意思決定支援システム (DSS): 小売店向けのデモ PoS

⚡ スマートサマリー

架空の小売店向けのこのデモ用POSシステムでは、意思決定支援システムの概念が具体化されています。 Microsoft Accessは日々の売上取引を記録し、データをExcelにエクスポートします。管理者はExcelで業績を分析し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

  • 🏪 小売店向けPOSシステムのデモ: POSシステムは、架空の小売店の毎日の売上を記録します。 Microsoft アクセス。
  • 🧩 MISコンポーネント: この設計は、業務手順、人材、ハードウェア、ソフトウェア、およびデータ要件を網羅しています。
  • 🗃️ データベース辞書: 製品、顧客、仕入先、販売に関するコアテーブルは、フィールドとデータ型を定義します。
  • 🔗 エンティティ間の関係: ER図は、製品、売上、顧客、サプライヤーが主キーと外部キーを通じてどのように結びついているかを図示したものです。
  • 甘いもの<XNUMXxXNUMX><XNUMXxXNUMX><XNUMXxAXNUMX><XNUMXxAXNUMX>️️ ユーザ·インタフェース: データ入力画面は、レジ係が取引を記録し、支払いを記帳する手順を案内する。
  • 📊 Excelを使った意思決定支援システム(DSS): エクスポートされた販売データはExcelで分析され、取引記録は意思決定支援ツールへと変換される。

意思決定支援システム

このチュートリアルでは、架空の小売店用のシンプルな POS システムを作成します。このシステムは、運用スタッフが日々のビジネス取引を記録するために使用され、戦術スタッフもこのシステムを使用して小売店の現在のパフォーマンスを監視します。

システムにはデータを Excel にエクスポートする機能があります。 Excelは次のように使用されます。 意思決定支援システム データを分析するためのツール。 Excel のデータは、他のソースのデータと結合することもできます。

小売店の MIS コンポーネント

1. 事務手続き

ビジネス手順は、日常のビジネス取引をどのように実行する必要があるかを定義します。 POS システムは毎日の売上を記録するために使用されます。

以下のリストは、顧客が商品を購入したときに行われる活動の概要を示しています。

  1. 顧客は購入する商品を現金で提示して、
  2. レジ担当者はシステム内で提示された商品を検索して価格を取得します
  3. レジ担当者が購入品目の数量を入力すると、システムが合計コストを計算します。 このプロセスは購入されたすべてのアイテムに対して繰り返されます
  4. レジ担当者が誤って商品または商品数量をシステムに追加した場合でも、支払いがまだ転記されていない場合は、その商品を削除できる必要があります。 支払いが転記された場合、レジ担当者は何も削除できません。
  5. 顧客の合計請求額を確認した後、システムはレジ担当者が顧客の支払いを投稿し、顧客の領収書を印刷できるようにする必要があります。

2 人

このシステムを使用するユーザーは、レジ係、会計士、在庫管理ユーザーです。 すべてのユーザーは文字通りコンピュータを使用でき、POS システムの使用方法についてトレーニングを受けている必要があります。

3。 ハードウェア

POS システムは、 Microsoft データベースエンジンとしてアクセスします。 Microsoft アクセス はスタンドアロン データベース エンジンであるため、システムは 1 台のコンピュータで実行されます。使用するコンピュータには、次の仕様が必要です。

  • 最低 1GB RAM
  • データベースが保存されるローカル ドライブ上に少なくとも 10GB の空きストレージ容量
  • コンピュータは少なくともWindows XP以上のWindowsベースのオペレーティングシステムを実行する必要があります。
  • プロセッサ速度は少なくとも 1GHz である必要があります

4。 ソフトウェア

システムで使用するコンピュータには、以下の最小仕様が必要です。

5。 データ

日々のビジネストランザクションは、 Microsoft データベースにアクセスします。

POS データベース辞書

データベース ディクショナリには、データベース フィールド、その機能、およびデータ型が記述されています。

以下は、データベースに含まれるテーブルについて説明しています。 簡単にするために、テーブルの数は 4 つだけにします。

製品一覧表

S / N フィールド名 Data Type 詳細説明
1 id 数値の レコードの主キー
2 商品名 String 製品の名前
3 価格 数値の 製品の価格
4 手元にある数量 数値の いつでも手元にある在庫数量
5 推奨サプライヤー ID 数値の サプライヤーテーブルにリンクする外部キー

顧客テーブル

S / N フィールド名 Data Type 詳細説明
1 id 数値の レコードの主キー
2 顧客名 String お客様のお名前
3 合計購入数 数値の 特定の顧客に対する売上総額の累計額

サプライヤーテーブル

S / N フィールド名 Data Type 詳細説明
1 id 数値の レコードの主キー
2 サプライヤ名 String 供給業者名
3 連絡先番号 数値の サプライヤーの連絡先番号
4 電子メールアドレス String サプライヤーのメールアドレス

売上表

S / N フィールド名 Data Type 詳細説明
1 id 数値の レコードの主キー
2 顧客ID 数値の 顧客の一意の識別子
3 取引日 日付 取引が記録された日付
4 払込金額 数値の 購入総額
5 モバイル ブーリアン 顧客が支払ったかどうかを示すブール値フィールド

売上詳細表

S / N フィールド名 Data Type 詳細説明
1 id 数値の レコードの主キー
2 販売ID 数値の 売上固有識別子
3 製品番号 数値の 製品固有識別子
4 数値の 販売された製品の数量
5 モバイル ブーリアン 顧客が支払ったかどうかを示すブール値フィールド

POS データベースのエンティティ関係図

エンティティ関係図は、データベース内のテーブル間の関係を示します。次の表は、データベーステーブル間の関係を示しています。

S / N 関係 プライマリー 外部キー 関係の性質
1 製品から販売まで 製品のID 売上の Product_id 1対多
2 顧客への販売 顧客のID Sales の Customer_id 多対多
3 製品からサプライヤーへ サプライヤーのID 製品の recommend_supplier_id 多対 1

次の画像は、データベース内のテーブル間の関係を示しています。

POS データベースのエンティティ関係

システム内でのトランザクションの処理方法

  1. システムは顧客テーブルからすべての顧客レコードを取得し、ドロップダウン コンボに値を入力します。
  2. レジ係は新しい取引ボタンをクリックします。 これにより、sales テーブルに新しいレコードが作成され、トランザクション ID が生成されます。
  3. システムは製品テーブルからすべての製品を取得し、ドロップダウン コンボに入力します。
  4. レジ担当者はドロップダウン リストから製品を選択します。 システムは、現在のアイテムの製品 ID と価格を保持します。
  5. レジ担当者は購入数量を入力します。 システムは、保存された価格と入力された数量に基づいて小計を計算します。 このプロセスは、すべての製品がシステムにポストされるまで繰り返されます。
  6. レジ係は顧客が支払った金額を入力します。 顧客が価格以上の支払いをした場合、システムはおつりを計算します。
  7. レジ担当者は後払いボタンをクリックします。 システムは以下を更新します。
    1. 製品テーブルの手元にある製品数量
    2. 支払金額フィールドを更新し、売上テーブルでトランザクションを支払済みとしてマークします。
    3. 顧客テーブルの合計購入フィールドを更新します

POS グラフィカル ユーザー インターフェイスのスクリーンショット

システムメインウィンドウ – これはシステムへのエントリーポイントです。 これにより、ユーザーはデータを入力し、取引を処理し、レポートを印刷し、販売データを Excel にエクスポートしてさらに分析することができます。

ここでは、トランザクションの実行中に入力されるフィールドの概要を示すために、POS 中に使用されるさまざまなデータ入力ウィンドウを示しました。

POS グラフィカル ユーザー インターフェイス

レジ係がレジで使用する POS ウィンドウ

POSウィンドウ

ユーザー インターフェイスは、正常な購入トランザクションを送信するための手順をレジ担当者に案内するように設計されています。

顧客データ入力ウィンドウ

顧客データ入力ウィンドウ

製品データ入力ウィンドウ

製品データ入力ウィンドウ

よくあるご質問

意思決定支援システム(DSS)は、ビジネスデータを収集・分析し、経営者が情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。このデモでは、Excelにエクスポートされた売上データが、小売店の業績分析を行うためのDSSとして機能します。

MISは定型的な業務報告書を作成する一方、DSSは特定の意思決定を支援するためにデータを分析します。ここではPOSシステムがMISであり、その上に構築されたExcel分析レイヤーがDSSに相当します。

Microsoft Accessは軽量でスタンドアロン型のデータベースエンジンであり、単一のコンピュータ上で動作するため、小規模な小売店でのデモに最適です。また、レポート作成や分析のためにExcelと簡単に連携できます。

AIは、予測分析、自然言語クエリ、自動化されたインサイトを最新の意思決定支援システム(DSS)に追加する。AI搭載のDSSは、過去の売上を報告するだけでなく、需要を予測し、管理者に推奨行動を提示することができる。

完全にそうとは限りません。AIは予測やパターン検出によって意思決定支援システム(DSS)を強化しますが、人間の判断力、クリーンなデータ、そしてビジネスコンテキストは依然として不可欠です。AIはDSSを置き換えるのではなく、補完するレイヤーとして最も効果を発揮します。