最近在公司做SAAS系统中的仓储供应链模块。公司后期的目标是新零售，那么仓储模块的重要性也就不言而喻。
WMS
一.整体架构
公司的仓库大致结构是公司拥有一个总仓库，其他门店可以作为各自的门店仓库。
先简单介绍仓储供应链的几大模块。商品管理；仓库管理；采购管理；订货管理；调拨管理；盘点；出库管理； 入库管理； 库存管理；
主要逻辑是，主体通过动作发生什么形式的变化；详细说就是“商品，仓库”通过“采购管理，订货管理，调拨管理，盘点，出库管理”等动作发生“库存上的变化。”
涉及的主要部门。商品管理涉及选品部，采购部（商品有选品负责，耗材由采购负责）；采购管理涉及采购部，财务，仓库人员；订货管理涉及门店，采购，财务，仓库人员；调拨管理涉及门店，财务；盘点涉及门店，财务；出库管理仓库人员和其他多部门（如其他出库）；库存管理涉及财务，采购，选品；
商品管理；在连锁门店中，通常是由选品部门进行行业商品考究，选择销量好，利润高的产品进行试卖，当选品部门选择商品了，采购部门进行试购，接着是门店进行试卖。在售卖过程中会确定具体选择哪些商品进行最终采购。确定商品后，采购部会进行供应商合作关系选择，选择供应商并签订合同。合同里写明税点，付款形式，合作时长等信息。
采购管理；采购部门根据库存及销量行情自行决定采购哪些商品（或耗材），具体每种商品采购多少。新建采购单-->供应商发货--->仓库入库--->财务根据具体入库单付款；
订货管理；发生在门店与总仓之间；门店根据库存及销量行情自行决定采购哪些商品（或耗材），具体每种商品采购多少。新建订货单-->采购人员审批-->仓库人员将商品出库-->门店将商品入库-->财务产看是否有出入库差异（如有进行差异处罚）。
盘点；门店定期进行盘点；盘点单在admin管理端进行显示；财务查看哪些门店有盘点差异；盘盈不做处理；盘亏对门店进行罚款；
库存变化；全国库存 = 总仓库库存 + 门店库存 + 途中库存； 库存信息的展示一方面是方便采购部门知道自己采购的动作的具体数量，另一方面是方便门店知道自己到订货数量，最后一点是方便财务部门的统计；整个仓储链说白了就是商品在不同动作下数量的变化，而财务所关心的只有一个公式：采购数量=全国库存+销量。 所以为什么我们在订货，调拨，盘点是发生数量差异（数量变少）需要进行罚款，罚款的实质就是把产品售卖给了受罚人，实质上就是差异数量变成了销量，那么最终总量还是不变的。
二.来自新零售的赋能----打造数据驱动型WMS
数据可视化
我们在谈新零售的时候，不可避免的谈到“数据驱动”，说白了就是我们在整个产品架构设计中，我们尽可能的使用数据分析来指导得出结论。
例如，在我们系统中存在一个功能，叫做“一键订货”，主要是方便门店的操作，简化流程，提高效率，里面有一个字段----“推荐订货数量”，“推荐”这个词在我们的做产品时是常常被提及的，如强调策略和算法的“个性化推荐系统”。那么我们这里说的“推荐订货数量”呢？在我看来我们目前的并不是需要做大数据分析，所以对算法的要求显得不是特别重要，那么重要的就是这个“推荐策略”。在门店向仓库订货的过程中，假如你现在是门店订货人员，你在订货时具体订货多少怎么判定？上个周期的销售量，其他门店最近的销售量，下个周期是否有活动促销，门店剩余库存，商品保质周期等等。既然是做智能系统，代替人的思考，或者说给出推荐数字供人工参考，那么这些因素也是我们在做“推荐策略”时要考虑的重要因素。
再说在采购流程中，我们到底采购多少呢？这也是同样可以利用数据进行驱动，考虑环周期，去年同期的采购量，考虑市场的热卖商品，考虑库存，销量，促销活动，商品保质周期等等。
上面说的是数据在我们供应链中的驱动型功能，再说数据的反馈型功能，最常见的就是数据可视化图表。表示趋势的折线图，表示比例的条形图，表示占比的扇形图，表示聚散分布的散点图，表示数值间关系变化的瀑布图等等。图表可以更好的让人接受并获得自己想到的信息。
数据分析的要点，总结一下，数据源正确+分析模型正确
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