企业供应链管理系统建设实施方案

企业供应链管理系统建设实施方案 5 9四、技术要求 11 一、用户需求调研 2 二、系统开发流程 32 35 38 41二、技术发展趋势 43三、推广策略建议 二、采购管理模块 三、库存管理模块 五、财务管理模块 61二、零售业 67 三、传感器技术 75 7二、数据挖掘技术 82 一、云计算技术 二、大数据技术 三、应用前景 声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整(一)战略规划(二)供应链执行(三)供应链协调(一)供应链规划(二)采购管理(三)生产管理(四)库存管理(五)物流配送(一)数据来源(二)数据处理(三)数据应用(一)产品设计与开发技术要求2、利用CAD/CAM技术进行产品设计与开发：计算机辅助设计进的材料和工艺，以提高产品的品质和降低(二)供应商管理技术要求(三)生产管理技术要求(四)物流管理技术要求(五)信息技术支持要求第二节需求分析与设计(一)调研目的和意义(二)调研方法和步骤(三)注意事项和挑战(一)需求分析(二)功能分析(一)信息架构设计的目的(二)信息架构设计的步骤(三)信息架构的设计原则4、一致性原则5、可维护性原则(四)信息架构设计的实际应用良好的界面设计能够提高供应链管理的效率和准确性，同(一)用户需求分析(二)界面布局设计(三)交互设计(四)视觉设计第三节系统开发与实现(一)硬件环境(二)软件环境见的操作系统如Windows、Linux或者Unix,根据具体需求选择适当(三)网络环境TCP/IP、HTTP、HTTPS等。选择网络协议时需要考系统开发流程是指在软件开发过程中，根据具体(一)需求分析(二)系统设计(三)编码实现(四)测试调试(五)上线运行(一)测试策略的制定与规划(二)测试环境的搭建(三)测试用例的设计与执行2、执行测试用例：按照测试计划和测试用例的要求，执行测试(四)测试结果的收集与分析2、分析测试结果：根据收集到的测试结果，进行(五)系统优化与改进(六)迭代测试与优化(一)系统上线前的准备工作(二)系统上线阶段(三)系统推广阶段断提升系统的价值和竞争力。同时，及时修复系统bug和漏洞，确保第四节企业供应链管理系统的未来发展方向(一)市场需求增长(二)技术应用拓展(三)创新发展(四)机遇(五)挑战(一)供应链数字化和自动化(二)物联网和大数据2、大数据的分析和利用：物联网的普及使(三)人工智能和机器学习(一)制定合适的宣传计划(二)开展专业的培训课程(三)开发相关产品和服务2、建立完善的售后服务体系第五节企业供应链管理系统的基本组成部分(一)运输管理(二)仓储管理3、出库管理：根据订单和库存情况，对出库物4、库存管理：对仓库中的物料进行定期盘点和库存管理，控制(三)订单管理2、订单跟踪：通过物流管理系统实时跟踪订单的3、订单优先级管理：根据订单的紧急程度和重要性，设定不同4、订单配送安排：根据订单的要求和产品特(四)信息管理(一)库存管理流程(二)库存分类及标识(一)销售数据收集与分析(二)销售流程优化(三)销售决策支持(一)财务规划(二)成本控制(三)预算管理(四)资金管理(五)财务报告(一)供应商管理(二)物流管理(三)生产计划与调度(四)质量管理2、生产过程质量管理：制造业企业通过生产过程质量管理系3、产品质量管理：制造业企业通过产品质量管理系统，对成品(一)零售业供应链的特点(二)零售业供应链管理的关键问题2、供应商选择与合作：零售业供应链中的供应3、运输与配送：零售业中的运输与配送环节直接关(二)服务行业供应链管理的挑战d第七节数据采集与整合技术它可以实现对物体(生产资产、消费品、运输设备等)的自动识别和RFID技术主要由RFID标签(Tag)、RFID读写器(Reader)和(二)RFID技术特点d(一)一维条码(二)二维条码(三)条码识别技术在供应链管理中的应用进行识别，可以实现物流信息的自动化采集3、质量追溯(一)传感器技术的定义和分类置。它能够实时感知环境中的各种参数，并2、传感器技术的分类(二)传感器技术在供应链管理中的应用2、质量控制第八节数据分析与挖掘技术(一)数据仓库的概念和特点据集合，用于支持企业决策。它从多个不同的数据源中2、数据仓库的特点(1)面向主题：数据仓库以企业的主要业务主题为中心，将数(2)集成性：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，统一了(3)稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，具有较高(4)随时间变化：数据仓库会跟踪和记录数据的变化历史，使(二)数据仓库的架构和组成(三)数据仓库的建设和维护(一)数据预处理4、数据规约(二)数据挖掘算法4、时序模式挖掘时序模式挖掘是从时间序列数据中发现模式和趋势的过(三)数据可视化2、散点图(三)数据可视化技术的实施步骤(一)云计算的基本架构d(一)数据采集(二)数据存储储系统进行存储，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS),它可以将(三)数据分析(四)数据应用(三)降低成本，提高竞争力(四)增强风险管理能力(五)提升客户满意度(