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供应链管理平台，将接收到的出库单传输给仓库管理系统，仓库管理系统为了提高效率，并不采用来一张出库单，就去拣一次货的方式，而是分波次进行拣货，即累积一定的订单量后，分批次地进行拣货，然后再装箱、打包、出库。
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当系统发现某些商品备货不足的时候，就会自动触发一个采购单，发送给供应商，供应商的管理系统收到补货指令，就会通过供应商管理系统进行下单确认、预约送货等操作。
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消费者购买的商品包裹出库后，包裹信息就会流转到配送管理系统中，配送管理系统跟踪每一个包裹的状态，包裹会被发往各个配送站点，配送站点接收到包裹后，会在配送管理系统中做确认，按配送范围把包裹分配给每一个配送员，或委托第三方配送公司进行配送。
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配送员依据配送系统规划的配送路径，依次前往消费者所在的小区，当顾客签收包裹后，包裹状态信息就会传回配送系统。
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订单和包裹的整个流转过程信息，对消费者是透明的，如京东、1号店等网站，均可以做到及时将订单和包裹的状态信息推送给消费者，提升顾客的消费体验。
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根据以上过程，我们可以归纳出，供应链系统的业务架构图如图9-3所示，中间部分就是库存管理系统的核心模块。包括供应商预约送货、仓库收货、验收入库、商品上架，订单商品拣货、包裹分拣、包裹包装，包裹出库、缺货补货等。
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图9-3中，两侧的是辅助模块，功能包括仓库货物调拨、工人绩效管理、仓库优化、仓库服务计费、交叉转运、退换货等逆向物流。图9-3下方是与仓库管理系统进行数据交互的系统，这些系统包括订单系统、配送系统、单据状态监控管理系统、物料计划系统、客服系统等。
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图9-3 供应链系统架构
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仓库管理系统，是整个供应链管理系统中的重要组成部分，如图9-4所示。下面我们详细介绍这个系统的主要业务模块。
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图9-4 仓库管理系统架构
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入库业务，入库有许多种类，如采购入库、调拨入库、退换货入库等，先把商品的ASN码导入系统中，通过预约送货模块，进行送货预约。当货物送达仓库后，仓库进行验收入库，对货物的型号、效期、包装等进行检查，通过后才可以被接收。根据系统的建议，进行商品上架。
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出库业务，仓库管理系统接收到订单系统传输过来的出库单信息，进行打波次、拣货、分拣、装箱、出库等操作，其中的波次是支持自动波次和人工波次的，拣货支持RF拣货、纸单拣货、系统推荐拣货等。
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库存管理，是对仓库货物做主要操作的模块，功能包括库存移动、库存盘点、库存锁定等，货物上架以后，不能任意移动货物，否则容易造成系统库存和实物库存对不上，造成损耗问题。
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系统管理、基础管理，是一些基础信息、权限和系统配置的设定模块，通常在系统初始化的时候进行资料的导入，后面再根据实际情况去维护这些信息数据。
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技术管理之巅：如何从零打造高质效互联网技术团队？ [:1703949771]
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9.1.3 个性化推荐引擎架构设计
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个性化推荐引擎，被广泛使用在电商网站、网络广告、资讯网站中，这里我们以电商网站的使用场景为例，给大家介绍个性化推荐引擎的架构设计。
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在综合性的电商网站上，商品的数量通常在数十万以上，个性化推荐是帮助顾客在最短的时间内找到想要的商品。还有一种情况是，顾客在购物过程中并没有很明确的购物意图，只是逛逛，看到喜欢的就买，这个时候个性化推荐就能够根据顾客的浏览行为，进行有针对性的商品推荐，帮助顾客挖掘他的购买需求。
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个性化推荐，能够帮助电商网站，提升顾客体验、提升销售业绩，通过个性化推荐，可以在顾客即将达到某个购买周期时，给顾客提醒，提升人文关怀。比如，通过个性化推荐引擎的算法，可以在顾客的大米、油盐即将使用完的时候，给顾客提醒信息，让顾客通过“一键购”的便捷方式再次购买商品，有效提升老顾客的复购率。
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个性化推荐，能够优化网站展示商品内容，提升销售、提升毛利、提高长尾销售、促进跨品类购买等。经过统计发现，使用了个性化推荐以后，能够提升顾客下单率2倍以上，提升订单转化率20％以上。
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了解了个性化推荐引擎的神奇效果之后，我们来学习如何搭建个性化推荐引擎，如图9-5所示，这是个性化推荐引擎和应用闭环。新一代的推荐引擎是基于用户画像的，当前被广泛使用在各大电商网站的推荐引擎中。在详细介绍之前，我们先回顾老一代的推荐引擎的原理，老一代的推荐引擎是基于商品属性关联的，以亚马逊网站为代表，这跟商品的品类是有关系的，最初亚马逊是以卖书为主的，书的主要属性是书目分类、作者、题材等，例如，当顾客购买了狄更斯的作品时，可以推荐作者其他的作品给顾客，一般情况下是有效的。
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