在数字化转型的时代浪潮下，企业对业务运营的实时监控和决策支持需求愈发强烈。进销存系统（Inventory-Purchase-Sales，简称“进销存”）作为企业核心的业务系统，承载了从采购、销售到库存管理的全流程。而“经营看板”则是将系统中海量、多维的数据，通过可视化图表和仪表盘的形式直观呈现给管理层，帮助他们快速了解企业运营状况、发现问题并做出及时决策。

本文将详细剖析什么是进销存系统、为什么要做经营看板，以及如何一步步从架构设计、数据采集、可视化开发到最终落地，打造一个切实可行的企业经营看板。全文结构如下：

本文你将了解：

什么是进销存？为什么要讲经营看板？
进销存经营看板的整体架构
数据流转与流程图
核心功能模块详解
开发技巧与实战要点
实现效果示例
FAQ 常见问题解答

一、什么是进销存？为什么要讲经营看板？

1.进销存系统简介

采购（Purchase）：供应商下单、入库、付款。
销售（Sales）：客户下单、出库、回款。
库存（Inventory）：实时库存、批次管理、保质期预警。

2.为什么要做经营看板？

数据一图掌握：孤立的表格、报表无法满足快速决策需求。
异常预警：实时监测关键指标，如库存告急、欠款超期、采购延迟等。
绩效考核：结合销售额、毛利、回款率等指标，辅助绩效评价。
管理驱动：借助可视化，引导销售员、采购员与仓库员关注重点工作，提升协同效率。

二、进销存经营看板的整体架构

1.架构图

mermaid

flowchart LR

A[数据源层] --> B[ETL/数据仓库]

B --> C[指标计算层]

C --> D[BI可视化层]

D --> E[前端仪表盘]

style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:1px

style B fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:1px

style C fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:1px

style D fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:1px

style E fill:#fcf,stroke:#333,stroke-width:1px

数据源层：ERP/CRM/财务系统数据库、第三方API、Excel/CSV 文件。
ETL/数据仓库：使用 Apache Airflow 或者企业级 ETL 工具，定时清洗并加载到数据仓库（如 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse）。
指标计算层：基于 SQL/Presto/Spark，按照业务规则批量计算核心指标，并聚合到维度表。
BI 可视化层：选型如 Apache Superset、Grafana、Tableau 或者自研 React + Echarts。
前端仪表盘：Dashboard 页面，配合权限管理、用户定制化功能。

2.技术选型

三、数据流转与流程图

业务流程图

mermaid

flowchart TD

subgraph 数据采集

A1[ERP 数据库] --> B1[ETL]

A2[财务系统] --> B1

A3[Excel/CSV] --> B1

end

B1 --> C1[数据仓库]

C1 --> D1[指标计算]

D1 --> E1[API 服务]

E1 --> F1[前端仪表盘]

步骤 1：通过脚本/工具抓取多源数据到临时表；
步骤 2：清洗、统一编码，并写入数据仓库；
步骤 3：批量计算核心指标（按日、周、月、产品、客户等维度）；
步骤 4：前端通过 RESTful/API 拉取最新计算结果；
步骤 5：仪表盘动态渲染，支持筛选与下钻。

四、核心功能模块详解

以下五个看板，均示例以 React + Echarts 实现，后端使用 FastAPI 提供 /api/dashboard/* 接口。

1.库存统计看板

功能

当前 SKU 实时库存
库存趋势（7 天/30 天）
库存预警（低于安全库存）
仓库分区库存分布

业务流程

后端 SQL 统计每个 SKU 当日库存。
对比安全库存，生成预警列表。
聚合按仓库分区维度的库存。
前端调用 /api/dashboard/inventory。

开发技巧

防抖动请求：库存波动频繁，前端查询时节流 1 分钟一次即可。
图表优化：使用 Echarts 的 dataZoom 支持时间范围缩放。
阈值高亮：Echarts 支持设置 markLine 在安全库存位置画线。

样例代码（前端 React + Echarts）

jsx

import React, { useEffect, useState } from 'react';

import ReactEcharts from 'echarts-for-react';

export default function InventoryBoard() {

const [data, setData] = useState({ timeline: [], values: [], warnings: [] });

useEffect(() => {

fetch('/api/dashboard/inventory')

.then(res => res.json())

.then(setData);

}, []);

const option = {

title: { text: '库存趋势' },

xAxis: { type: 'category', data: data.timeline },

yAxis: { type: 'value' },

series: [

{

name: '库存量',

type: 'line',

data: data.values

}

markLine: {

data: [{ yAxis: data.safe_stock }]

dataZoom: [{ type: 'slider', start: 0, end: 100 }]

};

return ;

}

实现效果

折线图展示库存变化趋势
安全库存虚线一目了然
预警列表支持点击跳转到采购或调拨流程

2.仓库经营看板

功能

仓库利用率 & 空间占用率
出入库次数排行
作业员效率（单量/小时）
滞留库存（超期天数分布）

业务流程

统计每个仓库每日出入库明细。
计算占用率 = (当前体积/仓库总容量)。
关联员工作业日志，计算效率。
聚合滞留库存，按超期时长分桶。

开发技巧

地图可视化：若多仓库，可接入高德/Google 地图标注位置。
SVG 布局：自定义仓库平面图，热力图展示高占用区域。
WebSocket 通知：当占用率高于阈值，前端实时弹窗告警。

样例代码（后端 Python FastAPI）

python

from fastapi import FastAPI

import databases, sqlalchemy

app = FastAPI()

DATABASE_URL = "postgresql://user:pass@localhost/db"

database = databases.Database(DATABASE_URL)

@app.on_event("startup")

async def startup():

await database.connect()

@app.get("/api/dashboard/warehouse")

async def warehouse_board():

query = """

SELECT

w.id,

w.name,

SUM(i.volume) as used_volume,

w.total_capacity,

COUNT(*) as ops_count

FROM warehouse w

LEFT JOIN inventory i ON i.warehouse_id = w.id

GROUP BY w.id

"""

rows = await database.fetch_all(query)

return [{"id": r["id"], "name": r["name"],

"utilization": float(r["used_volume"]/r["total_capacity"])*100,

"ops_count": r["ops_count"]} for r in rows]

实现效果

仓库利用率仪表盘
热力图标注高频作业区
滞留库存分段柱状图

3.销售订单看板

功能

当日/本月/本年销售额
各渠道销售占比
Top10 热销产品
回款率 & 欠款明细

业务流程

聚合销售订单数据，按时间粒度统计销售额。
统计渠道（线上、线下、分销商）占比。
TOP N 产品销量排行。
计算回款率 = 已回款/订单应收。

开发技巧

动态下钻：点击某渠道，进入该渠道下的客户列表。
表格 & 图表联动：图表点击可筛选表格明细。
缓存 & 分页：客户欠款明细量大，前端分页请求。

样例代码（前端 Echarts 饼图）

jsx

const SalesPie = ({ data }) => {

const option = {

title: { text: '销售渠道占比' },

tooltip: { trigger: 'item' },

series: [

{

name: '渠道',

type: 'pie',

radius: '50%',

data: data.map(item => ({ name: item.channel, value: item.amount })),

emphasis: { itemStyle: { shadowBlur: 10, shadowOffsetX: 0 } }

}

]

};

return ;

};

实现效果

销售额折线图 + 指标卡
渠道占比饼图
Top10 产品柱状图
欠款明细可导出

4.采购订单看板

功能

当日/本月/本年采购额
供应商交付准时率
Top10 供应商采购额
缺货预测（基于销售与库存）

业务流程

聚合采购订单数据，统计采购金额。
对比预计交货日期，计算准时率。
结合库存消耗率，预测未来缺货风险。
前端 /api/dashboard/purchase。

开发技巧

缺货预警算法：采用简易的线性回归预测未来库存天数。
导入供应商评分：结合质量与准时率，形成综合评分。
配置化：阈值、预测模型参数可在后台界面配置。

样例代码（缺货天数预测伪代码）

python

# 假设daily_sales是过去30天的日均销量，current_stock为当前库存

predicted_days = current_stock / (sum(daily_sales) / len(daily_sales))

实现效果

供应商准时率仪表盘
采购额趋势 + Top10 供应商排行
缺货风险预警列表

5.财务收支订单看板

功能

收入 vs 支出月度对比
应收账款 & 应付账款 aging 分布
现金流量趋势
利润率 & 毛利明细

业务流程

从财务系统或 ERP 导入收支流水。
计算应收/应付账龄分类。
统计毛利 = 销售收入 – 采购成本 – 费用。
前端展示各类指标。

开发技巧

财务数据对账：定期将系统数据与财务系统对账，发现差异。
账龄分段：0–30 天、31–60 天、61–90 天、90+ 天，可配置分段。
导出 & 打印：支持 PDF/Excel 导出财务报表。

样例代码（账龄分段 SQL）

sql

SELECT aging_bucket, COUNT(*) as count, SUM(amount) as total

FROM (

SELECT

CASE

WHEN CURRENT_DATE - due_date <= 30 THEN '0-30'

WHEN CURRENT_DATE - due_date <= 60 THEN '31-60'

WHEN CURRENT_DATE - due_date <= 90 THEN '61-90'

ELSE '90+' END AS aging_bucket,

amount

FROM receivables

) t

GROUP BY aging_bucket;

实现效果

月度收支对比柱状图
账龄分布饼图
现金流折线图
利润率雷达图

五、开发技巧与实战要点

指标定义前置：与业务方充分沟通，统一口径，避免上线后反复改表结构。
可配置化：阈值、日期、分段规则都应支持在后台动态调整，减少开发迭代成本。
权限与多租户：大型企业往往按部门或子公司隔离数据，前端可配置不同角色、不同视图层级。
性能优化：大数据量场景下，推荐使用列式存储（ClickHouse）、pre-aggregated 视图以及缓存（Redis）加速。
用户体验：图表之间联动、钻取、导出、分享功能，一定要提前设计好交互流程。
报警与审批流：当关键指标异常时，可结合消息推送（邮件、钉钉、微信）与审批流，确保及时响应。

六、实现效果示例

以下为示例截图（示例效果仅供参考，实际 UI 可深度定制）

首页仪表板：汇总五大看板关键指标卡片
钻取详情：点击“库存预警”卡片，进入明细列表
自定义配置：管理员可新增自定义图表，并选择数据源字段

如果公司没有专门的IT人员，在这里我给大家推荐一个业务人员就能够直接上手的零代码平台，简道云进销存的使用地址我放在这里了，感兴趣的可以前去体验： www.jiandaoyun.com

七、FAQ 常见问题解答

FAQ1：如何保证看板数据的实时性和一致性？ 在大型进销存场景下，数据源常有变更，例如手动盘点、退货、异常冲正等情况。如果过于频繁地同步所有数据，将导致系统负载过大，性能瓶颈严重。实践中通常采取“近实时+全量批处理”的策略：

变更订阅：通过数据库的 Debezium 或者消息队列（Kafka）实时捕获增量变更，异步入库到二级缓存；
分钟级同步：对于关键指标，如当日销售额、库存量，可每隔 1–5 分钟触发一次增量计算，保证管理层看到的“今日概况”能够及时反映；
全量夜跑：在凌晨或业务低峰期（如凌晨 2 点）执行 0–24 小时数据的全量重新计算，修正漏算、重复计算等问题；
数据一致性校验：定期与 ERP/财务系统对账，发现差异后自动报警并提供对账明细，支持人工二次确认或回滚。这样既能兼顾实时性，又避免了对生产库造成过大压力，保证了看板数据的准确与可用性。

FAQ2：不同规模企业在选型上有何差异？

小型企业：数据量较小、预算有限，可直接使用 MySQL + Superset/Grafana，开发成本低，上手快；
中型企业：数据量中等，希望有更好扩展性，可引入 ClickHouse + Airflow + Superset 组合，或者使用商业 BI（Tableau/Power BI）；
大型企业：需支持 PB 级数据、毫秒级查询，需搭建完整的数据中台：
数据湖 + 数据仓库二层架构，Spark/Presto 计算；
统一元数据管理（如 Apache Atlas）；
多租户 & 多集群，保障高可用与灾备；
自研仪表盘平台，支持层级管理、动态权限和配置化组件。在实际选型过程中，一定要结合企业现有技术栈、团队能力与预算，避免“上大套、打水漂”。

FAQ3：如何设计适合管理层的 KPI 指标体系？ 设计经营看板的 KPI 指标，需要结合企业经营目标，将其转化为可量化、可监控的指标：