一种基于大数据的门店智能补货方法及系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。量的准确性。量的准确性。

A store intelligent replenishment method and system based on big data

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的门店智能补货方法及系统


[0001]本专利技术涉及门店补货领域，特别是涉及一种基于大数据的门店智能补货方法及系统。

技术介绍

[0002]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，本专利技术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。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术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。
[0004]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术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。
[0005]于本专利技术一实施例中，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。
[0006]于本专利技术一实施例中，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。
[0007]于本专利技术一实施例中，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。
[0008]于本专利技术一实施例中，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。
[0009]于本专利技术一实施例中，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。
[0010]于本专利技术一实施例中，所述方法还包括：将所述建议补货量转换为采购申请单。
[0011]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术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。
[0012]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术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。
[0013]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种电子设备，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。
[0014]如上所述，本专利技术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
[0015]图1显示为本专利技术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。
[0016]图2显示为本专利技术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。
[0017]图3显示为本专利技术一实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，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专利技术的其他优点与功效。本专利技术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，在没有背离本专利技术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。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]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专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术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。
[0020]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，本专利技术提供一种基于大数据的门店智能补货方法及系统。
[0021]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：
[0022]S11：从企业管理系统抽取商品销售基础数据。
[0023]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。
[0024]进一步地，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：董剑萍，姚振海，
申请(专利权)人：百安居信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：