Sistema de gestión de inventario basado en eventos

Resumen de la solución

En el competitivo panorama empresarial del comercio minorista y la manufactura, es crucial contar con el inventario adecuado de productos en el lugar y momento adecuados. Un inventario insuficiente provoca interrupciones operativas y la pérdida de oportunidades. El exceso de inventario incrementa los costos y los riesgos asociados al almacenamiento. Empresas de todos los tamaños enfrentan dificultades con la gestión de inventario.

Las soluciones, como una vista única de inventario, análisis en tiempo real y arquitecturas orientadas a eventos, pueden ayudar a las empresas a superar estos desafíos y mejorar la gestión de su inventario.

Esta guía cubre el proceso de construcción de un sistema de gestión de inventario adaptado a diversas industrias, como el comercio minorista y la fabricación.

Gestión de inventario en la industria minorista

Hoy en día, los minoristas necesitan una visión unificada de su inventario para satisfacer las expectativas de los clientes: disponibilidad inmediata y experiencias de compra fluidas. La disparidad entre el stock en línea y en tienda física puede provocar la pérdida de oportunidades de venta y la insatisfacción del cliente.

Un sistema de gestión de inventario puede proporcionar los siguientes beneficios:

• Gestión efectiva de acciones permite a los minoristas aprovechar cadenas de suministro distribuidas, desplazando el inventario de manera fluida entre canales para satisfacer la demanda donde se presente. Esto reduce el riesgo de exceso de inventario en las tiendas físicas y de falta de existencias en los canales en línea, mejorando la eficiencia general del inventario.

• El análisis en tiempo real permite a los minoristas tomar decisiones basadas en datos, adaptándose rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado y al comportamiento del consumidor. Además, los procesos automatizados reducen los errores manuales y liberan al personal para que se concentre en actividades de valor añadido, como mejorar la calidad del servicio.

• Las arquitecturas basadas en eventos facilitan estas mejoras, permitiendo una integración y sincronización perfecta de datos de inventario en varias plataformas y dispositivos.

Figura 1. Descripción general de la gestión de inventario

En este sistema, MongoDB ayuda a las empresas a mejorar la calidad del servicio, la eficiencia de la fuerza laboral y optimizar la gestión de existencias al permitir una vista única del inventario, arquitecturas basadas en eventos y análisis en tiempo real.

Estas capacidades sientan las bases para otros escenarios avanzados, como:

• Integración de etiquetas IoT y RFID

• Pronósticos de IA/ML para una predicción precisa de la demanda

• Logística distribuida

Arquitecturas de Referencia

La solución de gestión de inventarios aprovecha una aplicación Next.js que se integra perfectamente con MongoDB Atlas, proporcionando un backend flexible y escalable, como se muestra en la Figura 2.

La solución utiliza los siguientes componentes:

• La base de datos Atlas de MongoDB alberga cuatro colecciones clave: products, transactions, users y locations. Estas colecciones gestionan el inventario, procesan transacciones y rastrean datos de usuarios y ubicación.

• Las operaciones compatiblescon ACID garantizan la consistencia e integridad de los datos, especialmente durante los cambios en el nivel de existencias debido a las transacciones. Tanto las colecciones como products se transactions actualizan para mantener la confiabilidad y la consistencia en todo el sistema.

• La aplicación se conecta a MongoDB a través del controlador MongoDB Node.js.

• Atlas Search mejora las capacidades de búsqueda de las aplicaciones, habilitando funciones avanzadas de búsqueda de texto completo. Esto permite a los usuarios realizar consultas complejas, como buscar por categoría de producto o aplicar filtros de facetas.

• Los activadores de Atlas automatizan la lógica del backend al ejecutar funciones en respuesta a cambios en la base de datos, como reordenar automáticamente el inventario cuando el stock cae por debajo de un determinado umbral.

• Losflujos de cambios actúan como detectores en tiempo real, detectando cambios en la base de datos y enviando actualizaciones a la aplicación. Esto permite enviar alertas en tiempo real, como notificaciones de bajo stock, a los administradores de inventario.

• Atlas Charts ofrece una herramienta de visualización para análisis en tiempo real, que permite a los usuarios crear gráficos y paneles interactivos directamente desde los datos de MongoDB. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones realizar un seguimiento de métricas clave, como los niveles de inventario y las tendencias de ventas, en tiempo real.

• Aislamiento de carga de trabajo las consultas de análisis se ejecutan en un nodo dedicado, lo que garantiza que el rendimiento operativo permanezca sin afectar.

Esta arquitectura cohesiva facilita la interacción con datos en tiempo real y automatiza tareas clave para optimizar los procesos. Permite que la aplicación Next.js ofrezca una experiencia de usuario ágil y dinámica, basada en las robustas funciones de gestión de datos de MongoDB.

Gracias a esta integración, la solución equilibra eficazmente el rendimiento, la automatización y la escalabilidad, lo que la hace ideal para los desafíos modernos de gestión de inventario.

Arquitectura con MongoDB

Figura 2. Arquitectura del sistema de gestión de inventario con MongoDB Atlas y Next.js

Enfoque del modelo de datos

El sistema de gestión de inventario almacena datos en cuatro colecciones: products, transactions, users y locations. Estas colecciones representan, respectivamente, acciones, movimientos entrantes y salientes que afectan a los niveles de acciones, los usuarios de la aplicación y las ubicaciones a las que sirve el sistema.

Lo que distingue al modelo de datos documentales de los modelos tabulares tradicionales es su notable flexibilidad. Con un enfoque tabular, obtener una visión general completa del inventario normalmente implicaría uniones complejas entre varias tablas. Con el modelo documental de MongoDB, esta complejidad se elimina.

Figura 3. Colección de productos equivalente en una configuración tabular

La transactions colección utiliza el patrón de Referencia Extendida para referenciar elementos. Por lo tanto, el documento de transacción incluye el product.id campo para referencia interna y product.name el. Este patrón permite que la interfaz de usuario muestre información relevante al usuario sin usar consultas ni uniones adicionales en la products colección.

La colección products contiene lo que requeriría 10 tablas independientes en una base de datos relacional. Los documentos individuales incluyen:

• Matrices integradas para variantes de productos, que permiten almacenar juntas diferentes configuraciones del mismo producto.

• Información sobre stock y ubicación del producto, lo que normalmente requeriría tablas adicionales en una base de datos relacional.

Esta flexibilidad proporciona un diseño más intuitivo, optimiza el acceso a los datos y garantiza que los datos relacionados se almacenen juntos.

Figura 4. Representación de cómo se incrustan documentos y matrices complejos dentro del documento.

A continuación se muestra un ejemplo de un documento de producto:

{
   "type": "inbound",
   "location": {
      "origin": {
         "type": "warehouse"
      },
      "destination": {
         "type": "factory",
         "id": {
            "$oid": "65c63cb61526ffd3415fadbd"
         },
         "name": "Bogatell Factory"
      }
   },
   "placement_timestamp": {
      "$date": "2024-04-08T15:13:58.822Z"
   },
   "items": [
      {
         "sku": "CT001-PT-MDB0001",
         "name": "Programmable Thermostats",
         "unit": "pieces",
         "delivery_time": {
            "amount": 3,
            "unit": "seconds"
         },
         "status": [
            {
               "name": "placed",
               "update_timestamp": {
                  "$date": "2024-04-08T15:13:58.822Z"
               }
            },
            {
               "name": "arrived",
               "update_timestamp": {
                  "$date": "2024-04-08T15:14:03.741Z"
               }
            }
         ],
         "amount": 15,
         "product": {
            "id": {
               "$oid": "65cce1a4ccdfb7402dbb4db4"
            },
            "name": "Controls and Thermostats",
            "image": {
               "url": "/images/products/thermostats.png"
            }
         }
      }
   ],
   "automatic": true,
   "transaction_number": 133
}

Construir la solución

Para replicar esta solución, debe configurar MongoDB Atlas y su aplicación. Para obtener instrucciones detalladas, consulte el repositorio de GitHub. La página de GitHub le guiará por los siguientes pasos:

Aprendizajes clave

Esta solución destaca las siguientes capacidades:

• Alertas en tiempo real: implemente alertas de stock bajo en tiempo real en su interfaz usando flujos de cambio.

• Automatización del flujo de trabajo: aproveche los activadores de la base de datos para automatizar los flujos de trabajo de reposición de existencias.

• Análisis en tiempo real: manténgase al tanto de sus datos, analice tendencias y tome decisiones informadas de manera oportuna con Atlas Charts.

• Vista única del inventario: aproveche la flexibilidad del modelo de documento para crear una vista única y completa del inventario.

Siéntete libre de explorar, ajustar y mejorar tu sistema de gestión de inventario para adaptarlo a tus propias necesidades.

Autor

• Dr. Humza Akhtar, MongoDB

• Ramiro Pinto Prieto, MongoDB

• Tamar Alphaidze, MongoDB

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