【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能备货的，尤其是涉及一种智能备货方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着电商行业的快速发展和消费者需求的多样化，企业面临着越来越大的库存管理压力。准确把握市场需求变化，合理安排采购备货，避免库存积压或缺货，已成为提升企业竞争力的关键因素。
2、目前，很多企业采用库存管理系统进行备货管理，根据固定的库存预警阈值自动触发补货流程，或基于erp系统中的库存数据生成备货建议。
3、然而，现有技术仅关注当前在库库存情况，未能充分考虑采购中库存和在途库存的动态变化，无法准确反映真实的库存缺口，容易造成重复采购或库存短缺的问题，备货不准确且不灵活，对此情况有待进一步改善。
技术实现思路
1、为了解决现有的库存管理系统备货不准确且不灵活的问题，本申请提供一种智能备货方法、装置、计算机设备及存储介质，采用如下的技术方案：
2、第一方面，本申请提供一种智能备货方法，包括如下步骤：
3、获取预设时间段内各商品的销量预测数据；
4、根据在库库存、采购中库存及在途库存，获取当前库存数据；
5、基于所述销量预测数据和所述当前库存数据，计算所述预设时间段内的缺货情况；
6、根据所述缺货情况生成建议备货量。
7、通过采用上述技术方案，由于现有备货系统往往只关注静态的在库库存数据，而忽视了采购中和在途等动态变化的库存状态，导致实际库存量的计算存在偏差，本申请首先获取预设时间段内的销量预测数据，然
8、可选的，获取预设时间段内各商品的销量预测数据，具体包括如下步骤：
9、获取预设历史时间段内的各商品的销售数据；
10、基于所述销售数据计算平均日销量；
11、获取人工干预速度数据，将所述平均日销量与所述人工干预速度数据进行对比，生成最终销量预测数据。
12、通过采用上述技术方案，由于商品销量受多种因素影响而呈现出复杂的变化规律，仅依靠历史销量数据进行简单平均计算往往无法准确反映实际销售情况，本申请首先建立预设历史时间段内的销售数据基准，计算平均日销量作为基础参考值，再获取人工干预速度数据，将平均日销量与人工干预速度数据进行对比，生成最终销量预测数据，更符合实际情况的销售预测数据，不仅提高了预测准确度，还能有效应对各类特殊销售情况。
13、可选的，基于所述销量预测数据和所述当前库存数据，计算所述预设时间段内的缺货情况，具体包括如下步骤：
14、获取预设备货周期，所述预设备货周期包括采购提前期、仓库处理时间、运输时间及缓冲时间；
15、按照所述预设备货周期划分所述预设时间段；
16、在每个所述预设备货周期内，计算所述当前库存数据与所述销量预测数据的差值；
17、将所述差值小于预设阈值的时间段确定为缺货时间段。
18、通过采用上述技术方案，由于传统库存管理往往采用固定时间点检查的方式，忽视了备货补给过程中的时间耗费，导致无法及时发现和预防缺货风险，本申请首先确定包含各个环节的预设备货周期，然后将预测时间段按照该周期进行划分，在每个周期内动态计算库存与预测销量的差值，当差值低于预设阈值时即可识别出潜在的缺货风险，不仅实现了对缺货风险的早期预警，还能准确定位缺货时间段，为企业提供充足的备货决策时间，有效避免了突发性缺货造成的损失。
19、可选的，根据所述缺货情况生成建议备货量，具体包括如下步骤：
20、计算所述缺货时间段内的日均缺货量；
21、根据所述日均缺货量和所述预设备货周期计算建议备货基准量；
22、获取商品的最小包装量；
23、将所述建议备货基准量上调至最接近的所述最小包装量的整数倍，得到所述建议备货量。
24、通过采用上述技术方案，由于传统系统生成的备货建议往往只考虑理论计算值，忽视了商品实际包装规格的限制，导致建议备货量无法直接执行采购，本申请首先基于缺货时间段计算日均缺货量，结合预设备货周期得出理论备货基准量，然后获取商品的最小包装量信息，将备货基准量智能调整为最接近的包装量整数倍，从而得到既能满足需求又便于执行的建议备货量，不仅提高了备货建议的实用性，还降低了人工调整的工作量，显著提升了采购效率。
25、可选的，方法还包括如下步骤：
26、获取预设采购上限、已用申购额和已申购未审批额度；
27、根据所述预设采购上限、所述已用申购额和所述已申购未审批额度，计算剩余可用申购额；
28、将所述建议备货量对应的申购金额与所述剩余可用申购额进行比对，当所述申购金额超过所述剩余可用申购额时，进行预警提示。
29、通过采用上述技术方案，为了防止采购人员在下达采购订单时超出企业设定的采购额度限制，导致资金压力过大或采购失控的问题，本申请首先获取预设采购上限、已用申购额和已申购未审批额度三个基础数据，然后基于这些数据实时计算出剩余可用申购额，最后将新建议的备货采购金额与剩余额度进行智能比对，在可能超额时及时发出预警，不仅能够有效预防采购超额问题，而且通过将静态的额度管理转变为动态的实时监控，显著提升了采购额度管理的准确性和及时性，帮助企业实现精细化的采购管理。
30、可选的，方法还包括如下步骤：
31、根据供应商的供货及时率、质量合格率及价格波动率，获取供应商评分数据；
32、根据所述供应商评分数据对所述建议备货量进行智能分配，得到各供应商的采购份额；
33、当所述供应商评分数据中任一指标低于预设标准时，将相应采购份额分配至备选供应商；
34、基于所述采购份额生成差异化的采购价格区间。
35、通过采用上述技术方案，由于传统采购往往过度依赖单一供应商或仅以价格为导向进行简单分配，忽视了供应商在供货及时性、产品质量等方面的综合表现，容易导致采购风险集中或服务质量不稳定，本申请首先对供应商进行全面评估得出评分数据，然后根据评分结果科学分配采购份额，同时设置预警机制及时发现供应商异常，并通过备选供应商机制确保供应链稳定，最终基于不同供应商的份额设定差异化的价格区间，不仅实现了供应商管理的科学量化，还建立了风险分散机制，有效提升了采购管理的专业化水平。
36、可选的，方法还包括如下步骤：
37、获取各批次商品的库存温湿度数据和存放时长数据；
38、基于所述温湿度数据和所述存放时长数据计算商品的质量预警时间点；
39、将所述质量预警时间点与所述销量预测数据进行匹配分析；
40、当预测商品无法在所述质量预警时间点前完成销售时，调整相应的建议备货量。
41、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能备货方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，获取预设时间段内各商品的销量预测数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，基于所述销量预测数据和所述当前库存数据，计算所述预设时间段内的缺货情况，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的智能备货方法，其特征在于，根据所述缺货情况生成建议备货量，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：
8.一种智能备货装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的智能备货方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计
...【技术特征摘要】
1.一种智能备货方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，获取预设时间段内各商品的销量预测数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，基于所述销量预测数据和所述当前库存数据，计算所述预设时间段内的缺货情况，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的智能备货方法，其特征在于，根据所述缺货情况生成建议备货量，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的智能备货方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：何定，邵燕林，
申请(专利权)人：深圳千岸科技股份有限公司，
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。