基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法，涉及库存管理领域。本发明专利技术包括以下步骤：建立制造商

【技术实现步骤摘要】
基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法


[0001]本专利技术涉及库存管理领域，更具体的说是涉及一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法。

技术介绍

[0002]如今国内定制家具达到2000亿的市场规模，家具生产企业也从原来的单品类定制生产，逐步向全屋定制生产模式发展。在家具产业转型升级的过程中，个性化定制逐渐成为行业的大势所趋。个性化家具定制生产模式下产品的类型批量多变、质量成本约束，同时市场响应周期过长，将会导致原材料库存短缺或积压，而高度响应的库存管理系统可以使上下游企业快速跟进市场潮流，对瞬息万变的消费市场做出及时反应。现在个性化定制家居所面临的情况是：产品每日需求量多而杂、产品交货时间过长、供货商的配合程度低下、消费者购买数量和产品运输交付时间的不确定性等，现有技术不能满足个性化定制家具大规模生产的需求。本专利的专利技术目的是设计一种个性化定制家具的多信息融合库存管理方法，提高定制化家具库存管理能力，减轻库存负担，缩短交货周期，降低人工成本，提高生产效率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法，包括以下步骤：
[0006]建立制造商
‑
加工工厂
‑
原料供货商三方企业信息数据库；
[0007]获取订单信息，并对订单进行整合；
[0008]根据所述企业信息数据库，分配订单。
[0009]可选的，还包括建立库存预测算法模块，具体如下：
[0010]从所述企业信息数据库中获取待预测库存的历史特征数据，包括但不限于制造商订单历史记录、加工工厂历史生产记录、原料供货商历史供货记录，选取近五年的各个原料库存量数据作为序列依据，针对各个加工工厂，不同的生产原料构建时间序列库存预测模型。
[0011]可选的，还包括对企业信息数据库中的数据进行修正，修正公式如下：
[0012][0013]N(t)＝F1(t)+F2(t)+K+F
n
(t)；
[0014][0015]其中Q(t)表示随时间变化的加工工厂日库存量，n代表加工工厂编号，N(t)表示库存变化趋势，P(t)表示库存周期变化量，表示修正变化量。
[0016]可选的，根据各个加工工厂生产情况、各生产原料库存情况，基于以下规则进行生产订单任务分配，包括：当前库存情况、资源选择规则、最大化设备利用率、最小化任务等待时间、最小化加工间隔时间。
[0017]可选的，还包括构建原料供货商与加工工厂之间的费用优化运输问题模型，构建费用优化运输问题目标函数。
[0018][0019][0020][0021][0022][0023]其中T代表费用优化运输问题目标函数，μ
ij
表示原料供货商i到加工工厂j的单位运输费用，L代表原料供货商到加工工厂之间的距离，x
ij
表示原料供货商i到加工工厂j的单位供应量，表示原料供货商运输原料的平均速度，η表示当前运输运力，R
j
表示加工工厂j的原料需求量，D
j
表示原料供货商j的可供应原料。
[0024]可选的，还包括利用遗传算法对费用优化运输问题目标函数进行求解。
[0025]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种个性化定制家具的多信息融合库存管理方法，提高定制化家具库存管理能力，减轻库存负担，缩短交货周期，降低人工成本，提高生产效率。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0027]图1为本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]本专利技术实施例公开了一种个性化定制家具的多信息融合库存管理方法，如图1所示，以优化上下游企业库存管理为基本目标，加强上下游企业之间的协同合作，为大规模定制个性化家具的库存管理提供一种多信息融合的库存管理方法，以提高上下游企业的协同能力、市场响应能力和整体生产效率。
[0030]本方法包含了制造商
‑
加工工厂
‑
原料供货商三方企业信息数据库、订单管理、库存预测算法、原料供需运输。
[0031]考虑一种由一个制造商、多个加工工厂、多个原料供货商构成的三级供应链系统，各个工厂在正常情况下的供应能力充足。
[0032]a、b、c分别表示制造商、加工工厂、原料供货商。
[0033]B＝{b1,b2,b3,K,b
n
}、C＝{c1,c2,c3,K,c
m
}分别表示加工工厂、原料供货商的编号集合，即有n个加工工厂，有m个原料供货商。其中，原料供货商以单位原料进行计数(若出现一家供货商同时供应多种原料时，则按原料种类分开进行计数)，家供货商同时供应多种原料时，则按原料种类分开进行计数)，分别表示加工工厂的周转库存、安全库存、最大库存。
[0034]L(b
n
,c
m
)表示c
m
原料供货商到b
n
加工工厂的运输距离。
[0035]建立制造商
‑
加工工厂
‑
原料供货商三方企业信息数据库。将加工工厂库存信息上传至企业信息数据库，三方仅能访问公共数据部分(如所需库存、计划库存、订单库存等)，部分保密数据需经各自企业批准后方可访问(如企业历史订单数据、企业历史库存数据等)。
[0036]在制造商获取订单后，进入订单管理模块，将来自全国各地的家具订单汇集进行集中处理，依据家具设计图纸按照加工原料拆分为家具零部件，而后将家具订单分解为原料订单。对于获得的家具订单进行多级订单拆分，包括：初始订单，二级原料订单，三级原料订单。
[0037]最终原料订单表达式如下：
[0038][0039]其中初始订单表示完整的汇总初始订单，二级原料订单表示初始订单二级分解后的整件家具，三级原料订单即I表示订单三级分解后的零部件原料，Z表示最终原料零部件，p表示加工原料类型编号，i表示出示订单编号，j表示二级原料订单编号，g表示三级原料订单编号。
[0040]以两个客户订单为例，一个客户订单包括：床头柜、小衣柜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法，其特征在于，包括以下步骤：建立制造商
‑
加工工厂
‑
原料供货商三方企业信息数据库；获取订单信息，并对订单进行整合；根据所述企业信息数据库，分配订单。2.根据权利要求1所述的一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法，其特征在于，还包括建立库存预测算法模块，具体如下：从所述企业信息数据库中获取待预测库存的历史特征数据，包括但不限于制造商订单历史记录、加工工厂历史生产记录、原料供货商历史供货记录，选取近五年的各个原料库存量数据作为序列依据，针对各个加工工厂，不同的生产原料构建时间序列库存预测模型。3.根据权利要求1所述的一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库存管理方法，其特征在于，还包括对企业信息数据库中的数据进行修正，修正公式如下：N(t)＝F1(t)+F2(t)+K+F
n
(t)；其中Q(t)表示随时间变化的加工工厂日库存量，n代表加工工厂编号，N(t)表示库存变化趋势，P(t)表示库存周期变化量，表示修正变化量。4.根据权利要求1所述的一种基于上下游企业个性定制家具的多信息融合库...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗陆锋，朱赟海，王金海，韦慧玲，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：