一种智能定价与库存管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及定价管理技术领域，尤其是涉及一种智能定价与库存管理方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种智能定价与库存管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及定价管理
，尤其是涉及一种智能定价与库存管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]现有技术中，传统的定价和库存管理方法通常基于静态规则或人工决策，无法适应市场需求的快速变化，导致价格不稳定和库存波动
。
为了平衡安全生产和价格优化之间的关系，需要一种智能系统来管理定价和库存
。
[0003]传统的定价和库存管理方法有很多种，它们通常基于静态规则或人工决策
。
以下是一些常见的传统方法以及它们的缺点：
[0004]固定定价策略：在这种方法中，价格保持不变或者只在长时间间隔内进行调整
。
这种方法的缺点是无法灵活应对市场需求的变化，可能导致产品的过高或过低定价，从而影响销售和利润
。
[0005]基于成本定价：这种方法将产品价格与生产成本相关联
。
缺点是忽略了市场的实际需求和竞争情况，可能导致价格过高或过低
。
[0006]人工决策：在人工决策中，定价和库存管理依赖于人员的经验和直觉
。
这可能导致决策的不一致性和主观性，而且难以及时调整以适应市场的快速变化
。
[0007]固定库存策略：这种方法中，公司会设置一个固定的库存水平，无论市场需求如何变化
。
这可能导致库存过剩或短缺，浪费资金或失去销售机会
。
[0008]季节性定价：针对不同季节或时间段采用不同的价格策略
。
这种方法可能无法捕捉到市场需求的突然变化，以及在非季节性时期的需求
。
[0009]竞争定价：基于竞争对手的价格来定价产品
。
这可能导致价格战，降低利润率
。
[0010]总的来说，这些传统方法在灵活性
、
实时性和智能性方面存在缺陷，无法很好地应对市场需求的快速变化，也无法实现安全生产和价格优化之间的平衡
。
因此，需要一种智能系统来管理定价和库存，以更好地满足市场需求和维护生产的稳定性
。

技术实现思路

[0011]为了解决上述提到的问题，本专利技术提供一种智能定价与库存管理方法及系统
。
[0012]第一方面，本专利技术提供的一种智能定价与库存管理方法，采用如下的技术方案：
[0013]一种智能定价与库存管理方法，包括：
[0014]获取市场数据；
[0015]对获取的市场数据进行数据预处理，包括对市场数据去除噪声和归一化处理；
[0016]基于机器学习算法构建需求预测模型；
[0017]通过神经网络优化需求预测模型；
[0018]基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平
。
[0019]进一步地，所述获取市场数据，包括市场需求数据
、
供应链数据
、
竞争对手价格数
据
、
库存数据和生产数据
。
[0020]进一步地，所述对市场数据去除噪声和归一化处理，包括通过计算市场数据的平均值和标准差来确定异常值，并对市场数据进行归一化到0到1的范围内
。
[0021]进一步地，所述基于机器学习算法构建需求预测模型，包括利用回归分析建立需求预测模型，通过时间序列分析市场数据中的时间序列数据
。
[0022]进一步地，所述通过神经网络优化需求预测模型，包括通过市场数据和神经网络训练需求预测模型进行预测分析
。
[0023]进一步地，所述基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平，包括基于市场数据的历史数据，以最大化收入为目标，以市场份额不变为约束条件，利用需求预测模型的线性规划算法制定最优价格策略
。
[0024]进一步地，所述基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平，包括基于市场数据的历史数据，利用时间序列分析预测未来销售量，进而计算安全库存水平
。
[0025]第二方面，一种智能定价与库存管理系统，包括：
[0026]数据获取模块，被配置为，获取市场数据；
[0027]预处理模块，被配置为，对获取的市场数据进行数据预处理，包括对市场数据去除噪声和归一化处理；
[0028]模型模块，被配置为，基于机器学习算法构建需求预测模型；通过神经网络优化需求预测模型；
[0029]预测模块，被配置为，基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平
。
[0030]第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种智能定价与库存管理方法
。
[0031]第四方面，本专利技术提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种智能定价与库存管理方法
。
[0032]综上所述，本专利技术具有如下的有益技术效果：
[0033]本专利技术通过结合需求预测和实时库存数据，智能地制定价格和库存策略，以提高生产稳定性和价格优化
。
该系统基于大数据分析和机器学习技术，实现了价格和库存的自动调整，从而更好地适应市场需求，保持安全生产，并优化成本
。
附图说明
[0034]图1是本专利技术实施例1的一种智能定价与库存管理方法的流程示意图
。
具体实施方式
[0035]以下结合附图对本专利技术作进一步详细说明
。
[0036]实施例1[0037]参照图1，本实施例的一种智能定价与库存管理方法，包括：
[0038]获取市场数据；
[0039]对获取的市场数据进行数据预处理，包括对市场数据去除噪声和归一化处理；
[0040]基于机器学习算法构建需求预测模型；
[0041]通过神经网络优化需求预测模型；
[0042]基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平
。
[0043]具体的，包括以下步骤：
[0044]S1.
获取市场数据；包括市场需求数据
、
供应链数据
、
竞争对手价格数据
、
库存数据和生产数据
。
[0045]其中，从市场
、
供应链和生产环境中收集各种数据方面发挥着至关重要的作用，包括市场需求数据
、
竞争对手价格数据
、
库存数据
、
生产数据等
。
通过多种渠道获取数据，确保数据的全面性
。
所有这些信息都是公司决策过程中的重要方面，有助于更好地了解市场
、
供应链和生产环境，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能定价与库存管理方法，其特征在于，包括：获取市场数据；对获取的市场数据进行数据预处理，包括对市场数据去除噪声和归一化处理；基于机器学习算法构建需求预测模型；通过神经网络优化需求预测模型；基于市场数据并利用需求预测模型确定最优价格策略和安全库存水平
。2.
根据权利要求1所述的一种智能定价与库存管理方法，其特征在于，所述获取市场数据，包括市场需求数据
、
供应链数据
、
竞争对手价格数据
、
库存数据和生产数据
。3.
根据权利要求2所述的一种智能定价与库存管理方法，其特征在于，所述对市场数据去除噪声和归一化处理，包括通过计算市场数据的平均值和标准差来确定异常值，并对市场数据进行归一化到0到1的范围内
。4.
根据权利要求3所述的一种智能定价与库存管理方法，其特征在于，所述基于机器学习算法构建需求预测模型，包括利用回归分析建立需求预测模型，通过时间序列分析市场数据中的时间序列数据
。5.
根据权利要求4所述的一种智能定价与库存管理方法，其特征在于，所述通过神经网络优化需求预测模型，包括通过市场数据和神经网络训练需求预测模型进行预测分析
。6.
根据权利要求5所述的一种智能定价与库存管理方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：周涌，
申请(专利权)人：济南明泉数字商务有限公司，
类型：发明
国别省市：