[发明专利]一种基于供应链需求关联的智能补货系统

说明书

本发明公开了一种基于供应链需求关联的智能补货系统，属于智能补货领域，该基于供应链需求关联的智能补货系统供应链需求预测模块、业务分析模块和智能补货模块；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；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；智能补货模块用于结合业务分析的需求数据与供应链需求预测的数据进行分析，并通过需求分类进行相对应的智能补货；综合考虑需求波动、事件影响、指标绩效及若干外部环境的条件下，提供SKU级别的高精度需求预测与补货建议，继而实现人工可控的智能补货决策功能，提高周转率、动销率，降低货损及缺货率。

技术领域

本发明属于智能补货技术领域，尤其涉及一种基于供应链需求关联的智能补货系统。

背景技术

随着互联网电商及物流行业的发展，传统线下零售行业受到了前所未有的冲击，普遍萎靡不振。研究发现，导致传统线下零售行业萎靡的主要原因包括：一、经营成本日益攀升；二、消费者的用户体验糟糕；三、同行恶性竞争等。其中，人工成本、维护成本占据了传统线下零售行业经营成本的主要部分。面对日益飙升的人工成本及维护成本，市面上逐渐出现一些自助售卖机、“无人超市”等新模式的零售产业。这些新模式的零售产业一般以云计算、物联网、移动支付、大数据等技术作为依托，采用无人值守的销售模式，以最大限度地降低人工成本、维护成本以及提升消费者的用户体验。

但是在“无人超市”等新模式的零售产业下，在超市内部货物空缺时，还需人工进行补货。通过人工进行补货，补货过程中，难免会出现库存周转能力严重不足；同时，在人工补货的过程中，由于对于供应链需求数据的掌握极少，会造成对于供应链需求未满足、未发掘；在长时间补货过程中，还会出现大量囤货，进而造成货损率高、成本提高，产生额外损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于供应链需求关联的智能补货系统，根据需求波动、事件影响、指标绩效及若干外部环境，提供SKU级别的高精度需求预测与补货建议，继而实现人工可控的智能补货决策功能，提高周转率、动销率，降低货损及缺货率。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于供应链需求关联的智能补货系统，该基于供应链需求关联的智能补货系统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：

优选的，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。

优选的，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。