CN111626515A - 一种智能补货系统 - Google Patents

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Abstract

一种智能补货系统，属于物流管理技术领域，包括业务模块、预测模块、调整模块和评估模块；其中，业务模块，用于下单；预测模块，用于产品需求预测，得出需求预测方案；评估模块，用于对预测模块所输出的需求预测方案进行评估，输出产品变化量的预测值，将所述预测值和自身需求量比较，根据比较结果确定是否调整需求预测方案中的参数；调整模块，用于将评估模块中输出的参数输送至预测模块，进行需求预测方案的优化；本发明实现自动预测下单量，降低企业人工强度和成本，提高预测的精准度，合理降低库存周转，避免缺货现象，增强企业发展的竞争力。

Description

一种智能补货系统
技术领域
本发明属于物流管理技术领域，特别涉及一种智能补货系统。
背景技术
库存管理对于企业而言是重中之重，对于一家企业而言，若自家的畅销商品发生缺货时，可能导致企业被竞争对手赶超，甚至需要花费大量的时间和金钱去重新宣传产品。
目前，企业库存管理通过人工下单，在下单前，通过人工进行商品核算，再结合个人的从事经验进行人工预测数量，确定企业需要的下单量，该方式不仅浪费企业成本，对于员工个人而言，所需要花费的时间和精力也较多，另外，不同人所计算得出结果也存在较大的偏差，这对于企业发展显然是不利的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能补货系统，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：
一种智能补货系统，包括业务模块、预测模块、调整模块和评估模块；其中，业务模块，用于下单；预测模块，用于产品需求预测，得出需求预测方案；评估模块，用于对预测模块所输出的需求预测方案进行评估，输出产品变化量的预测值，将所述预测值和自身需求量比较，根据比较结果确定是否调整需求预测方案中的参数；调整模块，用于将评估模块中输出的参数输送至预测模块，进行需求预测方案的优化。
作为优选，所述业务模块为OP系统。
作为优选，所述预测模块执行步骤为：S1、进行销量预测；S2、再进行库存模型的建立。
作为优选，所述步骤S1其具体步骤如下：
(1)通过公式预测当天往后推i天的销量，
Frcst(i)＝DD*BI(i)*PBI(i)，
其中，i＝1,2,3…n；n表示自然数，PBI(i)为活动爆炸因子；
(2)通过公式还原历史日销量；
Figure BDA0002516188810000021
priceFactor＝p2/p1；
其中，saleNum(i)：第i天单个销售仓库单个商品的总销售量；PBI(i)为历史活动爆炸因子；BI(i)为历史的季节因子；daysInstock为n天内商品的有库存天数；n表示自然数，priceFactor为调价因子，用来平衡调价带来的影响；P2是已售卖的n天时间范围内的平均价格；P1是未来售卖价格，具体来说，P1>P2，价格升高，priceFactor<1；反之大于1。
作为优选，所述步骤S2其具体步骤如下：
①通过公式，建立库存低水位(OP)
Figure BDA0002516188810000022
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间；
②通过公式，建立库存高水位(OUTL)
Figure BDA0002516188810000031
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间，DT表示三级类目周转天数；
作为优选，所述评估模块执行步骤如下：
步骤1：将历史预测销量DD和历史真实销量AS对比，根据MSE公式评估二者之间的差距；
Figure BDA0002516188810000032
其中，n＝1,2,3…；
步骤2：通过公式，计算采纳率；
Figure BDA0002516188810000033
步骤3：计算历史到货后的周转天数，和预期周转天数的差距；
周转天数＝库存/销量预测(DD)；
人工下单周转＝(库存+实际下单量)/销量预测(DD)；
系统推荐周转＝(库存+推荐下单量)/销量预测(DD)；
步骤4：根据促销活动和历史销量，调整促销因子；根据公式可得：
PBI′(i)＝DD(i)/SALE(i)；
其中，SALE(i)表示历史真实销量，DD(i)表示历史预测销量；PBI′(i)表示调整后的促销因子；
步骤5：统计历史真实订单反映时间。
作为优选，所述调整模块执行步骤如下：
SS1：根据评估模块中MSE选择合适的预测方式；
SS2：根据评估模块中PBI′(i)替换PBI(i)；
SS3：根据评估模块中算出的订单反应时间替换人工配置的值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明实现自动预测下单量，降低企业人工强度和成本，提高预测的精准度，合理降低库存周转，避免缺货现象，增强企业发展的竞争力。
附图说明
图1是本发明架构示意图；
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，而不是全部实施例。
实施例：
如图1所示的一种智能补货系统，包括业务模块、预测模块、调整模块和评估模块。
业务模块，用于下单；且所述业务模块为OP系统；
预测模块，用于产品需求预测，得出需求预测方案；其中，所述预测模块执行步骤为：
S1、进行销量预测；所述步骤S1其具体步骤如下：
(1)通过公式预测当天往后推i天的销量，
Frcst(i)＝DD*BI(i)*PBI(i)，
其中，i＝1,2,3…n，n表示自然数；PBI(i)为活动爆炸因子，具体来说，若明天有一个活动，预测销量是平时的2倍，那么PBI(i)＝2；
BI(i)为季节因子，通过计算该年销量的均值和去年每周的销量比较得出的比值；
(2)通过公式还原历史日销量；
Figure BDA0002516188810000051
priceFactor＝p2/p1；
其中，saleNum(i)：第i天单个销售仓库单个商品的总销售量；PBI(i)为历史活动爆炸因子；BI(i)为历史的季节因子；daysInstock为n天内商品的有库存天数；n表示自然数，priceFactor为调价因子，用来平衡调价带来的影响；P2是已售卖n天时间范围内的平均价格；P1是未来售卖价格，具体来说，P1>P2，价格升高，priceFactor<1；反之大于1。
S2、再进行库存模型的建立；所述步骤S2其具体步骤如下：
①通过公式，建立库存低水位(OP)
Figure BDA0002516188810000052
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间；
②通过公式，建立库存高水位(OUTL)
Figure BDA0002516188810000053
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间，DT表示三级类目周转天数；
评估模块，用于对预测模块所输出的需求预测方案进行评估，输出产品变化量的预测值，将所述预测值和自身需求量比较，根据比较结果确定是否调整需求预测方案中的参数；值得一说的是，在本实施例中，所述评估模块执行步骤如下：
步骤1：将历史预测销量DD和历史真实销量AS对比，根据MSE公式评估二者之间的差距；
Figure BDA0002516188810000061
其中，n＝1,2,3…；
步骤2：通过公式，计算采纳率；
Figure BDA0002516188810000062
步骤3：计算历史到货后的周转天数，和预期周转天数的差距；
周转天数＝库存/销量预测(DD)；
人工下单周转＝(库存+实际下单量)/销量预测(DD)；
系统推荐周转＝(库存+推荐下单量)/销量预测(DD)；
步骤4：根据促销活动和历史销量，调整促销因子；根据公式可得：
PBI′(i)＝DD(i)/SALE(i)；
其中，SALE(i)表示历史真实销量，DD(i)表示历史预测销量；PBI′(i)表示调整后的促销因子；
步骤5：统计历史真实订单反映时间。
调整模块，用于将评估模块中输出的参数输送至预测模块，进行需求预测方案的优化；
其中，所述调整模块执行步骤如下：
SS1:根据评估模块中MSE选择合适的预测方式；主要选取评估模块中步骤1得出的MSE值小的方案；提高预测方案的精准性；
SS2：根据评估模块中PBI′(i)替换PBI(i)；从而提高预测模块里的还原逻辑的准确性；
SS3：根据评估模块中算出的订单反应时间替换人工配置的值。
本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“横向”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“若干个”的含义是两个或两个以上。另外，术语“包括”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
本发明按照实施例进行了说明，在不脱离本原理的前提下，本装置还可以作出若干变形和改进。应当指出，凡采用等同替换或等效变换等方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种智能补货系统，其特征在于：包括业务模块、预测模块、调整模块和评估模块；其中，业务模块，用于下单；预测模块，用于产品需求预测，得出需求预测方案；评估模块，用于对预测模块所输出的需求预测方案进行评估，输出产品变化量的预测值，将所述预测值和自身需求量比较，根据比较结果确定是否调整需求预测方案中的参数；调整模块，用于将评估模块中输出的参数输送至预测模块，进行需求预测方案的优化。
2.根据权利要求1所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述业务模块为OP系统。
3.根据权利要求1所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述预测模块执行步骤为：
S1、进行销量预测；
S2、再进行库存模型的建立。
4.根据权利要求3所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述步骤S1其具体步骤如下：
(1)通过公式预测当天往后推i天的销量，
Frcst(i)＝DD*BI(i)*PBI(i)，
其中，i＝1,2,3…n；PBI(i)为活动爆炸因子；BI(i)为季节因子；
(2)通过公式还原历史日销量；
Figure FDA0002516188800000011
priceFactor＝p2/p1；
其中，saleNum(i)：第i天单个销售仓库单个商品的总销售量；PBI(i)为历史活动爆炸因子；BI(i)为历史的季节因子；daysInstock为n天内商品的有库存天数；priceFactor为调价因子，用来平衡调价带来的影响；P2是已完成售卖的n天时间范围内的平均价格；P1是未来售卖价格。
5.根据权利要求3所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述步骤S2其具体步骤如下：
①通过公式，建立库存低水位(OP)
Figure FDA0002516188800000021
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间；
②通过公式，建立库存高水位(OUTL)
Figure FDA0002516188800000022
其中，LT表示订单反应时间，即下单到入库时间；ST表示安全库存天数；TT表示调拨时间，DT表示三级类目周转天数。
6.根据权利要求1所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述评估模块执行步骤如下：
步骤1：将历史预测销量DD和历史真实销量AS对比，根据MSE公式评估二者之间的差距；
Figure FDA0002516188800000023
其中，n＝1,2,3…；
步骤2：通过公式，计算采纳率；
Figure FDA0002516188800000031
步骤3：计算历史到货后的周转天数，和预期周转天数的差距；
周转天数＝库存/销量预测(DD)；
人工下单周转＝(库存+实际下单量)/销量预测(DD)；
系统推荐周转＝(库存+推荐下单量)/销量预测(DD)；
步骤4：根据促销活动和历史销量，调整促销因子；根据公式可得：
PBI′(i)＝DD(i)/SALE(i)；
其中，SALE(i)表示历史真实销量，DD(i)表示历史预测销量；PBI′(i)表示调整后的促销因子；
步骤5：统计历史真实订单反映时间。
7.根据权利要求1所述的一种智能补货系统，其特征在于：所述调整模块执行步骤如下：
SS1：根据评估模块中MSE选择合适的预测方式；
SS2：根据评估模块中PBI′(i)替换PBI(i)；
SS3：根据评估模块中算出的订单反应时间替换人工配置的值。
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