CN109816292A - 一种仓储信息库建立方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种仓储信息库建立方法及系统，属于物流通信领域。所述方法包括：一种仓储信息库建立方法，其特征在于，所述方法包括：建立元数据库：通过元数据逻辑模型设计、元数据生成或提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；数据采集：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；数据分析处理：以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；数据存储：对数据分析处理的结果数据进行存储。
Description
技术领域
本发明涉及物流通信技术领域，特别涉及一种仓储信息库建立方法及系统。
背景技术
随着现代社会互联网及物流行业的快速发展，人们对仓储业提出了越来越高的要求。仓储是指通过仓库对商品与物品的储存与保管。仓储是集中反映工厂物资活动状况的综合场所，是连接生产、供应、销售的中转站，对促进生产提高效率起着重要的辅助作用。同时，围绕着仓储实体活动，清晰准确的报表、单据账目、会计部门核算的准确信息也同时进行着，因此仓储是物流、信息流、单证流的合一。
传统的线上交易和仓储物流是相互独立的，交易双方在线上达成交易之后，需要线下联系快递公司、邮局等物流服务商，完成交易的实际配送，达成交易，但随着网络和计算机的不断发展和普及，线上交易和仓储物流之间的联系更加紧密，有越来越多的用户开始接触线上交易，需求也更加多样化，相应的，交易双方的配送途径也越来越多元化，给仓储物流的业务处理带来了很大的挑战。现有的仓储系统或仓储信息库，往往以某一单位为例，仓储涉及生产、供应、销售、交付、售后等各个部门，而各个部门之间的流程不一致，各部门之间的工作人员也不一致，整体的信息归整性差。因此，为了促成仓储物流环节业务线上操作的更好实现，前提是建立一个仓储信息全面又符合目前仓储物流业务要求的仓储信息库。
发明内容
为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种仓储信息库建立方法及系统。所述技术方案如下：
第一方面，提供一种仓储信息库建立方法，所述方法包括：
建立元数据库：通过元数据逻辑模型设计、元数据生成或提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；
数据采集：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；
数据分析处理：以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；
数据存储：对数据分析处理的结果数据进行存储。
结合第一方面，在第一种可能实现方式中，在所述建立元数据库步骤中，所述仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则，所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
结合第一方面，在第二种可能实现方式中，在所述数据采集步骤中，根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。
结合第一方面，在第三种可能实现方式中，在所述数据处理步骤中，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理包括：对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。
结合第一方面的第三种可能实现方式，在第四种可能实现方式中，所述数据分析处理过程还包括：对所述仓储信息所有类别数据进行新增、修改、失效和/或恢复操作。
结合第一方面，在第五种可能实现方式中，在所述数据存储步骤中，构建所述仓储信息所有类别数据的源数据层、数据准备层、汇总层和展现层四层数据存储结构的逻辑模型并完成数据采集、统计分析、模型计算结果数据的分层分区存储。
第二方面，提供了一种仓储信息库建立系统，所述系统包括：
元数据管理模块，用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；
数据采集模块，用于根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；
数据分析处理模块，用于以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；
数据存储模块，用于对数据分析处理的结果数据进行存储。
结合第二方面，在第一种可能实现方式中，所述元数据管理模块，用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库，所述仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则，所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
结合第二方面，在第二种可能实现方式中，所述数据采集模块用于：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。
结合第二方面，在第三种可能实现方式中，所述数据分析处理模块用于根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理，包括：对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明实施例提供的仓储信息库建立方法及系统，通过建立元数据库、数据采集、数据分析处理和数据存储步骤，建立一个包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息等信息类别的仓储信息库，并通过相应的数据分析处理形成不同类别和不同表现形式的数据信息，该仓储信息库不仅信息全面完整，而且通过各种信息的灵活配置满足仓储物流环节对不同客户、不同货品业务处理要求，为实现仓储物流环节业务线上操作提供信息数据基础，可推广应用于物流、快递等领域的仓储环节。。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的仓储信息库建立方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的仓储信息库建立系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种仓储信息库建立方法及系统，通过建立元数据库、数据采集、数据分析处理和数据存储步骤，建立一个包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息等信息类别的仓储信息库，该仓储信息库不仅信息全面完整，而且通过各种信息的灵活配置满足仓储物流环节对不同客户、不同货品业务处理要求，为实现仓储物流环节业务线上操作提供信息数据基础，可推广应用于物流、快递等领域的仓储环节。
下面将结合实施例及附图，对本发明实施例提供的仓储信息库建立方法及系统作具体说明。
实施例1
图1是本发明实施例1提供的仓储信息库建立方法流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供的仓储信息库建立方法，包括以下步骤：
101、建立元数据库：通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库。
具体的，设计基于关系数据库存储的仓储元数据存储逻辑模型，统一生成或从现有物流信息系统中提取以仓储信息数据为主、数据采集、处理规则和相关约束为辅的所有元数据，将生成或抽取出的元数据导入按照逻辑模型设计的元数据库中。优选地，仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则；所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，规则可以包括数据的完整性、业务逻辑合理性等；所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
值得注意的是，步骤101建立元数据库的过程，除了上述步骤所述的方式之外，还可以通过其他方式实现该过程，本发明实施例对具体的方式不加以限定。
102、数据采集：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息。
具体的，根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。实践中，仓储信息类别数据可以根据不同业务需要进行相应设置或增改，数据类别不限于上述所罗列的组织信息、单据类别信息等仓储信息类别。
值得注意的是，步骤102数据采集的过程，除了上述步骤所述的方式之外，还可以通过其他方式实现该过程，本发明实施例对具体的方式不加以限定。
103、数据分析处理：以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理。
具体的，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理的过程，优选地按如下方式进行：
对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。需要注意的是，预定数据处理规则不限于上述数据分析处理过程应用的数据处理规则，还可以根据现有技术中任何可能实现的方式进行相应设置或变化。
另外优选地，所述数据分析处理过程还包括：对所述仓储信息所有类别数据进行新增、修改、失效和/或恢复操作，使得分析处理后的仓储信息满足多种业务需求。
值得注意的是，步骤103数据分析处理的过程，除了上述步骤所述的方式之外，还可以通过其他方式实现该过程，本发明实施例对具体的方式不加以限定。
104、数据存储：对数据分析处理的结果数据进行存储。
具体的，构建所述仓储信息所有类别数据的源数据层、数据准备层、汇总层和展现层四层数据存储结构的逻辑模型并完成数据采集、统计分析、模型计算结果数据的分层分区存储。
值得注意的是，步骤103数据存储的过程，除了上述步骤所述的方式之外，还可以通过其他方式实现该过程，本发明实施例对具体的方式不加以限定。
综上所述，本发明实施例提供的仓储信息库建立方法，通过建立元数据库、数据采集、数据分析处理和数据存储步骤，建立一个包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息等信息类别的仓储信息库，并通过相应的数据分析处理形成不同类别和不同表现形式的数据信息，该仓储信息库不仅信息全面完整，而且通过各种信息的灵活配置满足仓储物流环节对不同客户、不同货品业务处理要求，为实现仓储物流环节业务线上操作提供信息数据基础，可推广应用于物流、快递等领域的仓储环节。
实施例2
图2是本发明实施例提供的仓储信息库建立系统结构示意图。如图2所示，本发明实施例提供的仓储信息库建立系统包括：
元数据管理模块21，用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；
数据采集模块22，用于根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；
数据分析处理模块23，用于以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；
数据存储模块24，用于对数据分析处理的结果数据进行存储。
具体地，元数据管理模块21用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库，所述仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则，所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
具体地，数据采集模块22用于：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。
具体地，数据分析处理模块23用于根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理，包括：对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。
具体地，数据存储模块24用于：构建所述仓储信息所有类别数据的源数据层、数据准备层、汇总层和展现层四层数据存储结构的逻辑模型并完成数据采集、统计分析、模型计算结果数据的分层分区存储。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。
需要说明的是：上述实施例提供的仓储信息库建立系统在进行仓储信息库建立业务时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的仓储信息库建立系统与仓储信息库建立方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
从以上描述和实践中可知，本发明实施例提供的仓储信息库建立方法及系统，通过建立元数据库、数据采集、数据分析处理和数据存储步骤，建立一个包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息等信息类别的仓储信息库，并通过相应的数据分析处理形成不同类别和不同表现形式的数据信息，该仓储信息库不仅信息全面完整，而且通过各种信息的灵活配置满足仓储物流环节对不同客户、不同货品业务处理要求，为实现仓储物流环节业务线上操作提供信息数据基础，可推广应用于物流、快递等领域的仓储环节。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种仓储信息库建立方法，其特征在于，所述方法包括：
建立元数据库：通过元数据逻辑模型设计、元数据生成或提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；
数据采集：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；
数据分析处理：以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；
数据存储：对数据分析处理的结果数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的仓储信息库建立方法，其特征在于，在所述建立元数据库步骤中，所述仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则，所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
3.根据权利要求1所述的仓储信息库建立方法，其特征在于，在所述数据采集步骤中，根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。
4.根据权利要求1所述的仓储信息库建立方法，其特征在于，在所述数据处理步骤中，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理包括：对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。
5.根据权利要求4所述的仓储信息库建立方法，其特征在于，所述数据分析处理过程还包括：
对所述仓储信息所有类别数据进行新增、修改、失效和/或恢复操作。
6.根据权利要求1所述的仓储信息库建立方法，其特征在于，在所述数据存储步骤中，构建所述仓储信息所有类别数据的源数据层、数据准备层、汇总层和展现层四层数据存储结构的逻辑模型并完成数据采集、统计分析、模型计算结果数据的分层分区存储。
7.一种仓储信息库建立系统，其特征在于，所述系统包括：
元数据管理模块，用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库；
数据采集模块，用于根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，采集或收集仓储信息所有类别数据，至少包括组织信息、单据类别信息、仓库信息、库区信息、库位信息、月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息和管理规则信息；
数据分析处理模块，用于以采集的所述仓储信息所有类别数据为输入，根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理；
数据存储模块，用于对数据分析处理的结果数据进行存储。
8.根据权利要求7所述的仓储信息库建立系统，其特征在于，所述元数据管理模块，用于通过元数据逻辑模型设计、元数据提取、元数据存储建立仓储信息元数据库，所述仓储信息元数据包括仓储信息的数据采集元数据、数据质量元数据和数据处理元数据，其中，所述数据采集元数据用于定义数据采集过程中的数据抽取、转换和加载规则，所述数据质量元数据用于定义数据质量规则信息，所述数据处理元数据用于定义数据处理规则和数据处理相关模型定义信息。
9.根据权利要求7所述的仓储信息库建立系统，其特征在于，所述数据采集模块用于：根据所述仓储信息元数据库中定义的数据采集规则，从物流信息管理系统或物流信息线上平台抽取所述仓储信息所有类别数据。
10.根据权利要求7所述的仓储信息库建立系统，其特征在于，所述数据分析处理模块用于根据预定数据处理规则对其进行数据分析处理，包括：对所述仓储信息所有类别数据中的所述组织信息进行不同部门信息的划分；对所述单据类别信息进行类别的统计和分类；对所述仓库信息进行多种类型的分类设置，以满足包含CDC、RDC在内的多级仓库管理要求；对库区信息进行多种库区的划分操作，所述多种库区包括收货区、存货区、拣货区和/或发货区；对所述库位信息进行不同库位的划分、统计和编号操作；对所述月台信息、作业人员信息、货品信息、批次信息进行分类；对管理规则信息进行分类以及根据所述仓储信息所有类别数据中的每类信息数据进行相应设置。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190528 |