CN113222493B - 一种供应链库存管理方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种供应链库存管理方法,获取库存管理要素数据,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息,接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息,简单易用,降低了管理门槛,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。通过决策树引导用户以选择的方式确定管理特征信息,后台自动生成相应的库存管理方案,摆脱了只提供固定单一方案的限制,因而可选择较优的方案来实施,适应多种场景,提升了管理效果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域,尤其涉及一种供应链库存管理方法、装置和电子设备。
背景技术
制造业领域越来越注重供应链管理,良好的供应链管理能够减少库存、较少废料,并且保证生产所需。
目前,对供应链中原件订单、库存的管理,多是按照生产周期结合异常波动直接生成一定的批量需求和交付时间,再进行下单。
分析发现,这种方式实际上是直接根据计算得到的原件需求生成一个库存管理方案,然而,在实际应用中,不同的场景具有不同的特点,这就使得单一的库存管理方案由于较为固定,因而很难达到较好的管理效果。
因此有必要提供一种新的供应链库存管理方法,提升管理效果。
发明内容
本说明书实施例提供一种供应链库存管理方法、装置和电子设备,用以提升管理效果。
本说明书实施例提供一种供应链库存管理方案的管理方法,包括:
获取库存管理要素数据;
通过用户的交互操作构建多个需求预测模型;
利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息;
提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息;
接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息;
结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。
可选地,所述结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案,包括:
确定所述原件需求信息中的目标交付周期和目标批量,并结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,基于所述经济批量及对应的交付周期生成补货方案。
可选地,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息。
可选地,还包括:
监测原件进货事件,记录实际交付周期和交付批量,模拟出交付批量与管理特征信息、交付周期与的关系模型;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,包括:
调用所述关系模型,利用所述关系模型计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
可选地,还包括:
跟步验证和修正所述关系模型。
可选地,所述当前管理特征包括管理者偏好特征和供应商的交付效果特征。
可选地,还包括:
预测历史未交付订单的提前期和交付量的波动范围;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,还包括:
结合历史未交付订单的提前期、交付量的波动范围、所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
可选地,还包括:
提供模型管理组件,基于用户对所述模型管理组件的操作建立需求预测模型以及利用所述需求预测模型预测原件需求信息。
可选地,所述获取库存管理要素数据,包括:
从与当前系统解偶的不同系统中获取不同属性的库存管理要素数据。
本说明书实施例还提供一种供应链库存管理方案的管理方法,包括:
数据获取模块,获取库存管理要素数据;
模型模块,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型;
利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息;
决策树模块,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息;
接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息;
方案模块,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。
可选地,所述结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案,包括:
确定所述原件需求信息中的目标交付周期和目标批量,并结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,基于所述经济批量及对应的交付周期生成补货方案。
可选地,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息。
可选地,还包括:
监测原件进货事件,记录实际交付周期和交付批量,模拟出交付批量与管理特征信息、交付周期与的关系模型;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,包括:
调用所述关系模型,利用所述关系模型计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
可选地,还包括:
跟步验证和修正所述关系模型。
可选地,所述当前管理特征包括管理者偏好特征和供应商的交付效果特征。
可选地,还包括:
预测历史未交付订单的提前期和交付量的波动范围;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,还包括:
结合历史未交付订单的提前期、交付量的波动范围、所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
可选地,还包括:
提供模型管理组件,基于用户对所述模型管理组件的操作建立需求预测模型以及利用所述需求预测模型预测原件需求信息。
可选地,所述获取库存管理要素数据,包括:
从与当前系统解偶的不同系统中获取不同属性的库存管理要素数据。
本说明书实施例还提供一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及,
存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现上述任一项方法。
本说明书实施例提供的各种技术方案通过获取库存管理要素数据,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息,接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息,简单易用,降低了管理门槛,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。通过决策树引导用户以选择的方式确定管理特征信息,后台自动生成相应的库存管理方案,摆脱了只提供固定单一方案的限制,因而可选择较优的方案来实施,适应多种场景,提升了管理效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本说明书实施例提供的一种供应链库存管理方法的原理示意图;
图2为本说明书实施例提供的一种供应链库存管理装置的结构示意图;
图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而,示例性实施例能够以多种形式实施,且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反,提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整,更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分,因而将省略对它们的重复描述。
在符合本发明的技术构思的前提下,在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。
在对于具体实施例的描述中,本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是,并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个或多者的所有组合。
图1为本说明书实施例提供的一种供应链库存管理方法的原理示意图,该方法可以包括:
S101:获取库存管理要素数据。
在本说明书实施例中,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息。
其中,商业属性信息可以是原件价格。
其中,考虑到供应商生产不同数量的原件的均摊成本不同,因此,商业属性信息可以是因变量为价格的函数,自变量可以是交付周期、交付数量。
其中,根据成品库存数据,可以确定当前仓库中原件的库存量。
其中,根据历史交易数据,可以确定未交付的已下单原件量。
在本说明书实施例中,所述获取库存管理要素数据,包括:
从与当前系统解偶的不同系统中获取不同属性的库存管理要素数据。
比如,可以从订单系统中获取历史交易数据。
S102:通过用户的交互操作构建多个需求预测模型。
其中,需求预测模型可以根据库存管理要素数据来预测未来的原件需求,包括需求数量和需求时间。
在本说明书实施例中,还包括:
提供模型管理组件,基于用户对所述模型管理组件的操作建立需求预测模型以及利用所述需求预测模型预测原件需求信息。
通过提供模型管理组件,使得模型的构建和使用都能通过用户的操作来完成,提高了便利性,不需要管理者具备开发知识,降低了使用门槛,不需要过多的培训。
其中,多个需求预测模型之间的参数值不同,分别适应于不同的管理特征。
其中,管理特征可以包括管理者方案偏好特征和供应属性特征。
S103:利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息。
S104:提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息。
在本说明书实施例中,所述管理特征包括管理者偏好特征和供应商的交付效果特征。
S105:接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息。
S106:结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。
获取库存管理要素数据,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息,接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息,简单易用,降低了管理门槛,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。通过决策树引导用户以选择的方式确定管理特征信息,后台自动生成相应的库存管理方案,摆脱了只提供固定单一方案的限制,因而可选择较优的方案来实施,适应多种场景,提升了管理效果。
由于供应链的数字化运营的场景比较复杂,所以在做决策时没有绝对的优化选项。这和许多因素有关,比如公司行业,数据样本数量,产品品种数目,历史时间序列的长短,需求和提前期的波动大小,所以优化决策结果可能是不一样的,而且即使具有同样的应用场景,不同的业务员或决策者的决策偏好也不一致,所以,基于以上特点,该方法在很多地方提供了多种选择方案,以供用户在不同的应用场景中做出最优决策。
在本说明书实施例中,所述结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案,包括:
确定所述原件需求信息中的目标交付周期和目标批量,并结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,基于所述经济批量及对应的交付周期生成补货方案。
经济批量是指单价或者总价最少的批次数量。通过计算经济批量,能够优化补货成本,得到最经济的数量。
在本说明书实施例中,还包括:
监测原件进货事件,记录实际交付周期和交付批量,模拟出交付批量与管理特征信息、交付周期与的关系模型;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,包括:
调用所述关系模型,利用所述关系模型计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
在本说明书实施例中,还包括:
跟步验证和修正所述关系模型。
在本说明书实施例中,还包括:
预测历史未交付订单的提前期和交付量的波动范围;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,还包括:
结合历史未交付订单的提前期、交付量的波动范围、所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
经济批量是指单价或者总价最少的批次数量。通过计算经济批量,能够优化补货成本,得到最经济的数量。
在本说明书实施例中,所述当前管理特征可以包括管理者偏好特征和供应商的交付属性特征。
通过计算决策树还可以应付一些意外的供应链运营决策场景,例如,在一般情况下依据经济批量的订货周期是长于送货提前期的,并且经济批量也大于重新订货量,所以一般的库存,补货优化是在一个订货周期内发生一次补货,这时重新订货量一般总是小于现有库存量,即在这种场景假设下缺货的可能性很小,对重新订货量的警戒监控也不是很强,但也有很多时候依据经济批量的订货周期是短于送货提前期的,这会导致一个订货周期内必须有多次补货或者一次补货量要比原计划量加倍,不然会发生缺货,这是很多供应链公司不愿意看到的。计算决策树会考虑到以上这类高频需补货的场景,即会根据参数计算的结果做出判断,比如可以通过调整库存订单量的大小或通过调整高额订单成本以及交货时间等解决方案实现不同场景下的最优决策。
在一种实际应用场景中,用户通过在决策树中页面元素进行选择操作后,获取页面元素携带的方案信息,根据用户多个操作对应的多个方案信息生成方案链路信息,利用所述方案链路信息生成库存管理方案。
具体的,页面元素携带的方案要素信息,可以包括:需求量变动是否超过阈值,送货提前期是否变动,送货提前期和需求是否独立。
因此,在本说明书实施例中,该方法还可以包括:
基于用户选择的多个方案要素信息生成库存管理方案。
在本说明书实施例中,该方法还可以包括:生成并显示具有未来预期库存量走势的库存量图。
其中,库存量图还可以具有告警组件,用于自动识别未来预期库存量低于安全库存的时间进行告警。
具体实施时,可以结合总成本计算经济批量,其中,总成本=年度周期库存持有成本+年度订购成本+年度安全库存持有成本。
其中,
其中,为送货提前期的波动,d是单位时间平均预测需求,L是送货提前期;Z0.95是服务水平切分点值,可以根据风险属性指数确定,风险属性指数越高的原件,服务水平切分点值越大。
图2为本说明书实施例提供的一种供应链库存管理装置的结构示意图,该装置可以包括:
数据获取模块201,获取库存管理要素数据;
模型模块202,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型;
利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息;
决策树模块203,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息;
接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息;
方案模块204,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。
在本说明书实施例中,所述结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案,包括:
确定所述原件需求信息中的目标交付周期和目标批量,并结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,基于所述经济批量及对应的交付周期生成补货方案。
在本说明书实施例中,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息。
在本说明书实施例中,还包括:
监测原件进货事件,记录实际交付周期和交付批量,模拟出交付批量与管理特征信息、交付周期与的关系模型;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,包括:
调用所述关系模型,利用所述关系模型计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
在本说明书实施例中,还包括:
跟步验证和修正所述关系模型。
在本说明书实施例中,所述当前管理特征包括管理者偏好特征和供应商的交付效果特征。
在本说明书实施例中,还包括:
预测历史未交付订单的提前期和交付量的波动范围;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,还包括:
结合历史未交付订单的提前期、交付量的波动范围、所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
在本说明书实施例中,还包括:
提供模型管理组件,基于用户对所述模型管理组件的操作建立需求预测模型以及利用所述需求预测模型预测原件需求信息。
在本说明书实施例中,所述获取库存管理要素数据,包括:
从与当前系统解偶的不同系统中获取不同属性的库存管理要素数据。
该装置通过获取库存管理要素数据,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息,接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息,简单易用,降低了管理门槛,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案。通过决策树引导用户以选择的方式确定管理特征信息,后台自动生成相应的库存管理方案,摆脱了只提供固定单一方案的限制,因而可选择较优的方案来实施,适应多种场景,提升了管理效果。
基于同一发明构思,本说明书实施例还提供一种电子设备。
下面描述本发明的电子设备实施例,该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节,应视为对于上述方法或装置实施例的补充;对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节,可以参照上述方法或装置实施例来实现。
图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面参照图3来描述根据本发明该实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示,电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于:至少一个处理单元310、至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340等。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元310执行,使得所述处理单元310执行本说明书上述处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如,所述处理单元310可以执行如图1所示的步骤。
所述存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。
所述存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204,这样的程序模块3205包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备300也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信,和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。并且,电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。网络适配器360可以通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白,尽管图3中未示出,可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时,使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法,即:如图1所示的方法。
图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
实现图1所示方法的计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述,本发明可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关,各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (9)
1.一种供应链库存管理方法,其特征在于,包括:
获取库存管理要素数据,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息,所述商业属性信息包括原件价格;
通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,多个所述需求预测模型分别适应不同的管理特征,所述管理特征包括管理者方案偏好特征和供应属性特征;
利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,包括需求数量和需求时间;
提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息;
接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息;结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案;其中,通过用户在所述决策树中页面元素进行选择操作,获取页面元素携带的方案信息,根据所述用户多个操作对应的多个方案信息生成方案链路信息,利用所述方案链路信息生成所述库存管理方案,所述方案信息包括需求量变动是否超过阈值,送货提前期是否变动,送货提前期与需求是否独立。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案,包括:
确定所述原件需求信息中的目标交付周期和目标批量,并结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,基于所述经济批量及对应的交付周期生成补货方案。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
监测原件进货事件,记录实际交付周期和交付批量,模拟出交付批量与管理特征信息、交付周期与的关系模型;
所述结合所述管理特征信息、库存管理要素数据计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期,包括:
调用所述关系模型,利用所述关系模型计算满足所述目标交付周期的经济批量及对应的交付周期。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
跟步验证和修正所述关系模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当前管理特征包括管理者偏好特征和供应商的交付效果特征。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
提供模型管理组件,基于用户对所述模型管理组件的操作建立需求预测模型以及利用所述需求预测模型预测原件需求信息。
7.一种供应链库存管理装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,获取库存管理要素数据,所述库存管理要素数据包括:成品库存数据、历史交易数据、原件补货记录和原件的商业属性信息,所述商业属性信息包括原件价格;
模型模块,通过用户的交互操作构建多个需求预测模型,多个所述需求预测模型分别适应不同的管理特征,所述管理特征包括管理者方案偏好特征和供应属性特征;
利用所述需求预测模型结合所述库存管理要素数据预测原件需求信息,包括需求数量和需求时间;
决策树模块,提供具有多个可操作选项的决策树,通过所述决策树引导用户选择当前的管理特征信息;
接收用户操作生成决策链路,所述决策链路具有用户选中的可操作选项所携带的管理特征信息;
方案模块,结合所述原件需求信息和所述决策链路中的管理特征信息生成库存管理方案;其中,通过用户在所述决策树中页面元素进行选择操作,获取页面元素携带的方案信息,根据所述用户多个操作对应的多个方案信息生成方案链路信息,利用所述方案链路信息生成所述库存管理方案,所述方案信息包括需求量变动是否超过阈值,送货提前期是否变动,送货提前期与需求是否独立。
8.一种电子设备,其中,该电子设备包括:
处理器;以及,存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
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