CN112116296B - 一种供货方法、系统、处理装置及计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种供货方法、系统、处理装置及计算机存储介质，涉及供应链运营领域，其包括获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；求平均数得到平均消耗量V1；根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；计算得到预估系数和到货系数；获取在途货品数据；根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量并生成初步采购单；根据大数据处理方法对初步采购单做修正并得到最终采购单；发送最终采购单至采购方和采购平台；采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；如果确认，则在款项支付后采购平台发送最终采购单至供应商。本申请具有供货更准确的效果。

Description

一种供货方法、系统、处理装置及计算机存储介质
技术领域
本申请涉及供应链运营领域，尤其是涉及一种供货方法、系统、处理装置及计算机存储介质。
背景技术
生鲜产品是一种非常注重新鲜度的货品，其使用时距离产出的时间不仅决定食物的口感，影响了食客的用餐体验，还影响着食客的身体健康。为此，在生鲜产品的供应过程中，格外需要注意货品的采购时间、采购量以及采购商的货品日用量等，以减小货品过量，影响使用效果的几率，并减少浪费。
过往，对于上述内容的解决基本依赖于采购方的管理人员根据经验人工预估和判断，发明人认为其存在准确度相对不高的问题。
发明内容
为了提高供货的准确度，本申请提供了一种供货方法、系统、处理装置及计算机存储介质。
第一方面，本申请提供一种供货方法，采用如下的技术方案：
一种供货方法，包括一类供货方法，所述一类供货方法包括：
获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；其中，所述日常进出货数据包括采购方在预设周期T1内的货品消耗量S1、上次进货时间A以及获取当前库存量；
统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；其中，N1为正整数；
根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；
计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；
计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数；
获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；
根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；
发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；
采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后，采购平台发送最终采购单至供应商；
供应商根据最终采购单交付货品至采购方。
通过采用上述技术方案，可对货品采购和供给信息做数据化处理，减小人工预估供货造成的误差；同时，可通过大数据处理初步采购单，以提高最终采购单的进度，提高供货准确度。
可选的，所述大数据处理方法包括假期权重修正子方法，所述假期权重修正子方法包括：
定义除去节假日的周一至周五为平时，并定义除去节假日的周六与周日为周末；
计算N2个周期T2的进货量的平均数，并得到平均进货量V2，平均进货量V2与平均消耗量V1合称为平均数据；
设定平时的权重为1；
计算周末和平时的平均数据的比值，得到周末的权重X；
确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末；
如果有周末，则平均消耗量V1*X得到周末的平均消耗量；
将新的平均消耗量赋值给属于周末的时间，修正初步采购单的计算，并得到最终采购单。
通过采用上述技术方案，本方法的最终采购单生成还结合了周末对货品消耗量的影响，使得到的最终采购单相对更佳准确。
可选的，所述假期权重修正子方法还包括：
计算传统节假日和平时的平均数据的比值，得到传统节假日的权重Y；
计算公众节假日和平时的平均数据的比值，得到公众节假日的权重Z；其中，公众节假日包括五一、十一和元旦；
在确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末时，还确定当前时间和本次进货时间B之间是否有传统节假日和公众节假日；
如果有传统节假日，则平均消耗量V1*Y得到传统节假日的平均消耗量；
如果有公众节假日，则平均消耗量V1*Z得到公众节假日的平均消耗量。
通过采用上述技术方案，最终采购单生成还结合了假期对货品消耗量的影响，并且因地制宜的对传统节假日和公众节假日分别计算，以进一步提高得到的最终采购单的准确性。
可选的，所述大数据处理方法还包括月份权重修正子方法，所述月份权重修正子方法包括：
设定一月为1；
分别计算除一月外的另外十一个月和一月的平均数据的比值，并分别得到2月的权重D、3月的权重E、4月的权重F、5月的权重G、6月的权重H、7月的权重I、8月的权重J、9月的权重K、10月的权重L、11月的权重M、12月的权重N；
在执行假期权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的月份，计算其所属月份对应的平均消耗量，并将新的平均消耗量赋值给属于各个月份的时间，修正初步采购单的计算；
假期权重修正子方法在月份权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
通过采用上述技术方案，利用大数据处理方法对最终采购单时，还考虑到月份对某些货品消耗的影响，从而最终采购单相对更为准确。
可选的，所述大数据处理方法还包括季节权重修正子方法，所述季节权重修正子方法包括：
设定春季的权重为1；
计算夏季和春季的平均数据的比值，得到夏季的权重A；
计算秋季和春季的平均数据的比值，得到秋季的权重B；
计算冬季和春季的平均数据的比值，得到冬季的权重C；
在执行月份权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的季节是哪一个季节；
如果有夏季，则平均消耗量V1*A得到夏季的夏季消耗量；
如果有秋季，则平均消耗量V1*B得到秋季的秋季消耗量；
如果有冬季，则平均消耗量V1*C得到冬季的冬季消耗量；
将新的平均消耗量赋值给每一天对应的季节，修正初步采购单的计算；
月份权重修正子方法在季节权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
通过采用上述技术方案，利用大数据处理方法对最终采购单时，还考虑了季节对部分货品消耗量的影响，从而最终采购单的准确性相对更高。
可选的，还包括二类供货方法，所述二类供货方法包括：
获取人工提交的采购单作为初步采购单，并获取采购方人工提交的日常进出货数据；
根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；
发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；
采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；以及
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后，采购平台发送最终采购单至供应商；以及，
供应商根据最终采购单交付货品至采购方。
通过采用上述技术方案，本方法还适用于人工自主反馈采购单和日常进出货数据的情况并对其做大数据处理，以修正采购单，提高供货的准确度。
第二方面，本申请提供一种供货系统，采用如下的技术方案：
一种供货系统，包括：
采购单生成模块，其用于获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；还用于统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；还用于根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；还用于计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；还用于计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数； 还用于获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；还用于根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
大数据处理模块，其用于接收初步采购单，根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；还用于发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；还用于发送最终采购单至采购方确认；以及，
采购平台， 其用于接收最终采购单；还用于获取采购方对最终采购单的确认结果，如果采购方确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后发送最终采购单至供应商。
通过采用上述技术方案，可先用采购单生成模块获取用户的货品使用信息，并对其做初步处理得到初步采购单；再通过大数据处理模块对初步采购单处理得到最终采购单，并发送最终采购单至采购方确认；后续，采购平台根据采购方对最终采购单的确认和付款结果，发送最终采购单至相应的供应商，从而本系统可数据化货品使用信息，并对其大数据处理，自动生成最终采购单且相对更为准确；同时，因为其采购单生成和发送供应商均为自动进行，所以也更为方便。
可选的，所述大数据处理模块还用于接收人工发送的采购单作为初步采购单和采购方人工提交的日常进出货数据；还用于对采购方人工提交的日常进出货数据处理，得到当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据。
通过采用上述技术方案，本系统还适用人工自主提交初步采购单和货品日常使用数据的用户，从而适用性相对更佳。
第三方面，本申请提供一种供货处理装置，采用如下的技术方案：
一种供货处理装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上所述任一种供货方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案，可在供应链中应用本装置，提高用户采购、供应商供货的便捷性，并提高供货的便捷性。
第二方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上所述中任一种供货方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案，可在供应链中的计算机等设备应用本计算机可读存储介质，提高用户采购、供应商供货的便捷性，并提高供货的便捷性。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：本申请数据化采购方的货品相关信息，根据货品的平均消耗量计算得到初步采购单，再利用大数据处理方法，结合假期、月份和季节对平均消耗量的影响修正初步采购单并得到最终采购单，从而有效减小了人工经验预估带来的不可控因素，提前相对精确的预测用户的需求，在防止用货断档的情况下，减少了货品积压，甚至过期的风险，减小了浪费，降低了成本；同时，还方便采购方向供应商做规模性采购，以降低货品采购价格，更进一步的降低成本。
附图说明
图1是本申请一个实施例的流程示意框图；
图2是本申请一个实施例的系统结构框图；
图3是本申请一个实施例的货架的整体结构示意图；
图4是本申请一个实施例的货架的局部爆炸结构示意图；
图5是本申请一个实施例的置物层的局部结构爆炸示意图；
图6是本申请一个实施例的货架的局部结构的爆炸示意图。
附图标记说明：1、支脚；2、置物层；21、底架；211、横杆；212、加强杆；22、称重台体；221、称重传感器；222、承重板；2221、板架；2222、面板；3、显示器件；4、管体；5、连接板；61、采购单生成模块；62、大数据处理模块；63、采购平台。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-6及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请在使用过程中可通过一种智能货架配合，提高使用的便捷性和效果。
参照图3，智能货架包括支脚1和固定于支脚1的置物层2。其中，支脚1以四个为例，四个支脚1在俯视图上呈矩形分布；支脚1呈槽钢结构且下部固定适配的脚垫。
参照图4和图5，置物层2为多个且沿支脚1的高度排布设置，置物层2呈长板状，支脚1固定于置物层2的四个角部。置物层2包括底架21，底架21包括两个横向延伸的横杆211，横杆211的两端通过螺栓固定于相邻两个支脚1之间；两个横杆211分别连接两个支脚1且平行，在两个横杆211之间固定有与之横向垂直的加强杆212，加强杆212用于将两个横杆211固定。
参照图3和图4，置物层2还包括用作货架库位底托的称重台体22，称重台体22为多个且分别可拆卸连接于底架21。此时，用户可根据需求在各个底架21上合适规格和数量的称重台体22，以提高货架的使用效果；本实施例，以四个置物层2为例，从上到下，称重台体22分别为4个、3个、1个和2个。
称重台体22为电子式称重器具，其输出端电信号连接有货架存取货管理装置，货架存取货管理装置还电信号连接有显示器件3和/或监控后台；
其中，货架存取货管理装置和显示器件3可直接选用内含CPU与显卡的安卓高级显示屏与仪表，并为其集成安装适配的通讯单元（例如：蓝牙模块、WIFI模块、4G模块、USB接口、485接口、RS232接口和网口）和喇叭，以保证能顺利用于执行程序并实现上述货架存取货管理方法；上述安卓高级显示屏与仪表可一横向板安装于底架21的侧面且显示面倾斜朝上，以方便用户使用。
根据上述内容，货架能规范货品出/入库，减小出错几率；还可根据货品的保质期和入库时间在用户取货时做过期提示，并生成出库顺序、做出库提醒，以减小货品过期几率；同时，还可通过读码的方式提高货品信息管理的便捷性；更因为置物箱上的识别信息是重复利用，所以减少了成本，从而有效提高货架的使用效果。
参照图5和图6，称重台体22包括若干个称重传感器221和承重板222，其中称重传感器221的数量和型号根据实际需求选定，本实施例以悬臂梁称重传感器和应变片式张力传感器为例做展示：
下两个置物层2选用悬臂梁称重传感器，则底架21上焊接适配悬臂梁称重传感器的竖向的管体4，悬臂梁称重传感器的压头卡入管体4且其机体通过螺栓固定于承重板222。
上两个置物层2选用应变片式张力传感器，则其两端分别通过螺栓固定一连接板5，两个连接板5分别焊接固定于底架21和承重板222。
称重传感器221的输出端电信号连接于货架存取货管理装置，以反馈库位的重力变化信息。
参照图6，为方便对称重台体22做拆装，承重板222设置为包括板架2221和面板2222，其中板架2221由多个横向的杆件固定形成；面板2222为矩形板边侧向下翻折形成的槽式结构且其以罩设的方式固定于板架2221上。
本申请实施例公开一种供货方法。
参照图1，根据面向的用户群体，本申请包括一类供货方法和二类供货方法，其中一类供货方法面向的用户群体使用智能货架，智能货架自动做采购方的日常净出货数据采集和处理，而二类供货方法面向的用户群体未使用智能货架，采购方的数据依赖于人工采集和反馈。
一类供货方法包括：
S101、获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；
其中，日常进出货数据包括采购方在预设周期T1内的货品消耗量S1、上次进货时间A以及当前库存量；
日常进出货数据为用户采用智能货架做货品出入库和存储，由智能货架自动采集、处理得到；
进货周期T2为用户根据自身实际情况确定，例如：T2=一个月。
S102、统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；其中，N1为正整数；
如果以周期T1=24小时为例；则，S1为货品的日消耗量，V1为货品的日均消耗量。
S103、根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；其中，进货时间可为人工反馈，或智能货架自动采集得到。
S104、计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；
基于上述内容，此时预估系数为预估天数。
S105、计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数；
基于上述内容，此时到货系数为到货天数。
S106、获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；
在途货品可以是前一次进货而未到货的货品，也可以是用户根据实际，在进货节点之前，另外采购的货品。
S107、根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
基于上述内容，需要采购的货量=日均消耗量*预估天数+日均消耗量*到货天数-当前库存量-在途货品数据；
初步采购单至少包括货品的名称、 采购时间以及采购的货量。
如果每一个智能货架仅用于存放一种货品，则初步采购单生成时添加货品名称标签即可；
如果各个智能货架分别用于存储多种货品，则上述步骤需要根据货品名称分别进行，或对每一数据添加货品名称标签，以避免混乱出错。
S108、根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单。
S109、发送最终采购单至采购方确认，采购方可利用手机等终端获取最终采购单；同时，最终采购单还发送至预设的采购平台（互联网平台）。
S110、获取采购方对最终采购单的确认结果；
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后发送最终采购单至供应商；
S11、供应商根据最终采购单交付货品至采购方；
为方便做供货管理，供应商可根据货品的采购量或种类对最终采购单做拆分；再在备完货后，对接物流企业或单位，通过物流将货品送达至采购方。
根据上述内容，本方法数据和规范化了供货流程，减小了人工经验预估的不可控因素；还通过获得用户前置数据，利用大数据分析，提前相对精确的预测用户的需求，在防止用货断档的情况下，减少了货品积压，甚至过期的风险，减小了浪费，降低了成本；另外，还方便采购方向供应商做规模性采购，以降低货品采购价格，更进一步的降低成本。
为提高供货的准确性，上述大数据处理方法包括假期权重修正子方法，假期权重修正子方法包括：
S201、定义除去节假日的周一至周五为平时，并定义除去节假日的周六与周日为周末。
S202、计算N2个周期T2的进货量的平均数，并得到平均进货量V2，平均进货量V2与平均消耗量V1合称为平均数据；其中，N2和N1相同，为正整数；以周期T2=一个月为例，此时V2为月均进货量。
S203、设定平时的权重为1，本申请中该种情况时的“1”可理解为基础计量单位；
例如：一个小车移动1000m，需要100ml的油，并将其油耗作为“1”；此时，如果有另一个移动1000m，需要200ml的油，则其油耗需要两个“1”，即为“2”。
以下权重计算同理。
S204、计算周末和平时的平均数据的比值，得到周末的权重X。
S205、确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末；
如果有周末，则平均消耗量V1*X得到周末的平均消耗量，其中本申请中的“*”表示数学中的“乘”；
将新的平均消耗量赋值给属于周末的时间，修正初步采购单的计算，并得到最终采购单。
例如：当前时间和本次进货时间B之间有6天，而其中2天为周末，且到货所花时间正好包括周末的两天，则需要采购的货量=（V1+V1*X）*预估天数+（V1*X）*到货天数-当前库存量-在途货品数据。
由于最终采购单的修正基于周末带来的货品消耗变化进行，所以最终采购单的准确性相对较高。
随着本方法的使用次数增加，N2等数值可更换为更大的数值，使计算V1和V2所使用的基础数据越多，以不断改善最终采购单的准确性。
除了周末，节假日也会影响货品的消耗量，因此假期权重修正子方法还包括：
与S203并行的，计算传统节假日和平时的平均数据的比值，得到传统节假日的权重Y；以及，
计算公众节假日和平时的平均数据的比值，得到公众节假日的权重Z；其中，公众节假日包括五一、十一和元旦。
对应的，在确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末时，还确定当前时间和本次进货时间B之间是否有传统节假日和公众节假日；
如果有传统节假日，则平均消耗量V1*Y得到传统节假日的平均消耗量；
如果有公众节假日，则平均消耗量V1*Z得到公众节假日的平均消耗量。
因为在做大数据处理时考虑了假期来的影响，同时还因地制宜的考虑了传统节假日和公众节假日的区别，所以最终采购单相对更为准确。
大数据处理方法还包括月份权重修正子方法，月份权重修正子方法包括：
S301、设定一月为1。
S302、分别计算除一月外的另外十一个月和一月的平均数据的比值，并分别得到2月的权重D、3月的权重E、4月的权重F、5月的权重G、6月的权重H、7月的权重I、8月的权重J、9月的权重K、10月的权重L、11月的权重M、12月的权重N；
上述权重的计算方法参照周末权重的计算。
S303、在执行假期权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的月份，计算其所属月份对应的平均消耗量，并将新的平均消耗量赋值给属于各个月份的时间，修正初步采购单的计算；
假期权重修正子方法在月份权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
基于上述内容，在做大数据处理时考虑了各个月份货品消耗不同带来的影响，从而最终采购单的准确性相对更高。
因为在实际生活中某些货品的消耗，如时蔬的消耗还会受季节的影响，所以在根据大数据处理方法修正初步采购单时，其中的平均消耗量还根据基础人数和需求品种（货品的品种）做调整，例如：冬瓜在春季和夏季每100人的消耗量分别乘以两个系数（系数为采集不同季节的基础数据对比得到）；而西瓜，在春季和夏季每100人的消耗量又分别乘以另外两个系数。
在上述基础上，更进一步的，大数据处理方法还包括季节权重修正子方法，季节权重修正子方法包括：
S401、设定春季的权重为1；
S402、计算夏季和春季的平均数据的比值，得到夏季的权重A；
计算秋季和春季的平均数据的比值，得到秋季的权重B；
计算冬季和春季的平均数据的比值，得到冬季的权重C；
S403、在执行月份权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的季节是哪一个季节；
如果有夏季，则平均消耗量V1*A得到夏季的夏季消耗量；
如果有秋季，则平均消耗量V1*B得到秋季的秋季消耗量；
如果有冬季，则平均消耗量V1*C得到冬季的冬季消耗量；
将新的平均消耗量赋值给每一天对应的季节，修正初步采购单的计算；
月份权重修正子方法在季节权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
综上所述，本申请在做大数据处理时考虑假期、月份以及季节的影响，并对应的对日均消耗量做了修正，从而使得最终采购单的准确性相对更高。
除上述使用智能货架的用户外，本申请还面向未使用智能货架的用户，该类用户对应二类供货方法，二类供货方法包括：
获取人工提交的采购单作为初步采购单，并获取采购方人工提交的日常进出货数据；
根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；
发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；
采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后，采购平台发送最终采购单至供应商；以及，
供应商根据最终采购单交付货品至采购方。
根据上述内容可知，在二类供货时，从大数据处理开始即和一类供货相同，因此在二类供货做大数据处理时也会用到V1、预估系数、到货系数等，为此二类供货的大数据处理方法在修正初步采购单时，需要执行S102-S106/S107。
本申请实施例还公开一种供货系统。参照图2，供货系统包括：
采购单生成模块61，其可为，但不局限于智能货架所安装的软体模块；其用于获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；还用于统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；还用于根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；还用于计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；还用于计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数； 还用于获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；还用于根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
大数据处理模块62，其可为，但不局限于设于服务器的软体模块；其用于接收初步采购单，根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；还用于发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；还用于发送最终采购单至采购方确认；
大数据处理模块62还用于接收人工发送的采购单作为初步采购单和采购方人工提交的日常进出货数据；还用于对采购方人工提交的日常进出货数据处理，得到当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据；以及，
采购平台63，其用于接收最终采购单（大数据处理模块62在发送最终采购单至用户时同步发送至采购平台63）；还用于获取采购方对最终采购单的确认结果，如果采购方确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后发送最终采购单至供应商。
综上所述，本系统可结合大数据处理方法对获取的用户前置数据分析，提前预测用户的需求，再与供应商结合进行规模性采购，从而在提高供货准确性的同时，还可相对降低货品的采购价格，为用户采购降低成本。
本申请实施例还公开一种供货处理装置。供货处理装置包括存储器和处理器，其中存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上所述任一种供货方法的计算机程序。
本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包括存储有能够被处理器加载并执行如上所述任一种供货方法的计算机程序。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (9)

1.一种供货方法，其特征在于：包括一类供货方法，所述一类供货方法包括：
获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；其中，所述日常进出货数据包括采购方在预设周期T1内的货品消耗量S1、上次进货时间A以及获取当前库存量；
统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；其中，N1为正整数；
根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；
计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；
计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数；
获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；
根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；
发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；
采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后，采购平台发送最终采购单至供应商；以及，
供应商根据最终采购单交付货品至采购方；
所述大数据处理方法包括假期权重修正子方法，所述假期权重修正子方法包括：
定义除去节假日的周一至周五为平时，并定义除去节假日的周六与周日为周末；
计算N2个周期T2的进货量的平均数，并得到平均进货量V2，平均进货量V2与平均消耗量V1合称为平均数据；
设定平时的权重为1；
计算周末和平时的平均数据的比值，得到周末的权重X；
确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末；
如果有周末，则平均消耗量V1*X得到周末的平均消耗量；
将新的平均消耗量赋值给属于周末的时间，修正初步采购单的计算，并得到最终采购单。
2.根据权利要求1所述的一种供货方法，其特征在于：所述假期权重修正子方法还包括：计算传统节假日和平时的平均数据的比值，得到传统节假日的权重Y；
计算公众节假日和平时的平均数据的比值，得到公众节假日的权重Z；其中，公众节假日包括五一、十一和元旦；
在确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末时，还确定当前时间和本次进货时间B之间是否有传统节假日和公众节假日；
如果有传统节假日，则平均消耗量V1*Y得到传统节假日的平均消耗量；
如果有公众节假日，则平均消耗量V1*Z得到公众节假日的平均消耗量。
3.根据权利要求2所述的一种供货方法，其特征在于：所述大数据处理方法还包括月份权重修正子方法，所述月份权重修正子方法包括：
设定一月为1；
分别计算除一月外的另外十一个月和一月的平均数据的比值，并分别得到2月的权重D、3月的权重E、4月的权重F、5月的权重G、6月的权重H、7月的权重I、8月的权重J、9月的权重K、10月的权重L、11月的权重M、12月的权重N；
在执行假期权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的月份，计算其所属月份对应的平均消耗量，并将新的平均消耗量赋值给属于各个月份的时间，修正初步采购单的计算；
假期权重修正子方法在月份权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
4.根据权利要求3所述的一种供货方法，其特征在于：所述大数据处理方法还包括季节权重修正子方法，所述季节权重修正子方法包括：
设定春季的权重为1；
计算夏季和春季的平均数据的比值，得到夏季的权重A；
计算秋季和春季的平均数据的比值，得到秋季的权重B；
计算冬季和春季的平均数据的比值，得到冬季的权重C；
在执行月份权重修正子方法之前，先确定当前时间和本次进货时间B之间的每一天所属的季节是哪一个季节；
如果有夏季，则平均消耗量V1*A得到夏季的夏季消耗量；
如果有秋季，则平均消耗量V1*B得到秋季的秋季消耗量；
如果有冬季，则平均消耗量V1*C得到冬季的冬季消耗量；
将新的平均消耗量赋值给每一天对应的季节，修正初步采购单的计算；
月份权重修正子方法在季节权重修正子方法的修正后数据基础上执行。
5.根据权利要求1所述的一种供货方法，其特征在于：还包括二类供货方法，所述二类供货方法包括：
获取人工提交的采购单作为初步采购单，并获取采购方人工提交的日常进出货数据；
根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；
发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；
采购平台获取采购方对最终采购单的确认结果；
如果确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后，采购平台发送最终采购单至供应商；以及，
供应商根据最终采购单交付货品至采购方。
6.一种供货系统，其特征在于，包括：
采购单生成模块(61)，其用于获取采购方的日常进出货数据和进货周期T2；还用于统计N1个S1并求平均数得到平均消耗量V1；还用于根据上次进货时间A和进货周期T2得到本次进货时间B；还用于计算当前时间和本次进货时间B的差值，并根据周期T1得到预估系数；还用于计算从采购执行时间到采购到货时间的差值，并根据周期T1得到到货系数；还用于获取当前时间和本次进货时间B之间的预估能到货的在途货品数据；还用于根据当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据确定需要采购的货量，并生成初步采购单；
大数据处理模块(62)，其用于接收初步采购单，根据大数据处理方法对初步采购单做修正，并得到最终采购单；还用于发送最终采购单至采购方确认，并发送最终采购单至预设的采购平台；还用于发送最终采购单至采购方确认；以及，
采购平台(63)，其用于接收最终采购单；还用于获取采购方对最终采购单的确认结果，如果采购方确认通过，则在最终采购单所对应的款项支付后发送最终采购单至供应商；
所述大数据处理方法包括假期权重修正子方法，所述假期权重修正子方法包括：
定义除去节假日的周一至周五为平时，并定义除去节假日的周六与周日为周末；
计算N2个周期T2的进货量的平均数，并得到平均进货量V2，平均进货量V2与平均消耗量V1合称为平均数据；
设定平时的权重为1；
计算周末和平时的平均数据的比值，得到周末的权重X；
确定当前时间和本次进货时间B之间是否有周末；
如果有周末，则平均消耗量V1*X得到周末的平均消耗量；
将新的平均消耗量赋值给属于周末的时间，修正初步采购单的计算，并得到最终采购单。
7.根据权利要求6所述的一种供货系统，其特征在于：所述大数据处理模块(62)还用于接收人工发送的采购单作为初步采购单和采购方人工提交的日常进出货数据；还用于对采购方人工提交的日常进出货数据处理，得到当前平均消耗量V1*预估系数得到的第一估值、平均消耗量V1*到货系数得到的第二估值、库存量以及在途货品数据。
8.一种供货处理装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一种供货方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至5中任一种供货方法的计算机程序。
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