在供应链计划系统中，一个稳健的数据架构和清晰的业务主流程是支撑智能化决策的基石。本文将基于系统架构图和数据流程图，从业务主流程 与数据架构设计两个维度，深入剖析如何构建一个既能应对高并发业务，又能实现智能化计划的供应链系统。最后，我们将探讨在全球业务背景下，如何设计与之匹配的数据模型与分布策略。
一、业务主流程
业务主流程如下如所示
第一阶段：业务数据集成与准备
这是所有计划的基石。系统汇集来自各处的业务数据，包括：
- 静态主数据：物料主数据、工厂主数据、库位主数据，定义了供应链网络中的实体。
- 动态业务数据：销售主数据、库存主数据、供应主数据，记录了供应链的运作实况。
- 关键参数： 提前期，是计算补货时点的核心输入。此阶段的目标是统一数据口径，为下游分析提供干净、一致的"原材料"。
第二阶段：ABC分类与需求预测
在数据就绪后，系统进入智能分析环节，该环节并行处理两大任务：
- ABC分类：对物料进行价值与重要性分层。通过历史数据处理，计算销售成本累计占比，并考虑需求的稳定性（月销售波动系数），最终实现科学的物料分组，为后续的差异化库存策略奠定基础。
- 需求预测 ：这是计划的"导航仪"。系统同样基于历史数据处理，并运用算法模型对异常数据处理，以识别和修正促销、缺货等干扰，最终由预测算法计算出未来时段的需求量。此阶段体现了业务洞察 与算法智能的结合。
第三阶段：库存策略与补货计划生成
这是将预测转化为行动方案的关键步骤。
- 库存计划：系统将已完成ABC分类的物料，根据其特性（如需求模式、供应来源）进行物料分组。针对不同分组，应用预设的库存策略模型（如安全库存、再订货点、最大-最小库存模型），计算出建议的库存水位和目标。
- 生成补货：基于需求预测和计算出的库存策略，系统自动运行补货逻辑，生成补货建议。其最终产出是明确的、可执行的采购申请或调拨订单，直接指导采购与物流作业。
流程闭环：从数据输入，到智能分类与预测，再到策略计算与计划生成，这条主流程构成了一个完整的、数据驱动的决策闭环，确保了计划的科学性与可执行性。
二、数据架构设计
为支撑上述复杂的业务主流程，特别是应对全球网络下海量数据的实时计算与历史分析，系统需要一个精心设计的数据架构。该架构采用分层解耦 与读写分离的思想，可划分为三层。如下图所示：
应用服务层（微服务与能力拆分）
- 具体拆分请看上一篇博客。
缓存与热数据层（保障性能与实时性）
- Redis缓存 ：位于服务与数据库之间，作为读写缓存。业务服务在处理高频请求（如查询物料信息、读取计划结果）时优先访问Redis，极大提升响应速度。缓存更新机制确保了数据变更后缓存的一致性，防止脏读。
- MySQL热库 ：由多个库构成，承载正在进行的、高并发的在线事务处理（OLTP）。主流程中的写操作（如保存预测结果、生成补货计划）和核心读操作均发生在此，是系统的"在线作战指挥部"。
持久化与分析层（实现可靠存储与深度洞察）
- MySQL从库 ：通过binlog备份机制，近乎实时地从热库同步数据。报表服务专门读取从库 ，实现了经典的读写分离，将分析查询的负载与核心交易负载完全隔离，互不影响。
- Doris ：作为新一代的MPP分析型数据库，用于存储和查询超大表数据 （如全量历史交易明细）。它支撑复杂的多表关联分析与海量数据下钻。历史数据会从热库定期归档至Doris，实现冷热数据分离，既保证了热库的性能，又为历史趋势分析、模型优化提供了强大的数据底座。
架构核心思想 ：此架构清晰地将实时交易 、缓存加速 、批量计算 、历史分析 四个场景分离，通过选择合适的存储引擎（Redis, MySQL, Doris）来匹配不同的数据访问模式，是构建高性能、可扩展供应链系统的典范。
三、全球网络模型
结合上述业务与架构，当我们从单一区域扩展至全球网络时，数据模型与分布策略面临新的挑战：
1. 全球网络数据模型设计
- 层级与归属：在主数据中，需增加"区域"、"国家"、"业务单元"等层级属性，并明确其归属关系，以支持按区域制定计划策略。
- 多时区与多币种：所有时间戳字段需统一存储为UTC时间，并在应用中根据用户时区转换。所有涉及金额的字段需关联币种，并可能存储本币与标准币种（如USD）的双重金额。
- 供应关系网络化：供应网络主数据需能描述复杂的全球供应网络，模型需支持多对多的供应关系、运输路径及对应的提前期。
2. 全球数据分布策略
- 缓存的数据分区 ：Redis可采用分布式集群与数据分区策略。例如，根据物料号或工厂ID的前缀，将不同区域的数据哈希到不同的缓存实例上，实现缓存的水平扩展和高效管理。
- 冷热数据的全局归档策略 ：制定全球统一的历史数据归档策略。例如，各区域业务数据在本地热库保留最近13个月，之后统一归档至中心的全球数据仓库（可由Doris集群担当），用于全球性的协同计划、对标分析与战略决策。
总结 ：一个优秀的供应链计划系统，是清晰的业务逻辑 与坚实的架构基石共同作用的结果。通过将"业务主流程"模块化、自动化，并为其匹配合适的"数据架构"，我们构建的系统不仅能高效处理日常计划，更能为向全球化、智能化演进预留了充足的弹性。全球网络模型与数据分布设计，正是这种演进的关键一步，它确保系统在规模扩大时，依然能保持性能、数据一致性与业务的灵活性。