[发明专利]一种销量预测及补货方法

权利要求书

1.一种销量预测及补货方法，其特征在于，包括：销量预测方法和补货方法。

所述销量预测方法包括：

获取待预测商品的历史销量数据，其包括获取常规历史销量数据和获取非常规历史销量数据；

调取依据历史销量数据训练得到销量预测模型，所述销量预测模型包括：一次平滑模型、二次平滑模型和三次季节模型，所述一次平滑模型是以月为单位，依据历史销量数据训练得到预测销量数据，所述二次平滑模型是在一次平滑模型的基础上，考虑销量历史增长趋势，得到预测销量数据，所述三次季节模型是在二次平滑模型的基础上，考虑销量的周期性即季节性变动规律，得到预测销量数据；

输出预测销量数据，其包括：获取初预测销量数据和获取修正系数，所述初预测销量数据依据历史销量数据自动选择一种预测模型计算得出，所述修正系数依据同一时间段的预测销量数据和历史销量数据计算得出，所述预测销量数据由初预测销量数据与修正系数的乘积计算得到。

所述补货方法包括：

获取依据历史销量数据和预测销量数据分析得出的日均销量、补货提前期和安全库存天数；

调取目标库存的计算公式：目标库存＝(补货周期+补货提前期+安全库存天数)*日均销量，输入补货周期，拟合输出目标库存；

调取补货量的计算公式：补货量＝目标库存-现货-在途，输入现货商品数量和在途商品数量，输出补货量。

2.如权利要求1所述的销量预测及补货方法，其特征在于，所述非常规历史销量数据包括境外销量数据、包销数据、预售包销数据和促销数据，所述该方法分别获取所述非常规历史销量数据，并匹配销量预测模型单独对其进行销量预测。

3.如权利要求1所述的销量预测及补货方法，其特征在于，所述该方法获取常规历史销量数据，并匹配预算模型单独对其进行销量预测。

4.如权利要求3所述的销量预测及补货方法，其特征在于，所述该方法单独计算常规历史销量数据中月销量＜6个的商品的销量预测数据，其包括：

获取所述月销量＜6个的商品近三个月的历史销量数据和近三个月的有效销售时间；

调取依据所述月销量＜6个的商品近三个月的历史销量数据和近三个月的有效销售时间加权得到的销量预测公式；

获取修正系数，所述修正系数依据同一三个月的预测销量数据和历史销量数据计算得出；

输出销量预测数据，所述销量预测数据公式为：预测销量＝近三个月有效销量/近三个月有效时间*90*系数。

5.如权利要求1所述的销量预测及补货方法，其特征在于，该方法自动剔除商品的异常日销量数据，获取正常的日销量数据，对所述正常的日销量数据进行平均值运算得到日均销量数据，所述异常日销量数据包括历史包销数据、预售包销数据和历史促销数据。

6.如权利要求1或5所述的销量预测及补货方法，其特征在于，获取商品的异常日销量数据，其单独加到目标库存数据中，输出目标库存数值。

7.如权利要求1所述的销量预测及补货方法，其特征在于，依据历史销量数据和预测销量数据，分别获取商品的以不同库存量单位为度量的日均销量、补货提前期和安全库存天数。

8.如权利要求1所述的销量预测及补货方法，其特征在于，分别获取不同季节的补货周期历史数据，依据历史数据自行调整输入补货周期数值。