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把销售订单的下游数据状况显示在销售订单上,能更直观的看到相关数据,
而且可以进一步查看下游流程的执行详情。
一个销售订单,要么发货,要么安排采购,要么下单生产。
推进人工智能ERP研发计划。
一 CS 2层客户端缓存,不可复制到3层服务器缓存。
此缓存主要是几百记录的业务逻辑配置信息。
服务端,内存有限、CPU速度有限、服务上百客户端。
二 CS 数据集 受内外影响,不可复制到BS 3层。
收到数据集占用内存大,服务端同时服务上百客户端。
三 无论哪个架构,直接编程太初级,开发维护成本高。
四 人工智能版开发整体流程:
1 先配置好界面、中间层、数据库。
2 再用Delphi,
自动生成源代码:界面层 中间层;
数据库表结构(大量冗余)。
3 再个性化时。少量手工修改,这样成本低,更灵活。
五 不要鸡肋行业优化版,而是经典高效的核心客户端,
中间层,数据库以及配置格式的确认。
六 当第5点完成时,着手人工智能版ERP研发。
七 日常工作和研发升级,理想是完全分开,现实交错进行。
八 更新公共资源的方法,研究如下:
mybatis,有根据主键更新-UpdateByPrimaryKey,
也有根据条件更新-UpdateByExample,
即一般单据保存都是根据主键更新,
而对于公共资源,比如对即时库存表,
就要根据条件更新,比如 ID +创建、修改日期时间戳,
否则继续用根据主键更新,个别并发时,会写脏数据。
现有系统,因为经验不足,没有用UpdateByExample,
经过长时间运行,会发现更新即时库存的错误。
目前是采用对单据加时间戳防并发。
对公共资源-即时库存表,未改核心代码,
补救措施:定时2小时,纠正即时库存预留和可用数。
1 怎么还是桌面版啊,不是网页啊。
2 这种上下游的业务流程,很多很多的。光举这个,不够啊,要灵活低成本实现,
主要靠人工智能方式来实现,而不是硬编码来做。