RFID数据智能分析平台建设项目产品系统

● 项目背景：
为优化产品库存管理，基于RFID技术进行全流程跟踪，建立分析平台以提升库存周转效率。

● 项目职责：
本项目的核心目的是解决传统库存管理问题。公司引入了RFID技术对商品进行从收、发、盘、销的全流程跟踪。我的任务就是将这些RFID数据转化为实际的业务价值，通过构建一个智能分析平台，来监控技术使用效果、优化库存结构、减少无效运营，最终提升整体的库存周转效率和精准化管理水平。

本项目是一个基于Power BI开发的RFID智能库存分析平台。其核心功能是将RFID技术在收货、发货、盘点、销售等环节产生的流水数据，转化为直观、可操作的业务洞察，旨在解决企业“重技术引入、轻业务使用”的痛点，最终实现库存的精细化管理与运营成本的降低。

平台主要功能模块包括：
1, RFID使用率监控体系： 量化评估各环节RFID技术使用达标率，并建立自动预警机制，对持续不达标的门店进行标记，驱动管理干预。
2, 产品生命周期分析： 实现单品级库存动态跟踪，通过库龄健康度分层，精准识别滞销品，为清库存与促销决策提供数据支持。
3, 数据准确度治理： 系统性比对RFID数据与线下系统订单，定位差异并归因至“收、发、盘、销”具体环节，提升数据可靠性。
4, 调拨有效性优化： 基于业务逻辑定义多种低效调拨场景，从SKU和单品维度分析调拨行为，识别并减少无效物流，直接降低运营成本。
5, 商品断码预警： 对关键商品进行断码监控，确保库存规格完整性，有效避免因缺码断码导致的销售机会损失。

在本项目中，我作为数据BA与开发负责人，独立负责了从数据源到最终可视化仪表盘的全流程交付。

我的技术实践路径如下：
1, 数据整合与清洗： 使用 Power Query (M语言) 处理来自多源的RFID流水数据，构建了稳定、自动化的数据清洗流程。
2, 数据建模与指标计算： 在Power BI数据模型中，通过编写复杂的 DAX公式，实现了各类业务逻辑与关键指标（如使用率、库龄、调拨规则判断等）的计算。
3, 交互式仪表盘开发： 设计并开发了直观、多层级联动的 Power BI报表，将五大功能模块可视化，为管理者和运营团队提供自主探索数据的能力。
4, 部署与权限管理： 将最终报表发布至 Power BI服务，并配置 行级安全性（RLS），确保不同门店、区域的管理人员只能访问其权限范围内的数据。