5.7 商业支撑之库存域

库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的

一、基础介绍

我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。

从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。

从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。

在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。

库存设计挑战在于:

  1. 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制

  2. 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则

二、模型介绍

5.7 商业支撑之库存域

图5-7-1 模型介绍

核心设计逻辑:

  1. 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。

  2. 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础

  3. 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。

  4. 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

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  • 3.3.3 模型的数据管理器

    数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力,数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互 数据管理器 只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false,则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。 模型默认数据读管理器 函数编码 描述 开放级别 queryByPk 根据主键查询单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote queryPage 分页查询返回分页对象,分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote 表3-3-3-1 模型默认数据读管理器 模型默认数据写管理器 函数编码 描述 开放级别 createOne 提交新增单条记录 Local、Remote createOrUpdate 新增或更新,需要为模型设置唯一索引,如果数据库检测到索引冲突,会更新数据,若未冲突则新增数据 Local、Remote updateByPk 根据主键更新单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote updateByUniqueField 条件更新,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote createBatch 批量新增记录 Local、Remote createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote updateBatch 根据主键批量更新记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPk 根据主键删除单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPks 根据主键批量删除,会进行主键值检查 Local、Remote deleteByUniqueField 按条件删除记录,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api 表3-3-3-2 模型默认数据写管理器 如果模型继承IdModel,模型会自动设置主键设置为id,则会继承queryById、updateById和deleteById函数。 queryById(详情,根据ID查询单条记录,开放级别为Remote) updateById(提交更新单条记录,根据ID更新单条记录,开放级别为Remote) deleteById(提交删除单条记录,根据ID删除单条记录,开放级别为Remote) 如果模型继承CodeModel,模型也会继承IdModel的数据管理器,编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值,继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。 queryByCode(详情,根据code查询单条记录,开放级别为Remote) updateByCode(提交更新单条记录,根据code更新单条记录,开放级别为Remote) deleteByCode(提交删除单条记录,根据code删除单条记录,开放级别为Remote) 没有主键或唯一索引的模型,在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景 图3-3-3-1 数据管理器使用场景 数据构造器 模型数据构造器 construct:供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器,默认会将字段上配置的默认值返回给前端,另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API,函数类型为QUERY查询函数,系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。 可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意,枚举的默认值为枚举的name。

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    在信息化时代,中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面,给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者,而最优秀的追随者是金蝶和用友,它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是,追随者始终只是追随者,没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门,大家都在创业。我认为这是一个时代的机会,就像国家改革开放一样。于是,我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前,我加入并创办了三家公司:500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示,帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时,我从技术岗位转型为业务经营,起步并不顺利。然而,我从这份经历中获得了一堂重要的课:做自己擅长的事情,有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时,市场调研为我提供了一个信号:传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂,激励我继续前行。 2016年,我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列,我们决定专注于我们最擅长的领域,即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下,我们第一年就完成了1000多万的合同,这相较之前是一个非常成功的开端。然而,对于公司未来的发展方向,我们花费了长达大半年的时间进行思考:应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品?我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧,但凭借着多年的革命友情,最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信:在数字化时代,软件需求将会有井喷式的增长,数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域,专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化,就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出,当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念,是因为他们的核心需求已经从内部转向外部:从关注管理、流程、效率的提升,转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本,而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道,而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道,以及海外市场,这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新,正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线(协同)转变,这种转变带来了一系列新的需求(如下图1-1所示)。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展,也为企业未来的业务发展和创新提供了支持,并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年,阿里云收购了端点科技,打算重启阿里软件。那个时候,市场上涌现出一批中台厂商,整个行业也比较混乱,很多人对互联网架构本身的理解不够深入,快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发,但最终的效果无法达到预期。因此,阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来,软件市场一直被国外厂商掌控,中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点,承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下,我回到了阿里体系,加入了端点科技。后来,我参与了许多中台项目,深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力,为上层应用场景落地并不难。但是,当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时,效果往往不尽如人意,这并不是中台架构理念的问题,而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱,这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略,长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台,我们不去评论这些方法论的对错,从技术角度回到初衷,我们只关注一个问题:技术是为商业服务的,中台如何快速满足企业业务多变的需求? 我们经历了多个行业的中台建设,每次都向客户强调第一阶段是打好基础,因此需要较长的周期,并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点,降低对组织的要求,实现中台架构的标准化输出?这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而,随着阿里云对端点战略发展思路的变化,阿里不再提供SaaS服务,而只愿意做平台被其他企业集成。因此,我离开了端点,并决定把自己的技术思考转化为现实,于是数式科技诞生了。 在数字化时代,无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践,都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信,中国一定会崛起一家世界级的软件公司,而Oinone将始终以此为愿景。

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    一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言,用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL(Feed Item Query Language)——一种URI友好的语法,用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用,没有不安全的字符,因此不需要URL编码。另一方面,FIQL的语法不太直观,URL编码也不总是那么重要,因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如,您可以像这样查询资源:/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例: 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集,所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法(ISO 14977)编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成,通过逻辑运算符相互关联: Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下,AND运算符优先(即,在任何OR运算符之前对其求值)。但是,可以使用带括号的表达式来更改优先级,从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数; 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段(或属性、元素…)。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串(见下文)或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str; 比较运算符采用FIQL表示法,其中一些运算符还具有另一种语法: · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器(请参阅下一节)。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值,也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号,其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

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    随着企业数字化转型的推进,软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈,但由于需求旺盛,各种模式仍在不断涌现。因此,当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案,围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较,帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台:赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台:赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争,围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外,更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具:提供各类系统模版,基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS:提供各类系统产品,产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整,同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用,以完成部门级边缘系统为主,一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发,关注企业核心业务场景,适应【企业业务在线化后,所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景,以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿,无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署,为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较,因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反,我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式(如下图1-8所示)。 第一种模式是最基础的低代码平台,也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码,简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合,但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率,也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台,以元数据为基础,以模型为驱动。当无法满足需要时,通过特定方式将代码以插件的形式注入平台,作为低代码平台的内置逻辑,供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛,当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑,但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务,而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一,因为研发人员变成了辅助角色,而软件工程是一门需要技术能力的学科,让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说,产品需要迭代规划,需要多人协作,需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台,它采用低无一体的设计。首先,oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次,同样以元数据为基础,以模型为驱动,但是元数据的生成方式有两种:一种是使用无代码设计器(与经典低代码相同),另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据,可以无缝地与代码衔接,并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率,并进行工程化管理。 最后总结来说:低无一体不仅仅是指两种模式的结合,还包括两种模式的融合应用方式。具体来说,这种融合应用方式可以分为两种情况: 当开发核心产品时,主要采用低代码开发,无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量,同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时,主要采用无代码设计器,低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求,并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说,低代码模式适用于产品的迭代升级,而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值,在不同场景下可以相互融合,发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比,从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件,更高性价比、用户体验客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求,并联合伙伴一起满足企业所有需求,无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求,无法输出技术标准,无法解决多供应商一起开发的问题,只能通过集成实现对接 OP模式进行销售,通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求,以表单流程为主客户范围:5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求,无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费,新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖:采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业:零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发,逐渐拥有互联网相关应用组件,但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖:业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业:建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式相同:按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo

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    场景说明 场景描述:全员营销标准产品的功能并未有任务发放的审批流,在实际执行中,当营销专员配置好任务后,需部门领导对整个活动如该任务内容、形式、参与人员进行审批。 业务需求:在发布任务这个流程中增加审批节点。 实战训练 Step1 原业务分析 点击菜单【任务中心】通过URL上的model参数找到对应模型编码为【gemini.biz.GeminiTaskProxy】 进入模型设计器主页面,应用选择【全员营销】、选择【系统模型】、通过搜索关键字【任务】选择【Gemini任务代理】,展示方式从图模式切换到表单模式,对比【模型编码】 但目前模型为代理模型,代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力,同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。因为在代理模型中新增的字段都是非存储字段,所以如果要增加【审核状态】的字段一定以要在存储模型增加。其父模型的查看有两种方式 表单模式下可以直接看父模型 在图模式和表单模式下点击继承关系 点击【Gemini任务】,进入【Gemini任务】的模型设计界面,可以看出该模型所在模块为【全员营销核心业务】,从【系统字段】中找到【任务状态】字段,点击查看字段详情,我们可以看到【业务类型】为数据字典,字典类型为【任务状态】。 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,选择【系统字典】就可以查看到【任务状态】数字字典 总结如下: 给【Gemini任务】模型增加一个【任务审批状态】,记录审批状态 在任务创建的时候,修改【任务状态】为【关闭】确保任务未审批通过的时,用户无法操作该任务。 审批通过后,恢复【任务状态】为【初始化】 我们先来整理下核心流程即:任务审批流程。 Step2 利用模型设计器设计模型 在模型设计器的管理页面上方点击【数字字典】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,点击添加【数据字典】按钮,设置对应数据项 设置【字典名称】为【审批状态】 设置【字典项类型】为【文本】 通过【添加数据字典项】按钮增加对应数据字典项,如审核中、审核失败、审核成功 在模型设计器的管理页面上方点击【模型】选项卡,模块选择为【全员营销核心业务】,选择【系统模型】、搜索任务选择【Gemini任务】,点击添加字段 为模型【Gemini任务】添加字段 设置【字段名称】为【任务审批状态】 设置【字段业务类型】为数据字典,并选择关联数据字典为【任务审批状态】 最后点击【创建】按钮完成操作 回到【Gemini任务】设计区,我们可以看到在模型的【自定义字段】选项卡下方多了一个【任务审批状态】字段 Step3 利用界面设计器,设计出必要的审核页面 进入界面设计器,应用选择全员营销,模型选择【Gemini任务】,点击添加页面下的直接创建 设置页面标题、模型(自动带上可切换)、业务类型(运营管理后续会扩展其他类型)、视图类型(表单)后点击确认按钮进入【Gemini任务】表单设计页面 进入页面设计器,对【Gemini任务】表单页面进行设计(更多细节介绍,请参考界面设计产品使用手册) 左侧为物料区:分为组件、模型。 【组件】选项卡下为通用物料区,我们可以为页面增加对应布局、字段(如同在模型设计器增加字段)、动作、数据、多媒体等等 【模型】选项卡下为页面对应模型的自定义字段、系统字段、以及模型已有动作 中间是设计区域 右侧为属性面板,在设计区域选择中组件会显示对应组件的可配置参数 在左侧【组件】选项卡下,拖入布局组件【分组】,并设置组件【标题属性】为基础信息 在左侧【模型】选项卡下,分别系统字段中的【任务标题】、【任务开始时间】、【任务结束时间】、【视频标题】、【视频风格】、【任务描述】拖入【基础信息】分组,并点击【任务描述】,在右侧属性面板的【交互】分组中设置宽度为1。最后别忘了点击【发布】按钮完成页面的发布 Step4 通过流程设计器,设计对应业务流程 进入流程设计器,点击【创建】按钮 注意:流程中需要获取【关系字段】的除关联字段(一般为ID)以外的字段需要通过【数据获取】节点单独获取【关系字段】的对象数据。所以在流程设计中经常会用到【数据获取】节点 左上角编辑流程名称为【任务审批流程】,点击第一个【触发】节点,触发方式选择模型触发,模型选择【Gemini任务】,触发场景选择【新增或更新数据时】,【筛选条件】设置为【任务审批状态】为空或【任务审批状态】等于【审核中】,点击该节点的【保存】按钮 点击流程图节点间的【+】图标选择增加【获取数据】节点,或者拖动左侧物料区【获取数据】到特定的【+】图标 点击【获取数据】,在右侧属性面板中设置【获取数据条数】为多条,选择模型为【Gemini用户任务实例】,点击【筛选条件】的【{X}】图标,进行数据获取的条件设置 选择条件字段为【任务ID】条件操作符为【等于】,条件为变量的导购字段的ID。当上下文只有一个变量时默认不需要选择,这里默认的是【模型触发:[Gemini任务]】,设置好以后点击确认,回到属性面板设置【未获取到数据时执行方式】为【终止流程】,并点击节点【保持】按钮 增加【更新数据】节点,在右侧属性面板中 【更新模型】选择【模型触发:[Gemini任务]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为:【已关闭】。 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务审核状态】字段 表达式设置为:【审核中】。 最终完成的【模型触发:[Gemini任务]】更新设置 a. 【模型触发:[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】,任务审核状态为【审核中】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 再增加【更新数据】节点,在右侧属性面板中 【更新模型】选择【获取数据[Gemini用户任务实例]】 【字段列表】点击【创建】按钮 字段选择 更新【任务状态】字段 表达式设置为:【已关闭】。 最终完成的【获取数据[Gemini用户任务实例]】更新设置 a. 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【已关闭】 b. 最后点击节点【保持】按钮。 增加【审批】节点,在右侧属性面板中 【审批模型】选择模型为【模型触发:[Gemini任务]】 【选择视图】选择前面新建的页面【流程中的任务编辑页】 【审批人】选择角色为【超级管理员】 【数据】权限全部设置为【查看】 其他配置项默认,需要了解更多请查看产品使用手册 最后点击节点【保持】按钮。 新增【审核分支】,在【通过】分支中增加两个数据更新节点,跟审核前的两个数据更新节点对应 【模型触发:[Gemini任务]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】,任务审核状态为【审核通过】 【获取数据[Gemini用户任务实例]】的【任务状态】字段等于数字字典的【初始化】 流程确保保持并发布过,点击右上角【发布流程】完成流程的保存与发布 Step5 检验效果 创建任务后,任务状态为【关闭】状态,任务列表中的任务状态为多个状态的计算值 审核通过后,任务状态为【进行中】状态,任务列表中的任务状态为多个状态的计算值

    2024年5月23日
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