[发明专利]基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统在审
申请号: | 201611184652.0 | 申请日: | 2016-12-20 |
公开(公告)号: | CN106651173A | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 张宸宇 | 申请(专利权)人: | 泽达易盛(天津)科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/04 |
代理公司: | 天津合志慧知识产权代理事务所(普通合伙)12219 | 代理人: | 陈松 |
地址: | 300457 天津市滨海新区开发区*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 多维 中成药 产业 供应 效能 分析 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种药品的供应链效能分析系统。
背景技术
现有的供应链效能分析系统普遍存在只针对单一产业环节、数据片面、无大数据等问题,再将此系统应用于效能分析中更多问题就凸现出来,适用于全产业供应链效能在普通供应链效能分析系统存在的问题的基础上又有数据价值低、用户定制性差等问题亟待解决,对于中成药产业来说,如何提供一种能够基于大数据且结合产业特点的供应链效能分析系统,成为利用供应链效能分析系统提高中成药产业水平时面临的主要问题。
发明内容
为解决前述技术问题,本发明采用了基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统及其设计方法。
本发明提供的技术方案是基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统,其特征是所述系统包括大数据分析平台和展示平台;所述大数据分析平台包括物理资源层、处理平台层,所述展示平台包括显示应用层;
所述物理资源层,用于存储中成药全产业供应链的信息数据;即将全产业供应链中的信数据进行收集存储并组成一个资源池;
所述处理平台层,用于将物理资源层中资源池中的信息数据进行整合处理,再根据信息数据的类型以大数据算法分析整理;
所述显示应用层,用于将处理平台层中对信息数据的处理结果进行显示。
所述的基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统,其特征在于所述处理平台层包括多源数据抽取模块、数据整理模块、数据仓库模块、定制分析模块和管理模块;
所述多源数据抽取模块,用于获取多种来源的数据,形成统一的数据中心;所述数据中心由多种存储设备组成,通过集群功能或类似网格计算功能联合起来协同工作,并通过应用接口成为数据整理模块统一的数据来源;
所述数据整理模块,用于将多源数据抽取模块中的数据进行并行处理,所述并行处理包括对信息数据进行分类和逻辑业务的完整性处理;
所述数据仓库模块,用于存储数据整理模块并行处理后的数据,数据仓库模块的存储方式为大数据存储或传统数据库存储;
所述定制分析模块,用于分析数据仓库模块中的数据,可根据用户定制的需求实时快速分析数据仓库模块中的数据;
所述管理模块包括用户控制管理模块、负载均衡模块和性能监控模块,所述用户控制管理模块,用于对大量的客户端进行安全控制;即通过决策层系统管理员对账号的管理,能够在安全的条件下登录,采用授权访问控制来对用户的访问权限进行管理;
所述负载均衡模块,用于降低对后台服务器的压力,即利用负载算法来合理的分配访问流量,
所述性能监控模块,用于对本系统各个层级和模块运行的服务、应用、行为进行性能、安全方面的监控。
所述的基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统,其特征在于所述显示层包括可视化平台模块;所述可视化平台模块,用于将处理的信息通过文字、图形和表格进行展示并进行分析后做分类处理,将需要进行反馈的业务逻辑送于业务逻辑反馈处理模块。
本发明还提供了所述基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统的设计方法,包括以下步骤:
建立成本分析系统,分析企业的流通成本、物流成本、生产成本和种植成本等;
建立基于全产业的市场分析系统,分析市场规模、位置、性质、特点、市场容量及吸引范围等;
建立质量分析系统,分析企业的流通质量、物流质量、生产质量和种植质量。
进一步,所述建立成本分析系统包括以下步骤:
以流通成本、物流成本、生产成本和种植成本分析,形成一个统一的分析平台,为用户提供一个从全局角度分析成本的模块;
进一步,所述建立市场分析系统包括以下步骤:
以流通数据、物流数据、生产数据和种植数据,辅助形成一个统一的分析平台,为用户提供一个从全局角度分析市场的模块;
进一步,所述建立质量分析系统包括以下步骤:
以流通质量、物流质量、生产质量和种植质量分析,形成一个统一的分析平台,为用户提供一个从全局角度分析质量的模块。
本发明提供的基于大数据的多维度中成药全产业供应链效能分析系统及其设计方法,采用基于大数据的分析平台来建立中成药全产业全流程的分析系统以及设计方法,与传统的产业链效能分析系统相比,有效的改善了整个系统的模式,达到经济性、专业性、高效性、系统性的要求。实现了拆掉信息孤岛的效果,让企业的数据活起来为企业产生实际的价值。
附图说明
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