智能供应链协同平台（SCM）

业务背景：
解决制造业/电商企业多供应商协同效率低、库存积压、订单跟踪难等问题，实现从采购到交付的全链路数字化。
核心功能模块：
供应商门户 准入审核、绩效评分、分级管理、合同电子化
智能采购 需求预测、自动补货、比价招标、PO 自动生成
订单协同 订单下发→确认→生产→发货→签收全流程跟踪
库存可视化 多仓实时库存、安全库存预警、调拨建议
物流追踪 对接第三方物流 API，实时轨迹查询
财务结算 对账单自动生成、发票校验、付款审批流

整体架构设计
采用微服务架构，按业务域垂直拆分。网关层统一鉴权路由，服务层包含供应商、采购、库存、物流四个核心域，数据层按业务特性选型关系型与列式数据库混合存储。基础设施采用容器化部署，CI/CD流水线自动化交付。
架构分层：
接入层：Spring Cloud Gateway处理限流熔断，统一入口
业务层：供应商服务、采购服务、库存服务、物流服务独立部署，服务间通过OpenFeign同步调用，RabbitMQ异步解耦
数据层：MySQL存储事务数据，Redis缓存热点库存，ClickHouse支撑复杂分析查询
基础设施：Docker容器化，Jenkins构建，Nacos服务注册与配置中心
我负责的模块：智能补货引擎与库存预警
核心职责为需求预测计算、安全库存动态调整、补货建议生成及库存异常预警。
实现思路：
需求预测模块对接历史销售数据，采用滑动窗口加权平均算法，对季节性商品引入周期系数修正。安全库存计算综合考虑供应商交货周期波动率、商品销售方差及服务水平目标，动态调整系数而非固定值。补货建议生成时校验供应商最小订货量、包装规格约束，输出可执行的采购建议单。
库存预警模块设计三级预警机制：黄色预警触发补货建议推送，橙色预警锁定部分渠道库存优先保障核心客户，红色预警升级至采购经理强制介入。预警规则基于Drools规则引擎配置化，支持业务人员通过界面调整阈值。
项目成果
补货建议采纳率从人工经验的62%提升至89%，库存周转天数由45天降至32天，缺货率由8.3%降至2.1%。预警响应时间从小时级缩短至分钟级。
遇到的难点及解决
难点一：需求预测准确率波动大
促销期与平销期预测偏差超过40%，导致补货量失真。
解决：引入促销日历标记，对促销商品采用独立预测模型，区分预热期、爆发期、衰退期分别计算系数，将促销期预测偏差控制在15%以内。
难点二：分布式事务一致性
采购下单与库存预占跨服务，网络抖动时出现单已下库未占或库已占单未下。
解决：采用Seata AT模式，在采购服务与库存服务间建立全局事务，利用UndoLog实现失败回滚，同时设置事务超时与重试机制，异常场景人工兜底。
难点三：大数据量报表查询慢
月度供应商绩效报表涉及千万级数据，原MySQL查询超时。
解决：将历史数据同步至ClickHouse，利用列式存储与向量化计算优化，复杂查询从分钟级降至秒级，通过Canal实时同步增量数据。