CN106991593A - 基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，包括有用户管理子系统，商品子系统，订单子系统，防御子系统，自动维护子系统，系统为基于Python的Flask框架，构成的服务器在亚马逊AWS和阿里云的Linux操作系统上的Apache HTTP服务器上运行；系统内的数据库采用了MySQL和Redis NoSQL数据库，系统分为云服务器机群与软件端。由此，在实施期间，可加入了全新的Machine Learning算法，通过Collaborative filtering优化了供应链系统,提供了一个基于供需双方点对点的订单工具，通过后台算法使用户通过手机实时完成多位置多重关系的协同作业。
Description
技术领域
本发明涉及一种订单采购系统，尤其涉及一种基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统。
背景技术
就现有技术来看，通过大数据和后台算法优化传统商业模式的手段解决企业供需两端的一系列问题。首先切入的行业就是餐饮行业，餐饮行业市场庞大，产品品种繁多，供应链产业结构差，餐厅端和供应商端的采购模式20年来未有任何变化。
有鉴于上述的缺陷，本设计人，积极加以研究创新，以期创设一种基于SaaS 的供应商和餐厅点对点订单采购系统，使其更具有产业上的利用价值。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统。
本发明的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中：包括有用户管理子系统，商品子系统，订单子系统，防御子系统，自动维护子系统，所述用户管理子系统，用于接受订单，合并订单，退货，短信通知，金额计算，付款；所述商品子系统，用于实现用户的注册，登录，邀请与绑定；所述商品子系统，用于商品信息上传，管理，规格计算；所述防御子系统，用于维护网路通讯安全；所述自动维护子系统，用于进行订单类信息的维护；系统为基于 Python的Flask框架，构成的服务器在亚马逊AWS和阿里云的Linux操作系统上的Apache HTTP服务器上运行；系统内的数据库采用了MySQL和Redis NoSQL 数据库，系统分为云服务器机群与软件端。
进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，还包括有配送系统，根据商家和供应商的GPS坐标以及订单品类分配订单。
更进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述防御子系统在运行期间，设立端口白名单机制，对CSRF跨站请求、SQL Injection注入进行甄别。
更进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述自动维护子系统，根据设定时间，定时自动处理订单，自动发送短信。
更进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述自动维护子系统，根据订单获取各类物品的物流去向及数目，将此信息作为原始数据传进机器学习的模型，获取不同地域对各类产品的实际需求。
更进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述自动维护子系统，根据历史订购品类，向用户推荐商品，或是采用自主学习机制，根据历史订购品类，对现有商品进行二次分类。
更进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述云服务器机群与软件端均设有独立的安全监管模块，所述安全监管模块记录所发生的错误。
再进一步地，上述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其中，所述云服务器机群设有独立的负载均衡模块，用于分流集中时间内的巨额访问量。
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
1、在实施期间，可加入了全新的Machine Learning算法，通过 Collaborativefiltering优化了供应链系统。
2、通过大数据和算法，有效优化传统模式，解决餐饮行业的供需两端需求。
3、提供了一个基于供需双方点对点的订单工具，通过后台算法使用户通过手机实时完成多位置多重关系的协同作业，最终实现帮助企业大幅提升效率，降低成本，最终让消费者受益。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其与众不同之处在于：包括有用户管理子系统，商品子系统，订单子系统，防御子系统，自动维护子系统。具体来说，本发明采用的用户管理子系统，用于接受订单，合并订单，退货，短信通知，金额计算，付款。商品子系统，用于实现用户的注册，登录，邀请与绑定。商品子系统，可用于商品信息上传，管理，规格计算。为了有效提升实施的安全性，采用的防御子系统，用于维护网路通讯安全。同时，考虑到自我维护与自主学习的需要，本发明采用的自动维护子系统，用于进行订单类信息的维护。
为了便于实施，本发明采用的系统为基于Python的Flask框架，构成的服务器在亚马逊AWS和阿里云的Linux操作系统上的Apache HTTP服务器上运行。同时，系统内的数据库采用了MySQL和Redis NoSQL数据库，系统分为云服务器机群与软件端。实际实施时，Redis在服务器处理大量IO读写的情况下在缓存中记录数据，然后大批量发送给数据库。云服务器和云数据库的机器都配置了硬件预警系统，在大负载情况下会自动发出提醒。
结合本发明一较佳的实施方式来看，为了适应餐饮行业的发展，与日益普及的外卖相适应，还可包括有配送系统，根据商家和供应商的GPS坐标以及订单品类分配订单。同时，为了提升运行期间的安全效果，防御子系统在运行期间，设立端口白名单机制，对CSRF跨站请求、SQL Injection注入进行甄别。也就是说，依托于该子系统的存在，能防止CSRF跨站请求伪造，亦可以防止 SQL Injection注入攻击。
进一步来看，为了确保数据安全，应用本系统的软件每次和服务器端的请求都由一个一次性的唯一识别码来进行验证。另外，对于没有在cookie中储存由服务器颁发的用户证明的访问，服务器仅开通了在白名单上的几个端口。对于用户的输入服务器都针对防止SQL Injection攻击进行了字符串处理。并且，云服务器机群与软件端均设有独立的安全监管模块，安全监管模块记录所发生的错误。
以实际使用来看，本发明采用的自动维护子系统，可根据设定时间，定时自动处理订单，自动发送短信。同时，还能够根据订单获取各类物品的物流去向及数目，将此信息作为原始数据传进机器学习的模型，获取不同地域对各类产品的实际需求。从而进行订单整合和提前运输、储存物品，减少物流运输时间。并且，为了提升实施的智能化，可根据历史订购品类，向用户推荐商品。或是，采用自主学习机制，根据历史订购品类，对现有商品进行二次分类。也就是说，将运营中所遇到的数据都储存到了数据库中，当未来数据量够大时可进行MapReduce大数据计算，并将处理的数据用于机器学习。
再进一步来看，云服务器机群设有独立的负载均衡模块，用于分流集中时间内的巨额访问量。
本发明在实际实施期间，可实现如下的功能：
1.供应商和餐厅互相邀请绑定功能。这是一个非常重要的功能，一是解决双方在使用一款新工具时的信任问题，二是通过邀请功能实现餐厅和供应商可邀请熟悉的供应商和餐厅使用，这种的获客功能的设计可以使产品保持病毒式传播，让用户数量极速扩张，为后续数据第二阶段的建模及后台算法做大数据支持。
2.订单功能：餐厅和供应商在下单形式上从传统的手写订单拍照通过微信等第三方软件发送确认，改成了供应商把自己的产品在工具内上传让绑定的餐厅通过系统下单。这样快速，便捷，订单一目了然，不会出错。另外通过系统可掌握订单配送状态，退换货数量等相关信息一目了然。
3.客户专享价功能，商品议价权是商人的基本权力之一，每一个供应商可针对不同餐厅定制该客户的专享价格，也就是同一供应商同时绑定的每家餐厅所对应的销售价格都是不同的。通过这个功能，可最大程度的保证每笔交易的独立性和唯一性，使商人回到商业的主导地位。
4.对账单功能，按照传统商业模式餐厅和供应商的对账方式，需要每月双方财务通过一堆记账单据和送货单数量品名相互匹配，过程时间比较长，花费人力成本高，而且容易出错，特别是餐饮行业有很多退换货问题更加难以核算清楚，能根据每日下单数据综合自动生成每月对账单，让对账变得简单明了。
5.台账系统，由于中国食品安全问题严重，政府规定，每家餐厅必须每日按要求做当日采购产品的台账，以便随时接受食药监部门的检查，如按要求每天餐厅至少花两个小时做出台账。多小型餐厅由于人力时间有限无法真正做到实时台账，只写寥寥几笔应对检查有些甚至不写，可按照食药监部门的要求根据每日下单数据生成相同版本的台账系统，这样保证数据真实可靠。今后此功能会与食药监部门后台数据对接并实现上传报备。此功能也是未来一旦产生食品问题追根朔源解决纠纷的重要手段。
同时，能通过后台数据的支持，根据拓扑学原理和计算机科学建模，通过后台算法让用户通过手机实时完成多位置多重关系的协同作业，最终实现帮助企业大幅提升效率，降低成本，最终让消费者受益。
通过本发明的系统结合算法，给每个供应商在固定区域内把运力送到极致，同比他们的供应量相应增加，收入也大大提高。由于餐饮行业品类繁多，每一个供应商供应专长的产品，能通过算法让不同区域的供应商每次配送前再做一次产品互换，每换一次，每一个供应商的供应量递增对方配送餐厅的倍数，以此类推，这样使供应商最终成为单品集中供应商。
通过上述的文字表述可以看出，采用本发明后，拥有如下优点：
1、在实施期间，可加入了全新的Machine Learning算法，通过Collaborativefiltering优化了供应链系统。
2、通过大数据和算法，有效优化传统模式，解决餐饮行业的供需两端需求。
3、提供了一个基于供需双方点对点的订单工具，通过后台算法使用户通过手机实时完成多位置多重关系的协同作业，最终实现帮助企业大幅提升效率，降低成本，最终让消费者受益。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：包括有用户管理子系统，商品子系统，订单子系统，防御子系统，自动维护子系统，所述用户管理子系统，用于接受订单，合并订单，退货，短信通知，金额计算，付款；所述商品子系统，用于实现用户的注册，登录，邀请与绑定；所述商品子系统，用于商品信息上传，管理，规格计算；所述防御子系统，用于维护网路通讯安全；所述自动维护子系统，用于进行订单类信息的维护；系统为基于Python的Flask框架，构成的服务器在亚马逊AWS和阿里云的Linux操作系统上的ApacheHTTP服务器上运行；系统内的数据库采用了MySQL和Redis NoSQL数据库，系统分为云服务器机群与软件端。
2.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：还包括有配送系统，根据商家和供应商的GPS坐标以及订单品类分配订单。
3.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述防御子系统在运行期间，设立端口白名单机制，对CSRF跨站请求、SQL Injection注入进行甄别。
4.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述自动维护子系统，根据设定时间，定时自动处理订单，自动发送短信。
5.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述自动维护子系统，根据订单获取各类物品的物流去向及数目，将此信息作为原始数据传进机器学习的模型，获取不同地域对各类产品的实际需求。
6.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述自动维护子系统，根据历史订购品类，向用户推荐商品，或是采用自主学习机制，根据历史订购品类，对现有商品进行二次分类。
7.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述云服务器机群与软件端均设有独立的安全监管模块，所述安全监管模块记录所发生的错误。
8.根据权利要求1所述的基于SaaS的供应商和餐厅点对点订单采购系统，其特征在于：所述云服务器机群设有独立的负载均衡模块，用于分流集中时间内的巨额访问量。
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