物流配送管理系统(ssm,mysql)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了物流配送管理系统(ssm,mysql)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2462字，纯文字阅读大概需要4分钟。

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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

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

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

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）

物流配送管理系统(ssm,mysql)

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内容总结

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