[发明专利]用于化工企业供应链的计划优化方法

权利要求书

1.用于化工企业供应链的计划优化方法，其特征在于，所述计划优化方法，包括：

获取供应链初始参数，将供应链初始参数存储至数据仓库；

结合化工企业历年销售数据，根据自匹配需求预测算法确定与化工企业相对的预期市场需求，基于优化后的统计预测算法对预期时长需求进行修正，得到修正后的市场需求数量；

根据得到的修正后的市场需求数量以及存储至数据仓库中的供应链初始参数构建供应链计划优化模型，在供应链计划优化模型中设有计划优化目标函数和约束条件，在约束条件下求得计划目标函数的最优解；

构建不同的计划优化排产方案，从数据仓库中获取供应链初始参数，通过对供应链计划优化模型的输入值按预设步长进行调整，得出至少两套计划方案，计算每种计划方案对应的盈利，选取盈利最高对应的计划方案对企业供应链的相关参数进行优化。

2.根据权利要求1所述的用于化工企业供应链的计划优化方法，其特征在于，所述供应链初始参数包括：

供应链初始参数和初始化参数；

所述供应链初始参数包括：预测周期、预测层级；

所述初始化参数包括：单位原料采购价格、单位原料库存价格、单位产品库存价格、单位供应商原料运输价格、单位客户需求产品运输价格、单位装置生产产品操作价格，各原材料采购最小量和最大量，各满足需求的产品销售最小量和最大量，各种需求产品和原料的最小库存限制、最大库存限制，生产每种产品对应每种原料的单耗，每套生产装置最小加工能力、装置最大加工能力，各种需求产品和原料的期初库存量、在途库存量，目标函数的权重。

3.根据权利要求1所述的用于化工企业供应链的计划优化方法，其特征在于，所述结合化工企业历年销售数据，根据自匹配需求预测算法确定与化工企业相对的预期市场需求，基于优化后的统计预测算法对预期时长需求进行修正，得到修正后的市场需求数量，包括：

从供应链参数中提取化工企业的历年销售数据，根据历年销售数据确定需求模式，根据需求模式中的具体内容中对应不同产品的预测层级，对预测样本进行重组；

基于重组后的预测样本，根据自匹配需求预测算法确定与化工企业相对的预期时长需求模型，

Y ~ i , k = F i , k ( X i ) , X = x 1 , x 2 , x 3 ... ]]>

其中，X＝x1,x2,x3…为不同产品在所选层级的预测样本，为不同产品在不同预测算法模型下的需求预测结果，i＝1,2,3…,k＝1,2,3…分别为第i种产品，第k种预测算法模型，Fi,k(Xi)为第i种产品的第k种预测算法模型；

根据预期时长需求模型确定与化工企业相对的预期时长需求；

对各种产品不同需求预测模型输出误差进行比较，自匹配得到预测精度最好的模型作为该产品最终的预测模型；

F i , b e s t ← m i n | Y ~ i , k - Y i , k | ]]>

ydemand,i＝Fi,best(Xi)

其中，Yi,k为实际的需求，Fi,best为自匹配对应得到的最终的需求预测模型，ydemand,i为自匹配计算得到的产品需求结果；

基于产品最终的预测模型确定修正后的市场需求数量。