江苏食品农产品智慧农贸系统全数据采集
智慧农贸系统的特征一:实现菜市场智慧管理:通过智慧菜市场管理平台,智慧采集并汇总整理市场信息、商户信息、摊位信息、物业信息、人事信息、消防信息、交易量、客流量以及公共服务管理规章等信息实现菜市场的信息化管理和效率运营;实现菜市场智慧经营和公示:通过智慧菜场的商户信息公示平台,公示商户的姓名、摊位号营业执照等经营信息、菜价信息以及信用信息,并自动建立菜市场的信用体系,亮照经营、明码标价,实现菜市场放心经营环境打造;智慧农贸系统打通数字壁垒,市场经营管理数字化,智慧农贸系统就选明光利拓智能科技有限公司!江苏食品农产品智慧农贸系统全数据采集
智慧农贸系统功能(二):
3.财务管理系统。实现各菜柜、菜场、供应商、人员等各个环节及系统的分级分层、快速核算;与集团财务软件对接。
4.信息发布系统。通过可触摸交互大屏丰富服务形式,包括:公共信息发布;商品价格及相关信息查询、展示;客户反馈投诉;便民服务;广告运行等。信息发布系统实现包含内容制作、发布、终端管理、监控等各个环节的批量或个性化综合管理。
5.物流管理。对商品从采购、仓库、到平价菜柜发货等,物流运输过程进行管理,及轨迹追踪。
6.仓储管理。对商品供应、存储、仓库等基本信息进行录入、追踪和管理。
7.会员管理系统。实现会员积分、购物卡充值、老年卡对接、在线下单送货等便民优惠服务;不定期组织基地考察及相关体验活动。 湖北农副产品行业智慧农贸系统市场行情依托智慧农贸系统的大数据分析屏和商户信息公示屏,可以实现整个市场的透明化交易。
智慧农贸系统的背景六:
互联网的时代,环境改造升级、生鲜安全检测、电子金融支付融入我们的生活。自从智慧菜市场进驻了后,可以明显感受到的是人流量增加了,顺带销量也增加了。对菜品的检测增加了消费者的信心,统一配置的公平秤,自动计算价格,交易更加便捷汇聚了人气,而且还返利商家,为搭建互联网O2O销售平台,增加了销售渠道,这是一个双赢的局面。
传统的农贸市场脏乱臭,而这些在未来的市场是看不到的。一走进未来的市场,是统一规范的标志标识,是干净整齐的过道,而且还响应国家食品安全要求,对市场的食品进行检测,专业可靠,通过大数据统计分析客流量、客单价、销量对比等,对未来提升市场管理水平提供了数据支持,这是一个大数据时代给我们带来的便捷。
智慧农贸系统设计方案二:
统计:以商品流通过程信息和经营主体信息为基础,通过建立统计分析指标体系和分析模型库,设定具体统计分析项目,按日、周、月、年等周期,运用同比、环比、走势、排行等方法,对商品品种、数量、价格、金额等指标进行统计分析。
交易:交易管理模块主要为农产品交易提供一个管理功能,便于批发商、零售商、超市、团体消费单位统计每日、每周或每月进货和出货信息,以及分类汇总,计算。
支付:引入支付宝、微信、银联、市民卡等战略合作伙伴,通过智能电子称可以实现各种手机和银行卡的支付,实现多渠道消费模式,为消费者带来更多的选择,并提供方便。
检测:市场内商户每周检测两次,每次检测20-50批次。根据检测结果与相关部门设立诚信、安全等级机制,配合监管部门完成相应工作;
智慧农贸系统能够提供农产品来源可追溯、流向可查证、责任可追究的质量安全追溯链条!
智慧农贸系统市场管理方APP:
详细报表,交互分析:成交率、客流量、供销率、客单价、销售额多指标交互分析,快速洞悉经营问题。
集团管理,一手掌控:又通过手机授权,就可以快速进行数据的分级管理,快捷地添加新市场进入到整个商户数据体系当中,灵活的店铺、群组标签体系管理,轻松对店铺数据进行多维度分析。
全新的交互体验:各项数据对比分析;品类排名比较;商户排名比较交易时段分析;日周月报分析,主动日报推送......
食品安全来源控制 - 进货台账录入:按肉、菜等不同的品种提供相应的APP及微信公号能;拍照一键上传;操作极简;自动关联**与检测数据; 智慧农贸系统通过物联网、云计算、大数据等技术对传统的农贸市场进行升级改造。江苏**防控智慧农贸系统大数据分析
智慧农贸系统能实现市场方的数字化管理,及时、准确的了解市场内经营商户的经营状况。江苏食品农产品智慧农贸系统全数据采集
智慧农贸系统的产品质量追溯对社会的意义:为消费者提供真实的原产地绿色有机产品,让消费者吃到放心的农产品,产品溯源体系的建立,当发生质量问题时能够提出恰当的应对措施,降低消费者的损失,使得消费者的利益能够得到保障以及有效得针对不良商家的责任追究。
促进农产品流通发展方式的转变:建设追溯体系,是为了顺应我国农产品大流通的趋势,消除“信息孤岛”,加强市场监测及运行调控的准确性和及时性。运用现代信息技术,优化食品的交易过程和管理方式,提高食品流通的组织化程度;创建品牌化、包装化、标准化的渠道品牌,扩大市场占有率;通过技术手段采集、分析、运用农产品流通信息,实现农产品流通的现代化。 江苏食品农产品智慧农贸系统全数据采集
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