CN109544060A - 基于erp的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于ERP的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质。计算机设备可以先获取包括物品信息和物品的待发货量的第一单据信息，然后根据物品信息获取该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，最后根据即时库存量、预计入库量和预计出库量，对第一单据信息中的待发货量进行校验，由于该方法是对物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量三个因素都进行了统计，使得通过该方法校验的可发货量更加精确，又由于物品的预计入库量和预计出库量在统计时用户可以自定义设置，大大满足了各种业务流程场景下可发货量统计的需求。
Description
技术领域
本申请涉及发货量控制技术领域，特别是涉及一种基于ERP的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
企业资源计划(Enterprise Resource Planning,简称ERP)，即，ERP***，可泛指企事业单位的管理软件，是一个在全公司范围内应用的、高度集成的***，该***可以包括多种不同的流程环节，例如，进销存环节。
一般地，在进销存的业务流程中，从生产采购到销售出库，每个环节都需要求对库存的精准把控。目前企业对库存的控制，已经不再仅仅局限于即时库存的把控，而是需要全方位了解当前库存的流转状态，以便根据该数据制定合理的生产、采购和销售计划，从而提高库存流转率，促进企业利润最大化。目前，ERP***能够实时统计产品的即时库存和即将出库数量，根据这些实时数据分别在销售环节、发货环节、出库环节自动计算出对应的可发货量(可发货量＝即时库存-预计出库量)。
但是，上述方法在计算的可发货量并不精确，无法满足各种业务流程场景的需求。
发明内容
基于此，有必要针对上述在计算的可发货量并不精确，无法满足各种业务流程场景的需求的技术问题，提供一种基于ERP的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本发明的实施例提供一种基于企业资源计划ERP的发货量控制方法，所述方法包括：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
在其中一个实施例中，所述根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验，包括：
采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量；
根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验。
在其中一个实施例中，所述采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量，包括：
根据所述预设的算法、物料信息、库存维度和统计类型，对所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量进行汇总，得到所述预计可发货量。
在其中一个实施例中，所述根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验，包括：
若所述预计可发货量大于或等于所述待发货量，则校验通过，并保存所述第一单据信息；
若所述预计可发货量小于所述待发货量，则校验未通过，并显示校验明细信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，包括：
根据所述物品信息分别确定所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量的查询字段；
根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
在其中一个实施例中，所述根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，包括：
获取过滤条件；所述过滤条件包括未录入ERP***的第二单据信息；
根据所述查询字段和所述过滤条件，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
在其中一个实施例中，所述根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，包括：
在接收到单据配置指令时，根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；所述单据配置指令用于指示对所述待发货量进行校验。
第二方面，本发明的实施例提供一种基于ERP的发货量控制装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
第二获取模块，用于根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
校验模块，用于根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
第三方面，本发明的实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
第四方面，本发明的实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
本申请提供的一种基于ERP的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质。计算机设备可以先获取包括物品信息和物品的待发货量的第一单据信息，然后根据物品信息获取该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，最后根据即时库存量、预计入库量和预计出库量，对第一单据信息中的待发货量进行校验，由于该方法是对物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量三个因素都进行了统计，使得通过该方法校验的可发货量更加精确，又由于物品的预计入库量和预计出库量在统计时用户可以自定义设置，大大满足了各种业务流程场景下可发货量统计的需求。
附图说明
图1为一个实施例中基于ERP的发货量控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制方法的流程示意图；
图3.1为一个实施例提供的统计数据汇总结果示意图；
图4为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制方法的流程示意图；
图5为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制方法的流程示意图；
图5.1为一个实施例提供预设的查询字段示意图；
图5.2为一个实施例提供的根据查询字段执行的结果示意图；
图6为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制方法的流程示意图；
图6.1为一个实施例提供设置过滤条件示意图；
图6.2为一个实施例提供的选择校验配置服务示意图；
图7为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制装置的结构框图；
图8为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制装置的结构框图；
图9为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制装置的结构框图；
图10为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制装置的结构框图；
图11为一个实施例提供的基于ERP的发货量控制装置的结构框图；
图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的基于ERP的发货量控制方法，可以应用于如图1所示的计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储基于ERP的发货量控制方法的数据。
传统的技术中ERP***能够实时统计产品的即时库存和即将出库数量，根据这些实时数据分别在销售环节、发货环节、出库环节自动计算出对应的预计可发货量(预计可发货量＝即时库存量-预计出库量)，计算该预计可发货量时是以单一环节的数据进行计算，这样计算的预计可发货量并不精确，无法满足各种业务流程场景的需求。本申请的实施例提供一种基于ERP的发货量控制方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决传统技术中计算的可发货量并不精确，无法满足各种业务流程场景的需求的技术问题。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例提供的基于ERP的发货量控制方法，其执行主体为计算机设备，其中，该执行主体还可以是发货量控制装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为数据分析终端的部分或者全部。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在一个实施例中，图2提供了一种基于ERP的发货量控制方法，本实施例涉及的是计算机设备根据第一单据信息对该单据上的待发货量进行校验的具体过程。如图2所示，该方法包括：
S101，获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量。
其中，第一单据信息可以是企业内部任何环节的单据，该第一单据包括物品信息和物品的待发货量，其中物品信息，例如可以是企业产品的名称、型号、编码、目前状态、单据号码等，本实施例对该物品信息的内容不做限定；该第一单据信息可以是用户录入的，也可以是通过其他设备传输的，本实施例对该第一单据信息的录入方式不做限定。其中，物品的待发货量可以是该第一单据中的物品的总数量。以第一单据信息为出库单为例，计算机设备获取用户录入的出库单，该出库单中包含物品的名称、型号以及数量(待发货量)。
S102，根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量。
其中，即时库存量可以理解为在当前仓库中存在的物品数量，预计入库量可以理解为预计即将入到仓库的物品数量，预计出库量可以理解为即时库存中已经被预定了要发货的物品数量，在本实施例中，基于上述S101步骤中，计算机设备根据第一单据信息确定的物品信息，分别获取该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量。需要说明的是，物品的预计入库量和预计出库量可以根据用户的自定义需求设置其统计的来源，这样计算机设备根据物品信息统计的预计入库量和预计出库量就会更加精确。
S103，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
基于上述S102步骤中，计算机设备获取的该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，根据该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量对第一单据信息中的待发货量进行校验。其中，该校验方式可以是对比该物品的实际可发货量是否满足出库单上的待发货量，还可以是其他方式，本实施例对此不做限定。例如：以用户录入的第一单据信息为出库单为例，假设该出库单上的物品待发货量为N，计算机设备基于该出库单上的物品信息获取的物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量,然后，计算机设备根据该即时库存量、预计入库量和预计出库量得到该物品实际的可发货量为N1，这样，计算机设备可以根据该物品的实际可发货量N1对该出库单上物品的待发货量N进行校验。
本实施例提供的基于ERP的发货量控制方法，计算机设备可以先获取包括物品信息和物品的待发货量的第一单据信息，然后根据物品信息获取该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，最后根据即时库存量、预计入库量和预计出库量，对第一单据信息中的待发货量进行校验，由于该方法是对物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量三个因素都进行了统计，使得通过该方法校验的可发货量更加精确，又由于物品的预计入库量和预计出库量在统计时用户可以自定义设置，大大满足了各种业务流程场景下可发货量统计的需求。
在一个实施例中，图3提供了一种基于ERP的发货量控制方法，本实施例涉及的是计算机设备根据即时库存量、预计入库量和预计出库量，对待发货量进行校验的具体过程。如图3所示，上述S103步骤包括：
S201，采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量。
其中，预设的算法表示计算机设备根据物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量计算物品的预计可发货量的具体计算方法，例如可以是使用公式预计可发货量＝即时库存量+预计入库量-预计出库量，也可以是其他数学公式，本实施例对此不做限定。其中，预计可发货量表示该物品统计的实际可发出的数量。具体地，在本实施例，计算机设备基于上述S102步骤中确定的物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，采用预设的算法计算该物品的实际可发出数量，确定该实际可发出量为预计可发货量。
考虑到一般企业对物品的分类是基于是物料信息和库存维度的统计共性，在统计物品的预计可发货量时可以按照该统计共性对其做汇总。可选地，S201“采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量”，包括：根据所述预设的算法、物料信息、库存维度和统计类型，对所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量进行汇总，得到所述预计可发货量。其中，物品的物料信息、库存维度可以是该物品在ERP中记录是都预先已附带的信息，统计类型表示该物品所在的流程环节属于统计的哪一类型，例如，统计类型可以是预计出库量或预计入库量。在本实施例中，计算机设备采用预设的算法，根据物品的物料信息、库存维度和统计类型对该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量做进一步汇总，得到最后的预计可发货量，这样可以使得统计的物品的预计可发货量看起来更加直观。基于即时库存、预计出和预计入统计结果，再根据物料+库存维度+统计类型进行汇总，即可计算出预计可发量，结果可举例如图3.1所示。
S202，根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验。
基于上述S201步骤中确定的预计可发货量，计算机设备根据该预计可发货量对待发货量进行校验，其中，该待发货量为第一单据信息中的物品的数量，计算机设备对该待发货量进行校验，其校验的目的是为了确认该物品的预计可发货量是否满足该第一单据信息中的物品的数量(待发货量)。
可选地，如图4所示，计算机设备根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验的一种可实现方式包括：
S301，若所述预计可发货量大于或等于所述待发货量，则校验通过，并保存所述第一单据信息。
基于上述S201步骤中确定的物品的预计可发货量，计算机设备对比该预计可发货量与第一单据信息中的待发货量的大小，通过对预计可发货量和待发货量的大小关系来判断校验结果，若预计可发货量大于或等于该待发货量，则表示校验通过，即，该物品的预计可发货量可以满足第一单据信息中物品的数量。在校验结果通过后，计算机设备保存该第一单据信息，表示用户在ERP***中录入第一单据信息提交成功。
S302，若所述预计可发货量小于所述待发货量，则校验未通过，并显示校验明细信息。
该步骤同上述S301步骤，根据确定的物品的预计可发货量，计算机设备对比该预计可发货量与第一单据信息中的待发货量的大小，若预计可发货量小于该待发货量，则表示校验未通过，即，该物品的预计可发货量不能满足第一单据信息中物品的数量。在校验结果通过后，计算机设备会显示该校验过程涉及的所有数据的明细信息，通过该未通过校验明细信息，用户可以判断校验未通过的原因，也可以定位到该物品的预计可发货量不满足待发货量的原因为哪一环节。其中，计算机设备显示该未通过校验明细信息的方式可以是主动弹出对话框到计算机设备的显示界面上，也可以是只显示一个链接按钮，在用户需要查看的时候通过点击该链接按钮查看未通过校验明细信息。
本实施例提供的基于ERP的发货量控制方法，计算机设备通过采用预设的算法，并根据物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，计算该物品的预计可发货量，然后根据该物品的预计可发货量对待发货量进行校验，由于对待发货量进行校验时是通过对比预计可发货量与待发货量的大小来判断是否校验通过的，可以大大提高可发货量统计的精确度。
在一个实施例中，图5提供了一种基于ERP的发货量控制方法，本实施例涉及的是计算机设备根据物品信息确定物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量的具体过程。如图5所示，该方法包括：
S401，根据所述物品信息分别确定所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量的查询字段。
其中，查询字段表示计算机设备统计该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量时使用的查询关键字，该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量分别对应不同的查询字段，该查询字段可以根据实际需求进行自定义设置，通过该预设的查询字段可以确定参与物品即时库存量、属于预计入库量还是预计出库量统计的因素。示例地，如图5.1所示，预设的即时库存量、预计入库量和预计出库量查询字段分别为该图中区域1、区域2和区域3对应的字段，该查询字段可以设定物品在那种条件下可以统计到即时库存量中，还是预计入库量或预计出库量中。
S402，根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
基于上述S401步骤中计算机设备确定的物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量所对应的查询字段，根据该查询字段，计算机设备获取该物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量。示例地，以图5.1中的查询字段为例，根据该图上预设的即时库存量、预计入库量和预计出库量所对应的查询字段，对第一单据信息，按照查询字段中的业务类型归类物品属于预计出库量还是预计入库量，然后，计算机设备根据归类好的查询字段，获取该查询字段下物品的数量，即物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量。例如图5.2所示，对于获取的物品数量，计算机设备可以以表格的形式输出。其中，对于计算机设备根据查询字段获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量的方式，例如，可以是按照如图5.1所示预设的查询字段，计算机设备现将该查询字段编写对应的SQL查询语句，根据编写好的各SQL查询语句，计算机设备将以上SQL查询语句保存，当开始统计物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量时，计算机设备读取该保存的SQL查询语句，并批量执行后，可分别统计到即时库存量、预计入库量和预计出库量，执行的结果可以继续参见图5.2所示。
本实施例提供的基于ERP的发货量控制方法，根据所述物品信息分别确定所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量的查询字段，根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，由于在该查询字段可以是提前根据实际需求预设的，使得在计算机设备根据该预设字段获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量的数量更加精确。
在一个实施例中，图6提供了一种基于ERP的发货量控制方法，本实施例涉及的是计算机设备根据过滤条件和查询字段确定物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量的具体过程。如图6所示，该方法包括：
S501，获取过滤条件；所述过滤条件包括未录入ERP***的第二单据信息。
其中，该过滤条件可以是用户输入的，也可以是通过其他设备传输的，本实施例对该过滤条件的输入方式不做限定。该过滤条件表示在计算机统计物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量时，计算机设备无法在ERP***中直接获取的即时库存量、预设的预计入库量和预计出库量，通过该过滤条件，用户可以自定义将未录入ERP***的第二单据信息添加到上述S402步骤中，该第二单据信息可以是用户由定义的参与即时库存量、预设的预计入库量和预计出库量统计的因素，该自定义因素可以使计算机设备在获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量时统计的情况更加全面，统计出的数量更加精确。
S502，根据所述查询字段和所述过滤条件，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
基于上述S401步骤中确定的查询字段，根据该查询字段，结合该上述S501步骤中获取的过滤条件，计算机设备可以获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，其中，计算机设备获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量方式示例地，如图6.1所示，计算机设备对该过滤条件，即对该自定义的统计因素编写SQL插件，根据该编写的SQL插件，计算机设备在批量执行以上查询字段对应的SQL语句时，对该SQL插件进行映射，从而使得计算机设备统计的即时库存量、预计入库量和预计出库量能够正确抓取ERP***中的数据。
本实施例提供的基于ERP的发货量控制方法，计算机设备获取包括未录入ERP***的第二单据信息的过滤条件，并根据查询字段和第二单据信息，获取即时库存量、预计入库量和预计出库量，通过该过滤条件可以将ERP***中未录入的信息加入到物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量的统计，使得计算机设备在获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量时统计的情况更加全面，统计出的数量更加精确。
考虑到对第一单据信息上的待发货量进行校验，在有些程序中是可选择性执行的，可选地，所述根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，包括：在接收到单据配置指令时，根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；所述单据配置指令用于指示对所述待发货量进行校验。其中，该单据配置指令可以是用户录入的，也可以是通过其他设备传输的，本实施例对此不做限定，该单据配置指令表示录入到ERP***中的第一单据信息需要进行校验配置的指令，根据该指令，计算机设备可以对第一单据信息进行待发货量的校验。示例地，如图6.2所示，在用户录入第一单据信息需要进行待发货量校验的时候，计算机设备根据用户触发的待发货量校验服务，对该单据中待发货量进行校验，即，根据单据中的物品信息获取物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量统计，并根据统计结果得到该物品的预计可发货量，如果预计可发货量小于该单据中待发货量，则给出校验结果提示。这样，通过用户自定义的设置待发货量的校验配置，可以根据实际需求调整待发货量校验的时间节点，使得待发货量校验方法执行起来更加自由灵活。
应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种基于ERP的发货量控制装置，包括：第一获取模块11、第二获取模块12、校验模块13。
第一获取模块11，用于获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
第二获取模块12，用于根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
校验模块13，用于根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种基于ERP的发货量控制装置，上述校验模块13包括：计算单元131和校验单元132。
计算单元131，用于采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量；
校验单元132，用于根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，上述计算单元131具体用于根据所述预设的算法、物料信息、库存维度和统计类型，对所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量进行汇总，得到所述预计可发货量。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种基于ERP的发货量控制装置，上述校验单元132包括：保存子单元1321和显示子单元1322。
保存子单元1321，用于若所述预计可发货量大于或等于所述待发货量，则校验通过，并保存所述第一单据信息；
显示子单元1322，用于若所述预计可发货量小于所述待发货量，则校验未通过，并显示校验明细信息。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种基于ERP的发货量控制装置，上述第二获取模块12包括：确定单元121和获取单元122。
确定单元121，用于根据所述物品信息分别确定所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量的查询字段；
获取单元122，用于根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种基于ERP的发货量控制装置，上述获取单元122包括：第一获取子单元1221和第二获取子单元1222。
第一获取子单元1221，用于获取过滤条件；所述过滤条件包括未录入ERP***的第二单据信息；
第二获取子单元1222，用于根据所述查询字段和所述过滤条件，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，上述第二获取模块12具体用于在接收到单据配置指令时，根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；所述单据配置指令用于指示对所述待发货量进行校验。
上述实施例提供的基于ERP的发货量控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
关于基于ERP的发货量控制装置的具体限定可以参见上文中对于基于ERP的发货量控制方法的限定，在此不再赘述。上述基于ERP的发货量控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于ERP的发货量控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于ERP的发货量控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验，包括：
采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量；
根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预设的算法，根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，计算所述物品的预计可发货量，包括：
根据所述预设的算法、物料信息、库存维度和统计类型，对所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量进行汇总，得到所述预计可发货量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预计可发货量，对所述待发货量进行校验，包括：
若所述预计可发货量大于或等于所述待发货量，则校验通过，并保存所述第一单据信息；
若所述预计可发货量小于所述待发货量，则校验未通过，并显示校验明细信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，包括：
根据所述物品信息分别确定所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量的查询字段；
根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述查询字段，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，包括：
获取过滤条件；所述过滤条件包括未录入ERP***的第二单据信息；
根据所述查询字段和所述过滤条件，获取所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量，包括：
在接收到单据配置指令时，根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；所述单据配置指令用于指示对所述待发货量进行校验。
8.一种基于ERP的发货量控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取第一单据信息；所述第一单据信息包括物品信息和物品的待发货量；
第二获取模块，用于根据所述物品信息获取所述物品的即时库存量、预计入库量和预计出库量；
校验模块，用于根据所述即时库存量、所述预计入库量和所述预计出库量，对所述待发货量进行校验。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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