基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪方法

技术领域

本发明涉及基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪方法，属于数据跟踪和可视化展示技术领域。

背景技术

随着全球经济的发展和供应链的复杂化，供应链管理对于企业的运营和竞争优势变得越来越重要。然而，传统的供应链管理方式通常依赖于手动和分散的数据收集和处理方法，难以全面、高效地跟踪和监控供应链中的数据和运作情况。这导致了供应链效率低下、决策滞后以及信息不透明等问题。因此，开发一种供应链数据全流程可视化跟踪方法成为当前的需求。

在现有技术中，虽然一些供应链管理系统可以提供部分的数据跟踪和分析功能，但仍存在以下问题：数据收集不够全面，无法涵盖整个供应链的各个环节和节点；数据处理不够高效，无法及时清洗和优化大量的供应链数据；数据展示方式单一，难以直观地呈现供应链的整体情况；数据更新不够实时，无法及时反映供应链的变化情况；数据分析能力有限，无法提供更深入的数据分析和预测功能等。

因此，我们需要一种新的供应链数据全流程可视化跟踪方法，以解决上述问题，并提供全面、高效、准确的供应链数据跟踪解决方案，帮助企业提升供应链管理效率和决策水平。通过该系统和方法，企业可以实时监控供应链的运作情况，进行全面的数据分析和预测，提高运营效率、降低成本，并为决策提供科学有效的依据。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪方法，以克服现有技术的不足。

本发明的技术方案为：

基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪方法，该方法包括以下步骤：

S1：数据收集；

S2：数据处理；

S3：数据分析；

S4：数据安全；

S5：数据展示；

S6：部署系统架构。

一种基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪系统，所述系统包括以下模块：

数据收集模块：通过连接各个供应链环节和节点的数据源；

数据处理模块：用于对采集到的数据进行清洗、优化和更新；

数据分析模块：用于数据挖掘、预测和优化，对供应链数据进行深入分析和预测；

数据安全模块：用于保障供应链数据的安全性和隐私性；

数据展示模块：用于采用可视化的方式，将供应链数据呈现为直观、全面和动态的图形或图表。

进一步地，所述数据收集模块通过API、ETL工具、APN获取数据。

进一步地，所述数据处理模块对数据的处理操作包括去重、格式转换和数据合并。

进一步地，所述数据分析模块进行数据挖掘的算法包括据分类、聚类和关联规则。

进一步地，所述数据分析模块进行预测的方法为回归、时间序列分析。

进一步地，所述数据安全模块保障供应链数据的安全性和隐私性的方法为权限管理和数据加密。

进一步地，所述系统的系统构架包括，

4台外围DMZ区服务器，其中1台部署数据库、1台部署Nginx代理、前端WEB静态资源和1台用于应用服务部署；

11台内网IDC区服务器，其中2台部署数据库、1台部署Nginx代理、1台用于前端WEB静态资源、8台用于tsf云部署各个模块的微服务，数据集成采用统一数据抽取平台和API接口集成；

供应商视频服务与流媒体平台通过专网通道APN进行数据交互。

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明通过数据收集步骤实现供应链各环节和节点的数据的全面和实时采集，然后利用数据处理步骤对数据进行清洗、优化和更新，然后通过数据分析步骤对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘和预测，再利用数据安全步骤对数据进行权限管理和加密，最后利用数据展示步骤，全面直观的展示供应链数据，具有全面、实时性强、分析能力强等优点，可广泛应用于供应链管理领域，提升企业的供应链运营效率和决策水平。

附图说明

图1是本发明实施例1的流程图；

图2是本发明实施例2的系统架构图；。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将参照本说明书附图对本发明作进一步的详细描述。

实施例1：如附图1所示，提供了基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪方法，该方法包括以下步骤：

S1：数据收集；

S2：数据处理；

S3：数据分析；

S4：数据安全；

S5：数据展示；

S6：部署系统架构。

实施例2：如图2所示一种基于供应链数据全流程数据的可视化跟踪系统，所述系统包括以下模块：

数据收集模块：通过连接各个供应链环节和节点的数据源；该模块通过连接各个供应链环节和节点的数据源，如电网管理平台、供应商生产系统、运力平台等系统，实现全面、实时地数据采集。通过API、ETL工具等方式获取各源系统数据。供应商视频服务与流媒体平台通过专网通道APN进行数据交互。

数据处理模块：用于对采集到的数据进行清洗、优化和更新；基于对供应链各环节数据进行溯源、梳理得到的ER图，在数据工厂中，通过编写存储过程，该模块对采集到的数据进行清洗、优化和更新，如去重、格式转换、数据合并等操作，以提高数据的规范化和标准化，确保数据的准确性和可用性。最后通过Flink将汇总数据同步到自主空间数据库。

数据分析模块：用于数据挖掘、预测和优化，对供应链数据进行深入分析和预测；该模块利用数据挖掘、预测和优化算法，对供应链数据进行深入分析和预测。可以进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等分析，以及使用回归、时间序列分析等方法进行预测。另外，鉴于本系统模块较多，为实现“高内聚、低耦合、易拓展”，后台服务采用SpringCould框架进行微服务化，便于集群部署，提高系统服务的可靠性、稳定性。

数据安全模块：用于保障供应链数据的安全性和隐私性；该模块保障供应链数据的安全性和隐私性。采用权限管理、数据加密等方式，防止未经授权的访问和数据泄露。使用身份认证和授权框架（如OAuth、JWT）来管理用户的身份和权限。采集服务调用日志、访问日志、操作日志、运行日志，全方位地记录各种过程信息，便于开展安全审计。

数据展示模块：用于采用可视化的方式，将供应链数据呈现为直观、全面和动态的图形或图表。该模块采用可视化的方式，基于Web的应用程序是常见的用户界面设计选择，使用前端开发技术（如HTML、CSS、JavaScript、Echarts）来构建用户界面，将供应链数据呈现为直观、全面和动态的图形或图表，提供直观、简洁的操作和视觉体验。使用线性图、柱状图、饼图等方式展示数据，以及使用地图展示物流配送信息。

进一步地，所述系统的系统构架包括，

4台外围DMZ区服务器，其中1台部署数据库、1台部署Nginx代理、前端WEB静态资源和1台用于应用服务部署；

11台内网IDC区服务器，其中2台部署数据库、1台部署Nginx代理、1台用于前端WEB静态资源、8台用于tsf云部署各个模块的微服务，数据集成采用统一数据抽取平台和API接口集成；

供应商视频服务与流媒体平台通过专网通道APN进行数据交互。

该技术实现方案中，涵盖需求计划、合同、项目、供应商生产过程、物资配送和库存管理等环节的微服务：

（1）、需求计划数据跟踪：通过需求计划模块微服务，与数据工厂进行数据集成，跟踪和记录各个需求计划的细节和状态，包括需求计划提出人、提报日期等信息。使用流程图展示需求计划的进展情况和关联的其他信息。

（2）、合同数据跟踪：通过合同管理微服务，与数据工厂进行数据集成，跟踪和管理供应链中的合同信息。合同的签订、执行情况和付款进展可以通过系统自动化记录和更新，以便供应链管理人员实时了解合同的状态和风险。

（3）、项目数据跟踪：通过项目管理微服务，与数据工厂进行数据集成，跟踪和管理供应链项目的进展和相关数据。项目进度、资源分配、任务完成情况等可以通过可视化的方式展示，以便供应链团队进行实时监控和决策。

（4）、供应商生产过程跟踪：通过供应商数据模块微服务，采用API接口集成方式，与供应商建立数据共享和集成机制，实时获取生产过程的数据。这包括排产计划、生产工单、生产环境监测数据、产品质量检测结果等。通过数据可视化，可以追踪供应商的生产情况，并及时解决潜在问题。

（5）、物资配送跟踪：通过物流配送模块微服务，采用API接口集成方式，与物流管理系统（运力平台）建立数据共享和集成机制，实时跟踪物资的运输和配送情况。集成地图WEB系统（智瞰地图），通过物流轨迹和实时位置信息，可以了解物资的实时状态和到达时间，以便及时调整供应链计划和解决配送问题。

（6）、库存管理跟踪：通过库存管理微服务，与数据工厂进行数据集成，跟踪和管理供应链中的库存数据，包括入库、出库、退库、冲红等物资数据。通过可视化图表和报表展示库存情况，以便供应链管理人员进行实时监控和库存优化决策。

本发明未详述之处，均为本技术领域技术人员的公知技术。最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。