会在新品预测中发挥比较大的作用。比如很多商品,在引入平台后,有些老品和它的相似度非常高,把它引入后,就有相对完善的数据去做新品的模型训练,效果比较好。

    • 第四类是路由模型

    因为上面三种模型是通过算法人员对商品分析后,针对不同的商品分层做差异化带来的效果提升,但效率比较低。因此我们提出了路由模型,希望通过算法的自动识别,自动匹配每个商品在某个时期,有没有合适的meta model适配。
    通过一年多的探索,我们找到了一些选择机制,能很好地匹配商品之间的关系。从实际效果来看,路由模型对大盘精确度的提升发挥了非常大的作用。在不同的频率上,脉搏的提升是在一个点以上,提升是非常巨大的。所以路由模型是目前重点主推的一个模型,可以提升效率,改善预测的效果。

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    提升算法上线的效率,我们做了一些机制的完善,包括从去年开始完善了上线流程评估体系、回测体系,极大地加速了预测算法上线速度。

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    端到端补货 模型

    我们从2020年开始推进一个前沿的技术是多端补货,前面补货的核心逻辑是先做预测,再结合补货模型,比如参数推荐,来下采购单。这种方式的一个劣势是环节很多,每一层环节都会有一个误差累积,使预测效果变差。所以我们想把预测和捕获决策,两个环节变成一个环节,直接给出最优化的建议,通过这种方式进一步提升补货的效果。

    在整个端到端的模型里,会把现在的销量预测、VLT预测、补货决策三块内容,通过一个大的神经网络结合成一个大模型,最终给出建议。为了提升整个模型的可解释性,会把中间过程的结果,像销量预测和VLT预测的结果输出出来,供大家做参考。

    从我们验证效果来看,在实际的落地场景中,我们选了三个具体的品类做线上实验,实验效果非常不错,周转和现货能达到双升,无论对于常规品、畅销品,都能达到比较好的效果。

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    我们也在不断地去探索预测的可解释性,到底怎么去做?目前我们在探索的过程中,有两步要走:

    • 第一,预测过程可解释性,就是做了什么样的动作,数量增大了;
    • 第二,结果的可解释性,对预测总量做拆解,哪些营销产生的量是因为促销产生的,哪些是因为价格产生的,需要把结果拆解出来,以方便和业务做事后badcase的追踪,我们有更好的解释能力。

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    4.2 阿里巴巴数字供应链预测算法

    来自datafun 讲座的一篇文章《阿里巴巴数字供应链预测算法》

    对于预测场景的梳理和划分,主要是基于时间轴的划分,即预测提前期。不同的预测提前期的应用和对应的算法不同。从远到近可以划分以下几个场景。

    ① 预测期长达一年 - GMV预测

    GMV预测指对店铺或者平台的成交量做长期的预测,用于制定长期的经营计划。比如营销资源,或者一些扶持成长的核心资源怎么分配,取决于对未来长期的预判。长期的预判提前期为一年,比如现在去预测下一整年行业的成交情况。

    ② 预测期几个月到几周 - 销量预测

    销量预测是指预测淘宝天猫以及各个阿里系新零售的,各种场景下的商品未来销量有多少。主要用于库存补货、调拨、商品流转,业务环节中的一些核心决策都取决于我们对未来的预测判断。

    ③ 提前一周到几天 - 仓库订单量预测

    仓库的来单量是很重要的不确定因素,会影响仓库的产能、人力的各种提前准备,所以这个预测需求比较迫切。

    以上是预测算法的主要支持方向。这些是用离线的预测算法进行预测的(离线的定义为提前期在一天或者一天以上的),底层数据和技术体系都是离线的。

    实时的有一套完整的GMV预测、销量预测、单量预测的技术方案(实时指在一天以内的),做到小时级、分钟级刷新。实时的应用场景跟离线类似,但技术架构不同。

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    预测算法研发路线及结果
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    自研的算法框架
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    Falcon的核心优势是参数规模小,在几千左右。有些上万的参数,是因为block里有全连接的层,浪费了一些参数。目标是参数控制在万级别,我们的数据量大概就十万百万的级别,尽量把参数控制在一百比一,训练时间是一两个小时可以跑一个百万数据量的算法。

    此外,跟上下游有些框架性的工作,主要是为使上下游匹配这个模型,快速对接业务,快速上线的工具。

    算法Falcon在20年下半年基本上定型,业务上运行的结果基本达到目标。
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    针对一些细分的挑战有一些简单的解法,如图2-5中对于促销品,比如商品的替代性和季节品都有一些直接的解法。核心工作是把解法的思想融到算法模型里面,把它作为一个特别的block,或者更高层面的东西,把它塞得更完美一些。季节性部分基本上已经完成,促销部分也接近完成。替代品实验是比较有挑战的一项,在用一些图的方式来解决商品之间的关系,需要做一些探索性的工作。
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    4.3 Spark技术在京东智能供应链预测的应用

    Spark技术在京东智能供应链预测的应用

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    预测系统在整个供应链体系中处在最底层并且起到一个支撑的作用,支持上层的多个决策优化系统,而这些决策优化系统利用精准的预测数据结合运筹学技术得出最优的决策,并将结果提供给更上层的业务执行系统或是业务方直接使用。
    目前,预测系统主要支持三大业务:销量预测、单量预测和GMV预测。其中销量预测主要支持商品补货、商品调拨;单量预测主要支持仓库、站点的运营管理;GMV预测主要支持销售部门计划的定制。

    销量预测按照不同维度又可以分为RDC采购预测、FDC调拨预测、城市仓调拨预测、大建仓补货预测、全球购销量预测和图书促销预测等;
    单量预测又可分为库房单量预测、配送中心单量预测和配送站单量预测等(在这里“单量”并非指用户所下订单的量,而是将订单拆单后流转到仓库中的单量。
    例如一个用户的订单中包括3件物品,其中两个大件品和一个小件品,在京东的供应链环节中可能会将其中两个大件品组成一个单投放到大件仓中,而将那个小件单独一个单投放到小件仓中,单量指的是拆单后的量);GMV预测支持到商品粒度。

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    4.4 严选时序预测算法实践

    来自:严选时序预测算法实践

    4.4.1 应用场景

    对于各种时序预测场景来说,需要理性看待预测算法的价值和边界,不能沉迷于算法的迭代优化乃至准确率的提升,应当更多从全盘业务的角度,用更全面的手段来解决实际问题。
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    时序预测算法在电商场景中有着大量的应用场景,例如我们需要预测商品未来的销量,来决定补多少货;需要预测APP未来的流量,来决定具体的搜推策略等等。

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    要让时序预测的算法在严选场景中更好的落地,产生业务价值,主要需要解决以下几个问题:

    • 特征数据的构建、收集、落地;
    • 算法模型的设计、实现;
    • 算法服务的整合、开发。

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    4.4.2 数据特征

    • 用户数据
      • 用户属性:性别、年龄、地区、手机型号、消费水平、社会身份、类目偏好、社交关系……
      • 用户行为:浏览、点击、加购、购买、评论、分享……
    • 商品数据
      • 商品特性:类目、迭代关系、相似性、价格、毛利、文案……
      • 商品销售:销量、折扣、促销、好评、复购、退货、地域、履约……
    • 业务数据
      • 后端仓配:选址、容量、人力、配送……
      • 前端营销:预算、计划、竞争关系、渠道属性、经营模式、市场计划……
    • 外部数据
      • 行业相关:节假日、自然气候、原材料……
      • 流量媒体:属性、类型、规模……

    4.4.3 算法模型包括

    经典统计学时序模型
    优点:预测结果具有较好的可解释性,计算效率高。
    缺点:算法本身处理复杂场景能力有限,需要额外的预处理、后处理环节,通过一些策略规则对预测数据进行补充优化,需要引入大量的专家经验。
    应用模型:Linear-Regression、ARIMA、Holt-Winters、Prophet……
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    传统机器学习模型
    优点:可以处理复杂的业务场景,较为方便的考虑时序或非时序的各种特征数据,目前在大部分实际应用中有更高的预测准确率。
    缺点:预测结果的可解释性较差,同样需要一定的专家经验来进行特征工程,对训练用的历史数据有一定要求,数据量(数量&质量)不够时很难学到有效的预测模型
    应用模型:XGBoost、LightGBM……
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    深度学习模型
    优点:可以处理更加复杂的情况,对人工经验、特征工程的依赖更少,具有较高的自由度,可以端到端的解决各种预测问题。
    缺点:预测结果的可解释性最差,对历史数据的要求最高,并且训练过程计算量最大,效率较低。
    应用模型:DeepTCN、MASS、DeepAR、LSTNet、TFT、Informer……

    特别是深度学习模型,在NLP、CV领域带来了革命性效果提升的同时,在时序预测应用中却并没有体现出显著优势。近期学术界的一些研究也提出并验证了这一观点。在实际应用中,目前取得最好预测效果的依然是诸如XGBoost等传统机器学习模型。此外,对于严选的大部分落地场景,算法预测的可解释性几乎和准确性同等重要,因此,具体预测模型一定是结合业务需求选择最适合的,不能盲目追求“高大上”的算法。

    4.4.4 算法服务

    定义了预测任务的标准范式,支持了预测任务的自动拆解,进而实现了大型预测任务的分布式计算。例如当执行一次全量商品的销量预测任务时,会自动按SKU将预测拆分成多个子任务,分发到多个服务实例上并行的执行预测计算,大大提升了预测服务性能。
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    此外,通过一系列的工程优化,这套服务框架还支持了算法参数的配置化与热更新、算法热插拔、横向可拓展等特性,并且以Tornado为基础,抽象封装出了一套更适合线上算法服务的Python服务SDK——Typhoon,并开源发布。
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    4.5 名创优品:供应链分析框架

    "以零售门店为中心"的供应链分析框架

    需求预测是所有供应链规划的基础;供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此,供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。
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    需求预测需要考虑的重要影响因素:

    • 历史需求
    • 产品补货提前期
    • 节假日
    • 广告或其他营销活动的力度
    • 竞争对手采取的行动
    • 价格及促销计划
    • 经济状况

    5 仓间运输调度

    5.1 杉数科技 运输调度优化

    在考虑多种业务约束条件的同时,全局统筹规划所有资源,在确保满足客户服务水平的前提下,尽可能减少运输成本,提升资源利用率的同时提升业务响应速度。

    内容节选来自,杉数科技的王曦在 datafunSummit 工业数据科学论坛的讲座内容
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    确定调拨计划后,低成本高时效地执行落地
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    5.2 阿里健康库存模型

    知乎文章:
    新零售 - 多目标场景下智能调拨
    新零售 - 智能补货模型
    阿里健康的供应链是针对医药电商的货品进行订补货建模,需要根据健康商品特有的属性来进行针对性的分析优化。我们最初使用了业界应用最广泛的效果最佳的周期性(s,S)模型,能够快速的构建基础模型,再针对健康商品进行单点细粒度优化,构建适用于健康场景下的各个策略和模型,有两个模型:

    5.2.1 两大类补货模型

    周期性盘点(s,S)模型
    因为市场需求是不确定性的,在周期性盘点下,供应商提前期+盘点周期(vlt+nrt)的在服务水平为 a a a的情况下,库存消耗情况如下:
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    动态库存模型(DTIA)

    动态库存模型(Dynamic Target Inventory Adjustment)
    通过上述安全库存公式可以看出,其针对销量及VLT的波动均有一定程度的抵抗性。我们有一套缺货归因分析方法,能够针对商品的缺货进行归因归纳,找到影响缺货的主要原因。在健康场景下,通过归因分析发现,销量的波动,并不是影响缺货的最核心要素,供应商的影响才是导致缺货的重要原因。于是,我们提出了动态目标库存(DTIA)模型,它通过综合考虑供应商情形与动态调整目标库存来降低缺货风险。

    5.2.2 补货流程结构

    (1)预处理层,在预处理及参数调整部分,按如下拆分:

    • 部分参数会拆分到品类维度,针对不同类目进行相应的参数适配;
    • 新品和老品,新品通常有一些需要特殊考虑的波动性,适配新品模型;
    • 常规品和长尾品,长尾品考虑到周转和易缺货性等;
    • 日常品和季节品,季节品是会有考虑起量和减量的特性;

    (2)模型层,相关的包括:

    • 常规模型,常规品大多采用周期性的(s,S)模型;
    • 分位数模型,针对一些新品or长尾品,采用分位数回归和分位数补货;
    • DTIA模型,针对一些易缺货品,考虑易缺货性等;

    (3)后处理层

    • 季节性,在做季节性处理的时候,在预测、补货端的后处理会加上一些拦截;
    • 大促,大促品会有大促期间的加量情况;
    • 易缺货性,在考虑到模型上的调整后,通常会对这部分做一些条件上的限制;
    • MOQ(最小起订量),最小起订量会根据箱规等规则做调整;

    通过预处理、调整层的处理,有效的应对爆品、长尾品、季节性、易缺货性商品所表现出的不同特征,在模型层也是适配不同的模型输出,再通过最后的后处理层,调整库存水位及箱规等,达到最终输出的要求。

    5.2.3 库存仿真类型

    库存仿真是对供应链系统中的补货模型进行模拟评判的过程,可以评价不同策略的模型在同一系统中的各个指标的表现情况,比较常用的指标包括:库存周转、缺货率(现货率)。

    补货仿真根据历史库存、采购单等信息,考虑随机性因子,并行的对于不同品仓维度在一定期间内进行仿真,仿真epoch次数,计算仿真的平均值为最终结果。
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    5.2.4 多目标场景下智能调拨

    调拨考虑的基本因素有:调拨成本、预计提升次日达、预计降低缺货率。目标函数需要进行相应的估计和量化,这里谈一下量化的相关思考。

    • 1.成本,可以根据仓间调拨的体积、重量、保险率等相关费用估计仓间单位成本调拨费用;
    • 2.预计提升次日达,可以使用销量对于单量比,在跨区发货难以次日达的假设前提下,通过提升本区发货单量来预估本次预计提升次日达;
    • 3.预计降低缺货率

    调拨算法求解几种方式:

    求解问题变换
    原问题是一个多目标的非线性规划问题,直接求解问题比较难解,全局决策变量较多、求解费时,同时得到的单品子解集不直观;通过将求解思路转换,先求解单品次的子问题,之后在全局考虑相关约束,再结合上面的目标线性量化,可以将问题转换为多目标的整数规划问题求解。考虑子问题的话,可以使用并行计算的方法,每次独立的求解该品该怎么调拨及调拨多少量。

    多目标求解

    多目标优化是指考虑多个指标的最优化问题,这里其实对于每个目标的谁更优是没有明确界限的,各个目标之间可能存在冲突,所以最优解不一定是只有一个。

    组合目标求解

    除了多目标求解之外,可以用组合目标直接求解方式,思路是和上面类似,只不过提前将关心程度指标量化到目标的结合,将多个单目标化为一个组合目标。

    6 控制塔

    6.1 杉数科技:端到端供应链智能决策控制塔

    内容节选来自,杉数科技的王曦在 datafunSummit 工业数据科学论坛的讲座内容
    节选:datafun的:7-1 数据驱动的智能决策

    计划部门从此有一套完整的工具,具备对供应链计划的可视化、决策优化、模拟仿真的功能
    大盘全局分析 +对未来每个环节做预见性分析+对库存、调拨、运输作出最佳决策
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    情景计划通过仿真模拟技术,最大程度还原供应链计划逻辑并串联端到端流程,通过强大的what-if分析功能让企业拥有提前预估未来的敏捷分析能力,比对不同的变化可能性对供应链的影响并作出最优决策
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    最新的决策平台:
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    6.2 京东:智能规划塔和智能计划塔

    参考文章[1]有提到京东一台双塔,智能规划塔和智能计划塔
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    6.2.1 一台双塔

    基于数字孪生平台,我们建设了一套产品体系称为一台双塔,台是指数字孪生平台,是对物理世界的数字化的表征描述。在此之上形成了双塔的产品体系:智能规划塔和智能计划塔,它们是算法驱动优化的产品,优化的结果会反馈到数字孪生平台里,用数字孪生对它进行仿真模拟,以优化效果,效果达到一定程度后推给生产系统,从而影响真正物理世界的运营效果。

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    6.2.2 智能规划塔

    规划塔的一个重要作用,是在数据智能的驱动下做物流的顶层规划。把物流网络规划进行抽象,就是时空网络的问题,是涉及到点线面怎么去确定的问题。
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    规划塔的一个重要能力是,在期望的业务目标下计算出最优解。因为现在整个网络的规模非常大,所以更多的是做静态方面的工作。
    为此我们在技术上做了很多努力,比如传统的运筹学和AI机器学习的融合,把整个的计算效能提升了很多,从而解决更及时的问题。

    6.3 供应链控制塔是如何加速数字化的商业效益

    这是一篇《供应链控制塔是如何加速数字化的商业效益》的介绍性文献
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    一个标准的控制塔应该提供整个供应链的端到端可视性–特别是对不可预见的外部事件。最终,这将帮助您更好地预测中断、提高弹性、管理异常情况并应对计划外事件。也许,供应链控制塔最根本的价值在于,它能够连接不同的系统 ,如WMS,TMS,ERP等,并带来一个版本的数据显示。
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    认知计算引擎:数字化需要智能行动。这一层的业务目标是使用来自外部和内部来源的数据,将智能应用于业务流程,预测问题并确定其优先级,预测中断,有效地缓解并确保智能自主决策。这是通过以下方式实现的:

    • 量化影响:当事件已经发生或即将发生时,团队应能够预测和量化事件可能产生的影响,以便设计和交付适当的应对措施。
    • 情景分析:这是围绕开发和分析各种情景以解决异常的分析能力而展开的。
    • 预测分析:供应链控制塔不仅提供了对已发生和正在发生的事情的可见性,而且还通过其预测分析功能帮助预测下一步可能发生的事情。
    • 协作/协同响应机制:数字化需要自动化和协作/协同。

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    6.4 埃森哲 :数据驱动的供应链控制塔

    讲座来自2019的数字化年会:
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    通过事先预定义的事件存储与校验标准,感知供应过程的风险与机会,量化其对服务水平和财务指标的潜在影响,分析、模拟最佳解决方案并及时调整执行方案。

    供应链智能控制塔作为系统架构,本质上是一个智能服务中心,可实现对供应链的数据可视、实时监控、智能分析与辅助决策,帮助企业构建以需求为驱动的协同、敏捷、实时、动态的智能供应链体系。
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    控制塔的作用:
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    供应链控制塔的运营中心架构:
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    6.5 严选供应链仿真体系建设实践

    来自严选团队的技术文章《严选供应链仿真体系建设实践

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    本文侧重电商供应链中业务配置、策略/算法等的仿真,以供应链中采购入仓、仓库间库存调拨、销售订单调度三部分业务(上图)及组合为例:

    采购入仓

    • 配置:各商品的生产时间及产能;供应商发货到各仓库的运输时间及费用等。
    • 策略:什么情况及时间、对哪些商品及仓库进行多少数量的采购补货。
    • 目标:控制库存水位,既不缺货(频繁采购、额外调拨及配送成本),也没有过多的库存积压(仓储成本及滞销风险)。

    仓间库存调拨

    • 配置:仓库地址;每天各仓能接收入仓的数量;仓库间的车次、车型、运输时间及费用等。
    • 策略:相比采购,更聚焦于内部多个仓库间的准实时库存平衡。
    • 目标:在控制调拨成本的情况下,尽可能减少下游销售订单的配送时间及成本。

    销售订单调度

    • 配置:综合考虑各快递各路线配送费及配送时间;各仓库租赁及打包拣货费。
    • 策略:根据用户地址及库存情况,综合上述配置,选取合适的仓库及快递。
    • 目标:在保证用户体验(配送时间等)的情况下,控制成本。

    综合起来,三者都对库存进行影响,需要进行策略的协同配合及感知,才能达到整体的最优。

    读者可能会联想到,对于互联网其它类型业务,方案评估可以用ABtest。之所以没有采用,是其业务特殊性导致的:

    • 1 反馈周期长 :供应链中的采购、物流等行为都是以天记的。在线上分流验证效率太低;
    • 2 无法分流量 :所有库存是一个大的整体,可以进行跨地区发货及调度,用户的订单,都通过库存对其它用户的订单造成潜在影响,无法完全分隔;
    • 3 测试成本高 :相比于用户访问页面及推荐内容投放等,供应链中的操作直接产生实际费用成本,例如仓库租赁费、运费等。

    因此,脱离实际时间空间等限制、低成本的仿真方案成为了更合理的选择。

    脱离实际时间空间等限制、低成本的仿真方案 > ABtest

    仿真手段在严选内部进行了广泛的应用,具体可分为以下4种类型:

    • 1.生成模型
      在不考虑库存限制下进行订单调度(选择仓库和配送快递)仿真,计算理想情况下各商品在各仓分配量及比例,用于指导采购入仓及仓库间的库存调拨等实际业务运行。
    • 2.方案调优
      通过调整订单调度的策略和参数,优化了成本(仓库拣货费,快递费等)及用户体验(配送时间、是否拆包等)。
    • 3.收益评估
      线上会对一定时间段内的同一用户及地址订单进行合并发货。仿真环境使用合单前的订单进行仿真。两版数据对比,即可得出合单收益。
    • 4.风险控制
      例如某个仓库发车车次的时间误配置为0,导致大量订单因为配送时间短选择了该车次,引起车次乃至仓库承载量的超出,此类问题可在上线前通过仿真预先发现。

    供应链行业仿真方案对比

    仿真是供应链领域常用的优化手段,对于供应链行业从业人员来说,或多或少都接触或进行过仿真,为什么我们还要如上文所述新设计一套方案呢?在做之前,我们也调研了行业的主流方案,都有其各自的优缺点,因此我们没有照搬行业方案,而是新设计了一套覆盖已有方案的优点并补足其缺点的解决方案。对比结果如下:

    在这里插入图片描述

    7 其他

    7.1 网易严选:包材推荐系统的设计与实践

    是一个非常有意思的话题,参考:
    包材推荐系统的设计与实践
    小店大连锁零售业态数据生产力实践之供应链篇

    网易严选是一家自营电商,每天有数以万计的订单需要拣货、打包和出库。打包的过程就是把订单中的商品用包材进行包裹,常见的打包方式有缠膜、装袋和装箱。
    袋子和箱子有不同的种类和型号,比如袋子有共挤膜袋、镀铝膜袋、塑料袋等。

    在这里插入图片描述
    人工决策不仅效率低而且容易造成浪费。原因有两点:

    • 第一,商品种类太多,人记不住正确的包材,只能凭经验判断。工人害怕出错,最保险的方法是一律使用纸箱,于是一些本来应该缠膜或装袋的订单,结果用纸箱打包。
    • 第二,纸箱型号有三十多种,而且是折叠状态(如下图所示)。工人难以判断哪个纸箱是体积最小且能装下整个订单的商品,最保险的做法是选择较大的纸箱。

    7.1.1 算法架构

    输入商品列表,输出包材类型和型号。算法的基本流程如下:
    在这里插入图片描述
    第一步:输入包材列表,包材选择器通过基础数据模块获得商品、包材、承运商、仓库等基础数据。
    第二步:包材选择器根据约束条件得到订单对应的可用包材类型和型号列表。
    第三步:算法选择器根据包材类型选择对应的算法进行求解。例如,包材类型是袋子,那么选择装袋算法。
    第四步:输出算法的计算结果(包材类型和型号)。

    7.1.2 装箱算法

    在这里插入图片描述
    可以把纸箱按体积从小到大排序,返回第一个能装下所有商品的箱型即可。这样一来,上面的问题可以简化成一个判定问题。

    7.1.3 效果评估

    业务效果
    如前文所述,业务关心两个指标:包材成本和空间利用率。由于测量存在误差,还需要追踪基础数据和算法的异常。我们通过对比“推荐的”和“实际使用的”包材型号来分析问题。

    • 推大用小:算法推荐的箱型比实际箱型大。说明人工经验比算法结果好,对成本节省有利。从另一个方面也说明算法可能有优化的空间。
    • 推小用大:算法推荐的箱型比实际箱型小。说明数据测量有问题或者人工操作不规范。这种情况下需要重点检查数据的准确性以及加强对操作人员的培训。
    • 推用一致:算法推荐的箱型与实际箱型一致。基础数据越准确,人工操作越规范,算法效果越好,于是“推用一致”的占比就越高。

    算法效果
    装箱算法的效果主要从两个方面衡量:

    • 一是计算效率,我们要求单个请求的响应时间不超过1秒;
    • 二是计算效果,用准确率来衡量,比如计算一批三维装箱判定问题的实例,然后评估正确回答的占比。

    计算效果的衡量并不简单。原因在于三维装箱判定问题的计算复杂性是 NP-hard,这意味着它不存在多项式时间的精确算法(在 的假设下)。
    通俗地说,如果想要准确求解,那么随着物品数量的增加,计算需要的时间呈指数增长。例如,当物品的数量增加到十多个,计算时间可能是分钟、小时甚至是天的级别。


    参考文献

    1 吴盛楠:AI数智技术驱动的京东物流一体化供应链建设
    2 戚永志:AI驱动的京东端到端补货技术建设实践
    3 【物流揭秘】菜鸟网络全套数智化供应链解决方案(附PPT)

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  • 前言 随着电商行业增速的回落,野蛮...在电商的供应链管理中,有两块业务是核心内容,即订单处理和库存管理。订单是所有后台业务的源头,在多平台开店已经成为普遍采用的操作手法之后,如何高效、协调地管理来源于不...

    前言

    随着电商行业增速的回落,野蛮生长的阶段已经过去,电商开始进入精细化运作阶段,商家之间竞争从比拼营销和低价,转移到后台的供应链,供应链效率和成本的高低决定了商家的生死。

    在电商的供应链管理中,有两块业务是核心内容,即订单处理和库存管理。订单是所有后台业务的源头,在多平台开店已经成为普遍采用的操作手法之后,如何高效、协调地管理来源于不同平台的订单成为影响用户口碑的关键环节。电商消除了购物过程中的空间限制,但作为实体存在的商品需要存放、需要配送,无法消除地理空间上的限制,如何快速、低成本地满足来自不同地域的消费需求,全局库存管理成为必须要良好解决的管理难题。

    一、多平台订单管理

    所谓多平台开店,就是在开展电商业务时,不仅仅建立自己的官网,也不仅仅在淘宝平台上开网店,而是和所有主流平台合作,目前,这些平台包括:淘宝、天猫、拍拍商城、京东、苏宁易购、一号店等等,在这些平台上开独立店或通过网络分销模式进行推广。

    (一)如何统一不同平台上的订单

    很明显,由于不同平台的设计思路的差异,每个平台的订单状态都是不同的,比如淘宝平台订单状态有:“没有创建支付宝交易”、“等待买家付款”、“买家已付款”、“卖家已发货”、“买家已签收”、“交易成功”、“交易自动关闭”、“卖家或买家主动关闭交易”。而京东平台的订单状态是:“等待出库”、“等待发货”、“已发货”、“买家已收货”、“已取消”。

    这些状态中,有不少状态对平台管理有用,而对后续订单的处理是无用的;比如淘宝平台的“没有创建支付宝交易”状态,这个状态是淘宝网为了控制订单的支付过程中异常而设计的,而在海鼎系统(以下简称“系统”)中,没有支付成功的订单都不需要处理,去掉这些无用的状态,不同平台的订单状态就大同小异了,我们根据业务处理的需要,将订单统一成以下各种状态,这些状态之间的关系如下:

     

      

             当订单从各个平台上下载到后台系统中之后,系统根据对应规则,将所有订单的状态都统一到平台的订单状态中,以便后续的订单处理作业按照一致的方式完成。

    (二)订单处理策略

    销售订单从各大平台上下载后,需要进行客服的审核以及系统的相关操作,处理内容包括合并策略、促销处理策略、库存处理策略等三大类。

    1、合并策略

    以淘宝平台的订单为样本,有10%左右的订单是同一个用户在不长的一段时间内分开下单,存在合并的可能。订单的合并可以降低运费,客户收货验收也比较简单,所以被绝大多数电商所采用。

    订单的合并可以是手工合并,也可以是自动合并。手工合并灵活,但效率低,应用最多的还是自动合并。

    自动合并是有系统自动完成,当订单必须符合一定的条件后,就可以进行合并,常见的条件包括:订单的来源店铺相同、买家ID相同、收货地址相同、没有备注信息,以及都处在“买家已付款,等待审核”状态下。自动合并时订单金额和运费只是简单累加,订单行金额不再重新分摊。

    系统一般将自动合并和自动审核同时完成,将不符合自动处理条件的订单留下来,让客服手工处理。手工合并就非常灵活了,可以针对已经合并后的订单再次合并,手工合并的订单也需要手工审核。

     

    2、促销处理策略

    所有电商平台上都支持种类繁多的促销策略,但由于平台通用性的限制,还是有些促销策略不能支持,比如淘宝平台就不支持最常见的赠品促销和数量折扣促销。因此,系统提供相应的功能来弥补电商平台的不足。

    现在已经支持的促销模型有:

    模型一:全场商品,购买金额>=m,则赠送C+D;

    模型二:部分商品A,B,购买金额>=m,赠送C+D;

    模型三:赠品库存限制,赠品C库存为m个,送完即止;

    模型四:分档次赠品,高档次A,库存为m,赠品全部赠送完毕,则送低档次赠品B,库存为n;

    模型五:一批赠品A、B、C、D,库存分别为m、n、i、k,依次送完即止;

    时间是促销模型的另外一个纬度,现在的促销单中,有效时间可以精确到秒,比如每天下午6:00到8:00开始促销。

    上面提到的促销模型是系统自动生效的,由于电商的售后服务复杂多变,很多时候需要通过送赠品的方式来换取客户的理解,因此,系统还提供了手工添加赠品的功能,只要是有库存的商品都可以手工添加到订单中,作为赠品处理。

    3、库存处理策略

    根据库存的状态可以分为以下几类:可用库存、锁定库存、预留库存、买断库存、待退货库存、虚拟库存。在订单处理时,锁定库存和待退货库存是不可以使用的,其他集中类型的库存需要按顺序进行处理,处理逻辑如下:

     

     

    二、全局库存管理

    在传统零售中,由于每个实体店都有自己的库存。而对于在不同平台上的网店而言,也需要一个库存数,这个库存数既是平台的要求,也是防止超卖的管理要求。

    每个网店有库存数,不表示每个网店都需要有自己独立的仓库,因此,不同平台上的网店库存需要集中管理,以保证每个网店既不缺货又不超卖。

    库存集中管理后,库存要存放在实体仓库中,而实体仓库的建设有两种模式,即集中式和分布式,这两种模式各有优缺点。

    (一)集中式库存管理

    所有库存都放在一个实体仓库中,这种方式非常简单,也是广大中小电商最常采用的库存管理策略。

    不同平台上的店铺共同使用一个仓库中的库存时,就涉及到库存分配问题,否则就容易出现缺货或超卖,在我们系统中通过库存发布来解决。

    库存发布有两种方式,一种是按店铺的权重进行分配,比如100件库存,一个A级店铺分配40件,两个B级店铺各分配20件,两个C级店铺各分配10件。更精细一点的控制是根据商品在不同门店的销售占比来分配。另外一种方式,所有店铺库存保持一致,将所有可用库存同时发布到所有店铺上,比如100件库存,在一个A级店、两个B级店、两个C级店的库存都是100件。

    看上去第二种方式似乎不太合理,但实际上更符合电商的环境。电商销售的突然爆发性远远超过实体零售,几万件商品可以在几分钟内销售出去,如果按权重进行分配,很可能的出现C级店库存全部销售完成而下架,A级店还有大量的库存。其次各大平台的库存是可以随时更新的,通过系统对接,可以及时方便地将库存发布出去,从而降低在各个店铺缺货而影响的销售。

    通过快速的更新库存,让所有店铺的库存保持一致的做法比预分配的做法更有效性,但对于库存很少的商品容易造成超卖。比如某件商品库存只有1件了,如果所有店铺都还将库存设为1的话,几个店铺同时下单的可能性还是很大的,就非常容易出现超卖的情况了。因此,针对库存少的商品需要进行特别的控制,应该定向发布到指定的店铺上销售,而不再是发布给所有店铺销售。

    如果库存商品的数量很大,且店铺数很多的情况下,计算可用库存和发布库存是比较耗费时间的事情,因此,我们引入了增量发布的库存功能,只发布从上次发布到本次发布时间间隔内有库存变化的商品。

    (二)分布式库存管理

    与集中式库存管理相对应,一般出现以下情形时,需要分布式库存管理:

    1.         在各个区域需求量都足够大,可以支持一个配送中心的运营成本,这种情形对大型电商(如京东、一号店等)而言是非常常见的;

    2.         线下各个区域的比较强势的经销商,线上的订单需要有各个区域的经销商负责配送,这种情况对品牌企业比较多见;

    3.         产品易碎或保质期比较短(比如生鲜等)必须要通过区域配送来完成,才能有效降低损耗。

    分布式库存管理的复杂性远远超过集中式库存管理,其管理的核心在于如何协同使用在不同区域的库存,常用的方案有:

    1.         不同区域订单归属不同仓库管理

    这也是最常用的一种模式。如果自建官方商城,可以在客户下订单的时候,就可以指定到不同区域的仓库。如果是在第三方平台上的店铺,则没有办法指定区域,这是需要后台系统在处理订单的时候,根据送货地址自动将订单处理到对应区域的仓库上;

    2.         不同网店归属不同仓库管理

    这种模式不太常见。但如果一个企业有多个品牌,同时这些品牌的制造或配送仓库不在一起的时候,就会出现这种需求。由于品牌定位不同,所以不同品牌在第三方平台上都会开设不同的店铺,但后台系统还是一套,所以需要将不同网店与对应品牌的仓库建立对应关系,在处理订单的时候,根据这个对应关系扣减相应的库存;

    在分布式库存管理中,另外一个常见的难点是成本核算。比较常见的方式是每个仓库单独核算,仓库之间的调拨是成本价或加价调拨,或者所有仓库统一核算,仓库之间调拨仅仅是数量上的变化,不涉及成本上的变化。比较复杂的是某几个仓库统一核算,这些仓库内部调拨是按成本价调拨,而与其他仓库之间是加价或成本价调拨。

    (三)虚拟库存

    所谓虚拟库存,就是这些商品在仓库中并没有实际的库存,但在销售平台上显示有库存,这类库存都是虚拟库存。由于电商是先有订单后发货,从销售成立到货物发出有个时间差,这个时间差就让虚拟库存在电商中得到非常灵活和普遍的使用。

    在虚拟库存管理中,根据配送方式的不同,有两类处理模式:

    第1种,集中配送,即供应商送货到自己的仓库中,统一分货打包后,与其他在库商品一同配送给客户,这种模式的最大好处是供应商接触不到最终客户,同时,由于是统一配送,客户的服务质量能得到保证,处理流程如下:

     

      

    第2种,供应商配送,即订单发送给供应商,由供应商直送给客户。这种类型缺少了二次分拣,可以降低配送成本,但缺点是客户的资料被供应商拿走,且每个供应商的服务质量差异较大,很难统一。处理流程如下:

     

      

    结束语

    海鼎的电子商务解决方案全面解决了多平台订单处理和全局库存管理中的管理难题,整体处理框架图如下:

     

    通过灵活的自定义处理策略,系统具备了很强的适应性,为我们的客户拓展电子商务业务提供了强大的工具和坚实的基础。

     

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