[发明专利]基于大数据整合处理的供应链管理预测方法

说明书

本发明涉及供应链管理技术领域，具体地说，涉及基于大数据整合处理的供应链管理预测方法。其对需求端的需求商品的信息进行采集步骤；对需求端的背景数据进行采集，同时对该数据进行大数据分析预测步骤；接收大数据分析预测的结果，并结合需求商品的信息进行分段式整合步骤。本发明中通过设置分段式整合将需求端的合作背景以及供应端的生产状况与商品及其数量进行分段式分配，以实现对需求端需求数量的满足以及供应端生产状况的适应，以提高供应能力的利用率和任务完成的进度的速度，同时将二者结合还能大大提高供应端和需求端的关联性，保证了供应端和需求端利益需求的最大化。

技术领域

本发明涉及供应链管理技术领域，具体地说，涉及基于大数据整合处理的供应链管理预测方法。

背景技术

供应链是供应商-制造商之间的供应链关系，该关系在一定时期内进行信息共享，从而降低供应链总成本、降低库存水平、增强信息共享和改善相互之间的交流，以实现供应链节点企业产量、交货期和用户满意度和业绩的改善和提高。

中国专利公开号：CN110490520A公开了一种供应链管理系统客户模块通过所述归审模块直接将所述订单信息转入所述收货单元，用户收到货物后，核对所述订单信息是否与货物清单相匹配，若是，则通过所述收货单元完成收货入库操作，从而无需仓管人员再次手动录入订单信息，使得商品的收货入库变得更加简单高效，有效地降低了仓管人员的工作量，降低了错误发生率，从而提高了企业的供应链管理效率，降低了企业的供应链管理成本。

但现有的技术中无法对需求端的需求情况以及供应端的生产能力进行一个预测，这样很容出现生产能力与需求能力不匹配的情况，也就是说，无法对需求进行一个合理的分配，大大降低对生产能力的利用率，提高生产成本，严重时会延缓交货时间。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据整合处理的供应链管理预测方法，以解决上述背景技术中提出无法对需求进行一个合理的分配，大大降低对生产能力的利用率，提高生产成本，严重时会延缓交货时间的问题。

为实现上述目的，本发明提供基于大数据整合处理的供应链管理预测方法，包括如下方法步骤：

S1、对需求端的需求商品的信息进行采集；

S2、对需求端的背景数据进行采集，同时对该数据进行大数据分析预测；

S3、接收大数据分析预测的结果，并结合需求商品的信息通过分段式整合算法进行整合；

S4、根据整合后的结果形成分段式需求供应数据，并发送至供应端。

作为本技术方案的进一步改进，所述S1中需求商品的信息包括商品名称和商品需求数量。

作为本技术方案的进一步改进，所述S2中大数据分析预测采用数据挖掘算法，其算法步骤如下：

S2.1、对背景数据进行聚类；

S2.2、建立聚类模型；

S2.3、找出聚类中心，对背景数据进行聚类分析。

作为本技术方案的进一步改进，所述S2.1中背景数据包括需求端的合作背景数据和生产状况数据。

作为本技术方案的进一步改进，所述S2.3中聚类分析采用模糊算法，其算法公式如下：

；

其中，为聚类分析结果；为商品类别数；为样本的空间数据，；为样本的聚类中心,；为对的隶属度；为权重指数。

作为本技术方案的进一步改进，所述隶属度的计算公式如下：

；

其中，为样本的聚类中心, 。

作为本技术方案的进一步改进，所述样本为背景数据，样本为需求商品的信息，样本为生成状况数据。

作为本技术方案的进一步改进，所述S3中分段式整合采用数量分段式整合算法，其算法步骤如下：