[发明专利]一种基于供应链需求关联的智能补货系统

权利要求书

1.一种基于供应链需求关联的智能补货系统，其特征在于，包括供应链需求预测模块、业务分析模块和智能补货模块；

所述供应链需求预测模块用于对每个商店、每个产品的需求预测；

所述业务分析模块用于根据商品的相关信息和相关的销售目标进行数据分析并与供应链需求预测模块得出的数据，进行需求分类；

所述智能补货模块与业务分析模块、供应链需求预测模块数据连接，用于结合业务分析所得出的需求数据与供应链需求预测得出的数据进行分析，并通过需求分类进行相对应的智能补货。

2.根据权利要求1所述的一种基于供应链需求关联的智能补货系统，其特征在于，所述供应链需求预测模块包括数据输入单元、数据分析单元和需求预测分析单元；

所述数据输入单元包括输入销量数据、库存数据、在途数据、促销数据、气象数据、位置数据、节日数据、时间数据等商品相关数据

所述数据分析单元采用多模型进行数据分析与挖掘，同时在数据分析完成通过预测一致性进行修正；

所述需求预测分析单元包括需求值预测、需求分布预测、需求评级、新品需求预测。

3.根据权利要求1所述的一种基于供应链需求关联的智能补货系统，其特征在于，所述业务分析模块包括业务数据单元、业务约束单元和业务目标单元；

所述业务数据单元包括下列店铺出售商品数据：定价数据、保质期数据、在途数据、库存数据、商品主数据、成本数据、Lead-Time数据、提前期数据；

所述业务约束单元包括最小起订量、订购周期、可流动资金、排面量、业务KPI多方面的约束。

4.根据权利要求1所述的一种基于供应链需求关联的智能补货系统，其特征在于，所述智能补货模块包括需求分类、参数优化、补货初步策略、配补货决策、结果监测，所述补货初步策略根据需求分类与参数优化共同决定，所述配补货决策由补货初步策略下达补货决策；

所述需求分类在不同供应链业态下有不同的需求模式，可以分为平滑型、不稳定型、尖峰型、不常用备件型；

所述配补货决策包括操作指南报告、人工可控调整、一键智能补货，可进行人工或自动智能补货多种补货方式。

5.根据权利要求1～4任一项所述的一种基于供应链需求关联的智能补货系统，其特征在于，所采用的的算法引擎包括机器学习算法、深度学习算法、最优化算法。