CN109754191A - 一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了企业智能管理技术领域的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，该管理平台包括业务处理层和控制中心，所述控制中心与所述业务处理层之间通过物联网实现两者的实时通信，所述控制中心内置企业信息库、成员关系库以及用户信息库，所述控制中心基于可扩展标记语言与供应链管理子模块连接，所述供应链管理子模块用于处理供应链节点企业之间的共享信息，并上传至知识库和供应商数据库中，本发明面对中小企业提供供应链管理平台，并提供供应链的所有相关管理业务，实现了企业对供应链管理的功能集成，中小企业采用该管理平台，可大大减少在其信息化建设方面的投资。
Description
技术领域
本发明公开了一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，具体为企业智能管理技术领域。
背景技术
企业间电子商务的快速发展，对传统的供应链管理带来了前所未有的冲击力，事实上，所有企业都是供应链的一部分，供应链中所包括的活动是企业从接受订单到将货物送到客户手中期间所进行的所有商业活动。随着市场竞争的激化，现代企业的竞争已经由普通的企业间的竞争演化成供应链同供应链之间的竞争，当前企业供应链管理系统的研究都是着眼于大型企业，往往以大型企业为核心建立供应链管理体系，而针对中小型企业的考虑则较少。为此，我们提出了一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台投入使用，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，该管理平台包括业务处理层和控制中心，所述业务处理层包括供应链决策支持模块、供应链协调管理模块、供应链集成管理模块以及供应链业务管理模块，所述供应链业务管理模块具有供应链计划管理、供应链渠道管理、供应链绩效管理，并由所述控制中心基于熵值法选择供应链评价指标的权重；所述供应链集成管理模块用于对中小企业的需求计划、库存计划、资源配置、设备管理、优化路径、基于能力约束的生产计划和作业计划、物料和能力计划以及采购计划的集成，并形成一个供应链网；所述供应链协调管理模块具备功能内协调管理、功能键协调管理和组织间协调管理三个层次，通过这三个层次的相互合作实现该管理平台各个子系统间的效率和效益改善；所述供应链决策支持模块用于评价在该供应链内的合作伙伴，以实现供应链的持续优化，具备渠道智能监控、渠道智能跟踪以及渠道绩效评估；
所述控制中心与所述业务处理层之间通过物联网实现两者的实时通信，所述控制中心内置企业信息库、成员关系库以及用户信息库，所述企业信息库、成员关系库以及用户信息库均与信息发布模块、关系管理模块和安全管理模块通信，所述关系管理模块将该供应链内的各个节点企业分为合作伙伴关系和竞争关系，并建立不同企业之间的共享信息；所述安全管理模块内的各个节点企业之间通过局域网实现信息的上传与发布；
所述控制中心还通过物联网与业务管理层之间实现实时通信，所述业务管理层包括成品订单管理、采购合同管理、订销合同管理、样品管理、原辅料管理、生产管理和物流管理；
所述控制中心与系统管理模块连接，所述系统管理模块通过在系统入口端下发控制指令，用于盘查每日、每月的中小企业周期业务，并与中小企业仓储库实时交互；
所述控制中心基于可扩展标记语言与供应链管理子模块连接，所述供应链管理子模块用于处理供应链节点企业之间的共享信息，包括信息的收集与发送、信息处理和信息存储，并上传至知识库和供应商数据库中。
优选的，所述供应链计划管理包括需求曲线管理、需求因素管理、需求预测管理、需求计划管理以及销售计划评估。
优选的，所述供应链渠道管理包括采购渠道管理和销售渠道管理，其中所述采购渠道管理包括供应商管理、采购产品管理、采购订单管理和采购合同管理；所述销售渠道管理包括渠道组织管理、渠道产品管理、渠道订单管理以及渠道库存管理。
优选的，所述供应链绩效管理包括客户的满意度评估、质量评估、时间评估以及成本评估。
优选的，所述控制中心采用的熵值法的具体步骤如下：
S1：构造初始数据库矩阵：设有m个供应商，n个评价指标，以xij表示第i个供应商第j个评价指标的评价值，则供应商的指标评价的初始数据矩阵为
由于各指标的量纲不同，需对初始化数据做标准化处理，即由此得到标准化矩阵Y＝|yij|m·n；
S2：计算各指标的权重：在该供应链管理平台中用熵来测度信息的干扰，信息熵越大，信息的无序度则越高，其信息的效用值越小，设第j项指标的信息熵值为由于信息熵ej用于度量第j项指标的效用值，当完全无序时，指标ej＝1，此时ej的信息，即第j项指标的信息的效用值为0；
S3：构造加权规范化矩阵：即
S4：确定各指标值的相对接近度并排序优选，确定最佳经济效益指标。
优选的，所述安全管理模块还提供一个信息安全框架，该供应链中各个节点企业均在该信息安全框架中进行访问，所述信息安全框架包括网络的物理安全、访问控制安全、系统安全、用户安全、信息加密以及安全传输。
优选的，所述供应链管理子模块在对信息处理时，通过对共享信息进行解析，读取供应链各个节点企业在局域网内的信息，随后对该信息包装后形成数据流发送至所述知识库和供应商信息库中。
优选的，所述控制中心还与第三方物流查询模块通信，所述第三方物流查询模块包括中小企业采购订单查询、货物跟踪、运输、库存管理以及库存查询。
优选的，所述业务处理层还包括供应链智能决策模块，用于根据供应链管理平台中的历史物料消耗情况，针对所述供应链集成管理模块中的库存计划及采购计划进行智能推荐，优化中小企业的资源配置，并实时上传至所述业务管理层中。
优选的，所述供应链智能决策模块的处理步骤如下：
S91：将智能仓库库存中的第一货位点设为当前货位点，用正比与个体适配值的概率来选择相应的仓库个体库存，即产生随机数ε∈[0,1]，若则选择状态i进行复制，其中fj为个体j的适配值；
S92：从当前货位点出发排除当前点，找到与当前货位点时间最短的货位点，并同时将当前货位点中的所有个体由好到坏排列，然后分配给当前货位点中个体的选择概率，要求越好的个体其选择的概率则越大；
S93：将该供应链内各被评价成员的各项指标作为比较数列，以最优成员的各项指标作为参考数列，具体的，设定评价成员有m个，评价指标为n个，则比较数列和参考数列可用xij表示，其意义为第i个被评价成员的第j个指标属性值，即
S94：将该属性指标值带入神经元网络中，并输入期望输出值，从输出层开始，调整权值，并反向传播误差值，如果误差小于设定的中小企业各个生产环节阈值，则算法结束，若误差大于所设定的阈值，在转入步骤S93中，继续学习；
S95：对于神经网络中的隐含层节点数，其神经元数用k＝2(m+n)+1，其中k为隐含层节点数，n为输入层节点数，m为输出层节点数；
S96：在神经网络中，一个训练结束的神经网络，将原有的学习模式连同加入的新阈值一起重新训练，在每次针对阈值进行校正时，按照一定的比例加上前一次学习时的校正量，即增加附加动量项，其连接权变为其中β为学习速率，η为动量因子，ΔWij(N)为第N次迭代时权值变化量，由此可得知，N+1次迭代时，阈值的调整量与第N次迭代相关，前一个样本的学习结果作为下一个样本所用；
S97：判断挑选是否结束，若没有结束，则返回到步骤S92中，若结束，则根据仓储中个体的数量及历史消耗情况对库存计划和采购计划进行智能推荐。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明面对中小企业提供供应链管理平台，并提供供应链的所有相关管理业务，实现了企业对供应链管理的功能集成，中小企业采用该管理平台，可大大减少在其信息化建设方面的投资，快速实现对其供应链的管理，该供应链管理平台上的节点企业可充分利用该平台上提供的各项功能，实现供应链节点之间的良好协调和信息集成，从而提高整个供应链的市场竞争力。
附图说明
图1为本发明系统原理拓扑图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，该管理平台包括业务处理层和控制中心，所述业务处理层包括供应链决策支持模块、供应链协调管理模块、供应链集成管理模块以及供应链业务管理模块，所述供应链业务管理模块具有供应链计划管理、供应链渠道管理、供应链绩效管理，并由所述控制中心基于熵值法选择供应链评价指标的权重；所述供应链集成管理模块用于对中小企业的需求计划、库存计划、资源配置、设备管理、优化路径、基于能力约束的生产计划和作业计划、物料和能力计划以及采购计划的集成，并形成一个供应链网；所述供应链协调管理模块具备功能内协调管理、功能键协调管理和组织间协调管理三个层次，通过这三个层次的相互合作实现该管理平台各个子系统间的效率和效益改善；所述供应链决策支持模块用于评价在该供应链内的合作伙伴，以实现供应链的持续优化，具备渠道智能监控、渠道智能跟踪以及渠道绩效评估；
所述控制中心与所述业务处理层之间通过物联网实现两者的实时通信，所述控制中心内置企业信息库、成员关系库以及用户信息库，所述企业信息库、成员关系库以及用户信息库均与信息发布模块、关系管理模块和安全管理模块通信，所述关系管理模块将该供应链内的各个节点企业分为合作伙伴关系和竞争关系，并建立不同企业之间的共享信息；所述安全管理模块内的各个节点企业之间通过局域网实现信息的上传与发布；
所述控制中心还通过物联网与业务管理层之间实现实时通信，所述业务管理层包括成品订单管理、采购合同管理、订销合同管理、样品管理、原辅料管理、生产管理和物流管理；
所述控制中心与系统管理模块连接，所述系统管理模块通过在系统入口端下发控制指令，用于盘查每日、每月的中小企业周期业务，并与中小企业仓储库实时交互；
所述控制中心基于可扩展标记语言与供应链管理子模块连接，所述供应链管理子模块用于处理供应链节点企业之间的共享信息，包括信息的收集与发送、信息处理和信息存储，并上传至知识库和供应商数据库中。
其中，所述供应链计划管理包括需求曲线管理、需求因素管理、需求预测管理、需求计划管理以及销售计划评估，所述供应链渠道管理包括采购渠道管理和销售渠道管理，其中所述采购渠道管理包括供应商管理、采购产品管理、采购订单管理和采购合同管理；所述销售渠道管理包括渠道组织管理、渠道产品管理、渠道订单管理以及渠道库存管理，所述供应链绩效管理包括客户的满意度评估、质量评估、时间评估以及成本评估，所述控制中心采用的熵值法的具体步骤如下：S1：构造初始数据库矩阵：设有m个供应商，n个评价指标，以xij表示第i个供应商第j个评价指标的评价值，则供应商的指标评价的初始数据矩阵为由于各指标的量纲不同，需对初始化数据做标准化处理，即由此得到标准化矩阵Y＝|yij|m·n；S2：计算各指标的权重：在该供应链管理平台中用熵来测度信息的干扰，信息熵越大，信息的无序度则越高，其信息的效用值越小，设第j项指标的信息熵值为由于信息熵ej用于度量第j项指标的效用值，当完全无序时，指标ej＝1，此时ej的信息，即第j项指标的信息的效用值为0；S3：构造加权规范化矩阵：即S4：确定各指标值的相对接近度并排序优选，确定最佳经济效益指标；所述安全管理模块还提供一个信息安全框架，该供应链中各个节点企业均在该信息安全框架中进行访问；所述信息安全框架包括网络的物理安全、访问控制安全、系统安全、用户安全、信息加密以及安全传输；所述供应链管理子模块在对信息处理时，通过对共享信息进行解析，读取供应链各个节点企业在局域网内的信息，随后对该信息包装后形成数据流发送至所述知识库和供应商信息库中，所述控制中心还与第三方物流查询模块通信，所述第三方物流查询模块包括中小企业采购订单查询、货物跟踪、运输、库存管理以及库存查询，所述业务处理层还包括供应链智能决策模块，用于根据供应链管理平台中的历史物料消耗情况，针对所述供应链集成管理模块中的库存计划及采购计划进行智能推荐，优化中小企业的资源配置，并实时上传至所述业务管理层中，所述供应链智能决策模块的处理步骤如下：S91：将智能仓库库存中的第一货位点设为当前货位点，用正比与个体适配值的概率来选择相应的仓库个体库存，即产生随机数ε∈[0,1]，若则选择状态i进行复制，其中fj为个体j的适配值；S92：从当前货位点出发排除当前点，找到与当前货位点时间最短的货位点，并同时将当前货位点中的所有个体由好到坏排列，然后分配给当前货位点中个体的选择概率，要求越好的个体其选择的概率则越大；S93：将该供应链内各被评价成员的各项指标作为比较数列，以最优成员的各项指标作为参考数列，具体的，设定评价成员有m个，评价指标为n个，则比较数列和参考数列可用xij表示，其意义为第i个被评价成员的第j个指标属性值，即S94：将该属性指标值带入神经元网络中，并输入期望输出值，从输出层开始，调整权值，并反向传播误差值，如果误差小于设定的中小企业各个生产环节阈值，则算法结束，若误差大于所设定的阈值，在转入步骤S93中，继续学习；S95：对于神经网络中的隐含层节点数，其神经元数用k＝2(m+n)+1，其中k为隐含层节点数，n为输入层节点数，m为输出层节点数；S96：在神经网络中，一个训练结束的神经网络，将原有的学习模式连同加入的新阈值一起重新训练，在每次针对阈值进行校正时，按照一定的比例加上前一次学习时的校正量，即增加附加动量项，其连接权变为其中β为学习速率，η为动量因子，ΔWij(N)为第N次迭代时权值变化量，由此可得知，N+1次迭代时，阈值的调整量与第N次迭代相关，前一个样本的学习结果作为下一个样本所用；S97：判断挑选是否结束，若没有结束，则返回到步骤S92中，若结束，则根据仓储中个体的数量及历史消耗情况对库存计划和采购计划进行智能推荐。
本发明面对中小企业提供供应链管理平台，并提供供应链的所有相关管理业务，实现了企业对供应链管理的功能集成，中小企业采用该管理平台，可大大减少在其信息化建设方面的投资，快速实现对其供应链的管理，该供应链管理平台上的节点企业可充分利用该平台上提供的各项功能，实现供应链节点之间的良好协调和信息集成，从而提高整个供应链的市场竞争力。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：该管理平台包括业务处理层和控制中心，所述业务处理层包括供应链决策支持模块、供应链协调管理模块、供应链集成管理模块以及供应链业务管理模块，所述供应链业务管理模块具有供应链计划管理、供应链渠道管理、供应链绩效管理，并由所述控制中心基于熵值法选择供应链评价指标的权重；所述供应链集成管理模块用于对中小企业的需求计划、库存计划、资源配置、设备管理、优化路径、基于能力约束的生产计划和作业计划、物料和能力计划以及采购计划的集成，并形成一个供应链网；所述供应链协调管理模块具备功能内协调管理、功能键协调管理和组织间协调管理三个层次，通过这三个层次的相互合作实现该管理平台各个子系统间的效率和效益改善；所述供应链决策支持模块用于评价在该供应链内的合作伙伴，以实现供应链的持续优化，具备渠道智能监控、渠道智能跟踪以及渠道绩效评估；
所述控制中心与所述业务处理层之间通过物联网实现两者的实时通信，所述控制中心内置企业信息库、成员关系库以及用户信息库，所述企业信息库、成员关系库以及用户信息库均与信息发布模块、关系管理模块和安全管理模块通信，所述关系管理模块将该供应链内的各个节点企业分为合作伙伴关系和竞争关系，并建立不同企业之间的共享信息；所述安全管理模块内的各个节点企业之间通过局域网实现信息的上传与发布；
所述控制中心还通过物联网与业务管理层之间实现实时通信，所述业务管理层包括成品订单管理、采购合同管理、订销合同管理、样品管理、原辅料管理、生产管理和物流管理；
所述控制中心与系统管理模块连接，所述系统管理模块通过在系统入口端下发控制指令，用于盘查每日、每月的中小企业周期业务，并与中小企业仓储库实时交互；
所述控制中心基于可扩展标记语言与供应链管理子模块连接，所述供应链管理子模块用于处理供应链节点企业之间的共享信息，包括信息的收集与发送、信息处理和信息存储，并上传至知识库和供应商数据库中。
2.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述供应链计划管理包括需求曲线管理、需求因素管理、需求预测管理、需求计划管理以及销售计划评估。
3.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述供应链渠道管理包括采购渠道管理和销售渠道管理，其中所述采购渠道管理包括供应商管理、采购产品管理、采购订单管理和采购合同管理；所述销售渠道管理包括渠道组织管理、渠道产品管理、渠道订单管理以及渠道库存管理。
4.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述供应链绩效管理包括客户的满意度评估、质量评估、时间评估以及成本评估。
5.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述控制中心采用的熵值法的具体步骤如下：
S1：构造初始数据库矩阵：设有m个供应商，n个评价指标，以xij表示第i个供应商第j个评价指标的评价值，则供应商的指标评价的初始数据矩阵为
由于各指标的量纲不同，需对初始化数据做标准化处理，即由此得到标准化矩阵Y＝|yij|m·n；
S2：计算各指标的权重：在该供应链管理平台中用熵来测度信息的干扰，信息熵越大，信息的无序度则越高，其信息的效用值越小，设第j项指标的信息熵值为由于信息熵ej用于度量第j项指标的效用值，当完全无序时，指标ej＝1，此时ej的信息，即第j项指标的信息的效用值为0；
S3：构造加权规范化矩阵：即
S4：确定各指标值的相对接近度并排序优选，确定最佳经济效益指标。
6.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述安全管理模块还提供一个信息安全框架，该供应链中各个节点企业均在该信息安全框架中进行访问,所述信息安全框架包括网络的物理安全、访问控制安全、系统安全、用户安全、信息加密以及安全传输。
7.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述供应链管理子模块在对信息处理时，通过对共享信息进行解析，读取供应链各个节点企业在局域网内的信息，随后对该信息包装后形成数据流发送至所述知识库和供应商信息库中。
8.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述控制中心还与第三方物流查询模块通信，所述第三方物流查询模块包括中小企业采购订单查询、货物跟踪、运输、库存管理以及库存查询。
9.根据权利要求1所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述业务处理层还包括供应链智能决策模块，用于根据供应链管理平台中的历史物料消耗情况，针对所述供应链集成管理模块中的库存计划及采购计划进行智能推荐，优化中小企业的资源配置，并实时上传至所述业务管理层中。
10.根据权利要求9所述的一种中小企业一站式销售智能供应链管理平台，其特征在于：所述供应链智能决策模块的处理步骤如下：
S91：将智能仓库库存中的第一货位点设为当前货位点，用正比与个体适配值的概率来选择相应的仓库个体库存，即产生随机数ε∈[0,1]，若则选择状态i进行复制，其中fj为个体j的适配值；
S92：从当前货位点出发排除当前点，找到与当前货位点时间最短的货位点，并同时将当前货位点中的所有个体由好到坏排列，然后分配给当前货位点中个体的选择概率，要求越好的个体其选择的概率则越大；
S93：将该供应链内各被评价成员的各项指标作为比较数列，以最优成员的各项指标作为参考数列，具体的，设定评价成员有m个，评价指标为n个，则比较数列和参考数列可用xij表示，其意义为第i个被评价成员的第j个指标属性值，即
S94：将该属性指标值带入神经元网络中，并输入期望输出值，从输出层开始，调整权值，并反向传播误差值，如果误差小于设定的中小企业各个生产环节阈值，则算法结束，若误差大于所设定的阈值，在转入步骤S93中，继续学习；
S95：对于神经网络中的隐含层节点数，其神经元数用k＝2(m+n)+1，其中k为隐含层节点数，n为输入层节点数，m为输出层节点数；
S96：在神经网络中，一个训练结束的神经网络，将原有的学习模式连同加入的新阈值一起重新训练，在每次针对阈值进行校正时，按照一定的比例加上前一次学习时的校正量，即增加附加动量项，其连接权变为其中β为学习速率，η为动量因子，ΔWij(N)为第N次迭代时权值变化量，由此可得知，N+1次迭代时，阈值的调整量与第N次迭代相关，前一个样本的学习结果作为下一个样本所用；
S97：判断挑选是否结束，若没有结束，则返回到步骤S92中，若结束，则根据仓储中个体的数量及历史消耗情况对库存计划和采购计划进行智能推荐。
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