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商城网站制作仓库管理系统解决方案详解

文章编辑:网站建设 文章来源:网站制作 浏览量:

  商城网站制作仓库管理系统解决方案详解,商城网站的业务场景对于我们网站制作公司来说至关重要,我们只有了解并制作了场景规划才能做好商城网站的仓库管理系统,深圳网站制作公司规划整理出前提业务场景及前提如下。
  
(1)企业在不同区域都有中心仓、协同仓。不同类型仓库优先级不同。
(2)同一仓库配送区域分级,分一级区域(24小时达)、二级区域(2日达)、三级区域(2日以上)(可根据物流时效设置)。同一仓库不同级别区域不能重复,对于同一仓库,配送区域等级不能重复。
(3)同一省份的供应服务商,设置其配送优先级。
(4)物流时效优先。
商城网站制作仓库管理系统解决方案之库存调度示例逻辑。库存调度示例逻辑如下。
(1)在下单时,先筛选出对应订单有库存的仓库。
(2)将收货地址与这些仓库的一级配送区域匹配,若没有再去匹配二级区域,依次类推。
(3)筛选出同级区域(物流时效相同)的仓库,再根据仓库的优先级进行筛选。
(4)若仍有多个仓库(同一类型的仓库)待选,例如金华从宁波协同仓、杭州协同仓发货时效相同,再根据同级仓库之间的优先级来进行选择,最后选择仓库(例如杭州仓)。
(5)选择好仓库之后,再根据SKU优先级、运费(体积、重量)等因素来选择物流公司。
(6)当订单中有多SKU时,还会根据库存调度规则进行拆单,本节不做细讲。
本节虽然讲的是库存调度逻辑,但通过这个小实例,我们可以认识到,实际上掺杂着许多业务场景和需求。没有最好的产品方案,只有最合适的方案。库存调度的过程实际上是订单分配的过程,受许多因素影响,和许多系统发生交互。
商城网站制作仓库管理系统解决方案之库存控制策略
库存控制的任务是用最少的费用在适宜的时间和适宜的地点获取适当产品。库存是包含经济价值的物质资产,购置和储存都会产生费用。库存系统的成本主要有购入成本、订货费、储存费用及缺货成本。
要做好库存控制,首先要思考以下几个问题。
(1)如何优化库存成本?
(2)怎样避免浪费,避免不必要的库存?
(3)怎样避免缺货损失和利润损失?
而要解决这些问题,主要把注意力集中在以下三点。
(1)需求预测
(2)安全库存(3)库存控制模型
【商城网站制作仓库管理系统解决方案之需求预测】
需求预测是有效控制库存系统的关键。需求有五个方面的因素必须要考虑,即数量、时间、频率、范围以及可预测性。
(1)数量是可以用精确的数字来表达,也可以为一个范围或一个概率,例如判断某种商品95%的需求位于80到120件之间。
(2)时间是指预测的时间跨度。预测按时间的不同可划分为:短期预测、中期预测和长期预测三种。
短期预测:短期预测的方法一般包括简单平均、加权平均和指数拟合等。短期预测时间跨度最多为1年,而通常不少于3个月。
中期预测:中期预测的方法包括曲线和指数平滑、基数序列等。中期预测的时间跨度为2年左右。
长期预测:长期预测的方法一般包括简单回归等。长期预测的时间跨度通常为2年及2年以上。
短期、中期、长期的时间跨度依据具体的情况确定。
(3)频率是特定时间内满足需求的次数(一次或几次)。
(4)范围是指需求数量的变化范围。
(5)可预测性:需求或消耗可能会与历史数据相同,也可能与历史数据有联系,也可能与历史数据毫无关系。考察历史消耗量与补充库存数据可以揭示未来的形式及趋势。这些形式及趋势可能是随机的或无序的、周期性的或非周期性的。
对产品或服务的需求可以分为如下几种类型:稳定型需求、趋势需求、季节需求、周期性变化的需求、随机需求、自相关需求等。
预测有两个基本的方法:定性预测和定量预测。
定性预测主要针对主观因素,不易量化,比如人的因素和观点。定量预测是采用历史数据来估计未来的需求情况或用随机变量建立一个模型来预测。定量预
测是库存管理过程的一项重要工作。
定量预测方法细分为:时间序列分析方法、因果联系分析方法以及模拟方法等。后面重点讲解下前两种方法。
时间序列分析方法力求以历史数据为基础来预测未来。例如由过去六星期中每个星期的库存需求量可以预测第七个星期的库存需求量;由过去几年内每季度的库存需求量可以预测未来各季度的库存需求量。虽然上述两个例子都与库存需求量有关,但预测时用的却是不同的时间序列分析方法。
时间序列分析方法主要有简单平均法、加权平均法、简单移动平均法、指数平滑法、线性回归等方法。下面以简单平均法、加权平均法为例说明。
(1)简单平均法
利用一定时期数据库的平均值作为下一时期的预测值。计算公式如下。
式中:Ft为预测值、D;为i时间段的需求数据值、n为观测时段的个数。
(2)加权平均法
当需求模式呈现某种趋势时,在进行预测时需要更注重使用最近的需求数据,计算公式如下。
式中: Ft为预测值、D;为i时间段的需求数据值、W;为i时间段的需求数据的权重值。
如果一个商品的需求分布是季节性模型,就要使用符合季节性变化的更精确的预测方法,来预测不同时段的季节性变化量,常用的方法有季节指数法和基础
序列法。
与时间序列分析方法不同,因果联系分析方法通常要考虑与预测值有关的几个变量。找到相关变量,建立相应的统计模型用于需求预测。这种方法比只用历史数据作时间序列分析方法更有效。常见的因果联系分析方法是线形回归分析。可以用与最小二乘法同样的数学模型(y=a+bx)进行线形回归分析。注意此处需要预测的自变量不是时间。
注意,预测是研究事物发展的规律,但经过预测得到的规律并不是实际的客观规律,充其量只是事物的过去规律。好了,网站制作公司本文关于“商城网站制作仓库管理系统解决方案详解”的建站知识就分享到这里。谢谢关注,博纳网络编辑整理。

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