当前位置：首页 > 中间件 > 平台及技术 > 正文

[原创]基于SOA和智能多代理技术的服饰行业分销系统(四)

作者：卜向红

2008/11/24 20:37:28

大中小

本文关键字： ERP技术 SOA 服饰行业分销系统畅享原创

1、多级库存优化与管理技术。

本项目的多级库存优化模型中，库存优化模型是下游供应链，即关于制造商（产品供应商）-分销中心（批发商）-零售商的三级库存优化。本项目采用基于非中心化策略的多级库存控制策略。本项目的多级库存优化与管理技术主要研究的内容是：

预测区域分销中心需求的正确方法是什么，如何预测这个需求，怎样分析区域分销中心需求出现的差异；
来自区域分销中心至供应商的订单更大的趋势怎样影响区域分销中心、专卖店或零售商的订单供应战略；
在区域分销中心和它的“顾客”之间的最佳服务水平目标是什么，哪一个是分公司和总经销的；
怎样将单个分公司和总经销的库存定位纳入区域分销中心补货决策之中；
区域分销中心的库存驱动因素（如补货周转率和服务水平目标）怎样影响分公司和总经销层级的服务库存和服务水平；
当面临着区域分销中心中有限的供应状况时怎样将产品分配至分公司和总经销或专卖店；
因为区域分销中心同样为专卖店或零售商保持库存，而分公司和总经销又和内部供应商之间存在着关系，在进行分公司和总经销补货时如何决策；
由区域分销中心施加的订单限制怎样影响分公司和总经销的订单供应战略；
不同的分公司和总经销补货周围率和替补订单供应战略怎样影响区域分销中心，怎样将区域分销中心服务水平目标纳入分公司和总经销补货战略之中；
为了获得向终端客户承诺的目标服务水平，当区域分销中心对终端客户而言，像后备资源那样可获得时，分公司和总经销是否应该确立相同的服务水平目标；
怎样才能在迅速的订单流程中使用区域分销中心；
外部供应商的前置时间和前置时间差异对分公司和总经销的补货战略的影响。

2、数据仓库的构建与数据挖掘技术。

本项目拟用OLAP、关联分析、预测分析等数据挖掘算法，实现市场预测和经营决策支持。本项目研究服饰行业市场资源信息和产品销售数据的获取方法，建立服饰产品在线销售信息采集系统。以市场资源信息和产品销售数据为核心，构建基于MS SQL Server 2005数据库管理平台的服饰销售数据仓库。通过OLAP的多维分析功能，我们可以从不同的维度（产品维、客户维、时间维）来对整个企业或某个部门的销售数据进行浏览和分析。利用OLAP自带的上钻、下钻、旋转、切片等操作，我们可以泛化或者细化数据以便于分析不同粒度的销售数据。利用OLAP和数据挖掘技术，可以实现服饰产品销售预测、产品趋势分析和地区销售分析等功能。

3、基于贵宾客户的crm系统关键技术。