连锁超市库存管理系统设计说明书

连锁超市库存管理系统设计说明书一、项目背景与设计目标（一）项目背景连锁超市规模扩张过程中，多门店、多SKU（库存保有单位）的库存管理复杂度陡增：传统人工台账易出错、单机版系统无法支撑跨门店协同、缺货/滞销导致的成本浪费长期困扰企业。数字化库存管理系统需覆盖采购-入库-调拨-销售-盘点全流程，通过实时数据同步与智能预警，实现库存周转效率提升、运营成本降低。（二）设计目标业务目标：实现商品全生命周期管控，支持多门店库存动态协同，将库存成本降低15%以上，缺货率控制在3%以内。技术目标：构建高可用、易扩展的系统架构，支持日均10万+条库存操作，响应时间≤200ms，数据存储可靠性达99.99%。二、需求分析（一）业务流程梳理连锁超市库存管理核心流程包括：采购管理：门店/总部基于销售数据、安全库存生成采购需求→采购部审核并向供应商下单→到货验收→入库更新库存。库存操作：商品入库（采购/调拨/退货）、出库（销售/调拨/报损）、跨门店调拨（基于库存分布与需求）、定期盘点（周期/动态盘点）。库存监控：实时跟踪库存水位，触发安全库存、保质期、滞销商品预警。（二）功能需求1.基础信息管理：维护商品（SKU、分类、属性）、供应商（资质、合作条款）、门店（仓库容量、区域）等基础数据，支持批量导入/导出。2.采购管理：采购需求：门店按销售趋势、库存缺口提交需求，总部汇总并智能拆单（按供应商、配送成本优化）。采购订单：自动生成订单并同步供应商，跟踪到货进度。3.库存操作：入库管理：支持扫码/批量导入入库单，关联采购单或调拨单，自动更新库存与成本（加权平均法）。出库管理：销售出库与收银系统对接，调拨/报损出库需审批。调拨管理：总部根据多门店库存分布生成调拨计划，跟踪在途库存。盘点管理：生成盘点任务，支持PDA扫码盘点，自动生成差异报表并触发库存调整。4.库存监控与分析：预警中心：安全库存（低于阈值提醒）、保质期（临期商品分级提醒）、滞销（销量为0且库存超30天提醒）。报表分析：库存周转率、ABC分类、成本分析，支持自定义报表与可视化看板。5.系统管理：权限管理：基于角色的权限控制（总部管理员、门店主管等），支持数据权限（仅查看所属门店数据）。日志管理：记录关键操作，支持审计回溯。（三）非功能需求性能：支持50+门店同时在线，单门店日均1000+笔库存操作，响应时间≤500ms。可靠性：数据每日增量备份，异地灾备，系统故障恢复时间≤2小时。易用性：界面简洁，支持PDA、PC、移动端多端操作，新手培训周期≤1天。三、系统架构设计（一）总体架构采用分层架构+微服务设计，分为：表现层：PC端（Vue.js）、移动端（uni-app）、PDA端（Android原生+WebView），通过RESTfulAPI与后端交互。业务逻辑层：拆分为采购、库存、基础数据、报表等微服务，基于SpringCloud实现服务注册与调用。数据访问层：MySQL主库（事务型操作）+Redis缓存（热点数据）+Elasticsearch（全文检索）。（二）部署架构总部端：部署应用服务器、数据库集群（MySQL主从复制）、缓存集群（Redis哨兵模式），通过Nginx负载均衡对外提供服务。门店端：通过VPN接入总部网络，使用PDA或PC端操作，弱网时支持离线缓存、网络恢复后自动同步。四、功能模块详细设计（一）基础信息管理模块1.商品管理：字段：商品ID、名称、分类、规格、条码、进价、售价、安全库存、保质期、图片URL。功能：批量导入、条码生成、分类拖拽调整，关联多供应商（记录供货优先级）。2.供应商管理：字段：供应商ID、名称、联系人、电话、结算方式、资质有效期、评分（基于到货及时率、质量投诉率）。功能：资质到期预警（提前30天）、供应商评分管理。（二）采购管理模块1.采购需求：触发逻辑：系统每日分析销售数据、当前库存，生成“建议采购量”（安全库存-当前库存+在途量）；人工可调整需求（如促销备货）。流程：门店提交→总部审核→生成采购计划。2.采购订单：自动生成：按供应商拆分订单（优先选择高评分、长账期供应商），填充商品数量、均价（取最近3次采购价）。交互：在线发送订单至供应商，跟踪“已下单→已发货→已到货”状态，到货后自动触发入库。（三）库存操作模块1.入库管理：采购入库：扫描订单号，自动带出商品列表，扫码/批量导入数量，系统校验（如数量是否超订单），确认后更新库存。调拨入库：接收方扫描调拨单号，确认商品与数量，更新库存，标记调拨单为“已完成”。2.出库管理：销售出库：与收银系统实时对接，每笔销售自动扣减库存（先进先出法，临期商品优先出库）。调拨/报损出库：发起方提交申请→审批通过后扣减库存，生成调拨单（状态“在途”）/报损单（需上传凭证）。3.盘点管理：任务生成：总部按周期/异常生成盘点任务，分配给门店库管员。盘点操作：PDA扫码/手动录入，系统对比“系统库存”与“实盘库存”，生成差异表，经审批后调整库存，记录差异原因（如损耗、串码）。（四）库存监控与分析模块1.预警中心：安全库存预警：商品库存≤安全库存80%时，推送提醒给采购员（生鲜类阈值更低）。保质期预警：按剩余天数分级（≤7天、≤30天），临期商品优先出库，超期商品禁止销售并触发报损。滞销预警：连续30天销量为0且库存≥5件的商品，提醒运营人员促销或下架。2.报表分析：库存周转率：（销售成本/平均库存），辅助优化采购计划。ABC分析：识别占销售额80%的A类商品（重点管控）、15%的B类（常规管理）、5%的C类（降低库存）。成本分析：统计采购、存储、损耗成本，生成月度报表。（五）系统管理模块1.权限管理：角色定义：总部管理员（全权限）、门店主管（管理门店库存）、采购员（采购操作）、库管员（出入库/盘点）。权限控制：菜单权限（如是否可见“采购管理”）、数据权限（如门店主管仅查看所属门店数据）。2.日志管理：操作日志：记录用户登录、库存调整、权限变更等操作，含时间、用户、IP、内容、结果。审计回溯：支持按时间、用户、操作类型查询，满足合规审计需求。五、数据库设计（一）核心表结构1.商品表（t_product）：`id`（主键）、`name`（商品名）、`category_id`（分类ID）、`spec`（规格）、`barcode`（条码）、`safety_stock`（安全库存）、`shelf_life`（保质期，天）。2.供应商表（t_supplier）：`id`（主键）、`name`（供应商名）、`contact`（联系人）、`qualification_expire`（资质到期日）、`score`（评分）。3.库存表（t_stock）：`id`（主键）、`product_id`（商品ID）、`store_id`（门店ID）、`quantity`（库存数量）、`batch_no`（批次号）、`expire_date`（过期日）。4.采购单表（t_purchase_order）：`id`（主键）、`order_no`（订单号）、`supplier_id`（供应商ID）、`status`（状态：已下单/已发货/已到货）。5.出入库单表（t_stock_io）：`id`（主键）、`order_no`（单据号）、`product_id`（商品ID）、`type`（入库/出库）、`sub_type`（采购/调拨/销售/报损）。（二）表间关系商品与库存：一对多（一个商品在多个门店有库存）。供应商与采购单：一对多（一个供应商对应多个采购单）。门店与库存：一对多（一个门店有多个商品库存）。六、技术选型与实现（一）后端技术语言：Java（SpringBoot+SpringCloud），适配复杂业务逻辑。框架：SpringCloudAlibaba（服务注册/配置）、MyBatisPlus（简化CRUD）。缓存：Redis（缓存热点数据，降低DB压力）。消息队列：RabbitMQ（异步处理盘点、预警，避免接口超时）。（二）前端技术PC端：Vue.js+ElementUI，支持拖拽、表格编辑等交互。移动端：uni-app（适配小程序、Android、iOS），支持扫码、离线缓存。PDA端：Android原生开发（集成扫码SDK），嵌入WebView加载Vue页面。（三）数据库与中间件主数据库：MySQL8.0（InnoDB引擎，支持事务、行锁）。缓存：Redis6.0（哨兵模式，高可用）。搜索：Elasticsearch7.0（全文检索商品、供应商）。（四）部署与运维容器化：Docker+Kubernetes，实现服务自动扩缩容、故障自愈。监控：Prometheus+Grafana，监控吞吐量、响应时间，设置告警阈值。日志：ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana），收集与分析日志。七、实施与运维计划（一）实施阶段1.需求调研（1-2周）：走访门店、采购部，梳理痛点，输出需求说明书。2.系统设计（2-3周）：完成架构、数据库、原型设计，组织评审。3.开发迭代（8-12周）：按模块拆分任务，每周迭代，每两周内部测试。4.测试验收（2-3周）：单元测试（核心逻辑）、集成测试（模块交互）、用户验收测试（模拟真实场景）。5.上线部署（1周）：数据迁移（清洗旧系统数据），灰度发布（先上线1-2家门店），全量推广。（二）运维支持培训：提供操作手册、线下培训，确保用户熟练使用。监控与故障处理：7×24小时监控，30分钟内响应告警，4小时内恢复服务。迭代优化：每季度小版本迭代（优化功能），每年大版本升级（新增AI补货等功能）。八、风险与应对（一）数据迁移风险风险：旧系统数据格式不规范（如条码重复），导致迁移后错误。应对：迁移前数据清洗（去重、标准化），开发校验工具，迁移后人工抽查。（二）用户抵触风险风险：老员工习惯手工操作，抵触新系统。应对：提前培训（分批次、分角色），制作“傻瓜式”指南，上线初期专人驻场支持。（三）性能风险风险：促销日订单暴增，系统卡顿。应对：压测模