商品结构管理一：商品结构树
商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店该卖多少商品，商品数如何分布于各个品类中。
零售经营的核心是商品，但是，卖多少、卖什么和怎么卖？
我们经常在营采沟通会上听到店长说“门店的商品不够丰富！”，那么，门店的商品应该多少才算丰富呢？
“一次性购足”并不代表着多而广，而应该针对不同需求，提供不同的购物满足度。一个门店商品数太多了，会使滞销产品比例增高，库存增加，浪费管理资源、陈列资源等；太少了，则满足不了消费者的购物需求。因此，商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，这也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店的商品数应该是多少，各个品类中的商品数应该是多少，才算合理。
在研究商品结构之前，我们先要解决季节的概念，零售季节有着自己特殊的划分。通常：12月~2月，为年关季，阳历阴历的新年都在这个季节，还有圣诞和元宵等；3月~5月，为转换季，这个季节通常是一年中销售最淡的时候，此时我们都忙着做春节销售总结回顾，处理节日遗留的库存商品，进行供应链谈判，准备春夏交接的商品换季，这是一年中最重要的一次换季；6月~8月，为炎夏季，这时炎炎夏日来临，门店的布局和商品陈列都要进行一番布置，各种消夏商品纷纷登台亮相，现场促销此起彼伏；9月~10月，为中秋季，中秋、国庆将掀起年度销售的第二次高峰。
我们都知道“销售额=客单价*客单量”，因此可以从价和量两种属性着手，再从单品销售额和销售量两个维度，根据“二八原则”的黄金定律（即80%的销售额来自20%的商品，80%的销售量来自20%的商品），研究商品结构树。
第一步，将某季节的商品销售，按照单品的销售额和销售量，由低至高依此排序。
排序后，我们将由高到低累计达成80%销售额的商品品项形成集合S1，将由高到低累计达成80%销售量的商品品项形成集合S2；然后将S1和S2相交得
出交集品项集合A1，这意味着A1范畴内的商品，销售额和销售量均在前80%的排序范围；再将S1和S2相并后减去交集品项集合A1，得到品项集合A2，A2范畴内的商品，销售额或销售量有且仅有一项落入前80%的排序范围内。如下图所示：
我们将A1和A2统称为A类品。A类品是并集品项，是S1和S2的并集。A类品也称之为“必售品”，用数学语言来说，必售品是销售额或者销售量至少有一项进入排名前80%的商品。这是每个门店均必须备有并确保安全库存的商品品项。
把A1定义为首选品，这是销售额和销售量均进入排名前80%的商品，是每个门店必须重点监控和关注的商品。参见例表一。
例表一：案例门店分析结果
我们分析了很多门店，发现约12%的商品贡献了门店约60%的销售额，涉及的品类只占总品类数的40%，却占了门店销售的将近90%；约20%的商品贡献了门店约80%的销售额，涉及的品类数只占门店总品类数的约60%，却贡献了门店将近98%的销售额。也就是说，40%的品类贡献90%的销售额，20%的品类贡献8%的销售额，剩下的40%的品类仅贡献了2%的销售额。由此可见，只要门店重点分析、关注并维护好首选品和必售品及其涉及的品类，则可确保98%的销售完成率。
第二步，将分析得出的首选品和必售品还原到各自的品类中去，研究各个品类中应配置多少商品数才是合理的。
这里要导入一个“上下限”的概念，也就是说，每个品类中的商品数不是恒定的，而是在经营的过程中有上下弹性的。或者说，我们要研究的是每个品类中的商品至少应该有多少，最多不能超过多少
公式：各品类的品项数上下限理论值= 各品类的首选品项数／结构因子公式中，结构因子指的是下限因子和上限因子。结构因子如何计算呢？还是要遵循“二八比例”，根据第一步的数据表可分析得出，80%的门店销售额由多少比例的单品贡献而来。这个比例数，我们称之为a因子。当这个比例数低于
20%时，a因子为上限因子，下限因子则为20％；当这个比例数高于20％时，ａ因子为下限因子，上限因子则为20％。
例一：某门店16％的品项数贡献了80％的销售额（这表明该门店低效商品数偏多），Ａ品类的首选品项数为20个。那么，该门店Ａ品类的品项数下限为“20／20％＝100”，上限为“20／16％＝125”。也就是说，我们将通过对各品类的商品数上限的控制，使贡献80％销售的商品数比例不断向上趋近于20％。
例二：某门店25％的品项数贡献了80％的销售额（这表明该门店商品的丰富度不够），Ａ品类的首选品项数为20个，那么，该门店Ａ品类的品项数下限为“20／25％＝80”，上限为“20／20％＝100”。也就是说，我们将通过对各品类的商品数下限的调整，使贡献80％销售的商品数比例不断向下趋近于20％。
在实际的工作中，仅仅理论地计算各品类的上下限数值是不完全科学的，有几种状况是需要对这个理论值进行调整的。基本原则是：品类中的必售品项数低于下限的，以计算的上下限理论值为准；必售品品项数高于下限低于上限的，以必售品品项数为下限；必售品品项数高于上限的，则上下限均为必售品品项数。参见例表二。
第三步，合并。
在完成以上两步后，我们就可以得出首选品类和必售品类（包含必售品，但没有首选品的品类）的品项数上下限；然后再对剩余的品类进行个别分析，保留部分结构性品类和结构性商品；最后将所有品类的品项数的上限和下限分别合并，形成完整的门店商品结构总表。参见例表三。
“选择品＝下限－Ａ类品”，这是相对稳定的补充性品项。
“新品空间＝上限－下限”，这是根据各品类的上限减下限后得出的数值，这一区间的商品是有试销期的，一般涵盖一个完整的销售季度，最多不超过６个月。但凡商品季度销售排序在某个品类的这个区间里，且试销期超过3个月以上，将被列为待淘汰商品，一旦该品类在新品引进的过程中，突破上限，待淘汰商品将被“优先淘汰”。当新品在试销期中的季度销售排序，“突破下限”，将转型为相对稳定的补充性品项，给予相对稳定的陈列资源和促销资源。
通过以上三步，我们将获得门店的商品结构树总表，包括各品类的上下限品项数等，然后就能清楚地知道我们的门店该卖多少商品，商品数如何分布于各个品类中。
眼眸里，落入别人的旧爱新欢，一些似是而非，忽然道破了一个局。明静的花底，我和我的影儿还可缠绵成双。于是，也可委婉而温柔的回眸一遍过往。纵是，我不知要原谅些什么。或许这世间，一切本都可以被原谅。
事过境迁，又或时过境迁，或许就是如此吧。很多事很多人很多美好，犹如这天气，慢慢热或者渐渐冷，等到惊悟，已过了一季。渐行渐远渐无书，所有红尘中的故事都是有节令的，从春前一粒籽，到姹紫嫣红开遍，从西风凋碧树，到白茫茫大地真干净。
我们，顺应了时节野蛮生长，然后又跟随着节气，无奈凋败。一起谢落的，还有不见了的初心，以及提不起的往事。红尘滚滚，聚散离合,多少说好不分手的誓言，转眼就像落梅如雪,铺满了南山。曾经牵手走过的风一更，雨一更，却在万水千山之后，未见柳暗花明。
如果有一天,你不得不对我转身，而我只能笑笑的挥一挥手，那么，再见吧，别再回头。就让我忘记了你是谁，就让你从我的记忆里悄悄遁形。余生还有很长，而你我再也无力给予彼此任何的回想。
人之一世，归根结底都是独立的个体，能遇到一个有趣的灵魂，或许就是最大的幸运。结交几个可以把废话说成趣事的人，偶尔交流一下，如此虚掷的时光亦觉美好。但我们大可不必忙着交心，忙着推心置腹，忙着把一些隐私强加于人。
好的东西，总是难求，能遇到自己喜欢而又极好的事物，想必也需要命里的一份机缘巧合。因为难求，甚至是可望不可及，所以心里总有了一丝敬畏之心，怕一唐突，就打扰了那份美好。
人生于世，得到多少算是满足呢？或许，每个人都有每个人不同的期望和梦想。于女子而言，有一个爱好，并把它坚持成生命里的一个习惯；有一份自己喜欢做的事，并从中收获了乐趣和价值；有一个爱人，从青丝到耄耋，即便经过风霜雪雨，依旧是既得一人心，白首不分离。有一个家，安放身心和灵魂，无论俗世如何不堪，这里有爱，有庇护,有陪伴，有血脉相连的牵念。若再有三二知己，可赏心,可悦目，可纵横天下事，笔墨春秋情，便是锦上添花的好了。
除此之外的情分，只远远的看着，若即若离的念着吧，相望之外，不忘留一份清淡余地，才会有若水长流的缘分。如是，不深执，不沉溺，我把我念置于掌心，但不会合拢了十指。三寸之外，许彼此一个云淡风轻的来去。
在繁华的尘世烟火里，人总有一些不可不为，又不得已而为之，在没有强大到和世俗对抗之前，还是与这世界握手言欢吧，不去愤世嫉俗，也不刻意逃避。你只需静静的，最大程度的取悦着自己，记得有人可以爱，且可以期待。
冬至，在寒冷的北方，则是吃上一顿香喷喷的饺子。
小时候这一天，有一份期盼，有一份等待，盼望冬至的到来，就是因为有这样一顿吸引着人的味蕾的饺子。
冬至，如果能够邂逅一场飘雪，将是多么的惬意。雪，是飘泊的花朵，醉了寂寞。那抹生命中纯净的洁白，绚烂了最初的纯真。
在冬天的树枝上，挂满绒绒的小雪球，朴素明朗。用棉一样的目光，握紧一朵雪绒花，然后看到她最美丽时候的微笑，于是，便有甜甜的味道，挂在我的嘴角。
冬至，把一朵雪花拽在怀里，让她有水的温暖，沙的舒坦，光的质感，她撒娇地勾住我手指，祝我每个白天梦到她每个夜晚陪着她。
站在冬天的月光下，扬起羞红的腮，静静地数着自己的心跳。在深冷的夜里，学一支《雪花》的歌谣，闭上眼睛，晃动睫毛，反反复复地吟唱，一直到天亮。
冬至，无妨也为家人包一碗热气腾腾的饺子，感受一种冬天里别样的温暖。寒夜里，为孩子掖紧被角，不让冬夜的寒风侵袭亲人的身体。
泡一杯暖融融的红茶，与老友边饮边叙，浓浓的茶香，驱走冬日的严寒。出门时，提醒爱人穿厚实暖和的衣服，贴心的爱意温暖整个冬天。
冬至了，今夜最长
洗不净的浮沉，留给雨天；悟不透的凡事，交给时间。很多时候，人生的遗憾，不是因为没有实现，而是沉于悲伤，错过了打开心结的时机。
有人说工作忙、应酬多，哪有那么多的闲情逸致啊？记得鲁迅有句话：“时间就像海绵里的水，只要挤总是有的。”
不明花语，却逢花季。一路行走，在渐行渐远的时光中，命运会给你一次次洗牌，但玩牌的始终是你自己。坦白的说，我们遇到困扰，经常会放大自己的苦，虐待自己，然后落个遍体鳞伤，可怜兮兮的向世界宣告：自己没救了！可是，那又怎样？因为，大多数人关心的都是自己。
一个人在成年后，最畅快的事，莫过于经过一番努力后，重新认识自己，改变自己。学会了独自、沉默，不轻易诉说。因为，更多的时候，诉说毫无意义。伤心也好，开心也好，过去了，都是曾经。每个人都要追寻活下去的理由，心怀美好，期待美好，这个世界，就没有那么糟糕。
或许，你也会有这样的情节，两个人坐在一起，杂乱无章的聊天，突然你感到无聊，你渴望安静，你想一个人咀嚼内心的悲与喜。透过窗格，发着呆，走着神，搜索不到要附和的词。那一刻，你明白了，这世间不缺一起品茗的人，缺的是一个与你同步的灵魂。
没有了期望的懂，还是把故事留给自己吧！每个人都是一座孤岛，颠沛流离，浪迹天涯。有时候，你以为找到了知己，其实，你们根本就是两个世界的人。
花，只有在凋零的时候，才懂得永恒就是在落红中重生；人，只有在落魄的时候，才明白力量就是在破土中崛起。因为防备，因为经历，我们学会了掩饰，掩饰自己内心的某些真实，也在真实中，扬起无懈可击的微笑，解决一个又一个的困扰。
人生最容易犯的一个错误，就是把逝去的当作最美的风景。所以，不要活在虚妄的世界，不要对曾经存在假设，不要指望别人太多。有些情，只可随缘，不可勉强；有些人，只可浅交，不可入深；有些话，只可会意，不可说穿。
或许，有这么一段情，陪你度过漫长冰冷的寒冬；有那样一个人，给你抑郁的天空画上了温暖的春阳。但时光，总会吹散了很多往事，把过去一片片分割，移植到不同区域，并贴上标签，印着不同的定义，也定义着自己的人生态度。
正如庄子所说：“唯至人乃能游于世不避，顺人而不失己。”
外在的世界，只是一个形式，而你内在的世界，才是真正的江山。丰富自己，取悦自己，随缘，随顺，随境，你的心才会敞开，才会接纳更多的有可能。这样的人生，眼睛里的笑意，尽是踏实与真味。
年少时，那些说给蓝天白云的梦想，早已遗忘在风中，再也飞不到岁月的枝头。褪去稚气与懵懂，我更喜欢现在的自己，心里撑着宽阔，却不动声色。即便，一份静谧的从容是多么的难，但我依旧期待。我相信，人生还会很长，还会一直邂逅，但最美的，必是那个明天的自己。
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目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)
7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。
产品结构树的应用 1.定义 产品结构树（Product Structure Tree,PST)是描述某一产品的物料的组成及各个部分文件组成的层次结构树状图。它是将产品数据管理中的产品信息，各个零部件之间的层级关系，组成一种有效的属性管理结构。 在企业生产产品开始就需要对产品进行分解，这是制造业企业的基础工作。然而这就需要产品结构树更直观的理解这个产品。这是企业产品管理的重要工作之一，这就方便企业编制产品生产计划、物资采购计划和新产品的开发。 产品结构树根据该产品的层次关系，将产品各个零部件按照一定层级关系组织起来，可以清晰地描述产品各个部件、零部件之间的关系，树上的节点代表部件、零件或组件，每个节点都会与该部件的图号、材质、规格、型号等属性信息以及相关的文档资料。如图： 产品结构树层次要根据产品复杂程度决定。同时也因企业管理模式的不同而有所差异，有的企业把一系列产品用产品结构树表示，也有的企业一个产品就用一棵树表示。 2.作用 2.1 产品结构树是企业进行物料采购的重要依据之一。 2.2 产品结构树便于企业规划管理产品所包含的全部生产文件。 2.3 产品结构树是企业制定产品物料清单（BOM)的主要依据。 2.4 产品结构树是制造部门配料和领料的依据之一。 2.5 产品结构树是仓库进行原材料管理和零件配套管理的依据。 3.应用 3.1 产品结构树在物料清单（BOM)中的应用 3.1.1 狭义的物料清单通常就是产品结构。仅仅表述的是对物料物理结构按照一定的划分规则进行简单分解，描述了物料的物理组成。一般按照功能进行层次的划分和描 产品 部件1 部件2 部件3 部件4 子部件1-1 子部件2-1 子部件2-2 子部件3-1 子部件4-1 子部件4-2 子部件4-3 零件1-1-1 零件1-1-2 零件2-1-1 零件2-2-1 零件3-1-1 零件4-1-1 零件4-2-1 零件4-3-1 零件4-3-2
非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下： a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求，则称其满足本标准的基本要求； b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下，若满足某部分扩展要求，则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求； c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求，则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据，如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件，提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF：逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）
PB：千万亿字节（Peta Byte） SIFT：尺度不变特征转换（Scale-invariant Feature Transform） TF：词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下： a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分； b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下： a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施； b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下： a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能； b)应提供逻辑层的存储建模功能； c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型； d)支持向量、矩阵、关联等数据类型； e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例； f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据； g)应支持删除存储实例； h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下： a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性； b)应支持数据类型的多值结构和层次结构； c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射； d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取
众所周知，超市行业进入的门槛较低，对员工的要求似乎也不高，但是，要真正把这项工作做好，却并非易事。就拿库存管理方面的工作来说，要想做到灵活掌握，真正发挥出库存管理的优势来，也需要很高水平的管理人员。 首先明确一下库存管理的目的，那就是通过采购环节、订货环节、数据分析环节等手段对超市商品库存的结构状况、库存总量情况进行有效的调节、优化，使门店商品的库存结构趋于合理，库存总金额达到最佳数值，最终实现公司商品库存的高效运转，为公司资金的高效运转打下良好基础。 以下就几个在实际工作当中与库存结构变化联系紧密，对库存优化起重要作用的几方面的工作简单介绍一下。 应销未订概念及相关处理 商品状态为可销售可订货，属正常商品，但是库存数量为零或小于等于日均销量的三倍。简单来说就是超市应该正常销售的商品出现了本该订货但没订的现象。 该类单品大多数为超市的结构性商品，属于提高超市服务率、提升公司商品丰富形象的商品，销售情况一般。但由于订货人员的工作失误也有可能使某些畅销商品出现在应销未订的报表上。 解决办法：通过查询应销未订报表，可以确定该类商品是否已经下单：如果有订单而供应商没有送货，则需要尽快与厂商联系催货，或知会相关采购加以解决;如果该商品由于各种原因没有下单，则需要立即下单，催促厂家尽快到货;如果该单品厂家已不再生产或者会长期缺货，则建议采购尽快改变该单品状态。负库存概念及相关处理 商品系统库存数值为负数的商品库存称为负库存。 产生的原因，主要有一下几种情况：由于上次的盘点漏盘或盘点错误导致的商品系统库存比实际库存小;赠品未贴赠品签被当作正常商品销售;收银扫码错误;收货未录入; 商品销售包装的改变;商品进货单位与销售单位的不同等情况都有可能导致负库存的产生。 解决办法，主要遵循一个原则，即在查明负库存产生原因的基础上进行解决。如果属于收银扫码混淆、盘点错误、包装改变、进货与销售单位不符等导致的负库存，就可以进行相应的库存更正。如果属于收货错误、赠品当作商品销售等原因导致的负库存，则必须要追究当事人的责任，同时修正库存数据。 高库存概念及相关处理 单品库存金额大于500元、库存倍数大于四个订货倍数、库存天数大于安全库存天数加上20天、已有一个月内未进货的商品就被定义为高库存商品。
基于时间轴的产品结构树
13000套1.0 E 11000件 1.0A 11100 件 1.0 C 11110m 2 1.0 O 1 2 3 结构层次独立需求件相关需求件 11200D 件4.0 R 12100m 30.2 12000件 4.0 B 11210 P m 30.2 方桌 桌面 桌腿 面 框 板材 方木1 螺钉胶油漆 方木2 10000件 1.0 X 产品结构树 供应 供应 生产 生产 供应 生产 供应 销售 生产 集成销-产-供业务的模型 物料号 物料名称 计量单位数量
物料信息集成模型 时间坐标上的产品结构树 优先级计划X 51015 2025 交货日期 时间 ⌒提前期倒计时? A B E (2)C D (4)(5) O (3)P (2)R (7)(12) (20)(10) 关键路线工 艺 路线 工 序 工 序 最长 供应商生产采 购周期 运输下达采购订单 检验不多-不少-不早-不晚 量期一体化计划 ? 关键工作中心 ?动态?关联?期量标准 产品流程 资源(能力) MRP ：简化的网络计划 销售供应供应供应供应生产生产生产生产
物料需求计划 MRP 42 产品信息 （物料清单）（工艺路线） 库存信息 3（物料可用量） 主生产计划 MPS 1 潜在客户 预测 合同 MRP 的逻辑流程图 生产计划 采购计划 用到什么 已有什么 还缺什么 生产什么需求导向 制造业的通用公式
物料号：10000 计量单位：件批量：10 现有量：8 物料名称：X 分类码：08 提前期：2 累计提前期：28物料清单(BOM )基本内容 1. 2. .3. 2. . 31. 21 . 层次 物料号 1100011100111101120011210120001210013000 A C O D P B R E 计量单位 件件件件kg 件件件 数量1.02.02.01.00.51.01.01.0 类型 生效日期 失效日期 物料 名称 成品率累计提前期 ABC 码 M M B M B M B B 20000101200001012000010120000101200001012000010120000101200001019999999999999999999999999999999920001231999999999999999999999999 1.001.000.901.000.901.001.001.00 26.0 15.012.022.020.017.010.05.0 A A B C C B C C 依据产品结构 其余信息来自物料主文件 设计更改通知或物料主文件 . . 3 11210/1 P 1 kg 0.5 B 20000101 99999999 1.00 15.0 C 23 17.021.0来自工艺路线文件
一体化数据管理平台DATRIX 产品介绍 因“虚”而实，数据管理创新
需求篇 IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。 大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性： 1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。 2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。 3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。 非结构化数据管理难题 非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的，根据Gartner统计，在当前的环境中，企业有20%的数据是结构化数据，80%的数据是非结构
店长成长规划之 商品结构管理一：商品结构树 商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店该卖多少商品，商品数如何分布于各个品类中。 零售经营的核心是商品，但是，卖多少、卖什么和怎么卖？ 我们经常在营采沟通会上听到店长说“门店的商品不够丰富！”，那么，门店的商品应该多少才算丰富呢？ “一次性购足”并不代表着多而广，而应该针对不同需求，提供不同的购物满足度。一个门店商品数太多了，会使滞销产品比例增高，库存增加，浪费管理资源、陈列资源等；太少了，则满足不了消费者的购物需求。因此，商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，这也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店的商品数应该是多少，各个品类中的商品数应该是多少，才算合理。 在研究商品结构之前，我们先要解决季节的概念，零售季节有着自己特殊的划分。通常：12月~2月，为年关季，阳历阴历的新年都在这个季节，还有圣诞和元宵等；3月~5月，为转换季，这个季节通常是一年中销售最淡的时候，此时我们都忙着做春节销售总结回顾，处理节日遗留的库存商品，进行供应链谈判，准备春夏交接的商品换季，这是一年中最重要的一次换季；6月~8月，为炎夏季，这时炎炎夏日来临，门店的布局和商品陈列都要进行一番布置，各种消夏商品纷纷登台亮相，现场促销此起彼伏；9月~10月，为中秋季，中秋、国庆将掀起年度销售的第二次高峰。 我们都知道“销售额=客单价*客单量”，因此可以从价和量两种属性着手，再从单品销售额和销售量两个维度，根据“二八原则”的黄金定律（即80%的销售额来自20%的商品，80%
的销售量来自20%的商品），研究商品结构树。 第一步，将某季节的商品销售，按照单品的销售额和销售量，由低至高依此排序。 排序后，我们将由高到低累计达成80%销售额的商品品项形成集合S1，将由高到低累计达成80%销售量的商品品项形成集合S2；然后将S1和S2相交得出交集品项集合A1，这意味着A1范畴内的商品，销售额和销售量均在前80%的排序范围；再将S1和S2相并后减去交集品项集合A1，得到品项集合A2，A2范畴内的商品，销售额或销售量有且仅有一项落入前80%的排序范围内。如下图所示： 我们将A1和A2统称为A类品。A类品是并集品项，是S1和S2的并集。A类品也称之为“必售品”，用数学语言来说，必售品是销售额或者销售量至少有一项进入排名前80%的商品。这是每个门店均必须备有并确保安全库存的商品品项。 把A1定义为首选品，这是销售额和销售量均进入排名前80%的商品，是每个门店必须重点监控和关注的商品。参见例表一。 例表一：案例门店分析结果
Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)
Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息，其中的数据并不一定遵循标准的数据结构（如模式定义规范的行和列），若没有人或计算机的翻译，则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像，还有Web 内容，如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同，非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统（如文档、电子表格和演示文稿）、专门的工作站和设备 （如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统）上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统，包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据（三元组）。 自数据库管理系统引入后，数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据，二进制大对象（或简称为BLOB）作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外，多年以来，Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构，以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g，Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地：大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。
商品结构树 商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店该卖多少商品，商品数如何分布于各个品类中。 零售经营的核心是商品，但是，卖多少、卖什么和怎么卖？ 我们经常在营采沟通会上听到店长说“门店的商品不够丰富！”，那么，门店的商品应该多少才算丰富呢？ “一次性购足”并不代表着多而广，而应该针对不同需求，提供不同的购物满足度。一个门店商品数太多了，会使滞销产品比例增高，库存增加，浪费管理资源、陈列资源等；太少了，则满足不了消费者的购物需求。因此，商品结构管理首先要解决的是“卖多少”的问题，这也就是“商品结构树”问题，以此弄清一个门店的商品数应该是多少，各个品类中的商品数应该是多少，才算合理。 在研究商品结构之前，我们先要解决季节的概念，零售季节有着自己特殊的划分。通常：12月~2月，为年关季，阳历阴历的新年都在这个季节，还有圣诞和元宵等；3月~5月，为转换季，这个季节通常是一年中销售最淡的时候，此时我们都忙着做春节销售总结回顾，处理节日遗留的库存商品，进行供应链谈判，准备春夏交接的商品换季，这是一年中最重要的一次换季；6月~8月，为炎夏季，这时炎炎夏日来临，门店的布局和商品陈列都要进行一番布置，各种消夏商品纷纷登台亮相，现场促销此起彼伏；9月~10月，为中秋季，中秋、国庆将掀起年度销售的第二次高峰。 我们都知道“销售额=客单价*客单量”，因此可以从价和量两种属性着手，再从单品销售额和销售量两个维度，根据“二八原则”的黄金定律（即80%的销售额来自20%的商品，80%的销售量来自20%的商品），研究商品结构树。 第一步，将某季节的商品销售，按照单品的销售额和销售量，由低至高依此排序。 排序后，我们将由高到低累计达成80%销售额的商品品项形成集合S1，将由高到低累计达成80%销售量的商品品项形成集合S2；然后将S1和 S2相交得出交集品项集合A1，这意味着A1范畴内的商品，销售额和销售量均在前80%的排序范围；再将S1和 S2相并后减去交集品项集合A1，得到品项集合A2，A2范畴内的商品，销售额或销售量有且仅有一项落入前80%的排序范围内。如下图所示：
结构树（Structure Tree） 描述结构树用于系统地： ●把主题或问题领域（例如：沟通不畅、周转时间、降低存货等等） 分割成更细小、更易处理的问题。 ●或者 ●发现可能导致问题产生的一个或几个根本原因。 尽管结构树和鱼骨图（因果图）可以相互替代使用（即作为第一部 和第二步的工具），但是熟练的问题解决专家建议第一步使用结构树 而在第二步使用鱼骨图，这样有助于参与者认清自己处在问题解决 程序中的哪个位置并且避免引起混淆。 主要用途步骤对用途的描述 第一步-任务2 找出与主题相关的问题 第一步-任务3 选择目标问题 第二步-任务1 决定采集什么数据 第二步-任务2 采集数据 第二步-任务3 整理及演示数据 第二步-任务4 认别原因 程序由于结构树既可以用于第一步又可以用于第二步，并且在每个步骤的使用中存在一些差别，所以我们先对划分主题或问题领域进行描 述，然后再对发现根本原因进行描述。
划分主题或问题领域1.在一块演示板或活动挂图（或者你也可以使用一个带有卡片、 大头针和线/带子的概要串联图）左下角的方框里填入第一步-任务1里的主题。 2.从方框画出一条水平线，并与一条长的垂直线相连。从垂直线 上画出几条水平线，代表与主体相关的主要问题领域。 顾客 满意度 问题是？ 主题
结构树（Structure Tree） 程序 3. 把主题细分为几个问题领域。 （续） 划分主通过提问下面的基本问题，把主体划分为问题领域： 题或问 题领域 在把主体划分为问题领域时，在垂直线的上方写上一个问题：“问 题是？”可以有助于提醒你。小组可以提出来帮助回答这个基本问 题——“问题是什么？”的提问包括： ●“你们面临的问题来自哪儿？” ●“具体来讲是哪个（小组、功能部门、产品、地理区域，等等）？” ●“你所说的…..是指什么？” ●“我们对哪些领域感到不满意？” 这些问题的答案通常提示了进一步细分的分类标准（即按照产品类 型、区域、功能、小组、体系、报告类型、部分等等来细分）。 注意：如果你知道你想关注的是什么具体问题领域，那么第一步的 细分工作（即第三步）就不是必需的了。例如，在“顾客满意度的 例子中，如果你知道“产品交付”是“顾客满意度”这个主题的主 要问题领域，你可以这样开始绘制你的结构树：
什么是“项目e”结构化数据 在工程项目管理中，无时无刻不在产生大量的数据，如技术图纸、工程日志、往来函信件、材料采购入场使用、测试数据、验收记录、财务数据等等不同方面的资料众多，这些海量的信息和数据本身都具有巨大的价值。但是很多企业面对这些信息数据，最大的利用价值就是存档备查、项目反馈汇报或回溯项目问题。显然，绝大部分的资料和数据被认为无价值或者价值不大，而被忽略了。 项目的资料和数据不仅仅只为了存档和记录，还可以将记录的资料数据转化为经验和知识，指导和决策目前的项目管理以及未来其他的项目工作。施工企业在项目管理过程中，该如何采集和分析数据，然后应用并最终产生最大价值呢？ 目前人工智能技术还不能将施工过程中离散的资料数据进行自动分析和归类，因此也无法根据资料数据进行决策。而结构化数据有效辅助项目管理决策，结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。只有在资料数据采集或者输入时采用机构化的数据形式，才可以形成结构化数据。比如“项目e”工程项目管理工具就是采用结构化数据记录模式，系统采用结构化数据采集和录入，形成项目管理的结构化数据，实时分析总结项目管理问题。 项目e采用结构化数据
“项目e”采用结构化数据采集、录入，系统通过数据分析总结辅助项目管理科学决策。尤其是清单模式和模板功能，结构化数据实时分析总结项目管理问题，并辅助项目管理决策。 在清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。项目的消耗数据既是成本计算的基础数据，也是进度计算的基础数据。由于是结构化数据，进度数据和成本数据是关联一致的，在记录人材机费用成本消耗的同时系统自动形成进度数据，可分析得出项目存在的成本管控风险。让项目管理者和经手人都可以实时分析项目成本、进度等结果，有效规避各项风险，极大地提高管理效率。 模板功能将工程项目管理中规律性管理模式予以标准化的结构形成模板，将项目管理模式、流程和表单总结编制成模板使用，或者在【模板市场】（已申请发明专利）下载使用他人分享的项目模板。结构化数据将数据分类，“项目e”中按照模板记录不同的信息数据形成结构化的形式，系统通过科学的算法实现数据统计分析总结，形成项目管理决策的依据。 结构化数据便于数据采集和输入 “项目e”清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。由于每个数据都是结构化数据，有规定的输入格式规范，系统可以自动识别，记录填报方便。项目基层人员根据当日的工作事项，在预算清单中直接勾选和填数系统自动生成了实际消耗量。 “项目e”模板功能把项目管理标准化，即将项目管理过程中信息数据采集标准规范化，同样有数据格式与长度规范，系统自动识别记录，形成模板，让经验和能力可简单复制。 而且，通过“项目e”进行项目管理生成结构化数据，便于扩展对接智能硬件（物联网），将可为用户提供更多的服务支撑。
描述结构树用于系统地： ●把主题或问题领域（例如：沟通不畅、周转时间、降低存货等等） 分割成更细小、更易处理的问题。 或者 ●发现可能导致问题产生的一个或几个根本原因。 尽管结构树和鱼骨图（因果图）可以相互替代使用（即作为第一部 和第二步的工具），但是熟练的问题解决专家建议第一步使用结构树 而在第二步使用鱼骨图，这样有助于参与者认清自己处在问题解决 程序中的哪个位置并且避免引起混淆。 主要用途步骤对用途的描述 第一步-任务2 找出与主题相关的问题 第一步-任务3 选择目标问题 第二步-任务1 决定采集什么数据 第二步-任务2 采集数据 第二步-任务3 整理及演示数据 第二步-任务4 认别原因 程序由于结构树既可以用于第一步又可以用于第二步，并且在每个步骤的使用中存在一些差别，所以我们先对划分主题或问题领域进行描 述，然后再对发现根本原因进行描述。 划分主题或问题领域1.在一块演示板或活动挂图（或者你也可以使用一个带有卡片、 大头针和线/带子的概要串联图）左下角的方框里填入第一步-任务1里的主题。 2.从方框画出一条水平线，并与一条长的垂直线相连。从垂直线 上画出几条水平线，代表与主体相关的主要问题领域。 顾客 满意度 问题是？ 主题 问题领域
程序 3. 把主题细分为几个问题领域。 （续） 划分主 通过提问下面的基本问题，把主体划分为问题领域： 题或问 题领域 在把主体划分为问题领域时，在垂直线的上方写上一个问题：“问题是？”可以有助于提醒你。小组可以提出来帮助回答这个基本问题——“问题是什么？”的提问包括： ● “你们面临的问题来自哪儿？” ● “具体来讲是哪个（小组、功能部门、产品、地理区域，等等）？” ● “你所说的…..是指什么？” ● “我们对哪些领域感到不满意？” 这些问题的答案通常提示了进一步细分的分类标准（即按照产品类型、区域、功能、小组、体系、报告类型、部分等等来细分）。 注意：如果你知道你想关注的是什么具体问题领域，那么第一步的细分工作（即第三步）就不是必需的了。例如，在“顾客满意度的例子中，如果你知道“产品交付”是“顾客满意度”这个主题的主要问题领域，你可以这样开始绘制你的结构树： 产品 交付 顾客满意度 问题是？ 主题 问题领域
对于国内相当多的企业来说，ECM这个概念还比较陌生，但提起ERP，很多人都耳熟能详。 事实上，ERP是以数据库管理为核心的，而ECM是以非结构化数据管理为核心。凯德云M-Files是由美国M-Files公司开发的软件产品，主要用于企业内容管理(ECM)、文档管理(EDM)、质量管理、知识管理、项目协同。 调查显示，企业中80%的数据是以非结构化的形式存在的，例如电子邮件、报表、办公文档、扫描文件、网页等，而这些非结构化数据往往散落在企业的各种应用系统中，无法得到统一的管理，更惶谈从中挖掘出价值。 ERP与ECM的关联 在廖强(EMC中国区副总裁、内容管理及归档事业部大中华区总经理)看来，现在非结构化数据的管理需求产生了，实际上就是一个很自然的过程，跟以前ERP比较的话，内容管理与ERP同等重要，内容管理是管着80%的非结构化信息，ERP管理着20%的结构化信息。其次从复杂性来讲，因为ERP牵涉了管理的方方面面，内容管理却没有那么复杂。从投资来讲，大家都在讲收益率，企业现在实际上逐渐地认识到内容管理的重要性。这几年内容管理逐渐地跟ERP、CRM，包括银行的核心系统，包括电信的计费系统等成为企业信息化的新重点。也就是说，随着内容管理逐渐地深入客户的核心业务，对企业的工作效率、收益、信息安全等都将得到提高。 ECM已进入第三代 IDC在2008年上半年针对中国企业所做的一项调查显示，在受调查的434个最终用户中，接近60%的用户表示有计划投资内容管理软件。而在2007年的类似调查中，这一比例还只有30%多。这一结果表示，内容管理在组织中的优先级大大提高。IDC分析认为，用户渴望投资内容管理解决方案，主要有两方面的原因：一是日益增长的法规要求;二是通过内容管理功能更好地优化、自动化纸质业务流程。 廖强分析说，综合当今内容管理市场，内容管理解决方案可以分为三代。 第一代是小型供应商提供单点解决方案，主要用于解决零碎的业务问题，例如光盘系统管理、记录管理、Web内容管理、数字资产管理、工作流/BPM管理等。第一代内容管理的特点是有众多小型技术公司，每个公司都使用专门构建的应用程序解决一些零碎的业务问题。 第二代是中型供应商在单点解决方案的基础上，提供较为全面的内容管理功能套件。第二代内容管理是由整合驱动的，在这一阶段，中型公司纷纷展开收购，并开始构建成套的内容管理应用程序。这是一个从单点产品到内容管理套件的变化过程，许多公司都是从点入手，而逐渐架构起较为完善的内容管理解决方案。但在这个过程中，内容管理底层平台的健壮性和面向应用的灵活性及可扩展性往往被忽视。 前两代内容管理带来的问题是：各个系统之间往往会形成信息孤岛的现象。而且，当应用出现变化时，需要对各个单点产品逐一修改，不能快速满足应用变化速度。 在第三代内容管理中，内容管理正逐渐成为企业信息基础架构的一部分;企业对内容管理的需求，已并不满足于应用某些点的产品去实现特定业务的管理，而是需要一个高性能、高可扩展性、能支持企业业务快速发展并能满足企业业务变化需求的内容管理平台。 开放性成长 任何一个软件公司的理想是要做到能够尽量满足客户的最终需要，但这很难实现，主要原因是需求的复杂度，很难有一个企业所提供的软件产品能够适应各式各样的不同需求。 廖强介绍说，Documentum平台一直以来就不是自行运转，Documentum平台一定跟结构化结合在一起。比如在国内某银行的应用，像有一套贷款审批，因为它要审核你的原始的资质，你的房产证等，这些都需要EPR系统与Documentum。从我们整个的发展方向来看，ECM是关注着技术性、扩展性、高性能，可对接性，希望把自己的开发能力提供给整个社
在企业信息系统中，有超过80%的数据属于非结构化数据，它们包括文档，邮件，报表，网页，XML，声音，影像，多媒体影像，扫描文件，工程图，记录资料，演示文稿等。今天，随着信息的巨量增加，这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加，许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了？在处理这些数据时，您的企业将面临哪些问题和挑战？ CIO发展中心特别策划了一次调研活动，希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。请您在百忙之中抽出时间，回答我们的问卷，谢谢！ 调研问卷 1．您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)? □没听说过 （那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理） □略有了解 □知道 注：非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。 2．贵公司目前正在使用的IT应用系统有： □ERP（SAP，Oracle，其他ERP系统请标明________） □业务流程管理系统 □OA办公自动化系统 □文档访问控制系统 □协作系统 □图纸扫描和电子化管理系统 □客户关系管理系统 □影像管理系统 □档案管理系统 3．贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题：（可多选）： □大量纸面文件和图档难于保存和管理，文档管理仍停留在手工管理的阶段 □电子单据的内容的访问安全性难于保障 □无法实现对内容的保留期限的控制 □难以实现协同工作 □随着业务发展，现有系统难于承受非结构化数据（如大量的纸文件、单据、图表、邮件等）的海量增加 □内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合 □难于实现对影像系统的电子化管理
商品结构系统功能定位管理规定 商品是卖场的灵魂，通过商品结构系统的合理组合和陈列来体现。建立富有家佳乐特色的商品结构系统并确定与之相适应的运营，采购管理定位，是经营工作的重要内容。公司经营的商品，在提升业绩，获取最大化效益目标上发挥的功能是不同的，据此可将商品划分为：形象商品、销量商品、效益商品三类。为此特制定三类商品施行功能性定位管理规定； 一、三类商品的内涵和特征； （一）形象商品；商品群中最具有低价和品牌代表性，并为消费者所熟知的生活必需品。 视其降价力度和品牌在市场影响力的程度分为全店形象商品和部门形象商品。其特 征； 1、售价代表全店的低价形象； 2、对顾客有吸引力的生活必需品或大多数顾客熟悉其价格，品质，知名度大的品牌的 商品； 3、单品有规模销量，对专业客户有吸引力； 4、价格水平在一定时期内稳定（至少30天）。 （二）销量商品； 价格较市场有优势，能达到一定销量要求，保证获取正常毛利的商品。按销量可分为规模销量商品和一般销量商品。规模销量商品指较市场竞争对手有明显价格优势，销量在本地区商圈内居前列，以优于正常经销方式与厂商合作能取得更优惠交易条件； 如买断方式，专卖方式等；其他为一般销量商品，其特征； 1、品项较多，单品销量能达到一定规模； 2、保证正常毛利水平； 3、由市场认可的成熟商品组成； 4、采购重点监控管理的商品 （三）效益商品； 商场竞争激烈商品，个性化商品、新品、厂商重点推广商品，季节性强的商品，统称为效益商品。其特征； 1、品项多；为满足顾客一次性购足目标不可缺少的品项，对树立品项丰富形象起到重要作 用。 2、销量低；该类商品竞争激烈，季节性强，但对扩大销量可起到衬托作用，通过市场培育 可发掘出部分销量商品成形象商品，会对增强供应商信心也有促进。 3、效益高；定位于效益商品的品种，需保证高毛利，最佳营业外收入和较高返利，对经营 效益好坏起到决定性作用。 4、淘汰制；3个月试销期满，达不到预定销量或效益的品种需清场，再引进新品补充。
1.非结构化数据存储 在上图中，描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分，其中： 1. 文件存取统一接口，封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储，以HDFS：为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储，以HBase：为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前，接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较，当文件超过设定大小时，接口认为该文件是大文件，直接分配到HDFS文件存储接口进行写入；否则当文件小与块大小时，根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。
1. 对直接存储到HDFS的文件，则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头，文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径，文件名称保留原有名称，例如：HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件，则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头，文件路径不需要分文件夹，直接以文件的唯一标识标识即可，例如：HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时，通过识别URL，确定文件的存储方式，然后找到对应的存储接口获取文 件。
1.1Had oop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2Hbase存储接口 文件通用存储表结构： 表存在两个列簇，default列簇负责存储基础属性信息，用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时，会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据，形成若干数据块，然后把数据块保存到HFile中，最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下，HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据
第二章装配结构树管理 装配仿真设计的一般流程是：先在装配仿真管理器（PPM）的装配结构页面中引入产品，再在装配过程页面中添加装配步骤、添加/删除装配对象、定义拆卸活动，最后仿真并录制AVI。 在PPM管理器的装配结构页面，通过装配结构树右键菜单中的功能选项管理被装配的产品的零部件，右键菜单如图2-1、图2-2所示： 图2-1 产品结构树根节点右键菜单图2-2 产品结构树子节点右键菜单 注意：被引入的产品，其装配结构树根节点下的零部件，可以定义他们的拆卸活动，其他零部件，除非被拆离到根节点下，否则，不能独立参与拆卸活动。 ·44·
·45· 2.1 装配结构树根节点右键菜单介绍 2.1.1 引入产品 只有当产品结构树为空时才能引入产品，一个工艺规程只能引入一个装配。引入产品的文件类型可以是三维模型通过开目三维模型转换器转换生成的*.xml 文件（参见第一章中的“三维模型转换器”），也可以是UG （*.prt ）、PRO/E （*.prt 、*.asm ）、SolidWorks （*.SLDASM 、*.SLDPRT ）、SolidEdge(*.asm 、*.par)、IGES （*.igs ）、Inventor(*.iam 、*.ipt)、Parasolid(*.x_t 、*.x_b)、CATIAV5（*.CATpart 、*.CATproduct 、*.cgr ）的文件。 操作方法： ① 在PPM 管理器的装配结构页面中的“装配结构”根节点上单击鼠标右键菜单中的 〈引入产品〉项； ② 弹出“打开”对话框，如图2.1-1所示： 图2.1-1 打开文件对话 ③ 选择产品装配三维模型文件，点击〈打开〉或双击文件； 这时，系统在装配结构页面生成产品的装配结构树，如图2.1-12所示，同时在三维模型视图中显示该装配模型。
（pdm产品数据管理）产品数据与工艺数据的结构化 集成
产品数据与工艺数据的结构化集成 ——529厂Avidm与TH-CAPP系统的紧密集成 郭静钟振宇 航天五院529厂 摘要：对于529厂现行的AVIDM和TH-CAPP系统，进行基于结构化数据底层的结构改造和功能开发，从而实现统一产品数据源，以AVIDM作为系统集成的平台，以TH-TH-CAPP作为工艺文件编制和工艺数据操作运行环境的最终目标。529厂Avidm与CAPP系统实现紧密集成，是对工艺规划文档进行有效的组织利用，是提高产品数据使用效率以及生产管理水平的关键因素，是影响企业信息化发展的重要环节。实现Avidm与TH-CAPP系统实现紧密集成的优势：从卫星制造产品数据管理的角度出发，工艺规划文档必须纳入AVIDM系统中统一管理，提高产品生产效率。工艺规划文档作为整个卫星组织生产和过程管理的指导文件，是529厂工程管理应用系统的数据源头。保证工艺规划文档数据一致性和实时共享是提高529厂生产管理水平和建设信息化企业的关键。 关键词AvidmTH-CAPP集成 １前言 当前我国在PDM与TH-CAPP集成领域的研究已经迅速开展。由于各系统是由不同的供应商提供，系统开发环境和运行环境都有很大差别。如果不对各系统进行改造，无法实现信息的互通和共享。 对于529厂现行的AVIDM和TH-CAPP系统，进行基于结构化数据底层的结构改造和功能开发，从而实现统一产品数据源，以AVIDM作为系统集成的平台，以TH-CAPP作为工艺文件编制和工艺数据操作运行环境的最终目标。集成采用开放式的集成方式，能够提供通用的产品数据及工艺数据输出接口及数据库格式，为集成或封装其它应用软件打下基础。 ２背景介绍 PDM技术解决企业中产品信息的管理需求，为企业提供一个以产品数据库为核心的计算机集成环境，使各部门、工作组各成员之间可以共享技术信息，有效地支持协同工作、并行工程。AVIDM作为卫星制造产品数据管理系统，实现了从产品设计过程控制到工程图文档管理等全方位的解决方案。 TH-CAPP系统产生的工艺规划文档作为卫星组织生产和过程管理的指导文件，是制造产品数据管理过程中最重要的一类文档。因此，如何对工艺规划文档进行有效的组织利用，是提高产品数据使用效率以及生产管理水平的关键因素，是影响企业信息化发展的重要环节。 529厂实现Avidm与TH-CAPP系统实现紧密集成的必要性在于：