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物流配送管理系统(ssm,mysql)

时间:2020-04-05 00:41:46      阅读:330      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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可以实现数据的图形展示、报表展示、报表的导出、打印。

1、仓储数据分析:

将2018年12月1日青岛仓出库量与

1、 仓储主题

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仓库分为冷冻仓和冷藏仓,仓库地点至少三个,一个地点有多个冷冻仓和冷藏仓。时间为日、月、季度、年。商品为具体的生鲜产品。仓库设置仓库维度、时间维度、商品维度对数据进行查看。

实现数据的同比分析和环比分析。

除上图外,至少可实现三种类型数据的展示,比如某月产品销量排行榜、商品的各月份变质率等。(最好使用多种类型图表)技术人员可根据时间商品仓库维度自行规定。

需要查看的数据:生鲜产品库存情况,生鲜产品进库数量,生鲜产品出库数量,生鲜产品变质数量。以上数据均可选定维度进行查看,比如可以查看2018年12月的青岛仓生鲜产品进库数量,也可以查看2018年12月1日所有仓库的生鲜产品进库数量。可通过条形图折线图等图进行展示,也可以生成数据报表并导出打印。

需要预测的数据:仓库在未来一段时间内的生鲜产品库存情况,生鲜产品进库数量,生鲜产品出库数量,生鲜产品变质数量。

1、 发货主题

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除上图外,至少可实现三种类型数据的展示,比如几年的年度订单量对比,(最好使用多种类型图表)技术人员可根据时间商品仓库订单运输维度自行规定。

包括时间维度、仓库维度、商品维度、订单维度、运输维度。选择不同维度对数据进行查看。

需要查看的数据:

某一时间的订单数量,某一时间的发货数量。某个具体订单的货物数量、仓库、运输车辆编号、负责人员等。

需要分析的数据:

年度或月度的订单量对比,预计发货时间与实际发货时间的对比。可通过条形图折线图等图进行展示,也可以生成数据报表并导出打印。

需要预测的数据:某一具体商品在未来一段时间的发货数量。

1、 运配主题

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包括时间维度、商品维度、仓库维度、订单维度、配送维度、运输维度、配送维度。

除上图外,至少可实现三种类型数据的展示,(最好使用多种类型图表)技术人员可根据时间商品仓库订单运输配送维度自行规定。

查看的数据:对车辆的数据和配送站的数据进行掌握。

分析的数据:商品在路途的损坏率。根据不同的商品保险等级分配车辆。记录预计到达时间和实际到达时间的差别。

使用蚁群算法优化路径,结合百度地图API以地图的形式显示。

1、 退货主题

除上图外,至少可实现三种类型数据的展示,比如某一时间内某一具体商品的退货情况(最好使用多种类型图表)技术人员可根据时间商品仓库退货维度自行规定。

包括时间维度、商品维度、仓库维度、退货维度。

查看的数据:某一时间内某一具体商品的退货情况;退货类型占比(饼图)

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物流配送管理系统(ssm,mysql)

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