[发明专利]一种基于商品大数据的电子价签更新方法及系统

权利要求书

1.一种基于商品大数据的电子价签更新方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100，构建供货网络；

S200，通过供货网络读取各种商品的商品信息；

S300，建立供货风险模型；

S400，通过供货风险模型得到供货风险信号；

S500，更新供货风险信号的信息到商店中的电子价签；

其中，建立供货风险模型的方法为以下步骤，

S301，针对每一种商品，每间隔时间t采集的商品库存量S1(t)、运输负载量S2(t)、商店待售商品量S3(t)；

S302，构建商品库存量的风险模型为：R1(t)，

S303，建立运输过程的商品负载量变化模型为：R2(t)，

S304，建立商店中待售的商品量变化模型为：R3(t)，

其中，N为预设的时间阈值，单位布阶函数k(x)的取值为：N取值范围为[24,480]小时,t取值范围为[6,48]小时，i和j均为自然数，x为未知数；

S305，将商品库存量、运输负载量、商店待售商品量的数据Si(t)变换为投影函数Pi(t)，其中，i＝1,2,3；

或者参数q决定库存、运输、待售三种不同状态商品量变化的增加或者减少的速率，参数q分别取商品库存量、运输负载量和或商店待售商品量在时间t的范围内消耗或变化的商品量，公式中的Pi(t-1)为Pi(t)的递归公式，通过R1(t)、R2(t)和R3(t)，得到供货风险模型：

式中，Mix()表示供货风险的信号变化函数，

其中，P1(t)、P2(t)、P3(t)分别为投影后的商品库存量S1(t)、运输负载量S2(t)、商店待售商品量S3(t)数据，y为未知数。

2.根据权利要求1所述的一种基于商品大数据的电子价签更新方法，其特征在于，所述供货网络包括存储子网、物流子网、售货子网，

所述存储子网是由设置在多个供应商品给商店的供应商的仓库中的服务器互相连接构成的网络，仓库中的服务器与多个二维码扫码器或手持RFID读卡器的终端组成库存量采集单元；所述库存量采集单元用于采集或读取仓库中通过二维码或者RFID标记的各种商品的库存量、商品出库速度、商品入库速度数据；商品出库或入库时，由采集终端对商品的编号进行采集从而得到各种商品的库存量、商品出库速度、商品入库速度数据；仓库管理员通过二维码扫码器或手持RFID读卡器读取商品的信息，从而使库存量采集单元采集到当前的库存的商品数量即商品库存量；

所述物流子网为多个用于采集运送商品的运输车辆运载的商品的通过网络连接的服务器组成，网络连接的服务器与多个二维码扫码器或手持RFID读卡器的终端组成物流量采集单元；通过二维码扫码器或手持RFID读卡器读取各种商品的信息，从而使物流量采集单元采集到当前的正在运载的商品数量即运输负载量；

所述售货子网为多个商店中的服务器组成，商店中的服务器与多个二维码扫码器或手持RFID读卡器的终端组成的售卖量采集单元，所述售卖量采集单元与电子价签连接；通过二维码扫码器或手持RFID读卡器读取商店中各种商品的信息，从而使售卖量采集单元采集得到商店中商品数量即商店待售商品量。

3.根据权利要求1所述的一种基于商品大数据的电子价签更新方法，其特征在于，在S400中，通过供货风险模型得到供货风险信号的方法为，通过供货风险模型处理商品库存量、运输负载量、商店待售商品量的数据得到各种商品的供货风险值，判断供货风险值为正或负对应的预测各种商品的数量未来的变化的呈现增加或者减少的速率，若供货风险值为正，则该品种商品数量未来的呈现增加趋势；若供货风险值为负，则该品种商品数量未来呈现加剧减少趋势；

即供货风险值为负时出现风险，表示商店的销售量加剧、商店内的门店存货量不够，当供货风险值为正数时供货正常；当供货风险值为负数时则供货异常，并发出警告信息到电子价签中显示。