一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法与流程

本发明涉及一种数据整合方法，具体而言，涉及一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法。

背景技术：

现有的家装行业订单系统，一般是接收订单并下单采购，大部分是按单采购，不能满足全国多门店多订单集中备货下单的需求，对采购成本、中心仓运营效率等得不到有效优化及控制。同时，现在的家装行业订单系统不做备份分析，工厂订单繁杂，产能无法预估控制，各项成本过高；库存过少时，会造成施工延期、中心仓作用得不到充分发挥；库存过多时，增加库容及中心仓成本。

为了解决上述的一系列问题，市面上便出现了一些备货分析系统，其主要功能是自动地将多条货源数据进行相加的快速整合，使得订单所需要的货源数据可以被快速的整合。但是，由于家装行业的材料订单，种类繁多，数量比较庞大，这就对服务器的数据计算造成极大的压力，容易造成数据整合计算的缓慢，从而影响整体的整合效率。

技术实现要素：

鉴于此，本发明提供了一种可以有效地提高整合效率的应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法。

为此，本发明提供了一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法，其包括：

服务器获取多个货源的关于商品数量的数据；

将每个数据通过单一的数据传输通道发送到数据池中；

在数据池中设置多个数据层；

先期进入数据池中的至少两个数据在最表层的数据层中被计算；

计算结果进入下一层数据层，然后进行下个数据包的计算，以此类推。

进一步地，下一个计算结果进入数据层后，前一个计算结果被下一个计算结果推入再下一层数据层中，以此类推。

进一步地，计算结果进入到最底层的数据层后，将计算结果再整合，整合后的计算结果被反馈给服务器。

进一步地，每个数据层中预设有进行数据整合的计算模块。

进一步地，计算模块为加法的计算公式。

进一步地，每个数据层中设置有边界值，计算结果超过边界值时，数据便停止向数据池的传输。

本发明所提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法，数据进入服务器后，利用数据池的设置将数据从服务器剥离，然后利用多个数据层进行分层的计算，使得服务器上数据存储和处理压力大大减小，从而相较于现有技术有效地提高整合计算的效率，实现家装行业中多货源数据的轻量化整合。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法的实施流程图；

图2为本发明实施例提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法中所涉及的系统构架图；

图3为本发明实施例提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法中所涉及的家装订单系统的门店需求分析实施流程；

图4为本发明实施例提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法中所涉及的家装订单系统的集中备货分析实施流程。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

参见图1至图4，本发明实施例提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法，其包括：

S1：服务器获取多个货源的关于商品数量的数据；

S2：将每个数据通过单一的数据传输通道发送到数据池中；

S3：在数据池中设置多个数据层；

S4：先期进入数据池中的两个或更多个数据在最表层的数据层中被计算；

S5：计算结果进入下一层数据层，然后进行下个数据包的计算，以此类推。

其中，每个数据层中预设有进行数据整合的计算模块，实现计算结果；该计算模块具体可以为加法的计算公式。

再其中，本发明中所涉及的家装订单系统通过对需求、采购、物料属性、仓库、物流及物料销售情况等维度的分析，告诉需求方所需求的物料处理方案及相对准确的预计到货时间，以及告知备货人员相对准确的备货数量、备货时间等信息。

如图3所示，库存分析通过调度实现库存统计，判断现有库存、占用库存、有效库存、计划外库存、采购周期、要求提货时间，针对物料需求做出采购方式判断；需求分析通过对物料属性、需求(计划需求与下单需求)的统计，结合库存分析，实现物料采购数量的判断；采购方式、物料数量的判断实现以后，可通过流程流转，可消耗库存的提醒门店和需求方可安排提货，需备货采购的订单流转到备货分析模块，进入备货分析体系。

如图4所示，物料属性分析根据物料的生成周期、运输周期，判断可累单周期，在累单周期内的所有需求进行数量汇总；库存统计分析通过对仓库库容、库存(包含库存量、有效库存量、计划内占用库存量、计划外库存量)的分析确定可用库存量；在途统计分析系统通过计算所有在途的采购订单中，对应的计划内在途数量、计划外在途数量，判断得出所有可用在途量；物料系动性分析系统通过统计获取历史销售量(需求量)、出货量，多维度分析某中物料的系动比例，计算得出备货的参考比例；物流费效比分析通过匹配物流费用，采购费用自动计算费效比，参考费效比，调整备货数量。

以上分析全部系统自动进行，分析完成后，根据几项分析统计结果，结合定义好的计算公式，系统给出参考备货数量，备货人员可根据系统给出的备货数量进行备货。

本实施例所提供的一种应用于家装订单系统的多货源数据轻量化整合方法，数据进入服务器后，利用数据池的设置将数据从服务器剥离，然后利用多个数据层进行分层的计算，使得服务器上数据存储和处理压力大大减小，从而相较于现有技术有效地提高整合计算的效率，实现家装行业中多货源数据的轻量化整合。

参见图1至图2，设置步骤S6：下一个计算结果进入数据层后，前一个计算结果被下一个计算结果推入再下一层数据层中，以此类推。通过上述设置，以推进的方式实现计算结果向下一数据层的快速渗透，提高计算的效率。

继续参见图1至图2，设置步骤S7：计算结果进入到最底层的数据层后，将计算结果再整合，整合后的计算结果被反馈给服务器。通过上述设置，使得计算过程从服务器中剥离，服务器仅实现存储计算结果的功能，使得服务器的压力大大减小。

继续参见图1至图2，设置步骤S51：每个数据层中设置有边界值，计算结果超过边界值时，数据便停止向数据池的传输。通过上述设置，使得数据池可以实现自动的满溢效果，即数据池满后，数据可以被限制或者不被再允许输入。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。