CN115630899B - 一种多平台库存优化方法与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种多平台库存优化方法与系统，其中，该方法包括：根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；以各个平台的加权缺货概率最低为目标对目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；依据各个平台的缺货概率完成库存分配。本发明依据各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数，并对其进行求解，可以使各个平台的库存分配更加合理，不容易出现断货。

Description

一种多平台库存优化方法与系统
技术领域
本发明涉及库存优化技术领域，特别是涉及一种多平台库存优化方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
众所周知，电商平台库存管理系统用于电商平台中对电商的库存进行管理，使电商在缺货时可以及时补货，方便电商平台的整体管理和运作。许多商家有多个渠道，例如自营平台、淘宝店、京东店、拼多多店等，这些平台都共用一套库存管理系统。因此，多个仓库要在不同渠道之间分配库存。然而由于每个平台的销量是不确定，因此每个平台都会出现缺货现象，为了解决这个问题，有些商家会提前大量采购相应的商品，但是这样会导致储存成本变高，经济效益降低。
发明内容
为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种多平台库存优化方法与系统。
一种多平台库存优化方法，包括：
步骤1：根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
步骤2：利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；
步骤3：以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
步骤4：依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
优选的，还包括：
在对商品进行库存分配时，组合商品的组合SKU的属性都继承各个原商品的SKU，且所述组合SKU的可用数量被各个原商品的SKU的最低数量控制。
优选的，所述目标函数为：
E＝min(P1*K1+…+PN*KN)
其中，E表示目标函数，Pi表示平台i的缺货概率，Ki表示平台i缺货时的罚值，且i＝1,2,…,N。
优选的，所述目标函数的约束条件为：
其中，Xi表示库存管理系统给平台i分配库存的比例，且i＝1,2,…,N，F(1-Pi)表示正态分布在1-Pi对应的标准差倍数，Zi表示在预设时间内平台i的每日订单量的标准差，Mi表示在预设时间内平台i的每日订单量的均值，L表示提前期。
优选的，在所述步骤3中，使用模拟退火算法对所述目标函数进行求解。
本发明还提供了一种多平台库存优化系统，包括：
目标参数确定模块，用于根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
目标函数构建模块，用于利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；
目标函数求解模块，用于以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
库存分配模块，用于依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
本发明还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的一种多平台库存优化方法中的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种多平台库存优化方法中的步骤。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明涉及一种多平台库存优化方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；以各个平台的加权缺货概率最低为目标对目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；依据各个平台的缺货概率完成库存分配。本发明依据各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数，并对其进行求解，可以使各个平台的库存分配更加合理，不容易出现断货。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种多平台库存优化方法原理图。
具体实施方式
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”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，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明的目的在于提供一种多平台库存优化方法以及解码方法，旨在解决现有点阵笔成本高的问题。
为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种多平台库存优化方法与系统。
现有的库存系统支持用户可以对不同渠道分配库存。例如淘宝店分配总库存的1/3，京东店分配1/6，拼多多店分配1/6，自营平台分配1/3。但是为了在一定的库存下，实现各个平台的加权缺货概率最低，需要通过最优化方法来求解，其求解过程如下：
请参阅图1，一种多平台库存优化方法，包括：
步骤1：根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
步骤2：利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；
在本发明实施例中，步骤2具体包括：设Xi为系统给平台i分配库存的比例，i＝1到N，N为系统需要分配的平台数量。每隔1周计算一次，动态调整比例。Pi为平台i的缺货概率，Ki为缺货时的罚值(各个平台不同)。系统需要实现在订货点之后的提前期L内，使各个平台的需求超过给其分配的库存的概率Pi*罚值Ki的总和最低。
需要说明的是，平台i在提前期L内，缺货概率为Pi时的需求总和为：
其中，Mi和Zi为系统前3个月(也可以为其他值，在本实施例中优选为前3个月)基于各平台的每日订单量计算的均值Mi和标准差Zi。F(1-Pi)为正态分布在1-Pi对应的标准差倍数(可查正态分布表的Z值得出)。
其中，本发明构建的目标函数为：
E＝min(P1*K1+…+PN*KN)
E表示目标函数，Pi表示平台i的缺货概率，Ki表示平台i缺货时的罚值，且i＝1,2,…,N。
且上述目标函数的约束条件为：
其中，Xi表示库存管理系统给平台i分配库存的比例，且i＝1,2,…,N，F(1-Pi)表示正态分布在1-Pi对应的标准差倍数，Zi表示在预设时间内平台i的每日订单量的标准差，Mi表示在预设时间内平台i的每日订单量的均值，L表示提前期。
步骤3：以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
由于上述最优化目标函数无法通过线性规划等过程求解，因此本发明利用模拟退火算法对其进行了求解。其过程如下：
1.设定初始温度t＝tmax,任选初始解Pi＝5％，反推出X1到XN的初始解的集合r＝r0＝{5％,5％,…,5％}。
2.内循环
1.从r的邻域中随机选一个解rt,计算r和rt对应目标函数E的值,如rt对应目标函数值较小，则令r＝rt；否则当
时，
则令r＝rt。
需要说明的是，此处r的邻域的构造方式为Pi随机加减Yi％，且结果大于0但不超过20％，Yi为随机数。
2.如果不满足内循环停止条件(1.目标函数E的均值稳定2.连续若干步的目标值变化较小3.固定的抽样步数)时，重复前一步。
3.外循环
1.降温t＝decrease(t)
2.如不满足外循环停止条件，则转第二步(1.达到终止温度2.达到迭代次数3.最优值连续若干步保持不变)；否则算法结束。
步骤4：依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
需要说明的是，在对商品进行库存分配时，组合商品的组合SKU的属性都继承各个原商品的SKU，且所述组合SKU的可用数量被各个原商品的SKU的最低数量控制。
下面本发明结合具体的实施例对上述的组合商品管理过程进行进一步的说明：
组合SKU，主要是解决出售组合商品的问题。组合SKU的属性都继承主SKU。组合SKU不同于套装促销。套装促销在订单中会展示多个商品，而组合SKU在前台是一个商品。组合SKU的应用场景主要是添加赠品、组合售卖，与前台的商品套餐有所区别。在订单解析成发货单时，组合SKU需解析成单一SKU，方便仓库发货，更新库存。
例如，由三种商品SKU1、SKU2和SKU3形成的组合商品共有四种，见表1-2。
表1
自营平台 淘宝店 京东店 拼多多店
组合1 组合2 组合3 组合4
SKU1 1 1 1
SKU2 1 1 1
SKU3 1 1 1
表2
库存统计时，系统基于SKU的数量计算所有可售的组合SKU的数量，虽然这样会重复计算，但是一旦销售了某个SKU后，系统会重新计算所有可售SKU的数量，确保可售数量不会超出最多可卖的数量(即组合SKU的数量为单个SKU的最低数量控制)，见表3-4。
表3
在SKU1销售2个后：
表4
此外，本发明也支持设置警戒值，当库存数量低于警戒值时，将所有商品自动下架处理，另外，每当商品销售后，也自动更新其他各渠道的商品库存。
本发明依据各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数，并对其进行求解，可以使各个平台的库存分配更加合理，不容易出现断货，同时本发明通过对组合SKU进行动态库存统计，不仅可以方便平台发货，而且也避免了平台对同一件商品进行过多采购的现象。
本发明还提供了一种多平台库存优化系统，包括：
目标参数确定模块，用于根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
目标函数构建模块，用于利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；
目标函数求解模块，用于以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
库存分配模块，用于依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
与现有技术相比，本发明提供的一种多平台库存优化系统的有益效果与上述技术方案所述一种多平台库存优化方法的有益效果相同，在此不做赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述一种多平台库存优化方法中实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种多平台库存优化方法中实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换的技术方案，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种多平台库存优化方法，其特征在于，包括：
步骤1：根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
步骤2：利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；所述目标函数为：
E＝min(P1*K1+…+PN*KN)
其中，E表示目标函数，Pi表示平台i的缺货概率，Ki表示平台i缺货时的罚值，且i＝1,2,…,N；
所述目标函数的约束条件为：
其中，Xi表示库存管理系统给平台i分配库存的比例，且i＝1,2,…,N，F(1-Pi)表示正态分布在1-Pi对应的标准差倍数，Zi表示在预设时间内平台i的每日订单量的标准差，Mi表示在预设时间内平台i的每日订单量的均值，L表示提前期；
步骤3：以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
步骤4：依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
2.根据权利要求1所述的一种多平台库存优化方法，其特征在于，还包括：
在对商品进行库存分配时，组合商品的组合SKU的属性都继承各个原商品的SKU，且所述组合SKU的可用数量被各个原商品的SKU的最低数量控制。
3.根据权利要求1所述的一种多平台库存优化方法，其特征在于，在所述步骤3中，使用模拟退火算法对所述目标函数进行求解。
4.一种多平台库存优化系统，其特征在于，包括：
目标参数确定模块，用于根据各个平台的历史销量确定各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值；
目标函数构建模块，用于利用各个平台的缺货概率及其缺货时的罚值构建目标函数；所述目标函数为：
E＝min(P1*K1+…+PN*KN)
其中，E表示目标函数，Pi表示平台i的缺货概率，Ki表示平台i缺货时的罚值，且i＝1,2,…,N；
所述目标函数的约束条件为：
其中，Xi表示库存管理系统给平台i分配库存的比例，且i＝1,2,…,N，F(1-Pi)表示正态分布在1-Pi对应的标准差倍数，Zi表示在预设时间内平台i的每日订单量的标准差，Mi表示在预设时间内平台i的每日订单量的均值，L表示提前期；
目标函数求解模块，用于以各个平台的加权缺货概率最低为目标对所述目标函数进行求解得到各个平台的缺货概率；
库存分配模块，用于依据各个平台的缺货概率完成库存分配。
5.一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的一种多平台库存优化方法中的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的一种多平台库存优化方法中的步骤。
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