CN114819790A - 一种基于大数据的门店智能补货方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的门店智能补货方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于大数据的门店智能补货方法及系统。所述方法包括从企业管理系统抽取商品销售基础数据；根据业务销售模式创建各类别元数据基础表；将所述商品销售基础数据存储在相应类别的元数据基础表；对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；输出所述建议补货量的可视化报表。本发明在不同的销售场景下，将库存控制在合理范围内，大幅度提高工作效率和提高补货建议数量的准确性。

Description

一种基于大数据的门店智能补货方法及系统
技术领域
本发明涉及门店补货领域，特别是涉及一种基于大数据的门店智能补货方法及系统。
背景技术
补货是门店日常运营中确保商品库存满足销售的重要操作，由于家装零售业态的复杂性，实际门店销售的商品顾客可以通过直接在拿到现货商品通过收银处通过POS购买，也可以通过预付定金后，通过仓库/门店配送完成。在原先业务层面需要考虑二种销售场景，且为了控制库存在合理范围内，需要同时兼顾在途订单、MOV(最小起订量)，商品分类(ABC)在按照销量情况定义了不同的补货需求等，这些复杂因素导致原先在企业管理系统(例如SAP)运行客制化开发的补货程序运行性能下降，一些时候无法在指定时间完成建议补货量可视化报表。所以针对以上问题，本发明对门店运营过程中的多种业务场景而产生的门店补货问题的提供一种解决方案。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于大数据的门店智能补货方法及系统，用于解决现有技术中的以上问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于大数据的门店智能补货方法，所述方法包括：从企业管理系统抽取商品销售基础数据；根据业务销售模式创建各类别元数据基础表；将所述商品销售基础数据存储在相应类别的元数据基础表；对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；输出所述建议补货量的可视化报表。
于本发明一实施例中，所述方法还包括：通过Crontab创建Sqoop定时抽取商品销售基础数据任务；在hive中创建各类别元数据基础表；采用impala计算框架对所述元数据基础表中的数据计算建议补货量。
于本发明一实施例中，所述方法还包括：根据业务对商品部类、供应商的采购日历排序创建定时抽取商品销售基础数据任务；各类别元数据基础表包括：采购单位相关基础表、采购价格换算相关基础表、组合商品相关基础表、商品销售预处理相关基础表、商品销售详情相关基础表、日平均销售量相关基础表、商品门店计划交货时间相关基础表、销售订单应减库存相关基础表、实际库存相关基础表、采购订单应加库存相关基础表、建议补货量基础表、建议量报告基础表、最小起订量及最小起订金额表。
于本发明一实施例中，所述方法中从企业管理系统抽取商品销售基础数据前还包括通过以下步骤创建抽数job执行逻辑：通过商品mrp类型及商品状态定义抽取商品销售基础数据的商品范围；对非门店商品销售基础数据创建过滤任务；对未来N周外需要交货的现货销售订单的订货量创建过滤任务；对预设历史周期外的销售订单的销售量创建过滤任务。
于本发明一实施例中，所述方法中还包括：对不同类型的商品按照不同业务计算逻辑自动计算建议补货量及所述建议补货量对应的建议补货金额；通过所述商品的库存量、建议补货量与所述商品的目标库存进行比对；将建议补货量与最小起订量进行校验；和/或将建议补货金额与最小起订金额进行校验；对小于目标库存量、最小起订量和/或最小起订金额的建议补货量进行舍入处理。
于本发明一实施例中，所述方法还包括：在所述可视化报表提供增加订货量字段以修改调整所述实际补货订货量；对所述可视化报表查看、修改功能进行权限设置。
于本发明一实施例中，所述方法还包括：将所述建议补货量转换为采购申请单。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供基于大数据的门店智能补货系统，所述系统包括：数据获取模块，用于从企业管理系统抽取商品销售基础数据；数据库模块，用于创建各类别元数据基础表并对商品销售基础数据进行存储；计算模块，用于对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；输出模块，用于输出所述建议补货量的可视化报表。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载执行时，实现所述的基于大数据的门店智能补货方法。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及通信接口；其中，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于加载执行所述计算机程序，以使所述电子设备执行所述的基于大数据的门店智能补货方法；所述通信接口用于实现访问装置与其他设备之间的通信。
如上所述，本发明提供的一种基于大数据的门店智能补货方法，通过大数据平台对数据进行抽取并计算，在指定时间生成建议补货量可视化报表，并基于此可视化报表生成采购申请，大幅度提高工作效率和提高补货建议数量的准确性。
附图说明
图1显示为本发明一实施例中的基于大数据的门店智能补货方法的流程示意图。
图2显示为本发明一实施例中的基于大数据的门店智能补货系统的模块示意图。
图3显示为本发明一实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。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的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。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
为了解决现有技术中因多种销售场景以及不同的补货需求问题导致的SAP补货程序性能下降、建议补货量可视化报表生成效率低下的问题，本发明提供一种基于大数据的门店智能补货方法及系统。
如图1所示，本实施例提供一种基于大数据的门店智能补货方法，该方法包括如下步骤：
S11：从企业管理系统抽取商品销售基础数据。
具体地，在从企业管理系统抽取商品销售基础数据前创建抽数job执行逻辑，首先通过商品mrp类型及商品状态定义抽取商品销售基础数据的商品范围，即定义商品mrp类型为需要补货类型且商品状态(销售)为活跃的商品为需要抽取商品销售基础数据的商品范围；其次，对非门店商品销售基础数据创建过滤任务，例如对于大仓宅配的商品销售数据创建过滤任务；然后，对未来N周外需要交货的现货销售订单的订货量创建过滤任务，即根据业务需要按照交货日期提取N周内需要交货的现货销售订单的订货数据；最后，对预设历史周期外的销售订单的销售量创建过滤任务，例如根据业务需要按照商品销售日期提取历史同期销售订单的销售均量。
进一步地，根据业务对商品部类、供应商的采购日历排序通过Crontab创建Sqoop定时抽取商品销售基础数据任务以便定期获取到计算建议补货量的基础元数据。例如，针对A类商品每周一进行抽取计算建议补货量的基础元数据，再例如，针对提供B类商品的A供应商每月第一天进行抽取计算建议补货量的基础元数据。
S12：根据业务销售模式创建各类别元数据基础表。
具体地，在hive中创建各类别元数据基础表，包括：采购单位相关基础表、采购价格换算相关基础表、组合商品相关基础表、商品销售预处理相关基础表、商品销售详情相关基础表、日平均销售量相关基础表、商品门店计划交货时间相关基础表、销售订单应减库存相关基础表、实际库存相关基础表、采购订单应加库存相关基础表、建议补货量基础表、建议量报告基础表、最小起订量及最小起订金额表。
进一步地，以上类别相关基础表还包含有更小级别元数据基础表，例如采购单位相关基础表还包括商品供应商表、商品属性表、商品门店最新供应商表。
S13：将所述商品销售基础数据存储在相应类别的元数据基础表。
具体地，通过hive将通过S11抽取的商品销售基础数据存储在S12创建的相对应类别元数据基础表中。
S14：对所述元数据基础表中的数据通过设计好的业务计算逻辑计算建议补货量。
具体地，采用impala计算框架针对所述元数据基础表不同类型的商品按照不同业务计算逻辑自动计算建议补货量，并且根据建议补货量计算对应的建议补货金额。
进一步地，通过每种商品的库存量、建议补货量与该商品的目标库存进行比对，若库存量与建议补货量总和小于或大于目标库存K、L时，建议补货量进行舍入处理，其中，K、L由业务进行确定。
进一步地，将建议补货量与最小起订量进行校验，若商品的建议补货量低于对应供应商的最小起订量，则对差额部分进行舍入处理。
进一步地，将建议补货金额与最小起订金额进行校验，若商品的建议补货金额低于对应供应商的最小起订金额，则对差额部分金额进行舍入处理，最后根据差额金额调整建议补货量。
需要说明的是，以上舍入值可根据业务情况进行调整。
S15：输出所述建议补货量的可视化报表。
具体地，在可视化报表提供增加订货量字段以修改调整实际补货订货量，例如，在通过Excel输出可视化报表时，可以增加一列以进行修改调整订货量，而不在建议补货量的数值上进行修改。
进一步地，对可视化报表查看、修改功能进行权限设置，例如对门店、总部根据职责性质分别设置不同的查看及修改权限。
进一步得，将可视化报表转换为采购申请单，优选地，对可视化报表进行批量转化为采购申请单。
优选地，当修改后的订货量大于建议补货量时，在把可视化报表进行批量转化为采购申请单时，将原始建议补货量的可视化报表融入采购申请单，以便审批复核。
实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。基于这样的理解，本发明还提供一种计算机程序产品，包括一个或多个计算机指令。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。
参阅图2，本实施例提供一种基于大数据的门店智能补货系统20，作为一款软件搭载于电子设备中，以在运行时执行前述方法实施例所述的基于大数据的门店智能补货方法。由于本系统实施例的技术原理与前述方法实施例的技术原理相似，因而不再对同样的技术细节做重复性赘述。
本实施例的基于大数据的门店智能补货系统20具体包括：数据获取模块21、数据库模块22、计算模块23、输出模块24。数据获取模块21用于从企业管理系统抽取商品销售基础数据；数据库模块22用于创建各类别元数据基础表并对商品销售基础数据进行存储；计算模块23用于对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；输出模块24用于输出所述建议补货量的可视化报表。
本领域技术人员应当理解，图2实施例中的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个或多个物理实体上。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，计算模块23可以为单独设立的处理元件，也可以集成在某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于存储器中，由某一个处理元件调用并执行计算模块23的功能。其它模块的实现与之类似。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
参阅图3，本实施例提供一种电子设备，电子设备可以是便携式电脑、智能手机、平板电脑等设备。详细的，电子设备至少包括通过总线31连接的：存储器32、处理器33，通信接口34，其中，通信接口34用于用于实现数据访问装置与其他设备之间的通信其中，存储器32用于存储计算机程序，处理器33用于执行存储器32存储的计算机程序，以执行前述方法实施例中的全部或部分步骤。
上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(Peripheral PomponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
综上所述，本发明提供的一种基于大数据的门店智能补货方法及系统，在不同的销售场景下，为了将库存控制在合理范围内，通过本方法，在兼顾根据在途订单、MOV(最小起订量)而对商品(ABC)按照销量情况产生的不同补货需求下，通过大数据平台提取数据并进行处理以实现高效的生成建议补货量可视化报表，并且可以通过对接企业管理系统生成采购订单，大幅度提高工作效率和提高补货建议数量的准确性。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于大数据的门店智能补货方法，其特征在于，包括：
从企业管理系统抽取商品销售基础数据；
根据业务销售模式创建各类别元数据基础表；
将所述商品销售基础数据存储在相应类别的元数据基础表；
对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；
输出所述建议补货量的可视化报表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
通过Crontab创建Sqoop定时抽取商品销售基础数据任务；
在hive中创建各类别元数据基础表；
采用impala计算框架对所述元数据基础表中的数据计算建议补货量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：
根据业务对商品部类、供应商的采购日历排序创建定时抽取商品销售基础数据任务；
各类别元数据基础表包括：采购单位相关基础表、采购价格换算相关基础表、组合商品相关基础表、商品销售预处理相关基础表、商品销售详情相关基础表、日平均销售量相关基础表、商品门店计划交货时间相关基础表、销售订单应减库存相关基础表、实际库存相关基础表、采购订单应加库存相关基础表、建议补货量基础表、建议量报告基础表、最小起订量及最小起订金额表。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从企业管理系统抽取商品销售基础数据前还包括通过以下步骤创建抽数job执行逻辑：
通过商品mrp类型及商品状态定义抽取商品销售基础数据的商品范围；
对非门店商品销售基础数据创建过滤任务；
对未来N周外需要交货的现货销售订单的订货量创建过滤任务；
对预设历史周期外的销售订单的销售量创建过滤任务。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
对不同类型的商品按照不同业务计算逻辑自动计算建议补货量及所述建议补货量对应的建议补货金额；
通过所述商品的库存量、建议补货量与所述商品的目标库存进行比对；
将建议补货量与最小起订量进行校验；
和/或将建议补货金额与最小起订金额进行校验；
对小于目标库存量、最小起订量和/或最小起订金额的建议补货量进行舍入处理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述可视化报表提供增加订货量字段以修改调整所述实际补货订货量；
对所述可视化报表查看、修改功能进行权限设置。
7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，
将所述建议补货量转换为采购申请单。
8.一种基于大数据的门店智能补货系统，其特征在于，所述系统包括：
数据获取模块，用于从企业管理系统抽取商品销售基础数据；
数据库模块，用于创建各类别元数据基础表并对商品销售基础数据进行存储；
计算模块，用于对所述元数据基础表中的数据通过预设的业务计算逻辑计算建议补货量；
输出模块，用于输出所述建议补货量的可视化报表。
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载执行时，实现如权利要求1至7中任一所述的基于大数据的门店智能补货方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信接口；其中，
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于加载执行所述计算机程序，以使所述电子设备执行如权利要求1至7中任一所述的基于大数据的门店智能补货方法；
所述通信接口用于实现访问装置与其他设备之间的通信。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116228375A (zh) * 2023-05-06 2023-06-06 深圳千亚商务科技有限公司 基于跨境销售系统的运营管理方法与装置
CN116228375B (zh) * 2023-05-06 2023-07-07 深圳千亚商务科技有限公司 基于跨境销售系统的运营管理方法与装置

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