企业官网建设流程全解析

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timedelta(daysdays) for sku in sku_list: # 获取销售数据 sku_sales self.db_client.query(f SELECT SUM(quantity) as total_sold, COUNT(DISTINCT date) as selling_days FROM sales_data WHERE sku {sku} AND date BETWEEN {start_date} AND {end_date} ) if sku_sales and sku_sales[0][total_sold]: daily_sales sku_sales[0][total_sold] / max(sku_sales[0][selling_days], 1) else: daily_sales 0 sales_data.append({ sku: sku, daily_sales: daily_sales, analysis_period: days }) return pd.DataFrame(sales_data) def calculate_lead_time(self, sku, supplier_id): 计算补货提前期 print(f⏱️ 计算SKU {sku} 的补货提前期...) # 获取历史运输数据 lead_time_data self.db_client.query(f SELECT shipping_days, processing_days, total_lead_time FROM supplier_lead_times WHERE sku {sku} AND supplier_id {supplier_id} ORDER BY order_date DESC LIMIT 10 ) if lead_time_data: # 计算平均提前期 avg_lead_time np.mean([item[total_lead_time] for item in lead_time_data]) safety_buffer avg_lead_time * 0.2 # 20%安全缓冲 return avg_lead_time safety_buffer else: # 默认提前期 return 14 # 14天默认提前期 def intelligent_replenishment_calculation(self, inventory_data, sales_data): 智能补货计算 print( 执行智能补货计算...) replenishment_list [] for _, item in inventory_data.iterrows(): sku item[sellerSku] current_inventory item[totalQuantity] # 获取该SKU的销售速度 sku_sales sales_data[sales_data[sku] sku] if sku_sales.empty: daily_sales 0 else: daily_sales sku_sales.iloc[0][daily_sales] # 计算补货参数 supplier_info self.get_supplier_info(sku) lead_time self.calculate_lead_time(sku, supplier_info[supplier_id]) safety_stock self.calculate_safety_stock(daily_sales, lead_time) # 计算建议补货数量 recommended_qty self.calculate_reorder_quantity( current_inventory, daily_sales, lead_time, safety_stock, sku ) if recommended_qty 0: replenishment_list.append({ sku: sku, current_inventory: current_inventory, daily_sales: daily_sales, lead_time_days: lead_time, safety_stock: safety_stock, recommended_qty: recommended_qty, urgency_level: self.assess_urgency(current_inventory, daily_sales, lead_time), estimated_runout_days: current_inventory / daily_sales if daily_sales 0 else 999 }) return pd.DataFrame(replenishment_list) def calculate_safety_stock(self, daily_sales, lead_time, service_level0.95): 计算安全库存 # 基于服务水平的安全库存计算 if daily_sales 0: return 0 # 假设需求服从正态分布 z_score 1.645 # 95%服务水平对应的Z值 demand_std daily_sales * 0.3 # 假设需求标准差为日均销量的30% safety_stock z_score * demand_std * np.sqrt(lead_time) return max(round(safety_stock), 1) def calculate_reorder_quantity(self, current_inventory, daily_sales, lead_time, safety_stock, sku): 计算补货数量 if daily_sales 0: return 0 # 计算再订货点 reorder_point daily_sales * lead_time safety_stock # 如果当前库存低于再订货点建议补货 if current_inventory reorder_point: # 经济订货批量计算 eoq self.calculate_eoq(sku, daily_sales) recommended_qty max(eoq, daily_sales * lead_time) # 考虑供应商最小起订量 min_order_qty self.get_supplier_min_order(sku) recommended_qty max(recommended_qty, min_order_qty) # 考虑库存容量限制 max_storage self.get_storage_capacity(sku) recommended_qty min(recommended_qty, max_storage - current_inventory) return recommended_qty else: return 0 def calculate_eoq(self, sku, daily_sales): 计算经济订货批量 # 获取成本数据 cost_data self.db_client.query(f SELECT unit_cost, order_cost, holding_rate FROM sku_costs WHERE sku {sku} ) if cost_data: unit_cost cost_data[0][unit_cost] order_cost cost_data[0][order_cost] holding_rate cost_data[0][holding_rate] annual_demand daily_sales * 365 holding_cost unit_cost * holding_rate if holding_cost 0: eoq np.sqrt((2 * annual_demand * order_cost) / holding_cost) return round(eoq) # 默认EOQ计算 return daily_sales * 30 # 30天销量 def assess_urgency(self, current_inventory, daily_sales, lead_time): 评估补货紧急程度 if daily_sales 0: return LOW runout_days current_inventory / daily_sales if runout_days lead_time: return URGENT elif runout_days lead_time * 1.5: return HIGH elif runout_days lead_time * 2: return MEDIUM else: return LOW def create_shipment_plan(self, replenishment_data): 创建发货计划 print( 创建FBA发货计划...) # 导航到FBA发货计划页面 self.browser.open(https://sellercentral.amazon.com/fba/shipping) self.browser.wait_until_visible(发货计划界面, timeout10) # 点击创建新的发货计划 self.browser.click(创建发货计划) self.browser.wait_until_visible(计划创建向导, timeout5) shipment_results [] # 按紧急程度分组处理 urgent_skus replenishment_data[replenishment_data[urgency_level] URGENT] other_skus replenishment_data[replenishment_data[urgency_level] ! URGENT] # 优先处理紧急SKU for _, item in pd.concat([urgent_skus, other_skus]).iterrows(): try: # 添加SKU到发货计划 self.add_sku_to_shipment(item[sku], item[recommended_qty]) shipment_results.append({ sku: item[sku], quantity: item[recommended_qty], status: ADDED, shipment_date: datetime.now().strftime(%Y-%m-%d) }) print(f✅ 已添加SKU {item[sku]} 数量 {item[recommended_qty]}) except Exception as e: print(f❌ 添加SKU {item[sku]} 失败: {str(e)}) shipment_results.append({ sku: item[sku], quantity: item[recommended_qty], status: FAILED, error: str(e) }) # 继续完成发货计划 self.complete_shipment_workflow() return shipment_results def add_sku_to_shipment(self, sku, quantity): 添加SKU到发货计划 # 输入SKU self.browser.input(SKU输入框, sku) self.browser.click(确认SKU) # 等待SKU验证 self.browser.wait_until_visible(数量输入框, timeout5) # 输入数量 self.browser.input(数量输入框, str(quantity)) self.browser.click(确认数量) # 等待添加完成 self.browser.wait_until_visible(添加成功提示, timeout5) def complete_shipment_workflow(self): 完成发货计划工作流 try: # 继续到下一步 self.browser.click(继续按钮) self.browser.wait_until_visible(配送地址页面, timeout5) # 选择配送地址使用默认地址 self.browser.click(使用默认地址) # 继续到包装页面 self.browser.click(继续按钮) self.browser.wait_until_visible(包装页面, timeout5) # 选择包装方式 self.browser.select_radio(原厂包装) # 继续到配送页面 self.browser.click(继续按钮) self.browser.wait_until_visible(配送页面, timeout5) # 选择配送方式 self.browser.select_shipping_method(小包裹快递) # 确认并创建发货计划 self.browser.click(确认发货计划) self.browser.wait_until_visible(计划创建成功, timeout10) # 获取发货计划ID shipment_id self.extract_shipment_id() print(f 发货计划创建成功: {shipment_id}) return shipment_id except Exception as e: print(f❌ 发货计划创建失败: {str(e)}) return None def extract_shipment_id(self): 提取发货计划ID success_message self.browser.get_text(成功提示) # 从成功消息中提取发货计划ID import re id_match re.search(rShipment\s([A-Z0-9-]), success_message) if id_match: return id_match.group(1) return fSHIP-{datetime.now().strftime(%Y%m%d%H%M)} def generate_replenishment_report(self, replenishment_data, shipment_results): 生成补货报告 print( 生成补货分析报告...) report_data { report_date: datetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S), total_skus_analyzed: len(replenishment_data), skus_need_replenishment: len(replenishment_data[replenishment_data[recommended_qty] 0]), total_recommended_qty: replenishment_data[recommended_qty].sum(), urgency_distribution: replenishment_data[urgency_level].value_counts().to_dict(), estimated_inventory_value: self.calculate_inventory_value(replenishment_data), shipment_results: shipment_results } # 保存详细报告 report_df pd.DataFrame(report_data) timestamp datetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S) report_df.to_excel(fFBA补货报告_{timestamp}.xlsx, indexFalse) # 发送预警通知 self.send_replenishment_alerts(replenishment_data) print(✅ 补货报告已生成) return report_data def calculate_inventory_value(self, replenishment_data): 计算库存价值 total_value 0 for _, item in replenishment_data.iterrows(): cost_data self.get_sku_cost(item[sku]) if cost_data: total_value item[recommended_qty] * cost_data[unit_cost] return total_value def send_replenishment_alerts(self, replenishment_data): 发送补货预警 urgent_skus replenishment_data[replenishment_data[urgency_level] URGENT] if len(urgent_skus) 0: alert_message f FBA紧急补货预警 发现 {len(urgent_skus)} 个SKU需要立即补货 for _, sku in urgent_skus.iterrows(): alert_message f- {sku[sku]}: 当前库存 {sku[current_inventory]}, 建议补货 {sku[recommended_qty]}\n alert_message f\n预计断货时间: {datetime.now() timedelta(days7)} # 发送邮件通知 EmailSender.send( to[inventory-teamcompany.com, purchasingcompany.com], subjectFBA紧急补货预警, bodyalert_message ) def automated_replenishment_workflow(self): 自动化补货工作流 print( 启动自动化FBA补货流程...) try: # 1. 监控库存状态 inventory_data self.monitor_fba_inventory() # 2. 分析销售速度 sales_data self.analyze_sales_velocity(inventory_data[sellerSku].tolist()) # 3. 智能补货计算 replenishment_data self.intelligent_replenishment_calculation(inventory_data, sales_data) # 4. 创建发货计划 need_replenishment replenishment_data[replenishment_data[recommended_qty] 0] if len(need_replenishment) 0: shipment_results self.create_shipment_plan(need_replenishment) else: shipment_results [] print(✅ 当前无需补货) # 5. 生成报告 report self.generate_replenishment_report(replenishment_data, shipment_results) print(f 补货流程完成处理SKU: {len(replenishment_data)}, 需要补货: {len(need_replenishment)}) return report except Exception as e: print(f❌ 补货流程失败: {str(e)}) return None def get_supplier_info(self, sku): 获取供应商信息 # 从数据库获取供应商信息 supplier_data self.db_client.query(f SELECT supplier_id, supplier_name, min_order_qty, lead_time_days FROM supplier_info WHERE sku {sku} ) if supplier_data: return supplier_data[0] else: # 返回默认供应商信息 return { supplier_id: DEFAULT, supplier_name: 默认供应商, min_order_qty: 1, lead_time_days: 14 } def get_supplier_min_order(self, sku): 获取供应商最小起订量 supplier_info self.get_supplier_info(sku) return supplier_info.get(min_order_qty, 1) def get_storage_capacity(self, sku): 获取库存容量限制 # 从数据库获取库存容量信息 capacity_data self.db_client.query(f SELECT max_storage_qty FROM storage_capacity WHERE sku {sku} ) if capacity_data: return capacity_data[0][max_storage_qty] else: return 1000 # 默认容量 def get_sku_cost(self, sku): 获取SKU成本信息 cost_data self.db_client.query(f SELECT unit_cost, land_cost, shipping_cost FROM sku_costs WHERE sku {sku} ) if cost_data: return cost_data[0] else: return {unit_cost: 10} # 默认成本 # 定时任务调度 def schedule_replenishment_check(): 调度补货检查任务 scheduler Scheduler() # 每天上午10点执行补货检查 scheduler.scheduled_job(cron, hour10) def daily_replenishment_job(): print(⏰ 触发每日补货检查...) replenishment_bot FBAReplenishmentBot() report replenishment_bot.automated_replenishment_workflow() if report: print(f✅ 补货检查完成: {report[skus_need_replenishment]}个SKU需要补货) else: print(❌ 补货检查失败) scheduler.start() if __name__ __main__: # 立即执行一次补货检查 replenishment_bot FBAReplenishmentBot() report replenishment_bot.automated_replenishment_workflow() if report: print(f\n FBA补货任务完成) print(f分析SKU数量: {report[total_skus_analyzed]}) print(f需要补货SKU: {report[skus_need_replenishment]}) print(f建议补货总量: {report[total_recommended_qty]}) urgent_count report[urgency_distribution].get(URGENT, 0) if urgent_count 0: print(f 紧急补货SKU: {urgent_count}个) else: print(❌ 补货任务失败)代码深度解析智能库存监控实时跟踪FBA库存水平和销售趋势预测算法引擎基于历史数据精准预测未来需求经济批量计算综合考虑订货成本、持有成本和需求波动自动化工作流从库存监控到发货计划的全流程自动化高级功能扩展想要更智能的补货管理加上这些黑科技# 机器学习需求预测 def ml_demand_forecasting(self, sku, historical_data): 机器学习需求预测 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 准备特征数据 features self.prepare_demand_features(historical_data) model RandomForestRegressor(n_estimators100) # 训练和预测 model.fit(features, historical_data[demand]) future_demand model.predict(future_features) return future_demand # 供应商绩效分析 def analyze_supplier_performance(self, supplier_id): 分析供应商绩效 performance_data self.db_client.query(f SELECT on_time_rate, quality_score, cost_rating FROM supplier_performance WHERE supplier_id {supplier_id} ) return self.calculate_supplier_score(performance_data)四、效果展示从补货算命到智能预测的蜕变效率提升数据计算速度从15分钟/SKU → 30秒/SKU效率提升1500%处理规模从50个SKU → 500SKU批量处理准确率人工70% → 算法90%断货预防被动响应 → 主动预警成本节约计算 假设库存专员月薪8000元每月处理2000个SKU补货人工成本250小时 × 40元/时 10000元RPA成本12.5小时 × 40元/时 500元维护时间每月直接节约9500元库存优化价值 某品牌供应链总监原来需要3个专员专门负责补货计算现在完全自动化。最震撼的是智能算法帮我们将断货率从15%降到3%同时库存周转率提升了40%五、避坑指南与最佳实践在FBA补货自动化过程中这些经验能帮你避开大坑常见坑点销售波动误判促销或季节性波动导致预测失准解决方案异常检测算法 人工校准机制供应链中断供应商问题或物流延迟影响补货解决方案多供应商备份 实时物流跟踪库存容量限制FBA仓库容量限制影响补货计划解决方案容量预测 智能分配算法风险控制建议# 补货风险控制 def risk_control_checks(self, replenishment_plan): 补货风险控制检查 # 检查库存容量 if not self.check_storage_capacity(replenishment_plan): return 容量超限 # 检查资金占用 if not self.check_capital_usage(replenishment_plan): return 资金超预算 # 检查供应商可靠性 if not self.check_supplier_reliability(replenishment_plan): return 供应商风险 return 通过六、总结展望通过这个实战案例我们看到了影刀RPA在供应链管理领域的革命性价值。这不仅仅是简单的自动化而是对整个库存管理体系的智能化重构。核心价值效率革命释放人力专注于供应链战略和异常处理成本优化精准补货显著降低库存成本和断货损失风险控制主动预警预防供应链中断风险决策支持数据驱动的科学补货决策未来展望结合物联网技术我们可以实现库存的实时物理监控通过区块链技术建立透明的供应链追溯系统。在智能化供应链的时代每个技术突破都让我们离智慧供应链更近一步在库存为王的电商时代真正的竞争力不在于有多少库存而在于多准、多快、多智能地管理库存流动。拿起影刀RPA让你的每一个补货决策都建立在智能化预测的基础上开启供应链管理的新纪元