本发明专利技术提供智慧供应链系统和服务器平台。智慧供应链系统对多种商品的供应链进行管理，其特征在于，具备：商品分类装置，基于历史数据，对多种商品进行分类；销售预测装置，基于历史数据以及所述商品分类装置针对多种商品的分类结果，按每种商品进行销售预测；以及智能补货装置，基于所述销售预测装置的预测结果，应用自动补货模型，生成补货决策。由此，能够有效融合商品分类、销售预测与智能补货这三大重要板块，使服务变得精准，使供应链变得透明、柔性和敏捷，使各个职能更加协同。使各个职能更加协同。使各个职能更加协同。
【技术实现步骤摘要】
智慧供应链系统及服务器平台
[0001]本专利技术涉及智慧供应链系统及服务器平台，尤其涉及智慧供应链的布局方式。
技术介绍
[0002]近年来，迫切需要对生产厂商、供应商、销售门店之间的供应链进行有效的管理。具体而言，在供应链管理中，首先需要对商品进行科学地分类与定位，然后再对不同类别的商品采取相应的销售与库存策略。其次，需要更准确的销售预测，作为商品数量的驱动器，以此为核心的需求计划可支持各个环节的计划制定，每提升1％的预测准确率可以带来数倍运营成本的降低。最后，需要将自动补货模型应用到特定的场景去优化库存结构，使库存持续保持健康水平，在入库情况下，定位到满足此次补货条件的所有SKU(库存保有单位)，依据补货任务跑模型得出补货量的建议，最终生成补货决策给到生产。
[0003]然而，现有技术中并没有提出满足上述需求的供应链管理方案，迫切需要能够满足上述需求的智慧供应链的布局方式。
技术实现思路
[0004]本专利技术针对现有技术中上述技术问题，其目的在于，提供能够有效融合商品分类、销售预测与智能补货这三大重要板块，使服务变得精准，使供应链变得透明、柔性和敏捷，使各个职能更加协同的智慧供应链系统及服务器平台。
[0005]本专利技术的一个实施方式提供一种智慧供应链系统，对多种商品的供应链进行管理，其特征在于，具备：商品分类装置，基于历史数据，对多种商品进行分类；销售预测装置，基于历史数据以及所述商品分类装置针对多种商品的分类结果，按每种商品进行销售预测；以及智能补货装置，基于所述销售预测装置的预测结果，应用自动补货模型，生成补货决策。
[0006]由此，能够有效融合商品分类、销售预测与智能补货这三大重要板块，使服务变得精准，使供应链变得透明、柔性和敏捷，使各个职能更加协同。
[0007]在上述智慧供应链系统中也可以是，所述商品分类装置以基于作为历史数据的销量数据的ABC分类结果和最近销售时间间隔为两个维度，对多种商品进行分类得到初步的分类结果，并基于历史数据计算各商品的商品特性分析指标，针对所述初步的分类结果进一步使用计算出的商品特性分析指标进行多维度的细分，作为最终的分类结果，所述商品特性分析指标包括销售频次、变动系数、变动幅度、客户集中度、销售节拍、以及发售间隔中的至少一个。
[0008]由此，基于细分结果，能够提取需要由销售人员确认需求预测结果的商品，通过有效地结合销售人员的业务经验，能够提高需求预测的精度。
[0009]在上述智慧供应链系统中也可以是，所述销售预测装置针对由所述商品分类装置细分为需要确认需求预测结果的每种商品，关于要预测的至少一个预测时间，利用点预测、区间预测、以及结合了点预测与区间预测的混合预测中的某一个预测方式，按每种商品预
测与所述至少一个预测时间对应的销量。
[0010]由此，结合商品的分类结果、要预测的时间等因素，利用最适合的预测方式，能够得到与所需的预测时间对应的更加准确的预测结果。
[0011]在上述智慧供应链系统中也可以是，所述智能补货装置基于所述销售预测装置的预测结果以及所述商品分类装置计算的商品特性分析指标，利用基于点预测的补货模型、基于点预测与区间预测的混合补货模型、以及基于区间预测的补货模型中的某一个补货模型，生成补货计划。
[0012]由此，根据不同商品的特性、不同的补货周期等因素，利用最适合的补货模型生成补货计划，能够提供更满足需求的补货决策。
[0013]在上述智慧供应链系统中也可以是，所述销售预测装置具备：点预测部，基于长短时记忆网络进行点预测；以及区间预测部，进行概率密度区间预测；所述智慧供应链系统还具备：模型选择部，基于应用对象、预测时间、所述商品分类装置的分类结果之中的至少一个，选择在所述销售预测装置中是由所述点预测部进行销售预测，还是由所述区间预测部进行销售预测，还是由所述点预测部和所述区间预测部双方进行销售预测。
[0014]由此，能够根据应用对象(例如销售门店、供应商、生产厂商等)、预测时间(例如1日、1周、1个月、1年等)、分类结果等，选择最合适的预测方式进行销售预测。
[0015]在上述智慧供应链系统中也可以是，所述智能补货装置具备：点预测补货部，利用基于点预测的补货模型，生成定期不定量或不定期不定量的补货计划；混合补货部，利用基于点预测与区间预测的混合补货模型，生成定期与定量的补货计划；以及区间预测补货部，利用基于区间预测的补货模型，生成不定期不定量的补货计划，所述模型选择部基于应用对象、预测时间、所述商品分类装置的分类结果、所述销售预测装置的预测结果之中的至少一个，选择在所述智能补货装置中是由所述点预测补货部、所述混合补货部和所述区间预测补货部中的哪一个生成补货计划。
[0016]由此，能够根据应用对象(例如销售门店、供应商、生产厂商等)、预测时间(例如1日、1周、1个月、1年等)、分类结果、预测结果等，选择最合适的补货模型生成补货计划。
[0017]在上述智慧供应链系统中也可以是，在所述应用对象是销售门店的情况下，针对所述商品分类装置细分为需要确认需求预测结果的每种商品，所述模型选择部选择在所述销售预测装置中由所述点预测部进行销售预测，搭建与至少一个预测时间对应的长短时记忆网络的点预测模型，按每种商品预测与所述至少一个预测时间对应的销量，进而所述模型选择部选择在所述智能补货装置中由所述点预测补货部生成补货计划，利用基于点预测的补货模型，生成定期不定量或不定期不定量的补货计划。
[0018]由此，能够将智慧供应链系统有效应用于销售门店。
[0019]在上述智慧供应链系统中也可以是，在所述应用对象是供应商的情况下，针对所述商品分类装置细分为需要确认需求预测结果的每种商品，所述模型选择部选择在所述销售预测装置中由所述点预测部和所述区间预测部双方进行销售预测，搭建与多个预测时间中的至少一个预测时间对应的长短时记忆网络的点预测模型、以及与所述多个预测时间中的其他至少一个预测时间对应的概率密度区间预测模型，按每种商品预测与所述多个预测时间分别对应的销量，进而所述模型选择部选择在所述智能补货装置中由所述混合补货部生成补货计划，利用基于点预测与区间预测的混合补货模型，生成定期与定量的补货计划。
[0020]由此，能够将智慧供应链系统有效应用于供应商。
[0021]在上述智慧供应链系统中也可以是，在所述应用对象是生产厂商的情况下，针对所述商品分类装置细分为需要确认需求预测结果的每种商品，所述模型选择部选择在所述销售预测装置中由所述区间预测部进行销售预测，搭建与至少一个预测时间对应的概率密度区间预测模型，按每种商品预测与所述至少一个预测时间对应的销量，进而所述模型选择部选择在所述智能补货装置中由所述区间预测补货部生成补货计划，利用基于区间预测的补货模型，生成不定期不定量的补货计划。
[0022]由此，能够将智慧供应链系统有效应用于生产厂商。
[0023]本专利技术的一个实施方式还提供一种服务器平台，对多种商品的供应链进行管理，具本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智慧供应链系统，对多种商品的供应链进行管理，其特征在于，具备：商品分类装置，基于历史数据，对多种商品进行分类；销售预测装置，基于历史数据以及所述商品分类装置针对多种商品的分类结果，按每种商品进行销售预测；以及智能补货装置，基于所述销售预测装置的预测结果，应用自动补货模型，生成补货决策。2.如权利要求1所述的智慧供应链系统，其特征在于，所述商品分类装置以基于作为历史数据的销量数据的ABC分类结果和最近销售时间间隔为两个维度，对多种商品进行分类得到初步的分类结果，并基于历史数据计算各商品的商品特性分析指标，针对所述初步的分类结果进一步使用计算出的商品特性分析指标进行多维度的细分，作为最终的分类结果，所述商品特性分析指标包括销售频次、变动系数、变动幅度、客户集中度、销售节拍、以及发售间隔中的至少一个。3.如权利要求2所述的智慧供应链系统，其特征在于，所述销售预测装置针对由所述商品分类装置细分为需要确认需求预测结果的每种商品，关于要预测的至少一个预测时间，利用点预测、区间预测、以及结合了点预测与区间预测的混合预测中的某一个预测方式，按每种商品预测与所述至少一个预测时间对应的销量。4.如权利要求3所述的智慧供应链系统，其特征在于，所述智能补货装置基于所述销售预测装置的预测结果以及所述商品分类装置计算的商品特性分析指标，利用基于点预测的补货模型、基于点预测与区间预测的混合补货模型、以及基于区间预测的补货模型中的某一个补货模型，生成补货计划。5.如权利要求1～4中任一项所述的智慧供应链系统，其特征在于，所述销售预测装置具备：点预测部，基于长短时记忆网络进行点预测；以及区间预测部，进行概率密度区间预测；所述智慧供应链系统还具备：模型选择部，基于应用对象、预测时间、所述商品分类装置的分类结果之中的至少一个，选择在所述销售预测装置中是由所述点预测部进行销售预测，还是由所述区间预测部进行销售预测，还是由所述点预测部和所述区间预测部双方进行销售预测。6.如权利要求5所述的智慧供应链系统，其特征在于，所述智能补货装置具备：点预测补货部，利用基于点预测的补货模型，生成定期不定量或不定期不定量的补货计划；混合补货部，利用基于点预测与区间预测的混合补货模型，生成定期与定量的补货计划；以及区间预测补货部，利用基于区间预测的补货模型，生成不定期不定量的补货计划，所述模型选择部基于应用对象、预测时间、所述商品分类装置的分类结果、所述销售预测装置的预测结...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴芸，左滨，黎杰臻，赖素红，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。