RMS(规则管理系统)

 

专注服务客户,满足各行各业不同规模的企业需求

RMS(规则管理系统)

 

专注服务客户,满足各行各业不同规模的企业需求

  • 企业为适应市场的多变性,它的业务逻辑也必然是多变的・理想情况下·业务逻辑的改变应该能够实时的反映在企业信息系统中但是·传统的方法往往会使这种反映出现滞后,进而可能使企业错过市场机週个业务规则包含一组条件和在此条件下执行的採作·它们表示业务规则应用程序的一段业务逻辑业务规则的理论基础是:设置一个或多个条件,当满足这些条件时会触发一个或多个操作

    企业管理者对企业级T系统开发的要求

     

    ⊙为提高效率,管理流程必须自动化,即使现代商业规则异常复杂

    ⊙市场要求业务规则经常变化・T系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新

    ⊙为了快速、低成本的更新・业务人员应能直接管理系统中的规则,不需要程序开发人员参与

  • 通过修改系统的代码来改变业务逻辑往往有以下问题:

     

    ⊙任务繁重

    ⊙修改周期长

    ⊙增加系统的不稳定性

     

    在企业信息系统中使用大量的配置文件或配置参数・是系统具有一定的灵活性,但这种方法很难达到灵活修改业业务逻辑的目的

     

    因为出现了规则的专家系统,进而给予开发人员解决问题的契机。故规则引擎的发展條基于规则的专家系统而来。

  • 规则引擎的主要功能包括:

     

    1. 规则定义:规则引擎允许业务人员使用图形界面或文本编辑器来定义业务规则。这些规则可以是基于条件的表达式、决策树、决策表、流程图等形式。此外,数智化规则引擎还可以自动学习和优化规则,以提高规则的准确性和效率。

     

    2. 规则执行:规则引擎负责解析和执行定义好的规则。当一个业务事件发生时,规则引擎会根据规则的定义来判断是否满足条件,并执行相应的操作。与传统的规则引擎相比,数智化规则引擎具有更强的推理和决策能力,可以处理更复杂的业务场景。

    3. 规则管理:规则引擎提供了一个集中管理规则的平台。业务人员可以通过这个平台来查看、修改和删除规则。此外,规则引擎还提供了版本控制和审计日志等功能,以确保规则的安全性和可追溯性。

     

    4. 规则集成:规则引擎可以与其他系统集成,如企业资源计划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统等。这样,业务人员就可以在一个统一的平台上管理和执行所有的业务规则。

     

    5. 规则优化:规则引擎可以根据实际的业务数据来优化规则的性能。例如,规则引擎可以对频繁执行的规则进行缓存,以提高执行效率。此外,数智化规则引擎还可以通过机器学习算法来自动调整和优化规则,以适应不断变化的业务环境。

  • 在零售业中,规则引擎的应用非常广泛。以下是一些常见的应用场景:

     

    价格策略:根据库存、销售数据、竞争对手的定价策略等因素,动态调整商品价格。例如,当某个商品的库存量低于一定阈值时,可以自动提高该商品的价格;或者在竞争对手进行促销活动时,可以根据竞争对手的价格变化自动调整自己的价格。

     

    促销策略:根据节假日、季节、客户购买历史等条件,自动应用不同的促销策略。例如,在春节期间推出特别的优惠活动;或者根据客户的购买历史和偏好,向其推荐相应的促销活动。

    库存管理:根据销售速度、供应链情况、库存量等因素,智能地调整库存水平。例如,当某个商品的销售量急剧下降时,可以对现有库存量发起促销活动申请;或者根据供应商的供货情况和运输时间等因素,自动调整该商品的预计采购数量和发货时间。

     

    客户服务:根据客户的购买历史、偏好和其他相关数据,为客户提供个性化的服务和推荐。例如,当客户浏览某个商品页面时,可以自动显示该客户之前购买过的商品信息;或者根据客户的地理位置和其他因素,自动推荐附近的门店或配送地址。

     

    规则引擎还可以帮助零售商实现跨渠道整合。随着消费者使用多种不同的购物渠道(如线上商城、实体店、社交媒体等),零售商需要在不同的平台上提供一致的产品和服务。规则引擎可以将各个渠道的数据整合起来,实现订单管理、库存控制、价格策略等方面的协同工作。这可以提高企业的运营效率和灵活性,同时也为客户提供更加便捷和无缝的购物体验。

  • 1.包含4大引擎

    · 规则引擎、工作流引擎、数据接口引擎、算法引擎

    · 本次正式发版的是规则引擎、数据接口引副擎

    · 下一个版本会增加工作流引擎、算法引擎

     

    2.与其它规则糸统略有不同

    · 规则的调用由任务定义而来

    · 任务在调用规则时,同时还可定义数据接口、以减少编码的动作

    · 借由EMO专家顾问在行业里的知识积累・有丰富的各种算法模型大大降低企业管理规则上线的时间。