论WinE物流服务管理系统开发数据模型
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告一、引言WEKA是一款强大的机器学习软件，它提供了多种聚类算法，包括K-Means、SimpleKMeans、BIRCH等。
这些算法可以用来解决各种不同的聚类问题。
在本文中，我们将使用WEKA的聚类算法对wine数据集进行分析和研究。
二、数据集介绍wine数据集是一个非常知名的数据集，它包含了178个样本和13个特征。
这些特征包括醇类、酸度、PH值等，可以用来预测葡萄酒的质量。
这个数据集是一个多类别的数据集，它的类别数是3。
三、WEKA聚类算法介绍WEKA的聚类算法有很多种，其中最常用的是K-Means算法。
K-Means 算法是一种迭代的算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点是该簇所有点的平均值。
这个算法的目标是最小化所有簇内的距离之和。
四、实验过程1、数据预处理：我们对wine数据集进行预处理，包括去除缺失值、标准化数据等。
2、聚类实验：然后，我们使用WEKA的K-Means算法对wine数据集进行聚类实验。
我们设定了不同的K值，进行了多次实验，并记录了每次实验的结果。
3、结果分析：我们分析了实验结果，发现当K=3时，聚类效果最好。
此时，每个簇的样本数分别是60、61和57，非常接近于原始数据集中的类别数。
五、结论通过WEKA聚类算法对wine数据集的分析和研究，我们发现当K=3时，聚类效果最好。
这意味着wine数据集可以被分为三个类别，每个类别对应一种葡萄酒。
这个结果与实际情况相符，说明我们的聚类方法是有效的。
六、展望未来，我们可以进一步研究WEKA的其他聚类算法，如SimpleKMeans、BIRCH等，看看它们是否可以更好地解决wine数据集的聚类问题。
我们也可以研究如何通过调整WEKA的参数来优化聚类效果。
聚类分析算法研究聚类分析是一种无监督学习方法，它在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、机器学习、图像处理、生物信息学等。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常见的聚类算法以及未来的研究方向。
物流管理系统数据库设计分析
物流管理系统数据库设计分析一、引言现代物流行业发展迅速，为提高物流效率和降低成本，物流管理系统数据库设计变得至关重要。
本文将就物流管理系统数据库设计进行深入分析。
二、数据库设计目的物流管理系统数据库设计的主要目的是为了有效存储和管理物流相关信息，提高数据的可靠性、易访问性和安全性，从而优化物流管理流程，提升服务质量。
三、数据库设计要点在设计物流管理系统数据库时，需考虑以下要点：1. 数据库结构数据库需包含货物、仓库、运输车辆、订单、客户等主要表，通过表之间的关联关系形成完整的数据结构。
2. 数据存储应合理设计数据存储方式，确保数据存储格式规范化、统一化，提高数据查询和管理效率。
3. 数据处理数据库需支持高效的数据处理功能，如快速查询、数据插入、更新和删除等操作，以满足实时物流管理需求。
四、数据库设计方案基于上述要点，可以设计以下数据库结构：1. 货物表•货物ID•货物名称•货物类型•货物数量•存储仓库ID2. 仓库表•仓库ID•仓库名称•仓库地址•仓库容量3. 运输车辆表•车辆ID•车辆型号•司机姓名•车辆状态4. 订单表•订单ID•客户ID•货物ID•下单时间•订单状态5. 客户表•客户ID•客户姓名•客户地址•联系方式五、数据库设计优化在物流管理系统数据库设计过程中，可以采取以下优化措施提高数据库性能：1. 索引优化为常用字段建立索引，加快数据查询速度，提升系统响应性能。
2. 数据库分区将数据按时间或地域等特征进行分区存储，减轻数据库压力，提高系统稳定性。
六、结论通过合理的物流管理系统数据库设计，可以提升物流管理效率、降低成本，为企业经营带来更多优势。
因此，不断优化完善数据库设计方案是物流管理系统持续发展的关键。
物流信息管理系统的数据库设计
物流信息管理系统的数据库设计摘要：在这个信息化高度发展的社会，现代物流行业发展十分迅猛，在我国国民经济处于良好且长期的增长的情况下，现代物流企业有着非常优渥的发展条件。
在这样的经济环境下，在国内各式各样的企业数量如雨后春笋般越来越多，物流企业也因此需求而随之增多，可以说现代物流业还将有更大的发展空间。
本文开发的系统就是针对物流企业现在所存在的一些亟待解决的问题，对物流公司的实际需求而开发的一套物流管理系统。
采用了Visual Studio2010以及SQL Server2014为平台，制作界面，以软件工程理论对现在物流企业存在的问题进行分析，并设计、开发出帮助企业来实现对物货物运输过程的优化，以此提高物流企业的业务水平，进而全面提高经济效益和效率为目的的物流管理系统。
关键词：物流信息管理；SQL；优化分析；SQL-Based Logistics ManagementSystem DevelopmentAbstract: In this highly developed information technology society, the development of modern logistics industry is very rapid when China's national economy is in a good and long-term growth.the modern logistics enterprises have a very generous conditions for development. In this economic environment, the domestic variety of the number of enterprises have sprung up, because of demand, more and more logistics companies increase. It can be said that modern logistics industry will also have more room for developing. This system is for a number of problems to be solved by the presence of logistics companies now and also for the actual needs which logistics companies have, so the system is called logistics management system. Using Visual Studio2010 and SQL Server2014 as a platform, production interface to software engineering theory for the logistics business problems which analysis and design now, to help companies to achieve process optimization was the transport of goods, in order to improve the level of business logistics enterprises, enhancing economic efficiency and thus overall efficiency of logistics management system purposes.Keywords: Logistics information management；SQL；Optimization analysis；一、绪论1.1研究背景跟随着时代的步伐，越来越多的企业也兴起，随之不可避免的就是材料与货物的运输，而在现在一般的中小型企业还是依赖于货车来运输，所以物流企业也随着发展壮大。
基于wine数据集的数据分析报告（R语言）
基于wine数据集的数据分析报告（R语⾔）《数据仓库与数据挖掘》课程论⽂基于Wine数据集的数据分析报告专业：计算机科学与技术⼆〇⼀五年五⽉⼆⼗五⽇基于wine数据集的数据分析报告摘要：数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，本⽂对wine数据集进⾏了数据探索性分析，并将数据挖掘的决策树、⽀持向量机、聚类等常⽤⽅法应⽤于具体的数据挖掘任务，并取得了较好的效果。
关键词：wine数据集、决策树、⽀持向量机、聚类1引⾔数据挖掘（Data mining），⼜译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
本⽂作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，将数据挖掘的理论与⽅法运⽤于具体的数据挖掘任务中，并取得较好的效果。
本次实验选择的数据集为wine数据集。
本⽂⾸先对其进⾏了数据探索性分析，包括：数据概括、变量分布、离群点、缺失值、相关性等，并运⽤了适当的图形进⾏描述，然后在探索性分析的基础上，采⽤了决策树、⽀持向量机、聚类等⽅法进⾏了分类预测，并⽐较了不同⽅法的分类效果。
2数据探索性分析2.1数据概况本次实验选⽤的数据集为UCI的Wine Quality数据集中white wine的4898条数据，每条数据有12种属性，分别为：fixed acidity, volatile acidity, citric acid, residual sugar, chlorides, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, density, pH, sulphates, alcohol, quality. 其中，quality为输出，以0到10之间的数字来表⽰酒的品质。
物流管理系统的数据库设计和数据库操作
物流管理系统的数据库设计和数据库操作在当今全球化和数字化的商业环境中，物流行业的重要性日益凸显。
高效的物流管理不仅能够降低成本、提高客户满意度，还能增强企业的竞争力。
而物流管理系统作为实现高效物流运作的关键工具，其核心组成部分之一便是数据库。
一个设计合理、操作便捷的数据库对于物流管理系统的性能和功能起着至关重要的作用。
一、物流管理系统数据库设计的目标和原则物流管理系统数据库的设计目标主要包括以下几个方面：1、数据的准确性和完整性：确保数据库中存储的物流信息准确无误，涵盖订单、库存、运输、客户等各个环节，避免数据缺失或错误。
2、数据的一致性：不同数据表之间的相关数据应保持逻辑上的一致性，例如库存数量与订单数量的匹配。
3、高效的查询和更新性能：能够快速响应各种查询请求，如查找特定订单的状态、库存的实时情况等，同时支持高效的数据更新操作。
4、数据的安全性：保护敏感的物流数据，如客户信息、财务数据等，防止未经授权的访问和数据泄露。
为了实现这些目标，在数据库设计过程中需要遵循以下原则：1、规范化设计：通过消除数据冗余、减少数据不一致性，提高数据的质量和可维护性。
2、适当的索引创建：根据经常执行的查询操作，合理创建索引，提高查询效率。
3、数据分区和分表：对于大规模的数据，可以采用分区和分表技术，便于数据的管理和性能优化。
二、物流管理系统数据库的主要实体和关系在物流管理系统中，主要的实体包括订单、客户、库存、运输车辆、仓库等。
订单实体包含订单编号、客户编号、下单时间、交货时间、订单状态等属性。
客户实体包含客户编号、姓名、联系方式、地址等属性。
库存实体包含商品编号、仓库编号、库存数量等属性。
运输车辆实体包含车辆编号、车型、载重等属性。
仓库实体包含仓库编号、仓库地址、仓库容量等属性。
这些实体之间存在着多种关系。
例如，订单与客户之间是多对一的关系，一个客户可以下达多个订单。
订单与库存之间存在关联，订单的处理会影响库存数量的变化。
葡萄酒供应链管理系统的设计与研发
葡萄酒供应链管理系统的设计与研发一、引言葡萄酒是中国酒水市场中备受欢迎的一种高端酒品，在国内消费者的需求不断提高以及国际市场对于中国葡萄酒质量的认可度不断提升的背景下，葡萄酒供应链管理系统日渐成为葡萄酒产业链条上不可或缺的组成部分，本文将对葡萄酒供应链管理系统进行详细地介绍和分析。
二、需求分析随着近年来葡萄酒产业不断发展，市场上涌现出了许多新品牌，不同的品牌与不同的品类给消费者选择带来了更多的机会，但同时也给品牌商带来了更多的压力。
在不同的品牌与品类之间进行有序的运转是所有葡萄酒产业人士的需求。
对此，大型的葡萄酒企业需要建立一套完备的葡萄酒供应链管理系统。
这个系统可以帮助企业对产品从生产到消费的全过程进行管理。
为了更精细地管理产品，不同的大型企业可以开发自己的葡萄酒供应链管理系统。
这些系统内耗费了大量的多方面的资源，将企业现有的各种管理流程重新组合再进行优化，可以帮助企业的工作效率大幅提升，通过信息技术手段扩大企业的经营范围，提升企业的产品品质和现场服务水平。
三、系统架构设计要构造一个完整的葡萄酒供应链管理系统，我们需要明确系统所要涉及到的各种业务管理流程，并能够对这些业务流程进行合理的集成。
王成霞等人的研究认为，在相对规模庞大、复杂、动态、不确定性和不断变化的供应链上，采用服务导向的架构（SOA）进行开发，并支持海量数据处理的分布式计算架构（如Hadoop、Spark、Storm等），是一种较为优秀的解决方案。
（一）采用服务导向的架构（SOA）SOA体系结构是一种通过采用Web服务和其基础广泛适用的标准，为建立异构系统和应用程序之间的集成提供了一种方法，从而为业务过程提供企业的应用服务。
SOA提供面向服务的架构（SOG），使得服务和程序模块的复用成为可能。
通过SOA做中间件，可以在系统中多加一层来解决接口兼容问题，使得系统实现粗粒度并行处理，提高了系统的开放性和可重用程度。
在设计葡萄酒供应链管理系统时，将SOA作为系统的底层架构，将系统进行粗粒度并行处理，提高系统的开放性和可重用程度。
WinE物流服务管理系统 界面原型
W08小组W.E团队目录一．导航关系： (2)1．系统整体导航框架： (2)2．系统导航界面： (3)2.1．横向导航栏： (3)2.2．左侧菜单栏： (3)二．界面原型： (5)1．登陆界面： (5)1.1．页面跳转关系： (6)1.2．登陆界面元素： (6)1.3．功能： (6)2．首页： (7)2.1．页面跳转关系： (7)2.2．首页界面元素： (7)2.3．功能： (8)3．公司简介页面： (8)3.1．页面跳转关系： (8)3.2．功能： (8)4．配置管理页面： (8)4.1．页面跳转关系： (9)4.2．功能： (9)5．事件处理页面： (9)5.1．页面跳转关系： (10)5.2．功能： (10)6．关于我们页面： (10)6.1．页面跳转关系： (11)6.2．功能： (11)一．导航关系：1．系统整体导航框架：Array图1-12．系统导航界面：该系统以横向+纵向导航结合的方式，对系统各功能模块进行划分，并提供各种方便的链接，使得用户通过导航及菜单功能就能方便快捷高效地到达想要使用的页面。
具体的盗汗及菜单页面如下：2.1．横向导航栏：图1-2位于各页面头部，提供系统一级导航，链接首页及四大主要功能模块。
以及提供任意时刻退出系统的链接。
2.2．左侧菜单栏：位于各页面左侧，提供各功能模块的二、三级导航，方便访问个功能模块的子页面。
1)首页菜单栏：图1-32)公司简介页面菜单栏：图1-4 3)配置管理页面菜单栏：图1-5 4)事件处理页面菜单栏：图1-6 5)关于我们页面菜单栏：图1-7二．界面原型：1．登陆界面：图2-1 1.1．页面跳转关系：表2-1 1.2．登陆界面元素：表2-2 1.3．功能：表2-3 2．首页：图2-22.1．页面跳转关系：表2-42.2．首页界面元素：表2-5 2.3．功能：提供各子模块的一览及快捷进入方式。
3．公司简介页面：图2-3 3.1．页面跳转关系：通过左侧菜单栏，可跳转到各子页面。
仓储物流管理系统数据库设计
无
AUTO_INCREMENT
自增主键
user_sysno
INDEX
bigint(20)
否
无
所属帐户信息表主键
role_sysno
INDEX
bigint(20)
否
无
所属角色信息表主键
系统—员工信息表:hengyang_system_employee
字段名
KEY
类型
排序规则
属性
是否为空
默认
额外
备注
sysno
1
版本号：不需要的不用管这字段
created_at
datetime
否
0000-00—00 00：00：00
创建时间
updated_at
datetime
否
0000-00-00 00：00：00
最后更新时间
系统-角色信息表:hengyang_system_role
字段名
KEY
类型
排序规则
属性
是否为空
默认
varchar（20)
utf8_unicode_ci
否
无
岗位名称
positiondesc
varchar（255)
utf8_unicode_ci
是
NULL
岗位备注
status
tinyint（1)
否
1
状态：1启用2停用
isdel
tinyint(1）
否
0
逻辑删除：1是0否
version
int(11）
否
1
版本号:不需要的不用管这字段
1
版本号:不需要的不用管这字段
created_at
物流配送信息系统UML建模
物流配送信息系统分析与设计（以某快递公司业务为例）组员：柳开宝 20徐宇帆 22黄雨喆 26一、业务概况如今，随着淘宝，亚马逊，京东等一系列大型电子商务网站的崛起，网购开始在人们的生活中占有相当大的比重，物流配送也开始直接影响到人们的生活。
一个物流配送信息系统的好坏，将直接影响到用户对于此次网购的体验，从而间接影响到一个电子商务网站的受欢迎度。
，物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式，它与商流、物流、资金流紧密结合，并且主要包括了商流活动、物流活动和资金流活动，可以说它是包括了物流活动中大多数必要因素的一种业务形式。
配送中心就是从事货物配备和组织对用户的送货，以高水平实现销售和供应服务的现代流通设施。
对连锁销售企业，配送中心是其经营活动的核心和基本保障，通过高度集中的采购和配送行为，可以有效减少门店的库存，降低流通费用，提高流通效率，从而进一步增强大型连锁超市的竞争优势。
本文以顺丰快递的配送为例阐述基于UML的配送系统的分析与设计过程。
二、业务目标1、及时掌握商品配送的完成情况，能根据各快递发送点报送的商品送货计划和退回商品随时调整正在执行的配送任务，实现计划性与灵活性兼备。
2、能够利用此系统对各种商品的配送及基本信息进行系统分析及存档，实现财务数据与业务数据的一致化。
3、通过计算机合理调配车辆，争取每天用有限的车辆资源在最短时间完成当天的配送任务，同时，尽量减少运输费用。
4、实现日常管理统计报表的统一化、标准化。
5、能实现对每天配送返回的单据进行管理并统计、核对。
三、涉众分析四、用户概要分析五、规划业务范围1、规划业务目标a）使物流配送的效率更高、用时更短、成本更低；b）时时掌握商品的运送情况，及其基本信息，以便随时更改运送计划，提高灵活性；c）系统对商品信息的统计可帮助调度员制定更加合理的货车调运方式（控制运送的距离），资源利用最大化；d）对客户的相关信息进行每月统计，把握客户的行动规律，针对性的进行营销；2六、需求分析1、定义边界。
Wine数据集分析
Wine数据集分析作者：***来源：《电脑知识与技术》2019年第24期摘要：本文以UCI的Wine数据集为数据来源，该数据集为意大利同一地区生产的三个不同种类的葡萄酒的成分数据，对其178条数据进行分析处理，其中共有13个成分特征。
为了解决人工评审葡萄酒分类时容易产生错误的问题，提高分类效率，采用机器学习中SVM的方法对其特征进行分析来确定葡萄酒的分类。
关键词：葡萄酒品种分类;支持向量机;分类评价;数据集中图分类号：TP311; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）24-0004-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 概述本文以UCI的Wine数据集为数据来源，采用机器学习的方法利用Python语言对葡萄酒的成分进行分析，从而给出了可靠性比较高的分类。
本数据集共有178个例子，样品有十三种成分，分别为Alcohol，Malic acid， Ash，Alcalinity of ash，Magnesium，Total phenols，Flavanoids，Nonflavanoid phenols，Proanthocyanins，Color intensity， Hue，OD280/OD315 of diluted wines，Proline。
数据集一共收集了三个葡萄酒品种的数据，第一种有59例，第二种有71例，第三种有48例。
2 数据预处理本数据集包含了三种葡萄酒的178条数据，由于数据集的每条数据都是连续的，而且没有缺失值，所以并没有对数据进行清洗。
为了通过建模分析数据，将原始数据集划分为训练集和测试集，训练集占据样本的70%，测试集占据30%，分别为124条和54条数据。
为了消除不同特征之间量纲和取值范围的影响，提高分类的精确率，分别对训练集和测试集数据进行离差标准化，然后对两个数据集进行PCA降维，在不太损失模型质量的情况下，提升了模型训练速度。
3 用皮尔森相关系数和随机森林方法实现不同特征和分类、各特征之间的相关系数分析1）首先求出品种分类部分，以及品种的数据部分，用pearsonr（）方法得出不同特征与分类的皮尔森系数，然后生成DataFrame类型的数据。
数据模型在物流管理中的应用实践
数据模型在物流管理中的应用实践随着科技的不断发展，物流管理领域也在不断创新和改进。
数据模型作为一种重要的工具，在物流管理中发挥着重要的作用。
本文将从数据模型的定义、物流管理的需求以及数据模型在物流管理中的应用实践等方面进行探讨。
一、数据模型的定义数据模型是指对现实世界中各种实体和实体之间关系的抽象表示。
它可以帮助我们理解和描述现实世界的复杂性，并通过对数据进行组织、处理和分析，提供决策支持和业务优化的依据。
在物流管理中，数据模型可以将各种信息进行分类和整理，形成一种结构化的数据模式。
这种模式可以帮助物流企业更好地理解和分析其业务运作，从而提高运输效率、降低成本、优化资源配置等。
二、物流管理的需求物流管理是指通过对物流过程中的信息、物资、资金等资源进行有效的组织、协调和控制，以实现物流系统的高效运作和优化。
在物流管理中，数据模型可以满足以下几个方面的需求。
1. 数据整合和共享：物流管理涉及到多个环节和多个参与方，需要将各个环节的数据进行整合和共享。
数据模型可以帮助物流企业将各种数据进行统一管理和共享，提高信息的流动和传递效率。
2. 运输路线规划：物流管理需要对运输路线进行规划和优化，以降低运输成本和提高运输效率。
数据模型可以帮助物流企业对各种运输路线进行建模和分析，找到最佳的运输方案。
3. 库存管理：物流管理需要对库存进行有效的管理和控制，以避免库存过多或过少的问题。
数据模型可以帮助物流企业对库存进行模拟和预测，提供科学的库存管理策略。
4. 供应链协同：物流管理需要各个环节之间的协同和配合，以实现供应链的高效运作。
数据模型可以帮助物流企业对供应链中的各个环节进行建模和分析，提供协同决策的依据。
三、1. 运输网络模型：物流企业可以通过建立运输网络模型，对运输路线进行规划和优化。
通过对运输网络进行模拟和分析，可以找到最佳的运输方案，减少运输成本和时间。
2. 库存模型：物流企业可以通过建立库存模型，对库存进行管理和控制。
web的wine物流服务管理系统的设计与实现 精品
题目:基于web的wine物流服务管理系统的设计与实现1引言1.1研究背景现在许多自行车快递服务公司，与多家国际快递公司签订了合同，帮助这些国际性快递公司在市区内接收和递送包裹，利用一些兼职的学生使用他们公司的山地自行车来帮助递送包裹。
随着该公司业务的发展、规模的扩大，使得传统手工记录的物流模式难以满足业务需求，导致在业务过程中出现诸多影响公司工作效率的问题。
为解决存在自行车快递公司存在的问题。
故进行WinE 物流服务管理系统的开发。
1.2研究意义及现状自行车快递公司正在与国内外大型物流企业合作，实行共赢的商业模式；但这些自行车公司规模小，在物流服务管理层上主要靠人手操作，公司没有专门的物流系统对公司的业务流程进行管理，随着自行车快递公司业务的扩大，人手记录已经不能满足日常业务和后勤管理的处理。
尤其是后勤管理，随着公司资产的增加，管理也变得日益繁琐，客服服务也变得更为重要。
后勤管理不当造成公司成本增加，客服部门问题得不到好的解决，对公司正常业务带来了压力。
没有准确的后勤库存数据管理，人手的记录统计和计划，对后勤部门管理人员带来很大的影响。
所以需要一种高效的物流管理系统来改变这种情况。
本文的目的是针对自行车快递公司的物流管理问题提出解决方案，并设计一套实用性，灵活性，适于自行车快递公司物流管理的系统。
1.3 研究内容及思路本系统的开发设计采用B/S结构，以：struts + spring + hibernate 为核心技术（即ssh开源框架）对本系统进行设计，思路及步骤如下：①参考物流管理行业相关资料，分析物流信息管理系统的功能，写出需求分析。
②通过建立my sql数据库对数据进行存储及管理，通过ssh开源技术集成myeclipse对系统进行开发，利用css样式对系统布局，编写代码，程序调试，保存相关数据, 实现wine物流服务管理系统的开发。
本文针对本人所开发的自行车物流管理系统进行总体撰写，提出了设计开发方案并简单介绍了自行车物流服务管理系统的现状及其应用状况，详细论述了系统的总体分析设计和系统功能的具体实现。
物流管理信息系统数据库设计
物流管理信息系统数据库设计LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】物流管理信息系统的数据库设计一．系统需求当今社会条件下,人们已经进入了一个物联网时代,物流变得越来越方便快捷,尤其是货物的运送也大多交给中介人——物流公司来做,所以我们更需要建立一个更加完善的物流管理信息系统。
借此要实现的功能如下：数据检索1.生产商查询某一种货物的产量,及涉及该商品的订货数目及单价。
输入：货物编号输出：货物名称,产量,销售量,订单数,销售总额2.客户查询对比不同商家的同一商品输入：货物名称输出：生产商编号,合格率,（生产商）联系电话3.物流中心查询某仓库使用情况及存储货物信息输入：仓库编号输出：仓库性质,仓库总量,剩余容量,货物编号,货物体积,货物重量4.仓库依据提货单号配送货物输入：运单号输出：运货地址,收货人姓名,收货人联系方式,货物数量,重量,生产商编号,生产商联系电话5.客户查询订单详情输入：订单号输出：货物名称,数量,单价,下单日期,生产商名称,物流中心名称,货物所在仓库地址数据插入1.生产商数据插入2.客户数据插入3.货物数据插入4.物流中心数据插入数据修改1.货物数据修改：某货物数据发生变化时,输入货物编号及修改属性值完成修改2.订单数据修改：某订单详情变化时,输入订单号及修改属性完成修改3.管理属性修改：某货物配送完毕后,输入仓库编号及剩余量属性值完成修改二．系统概念模式（1）生产商实体(2)客户实体（2）货物实体（4）物流中心实体（5）仓库实体（6）全局E-R图三．关系模式（李曦）1.生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编)2.客户(客户编号,联系人,客户地址,联系方式,邮编)3.货物(货物编号,货物名称,货物重量,货物体积,生产商编号,存放地点,库存)4.物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编)5.仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)6.订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)7.生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)8.提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量)9.配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名)四．物理设计（表结构） （1）生产商表结构（2）客户表结构（3）货物表结构（4）物流中心表结构（5）仓库表结构（6）订单表结构（7）生产表结构（8）提取表结构（9）配货表结构五．系统实现(1)数据库的建立Create database物流_System on(name='物流_system_data', Filename='D:\数据库\物流', Size= 10mb,Maxsize= 50mb,Filegrowth=2mb)LOG ON(Name='物流_system_log', Filename='D:\数据库\物流', Size=10mb,Maxsize=50mb,Filegrowth=2mb)(2)数据表的建立Create table生产商(生产商编号char(10)primary key,生产商名称char(10)NOT NULL,联系人char(20)NOT NULL,生产商地址varchar(30),联系电话char(20)NOT NULL,邮编char(6))Create table客户(客户编号char(10)primary key,联系人char(20)NOT NULL,客户地址varchar(30)NOT NULL,联系方式char(20)NOT NULL,邮编char(6))Create table货物(货物编号char(10),货物名称char(20)NOT NULL,货物重量char(10)NOT NULL,货物体积char(10),生产商编号char(10),存放地点varchar(20)NOT NULL,库存char(20)NOT NULL,primary key (货物编号),Foreign key (生产商编号)references生产商(生产商编号), )Create table物流中心(物流中心编号char(10)primary key,物流中心名称char(10)NOT NULL,地址Varchar(30),电话号码char(20)NOT NULL,邮编char(6))Create table仓库(仓库编号char(10)primary key,所属物流中心编号char(10),仓库地址varchar(30)NOT NULL,仓库性质char(10)NOT NULL,仓库总量char(20)NOT NULL,电话char(20)NOT NULL,剩余容量int,check (剩余容量>=0),foreign key (所属物流中心编号)references物流中心(物流中心编号),)Create table订单(客户编号char(10),生产商编号char(10),订单编号char(10)primary key,货物编号char(10)NOT NULL,下单日期smalldatetime NOT NULL,数量int NOT NULL,单价smallmoney NOT NULLforeign key (货物编号)references货物(货物编号),foreign key (客户编号)references客户(客户编号),foreign key (生产商编号)references生产商(生产商编号),check (数量>=0))Create table生产(生产商编号char(10),货物编号char(10),合格率int NOT NULL,产量int,primary key(生产商编号,货物编号),Foreign key (生产商编号)references生产商(生产商编号),Foreign key (货物编号)references货物(货物编号),check (产量>=0))create table配货(运单号char(20)primary key,客户编号char(10),物流中心编号char(10),运货地址varchar(30),收货人联系方式char(20),收货人姓名char( 20),Foreign key (客户编号)references客户(客户编号),Foreign key (物流中心编号)references物流中心(物流中心编号))Create table提取(运单号char(20),物流中心编号char(10),货物编号char(10),运费int NOT NULL,仓库编号char(10),始发地char(20)not null,进库时间char(20)not null,货物数量int,check(货物数量>=0),primary key(物流中心编号,货物编号),Foreign key (物流中心编号)references物流中心(物流中心编号),Foreign key (货物编号)references货物(货物编号),Foreign key (运单号)references配货(运单号),Foreign key (仓库编号)references仓库(仓库编号))select*from提取（3）数据的输入/*(三)数据的输入*/Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('001','生产商甲','周','天津市A区a大街','','012700')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('002','生产商乙','吴','天津市A区b大街','','311520')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('003','生产商丙','郑','天津市A区c大街','','011732')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('004','生产商丁','王','天津市B区a大街','','211671')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('005','生产商戊','李','天津市B区b大街','','822920')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('006','生产商己','荣','天津市B区c大街','','383390')Insert into生产商(生产商编号,生产商名称,联系人,生产商地址,联系电话,邮编) Values('007','生产商庚','常','天津市B区d大街','','283290')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('010','北京市A路a区','冉','100000','')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('011','北京市A路b区','林','100312','')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('012','北京市A路c区','郑','102177','')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('013','北京市A路d区','吴','102188','')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('014','北京市B路a区','穆','100211','')insert into客户(客户编号,客户地址,联系人,邮编,联系方式)Values('015','北京市B路a区','马','112230','')insert into货物Values ('020','药物','9','10','001','天津市C区a大街','3000')insert into货物Values ('021','药物','5','10','002','天津市C区b大街','1500')insert into货物Values ('022','药物','8','8','007','天津市C区c大街','1000')insert into货物Values ('023','时尚女装','20','100','003','天津市C区b大街','3000') insert into货物Values ('024','女裤','5','30','003','天津市C区b大街','200')insert into货物Values ('025','女靴','55','300','003','天津市C区b大街','200')insert into货物Values ('026','电器','200','350','004','天津市C区a大街','3000') insert into货物Values ('027','工艺品','50','100','005','天津市C区a大街','3000') insert into货物Values ('028','护肤品','25','50','006','天津市C区a大街','3000')Insert into物流中心Values ('030','华宇公司 ','天津市D区a道','','128342')Insert into物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编) Values ('031','嘉诚公司','天津市D区b道','','139221')Insert into物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编) Values ('032','畅通公司 ','天津市D区c道','','138228')Insert into物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编) Values ('033','迁安公司 ','天津市D区d道','','123832')Insert into物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编) Values ('034','通达公司 ','天津市D区e道','','188342')Insert into物流中心(物流中心编号,物流中心名称,地址,电话号码,邮编)Values ('035','晟峰公司 ','天津市D区f道','','157652')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)Values('040','030','天津市E区','中转仓库','30000','','25000')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)values('041','031','天津市E区','储备仓库','40000','','33000')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)Values('042','032','天津市E区','零售仓库','30000','','28800')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)Values('043','033','天津市E区','零售仓库','35000','','29500')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)Values('044','034','天津市E区','采供仓库','20000','','13000')Insert into仓库(仓库编号,所属物流中心编号,仓库地址,仓库性质,仓库总量,电话,剩余容量)Values('045','035','天津市E区','零售仓库','30000','','9400')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('010','003','050','023','2013-4-5 8:05','1','400')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('010','003','051','024','2013-5-5 18:45','3','550')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('010','003','052','025','2013-9-20 20:45','2','220')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('011','001','053','020','2012-12-5 12:15','5','500')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('011','003','054','023','2013-5-5 8:45','2','390')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('012','001','055','020','2013-1-30 11:23','2','500')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('012','002','056','021','2012-12-13 15:23','1','800')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('012','007','057','022','2013-1-30 11:23','2','500')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('013','004','058','026','2013-8-3 22:01','1','2000')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('014','005','059','027','2013-5-31 23:05','1','150')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('014','006','060','028','2013-2-24 17:56','1','400')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('014','002','061','021','2013-3-01 12:45','4','800')Insert into订单(客户编号,生产商编号,订单编号,货物编号,下单日期,数量,单价)Values('015','003','062','025','2013-3-5 7:22','1','400')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('001','020','80','3000')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('002','021','88','2300')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('003','023','85','500')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('003','024','80','1000')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('003','025','83','800')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('004','026','90','300')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('005','027','89','3400')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('006','028','96','2600')Insert into生产(生产商编号,货物编号,合格率,产量)Values('007','022','95','2000')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('100','034','023','12','042','天津市C区b大街','2013-4-6 8:05','1')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('101','032','025','15','041','天津市C区b大街','2013-9-21 20:45','2')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('102','030','020','12','043','天津市C区a大街','2012-12-6 12:15','5')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('103','034','025','13','040','天津市C区b大街','2013-5-6 8:45','2')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('104','035','026','50','045','天津市C区a大街','2013-8-4 22:01','1')Insert into提取(运单号,物流中心编号,货物编号,运费,仓库编号,始发地,进库时间,货物数量) Values('105','032','027','10','043','天津市C区a大街','2013-5-31 23:05','1')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('100','010','034','北京市A路a区','','冉')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('101','010','032','北京市A路a区','','冉')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('102','011','030','北京市A路b区','','林')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('103','011','034','北京市A路b区','','林')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('104','013','035','北京市A路d区','','吴')Insert into配货(运单号,客户编号,物流中心编号,运货地址,收货人联系方式,收货人姓名) Values ('105','014','032','北京市B路a区','','穆')(4)索引的创建/*生产表：按照产量降序排列 */Create index生产表_产量on生产(产量desc)/*2.仓库表：按照仓库剩余容量建立非聚集索引*/Create nonclustered index仓库_剩余容量on仓库(剩余容量)/*3.货物表：按货物编号升序排列建立唯一索引*/Create unique index货物表_货物编号on货物(货物编号asc)/*4.提取表：对货物编号和仓库编号建立组合索引*/Create index提取_货物编号_仓库编号on提取(货物编号,物流中心编号)/*5.配货表：对配货表中的收货人联系方式建立索引 */Create index配货表_收货人联系方式on配货(收货人联系方式)（5）视图的创建/*1.物流中心运单信息：显示运单相关生产商,货物信息*/goCreate view物流中心运单视图AsSelect物流中心.物流中心编号,提取.运单号,运费,配货.运货地址From物流中心inner join提取on物流中心.物流中心编号=提取.物流中心编号inner join配货on物流中心.物流中心编号=配货.物流中心编号go/*2.仓库基本信息:显示所有仓库及其所存货物的（按仓库编号分组）*/Create view仓库基本信息视图AsSelect仓库.仓库编号,仓库.所属物流中心编号,仓库性质,仓库.剩余容量,提取.运单号,货物.货物体积,货物.货物重量From提取inner join仓库on仓库.仓库编号=提取.仓库编号inner join货物on提取.货物编号=货物.货物编号go/*3.物流视图：显示客户订购的所有货物所在仓库的信息*/Create view物流视图AsSelect订单.客户编号,订单.货物编号,提取.物流中心编号,提取.仓库编号,进库时间,仓库.仓库地址,仓库.仓库性质From提取inner join订单on订单.货物编号=提取.货物编号inner join仓库on仓库.仓库编号=提取.仓库编号go/*4.生产商生产能力视图：显示各生产商生产的所有货物的产量,合格率及货物的基本信息（按生产商分组）*/Create view生产商生产能力视图AsSelect生产商.生产商编号,生产商.生产商名称,货物.货物编号,货物.货物名称,货物.货物体积,货物重量,生产.合格率,生产.产量From生产inner join货物on货物.货物编号=生产.货物编号inner join生产商on生产.生产商编号=货物.生产商编号go（6）存储过程的创建数据检索/*产品销量检索*/Create procedure产品销量检索(@产品编号char=null)AsIf@产品编号is nullBegin print'请输入货物编号'endelseBeginSelect货物.货物名称,生产.产量,sum(订单.数量)as销售量,count(订单编号)as订单数,sum(订单.数量*订单.单价)as销售总额From货物join生产on货物.货物编号=生产.货物编号Join订单on货物.货物编号=订单.货物编号Where货物.货物编号=@产品编号group by货物.货物名称,生产.产量Endgo/*货物比较检索*/Create procedure货物比较检索(@货物名称char=null)AsIf@货物名称is nullBegin print'请输入货物名称'endElseBeginSelect生产.生产商编号,合格率,生产商.联系电话From生产join生产商on生产.生产商编号=生产商.生产商编号inner join货物on货物.货物编号=生产.货物编号where货物.货物名称=@货物名称Order by生产.生产商编号Endgo/*仓库情况检索*/Create procedure仓库情况检索(@仓库编号char=null)AsIf@仓库编号is nullBegin print'请输入仓库编号'endElseBeginSelect仓库.仓库编号,仓库.仓库性质,仓库.所属物流中心编号,仓库总量,剩余容量,提取.运单号,提取.货物编号From仓库join提取on仓库.仓库编号=提取.仓库编号Where仓库.仓库编号=@仓库编号Order by提取.运单号Endgo/*货物配送情况检索*/Create procedure货物配送情况检索(@提货单号int=null)AsIf@提货单号is nullBeginprint'请输入产品编号'endelsebeginselect运货地址,收货人姓名,收货人联系方式,提取.物流中心编号from提取,配货where提取.运单号=配货.运单号and@提货单号=提取.运单号endgo/* 订单情况检索*/Create procedure订单情况检索(@订单号int=null)AsIf@订单号is nullBeginprint'请输入订单号'endelsebeginselect货物.货物名称,数量,单价,下单日期,货物.生产商编号,存放地点from订单join货物on订单.货物编号=货物.货物编号endgo数据插入/*生产商数据插入*/Create procedure生产商数据插入(@生产商编号char(10),@生产商名称char(10),@生产商地址Varchar(30),@联系电话char(20), @邮编char(6),@联系人char(20))AsInsert into生产商values (@生产商编号,@生产商名称,@生产商地址,@联系电话,@邮编,@联系人)go/*客户数据插入*/Create procedure客户数据插入(@客户编号char(10),@客户地址Varchar(30),@联系方式char(20),@邮编char(6),@联系人char(20))AsInsert into客户values (@客户编号,@联系人,@客户地址,@联系方式,@邮编)go/*货物数据插入*/Create procedure货物数据插入(@货物编号char(10),@货物名称char(20),@货物体积char(10),@货物重量char(10),@生产上编号char(1),@存放地点Varchar(20),@库存char(20))AsInsert into货物values (@货物编号,@货物名称,@货物体积,@货物重量,@生产上编号,@存放地点,@库存)go/*物流中心数据插入*/Create procedure物流中心数据插入(@物流中心编号char(10),@物流中心名称char(20),@邮编char(6),@地址char(20),@电话号码char(20))AsInsert into物流中心values (@物流中心编号,@物流中心名称,@邮编,@地址,@电话号码)go数据修改/*货物数据修改*/Create procedure货物数据修改(@货物编号char(10)=货物编号,@货物名称char(20)=货物名称,@货物体积char(10)=货物体积, @货物重量char(10)=货物重量,@生产商编号char(10)=生产商编号,@存放地点Varchar(20)=存放地点,@库存char(20)=库存)Asupdate货物Set货物编号=@货物编号,货物名称=@货物名称,货物体积=@货物体积,货物重量=@货物重量,生产商编号=@生产商编号,存放地点=@存放地点,库存=@库存go/*订单数据修改*/Create procedure订单数据修改(@订单编号char(20)=订单编号,@生产商编号char(10)=生产商编号,@客户编号char(10)=客户编号,@货物编号char(20)=货物编号,@下单日期smalldatetime=下单日期,@数量int=数量,@单价char(10)=单价)Asupdate订单Set订单编号=@订单编号,生产商编号=@生产商编号,客户编号=@客户编号,货物编号=@货物编号,下单日期=@下单日期,数量=@数量,单价=@单价go/*仓库数据修改*/Create procedure仓库数据修改(@仓库编号char(20)=仓库编号,@所属物流中心编号char(10)=所属物流中心编号,@仓库地址char(10)=仓库地址,@电话char(20)=电话,@仓库性质char(10)=仓库性质,@仓库总量char(20)=仓库总量,@剩余容量int=剩余容量)Asupdate仓库Set仓库编号=@仓库编号,所属物流中心编号=@所属物流中心编号,仓库地址=@仓库地址,电话=@电话,仓库性质=@仓库性质,仓库总量=@仓库总量,剩余容量=@剩余容量。
物流管理系统需求分析与建模
物流管理系统需求分析与建模前⾔我⾃⼰本科是⾮科班出⾝，⾃⼰利⽤课余时间学习了前端。
然后⼀直觉得⾃⼰的代码能⼒还不错，平时找bug也挺快, 写个模块和功能都挺顺⼿，⾃认为不⽐科班学⽣差。
但是每当⾃⼰从头搞⼀个项⽬时，就感觉毫⽆头绪，不知道从哪⾥开始。
我⼀直搞不懂问题出在哪⾥。
学了孟宁⽼师的需求分析与建模后，我突然发现这就是问题所在，感觉⾃⼰视野⼀下⼦被打开。
科班学⽣的素养不仅仅是写代码的能⼒，还要有将现实问题抽象与建模的能⼒。
通过系统需求分析与建模之后，接下来的代码⼯作⾃然就⽔到渠成了。
不然就只能不断地发现新问题，不停地改⾃⼰的代码，陷⼊泥淖之中。
业务需求抽象层次最⾼的需求称为业务需求是系统建⽴的战略出发点，表现为⾼层次的⽬标，它描述了组织为什么要开发系统。
为了满⾜⽤户的业务需求，需要描述系统⾼层次的解决⽅案，定义系统应该具备的特性。
⾼层次解决⽅案与系统特性说明了系统为⽤户提供的各项功能，限定了系统的范围，帮助⽤户和开发者确定系统的边界。
对物流管理项⽬，结合⽤户⽇常⼯作，可以建⽴⾼层次的解决⽅案，其系统特性如如SF1~SF5所⽰：SF1: ⽤户信息管理。
对各种类型的⽤户信息进⾏增删改查。
SF2: 部门信息管理。
对部门信息进⾏增删改查。
SF3: 物流管理。
管理物流的下单、分拣、核实、分类、发货、确认收货等过程，并将仓库⾥的物品进⾏分类显⽰。
SF4: 绩效管理。
对员⼯、部门的出勤等信息进⾏分析和展⽰。
⽤户需求⽤户需求(user requirement)是执⾏实际⼯作的⽤户对系统所能完成的具体任务的期望，描述了系统能够帮助⽤户做什么。
⽤户需求主要来⾃系统的使⽤者（⽤户），也可能来⾃间接的渠道（如销售⼈员、售后⽀持⼈员）针对每⼀个系统需求，都可以建⽴⼀组⽤户需求。
⽤户信息管理针对SF1⽤户信息管理, 可以建⽴如下⽤户需求：UR1.1: 系统应该允许管理员增加、修改或者删除⽤户、部门经理和部门员⼯的信息。
UR1.2: 系统应该允许管理员授予或者取消部门经理的权限。
WinE物流服务管理系统项目计划书
WinE物流服务管理系统项目计划书目录1项目概述 -------------------------------------------------------- - 2 -1.1 用途、范围和目标---------------------------------------------- -2- 1.2 假设、约束---------------------------------------------------- -2- 1.3 项目交付物---------------------------------------------------- -3- 1.4 计划变更------------------------------------------------------ -3- 1.5 参考---------------------------------------------------------- -3- 1.6 定义及缩写---------------------------------------------------- -3- 2项目组织 -------------------------------------------------------- - 4 -2.1 内部结构------------------------------------------------------ -4- 2.2 角色及职责---------------------------------------------------- -4- 3管理过程计划 ---------------------------------------------------- - 5 -3.1 项目初始化---------------------------------------------------- -5- 3.2 项目计划------------------------------------------------------ -7- 3.3 项目跟踪计划------------------------------------------------- -10- 3.4 定量过程管理计划--------------------------------------------- -10- 3.5 沟通计划----------------------------------------------------- -10- 3.6 内部交流计划------------------------------------------------- -11- 3.7 风险管理计划------------------------------------------------- -11- 3.8 项目结束计划------------------------------------------------- -11- 4软件过程计划 --------------------------------------------------- - 12 -4.1 项目定义软件过程--------------------------------------------- -12- 4.2 方法、工具和技术--------------------------------------------- -12- 5支持过程计划 --------------------------------------------------- - 12 -5.1 配置管理----------------------------------------------------- -12- 5.2 质量保证----------------------------------------------------- -12- 5.3 测试计划----------------------------------------------------- -12- 6迭代计划 ------------------------------------------------------- - 12 -7技术学习计划 --------------------------------------------------- - 13 -1项目概述1.1用途、范围和目标1)用途：我们设想WinE物流管理系统能为配置管理员（八达通）高效准确地记录每一个服务基础设施的出入库情况，以及跟踪每一个事件和电话的处理，并且支持将来的业务扩展。
酒类物流供应链信息管理系统
酒类物流供应链信息管理系统一、系统介绍酒类物流供应链信息管理系统是综合运用射频识别（RFID）、计算机网络和通信技术，通过RFID电子标签、电子关锁车辆运输监管技术、仓储柔性管理技术、数据组织和管理等,实现以物品跟踪为驱动的物流的综合管理，对酒类产品及其运输车辆进行识别和跟踪，实现对酒类产品的运输、仓储和销售等的管理，帮助企业充分利用资源，优化工作程序，减少物料搬运，降低物流成本,实现节能降耗,防止运输过程中出现的掉包窜货和仿造、假冒产品现象，提高酒类市场的监管力度，规范市场销售，实时掌握产品库存与销售数据，为管理者提供客观科学的决策分析。
该系统的成功应用可以达到：⏹降低物流成本：酒类物流成本包括仓储、装卸和运输、理货、配货、单据处理、信息处理等各个环节所耗用的人力、物力、财力总和,与酒品破损、库存周转率、综合管理费等。
⏹有利于降低库存量，提高库存周转率，提高资金使用率：“零库存”的理论和实践早已在发达国家得到证实，这对于酒类生产销售企业也是至关重要的。
⏹有利于信息共享：完善的信息系统随时可以了解自己产品的走向和产品需求信息，保障酒品物流体系健康、高效、稳定地运转。
实现科学合理的酒品需求预测，降低库存量，提高资金使用率；⏹通过信息系统可以完成的功能包括物料的批次管理、超限额告警、失效告警、限额发料、存货核算、日常报表等，及时发现和解决管理中的问题。
⏹有利于规范市场，保护品牌:通过RFID电子标签以箱码对应和防伪标签方式将企业、产品与各级经销商实时沟通起来,让企业对窜货、仿造、假冒产品现象及时发现、及时处理、有效预防并规范管理。
从而积极、有效的保障了企业及经销商的利益，提高企业对销售渠道的管理控制能力、经销商的忠诚度,对全面提高企业的经济与品牌效应起到积极有效的促进作用。
⏹有利于产品渠道追溯：产品出库进行销售时,每个产品所附带的RFID防伪标签的ID会自动与采购方的数据关；企业可以在每家渠道商处增加一个阅读器，在向最终用户销售时，渠道商自动获取出售的产品RFID电子标签信息并关联最终用户信息并同步到企业的管理数据库中。
UML_快递管理系统
UML_快递管理系统
1、简介
本章介绍快递管理系统的背景和目的，以及本文档的范围和读者对象。
2、需求概述
本章详细描述快递管理系统的功能需求和非功能需求，包括系统的基本功能、用户角色、数据要求等。
3、系统架构
本章介绍快递管理系统的总体架构，包括系统的分层结构、组件和模块划分等。
4、领域模型
本章通过UML类图和时序图的方式，展示快递管理系统的核心领域模型和业务流程。
5、用例规约
本章具体描述每个系统用例的详细步骤和预期结果，以及用户界面的设计说明。
6、数据库设计
本章详细介绍快递管理系统的数据库设计，包括实体关系模型
和数据库表结构设计。
7、界面设计
本章以原型图的形式展示快递管理系统的用户界面设计，包括
登录界面、主界面、订单管理界面等。
8、系统安全性设计
本章描述快递管理系统的安全性设计，包括用户身份验证、权
限控制、数据加密等方面的技术和策略。
9、系统测试
本章详细介绍快递管理系统的测试方法和计划，包括功能测试、性能测试和安全测试等。
10、系统部署
本章描述快递管理系统的部署环境和步骤，包括硬件要求、软
件配置和系统安装等。
11、维护和支持
本章介绍快递管理系统的维护和支持策略，包括故障处理、版
本更新和用户培训等。
12、附件
本文档中所涉及的附件，如原型图、数据库表结构等。
13、法律名词及注释
本文涉及的法律名词及其解释和注释。
物流管理系统的数据库设计和数据库操作
物流管理系统的数据库设计和数据库操作需求分析物流管理系统是我们身边应用最广泛的数据库系统之一，结合该系统，使得我们的生活更加便捷。
物流管理系统在正常运营中总是面临着巨大的货单业务信息。
假设某物流公司需要开发一款物流管理系统，为了简化问题，现只考虑其核心业务用户管理和仓库管理以及两者产生的订单，运输等信息。
1 系统功能需求经过需求调查，该系统主要实现以下功能：1）用户管理注册用户，修改用户，删除用户组成。
用户管理模块即管理用户的基本信息，包括，用户编号、用户姓名、性别、联系方式，所在地址等等。
2）订单管理包括订单编号，用户编号，收货地址，收货人姓名，收货人联系方式，物流费用等。
3）仓储管理仓库编号，名称，容量，仓库状态，订单编号等仓储信息。
4）运输管理包括运输单号，运输时间，运输方式，运输量，运输路线，承运商，运输费用等运输信息。
5）车辆管理包括车辆编号，运输单号，车辆名称，车辆柜型，车辆容积，车辆状态等车辆信息。
6）统计功能运输编号，订单编号，统计日期等报表类信息。
7）分拣点管理分拣点地址编号，负责人联系方式，货物架号，订单编号等。
2 系统用例建模1）确定参与者和用例参与者代表的是使用者在于系统交互时所扮演的较色，而不是某个具体用户，根据参与者的定义和参与者的确定方法，可以识别出系统最重要的参与者有客户，仓库管理员。
实践表明，通过参与者来识别用例是很有用的，面对一个大系统，要列出用例单非常困难，而首先列出参与者清单，在对每个参与者列出它的用例，从而使问题变得容易。
对于客户来说，主要系统用例就是填写发货单，查询物流情况。
而对于管理员来说就是来处理订单，分配仓库，安排运输批次，安排车辆信息。
主要系统用例就是对于本系统中的各项信息进行查询和统计。
2）建立用例图识别了参与者和用例，并确定了他们之间的关系后，就可以构造系统的用例图。
用例图是描述参与者和用例之间的图形。
在中，用类似小人的符号表示参与者，用椭圆表示用例，用矩形框表示系统边界。
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WinE物流服务管理系统开发数据模型第八组W.E团队版本：r.0.0.2时间：2009-8-7文档审查审核人时间附加信息张英娇2009-7-28修订历史版本作者时间描述a.0.0.1 石挺常2009-7-27 初稿r.0.0.1 张英娇2009-7-28 修改r.0.0.2 张英娇2009-8-7 修改目录1．概述1．1．定义数据模型是一个描述数据、数据联系、数据语义以及一致性约束的概念工具集合。
数据模型提供了一种描述物理层、逻辑层以及视图层数据库设计的方式。
数据模型共分为四类：（1）关系模型（2）实体联系模型（3）基于对象数据模型（4）半结构化数据模型。
实体联系模型（E-R模型）基于对现实世界的这样一种认识：现实世界由一组称作实体的基于对象以及这些对象间的联系构成。
实体是现实世界中可区别于其他对象的一件“事情”或一个“物体”。
规范化是一种设计关系数据库的方法，它的目标是生成一个关系模式集合，是我们能无冗余地存储信息，同时很轻易地检索数据。
这种方法是设计一种符合适范式的模式。
1．2．目的数据模型包括三个方面（1）概念数据模型，主要用来描述世界的概念结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系，与具体的DBMS无关。
（2）逻辑数据模型，是用户从数据库看到的数据模型，是具体DBMS所支持的数据模型。
（3）物理数据模型，是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。
1．3．缩写表1-11．4．参考资料➢《数据库系统概念》Abraham Silberschatz 、Henry F.Korth、S.Sudarshan 著机械工业出版社➢“规范化－数据库设计原则”作者：陈博2．数据字典2．1．ER模型图2-1 2．2．数据模型图图2-22．3．数据表描述表名描述COMPONENT 管理零部件信息ORDERINFO 管理订单信息ITEM 物品信息EMPLOYEE 员工信息USERINFO 管理系统登录信息EVENT 保存事件信息，如包裹丢失，电话记录等表2-1 2．4．数据表结构2．4．1．表BICYCLE表2-2 2．4．2．表CHANGECOMPONENT表2-3 2．4．3．表COMPONENT表2-4 2．4．4．表EMPLOYEE表2-5 2．4．5．表EVENT表2-6 2．4．6．表EVENTSTATE表2-7 2．4．7．表EVENTTYPE表2-8 2．4．8．表ITEM表2-9 2．4．9．表LEVEL表2-102．4．10．表ORDERINFO表2-11 2．4．11．表ORDERITEM表2-12 2．4．12．表SOLUTION表2-13 2．4．13．表STATE表2-14 2．4．14．表STOCKMANAGE表2-15 2．4．15．表USERINFO表2-16 2．4．16．表VENDER表2-172．5．数据表SQL脚本2．5．1．表BICYCLECREATE TABLE BICYCLE (bicycle_code CHAR(15),STATE_id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,sup_id CHAR(15) NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(bicycle_code),INDEX BICYCLE_FKIndex1(sup_id));2．5．2．表CHANGECOMPONENTCREATE TABLE CHANGECOMPONENT (id INTEGER UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,bicycle_code CHAR(15) NULL,amount INTEGER UNSIGNED NULL,time DATE NULL,component_id CHAR(15) NULL,PRIMARY KEY(id),INDEX CHANGECOMPONENT_FKIndex1(bicycle_code), INDEX CHANGECOMPONENT_FKIndex2(component_id) );2．5．3．表COMPONENTCREATE TABLE COMPONENT (serial CHAR(15) NOT NULL,amount INTEGER UNSIGNED NOT NULL,desciption TEXT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(serial));CREATE TABLE EMPLOYEE (id CHAR(15) NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,address VARCHAR(30) NULL,telephote VARCHAR(15) NULL,sex CHAR(2) NULL,age INTEGER UNSIGNED NULL,PRIMARY KEY(id));2．5．5．表EVENTCREATE TABLE EVENT (id INTEGER UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, state_id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,type_id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,time DATE NULL,description TEXT NULL,code CHAR(15) NULL,level_id INTEGER UNSIGNED NULL,employee_id CHAR(15) NULL,PRIMARY KEY(id),INDEX ACCIDENT_FKIndex1(employee_id),INDEX ACCIDENT_FKIndex2(type_id),INDEX ACCIDENT_FKIndex3(state_id));2．5．6．表EVENTSTATECREATE TABLE EVENTSTATE (id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(id));CREATE TABLE EVENTTYPE (id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(id));2．5．8．表ITEMCREATE TABLE ITEM (id CHAR(15) NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,price INTEGER NULL,PRIMARY KEY(id));2．5．9．表LEVELCREATE TABLE LEVEL (id INTEGER NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(id));2．5．10．表ORDERINFOCREATE TABLE ORDERINFO (id CHAR(15) NOT NULL,state INTEGER UNSIGNED NULL,cus_name VARCHAR(20) NULL,cus_tel CHAR(15) NULL,address VARCHAR(30) NULL,PRIMARY KEY(id));CREATE TABLE ORDERITEM (order_id CHAR(15),item_id CHAR(15),amount INTEGER UNSIGNED NOT NULL,PRIMARY KEY(order_id, item_id),INDEX ORDERITEM_FKIndex1(order_id),INDEX ORDERITEM_FKIndex2(item_id));2．5．12．表SOLUTIONCREATE TABLE SOLUTION (id INTEGER UNSIGNED,type_id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,scheme TEXT NULL,PRIMARY KEY(id),INDEX SOLUTION_FKIndex1(type_id));2．5．13．表STATECREATE TABLE STATE (id INTEGER UNSIGNED NOT NULL,name VARCHAR(20) NULL,PRIMARY KEY(id));2．5．14．表STOCKMANAGECREATE TABLE STOCKMANAGE (id INTEGER,bicycle_code CHAR(15) NOT NULL,time_out DATE NULL,time_int DATE NULL,employee_id CHAR(15) NOT NULL,state BOOL NULL,PRIMARY KEY(id),INDEX STOCKMANAGE_FKIndex1(bicycle_code), INDEX STOCKMANAGE_FKIndex2(employee_id) );2．5．15．表USERINFOCREATE TABLE USERINFO (username CHAR(20),psw CHAR(30) NULL,employee_id CHAR(15) NULL,INDEX USERINFO_FKIndex1(employee_id));2．5．16．表VENDERCREATE TABLE VENDER (sup_id CHAR(15) NOT NULL,sup_name VARCHAR(20) NULL,sup_address VARCHAR(30) NULL,sup_telephote CHAR(15) NULL,PRIMARY KEY(sup_id));。