[发明专利]一种基于大数据的产业链订单需求评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的产业链订单需求评估方法及系统，通过获取产业链上游需求侧发出的订单任务；根据获取的订单任务，建立产业链上游需求数学模型，将上游需求侧订单分类总量U作为上游需求数学模型中的因变量，将订单量级变量x、同一量级订单统计总量A、以及某一客户订单量a作为上游需求数学模型中三个不同维度的自变量，建立上游需求侧订单分类总量数学函数关系式；根据建立的上游需求侧订单分类总量数学函数关系式，计算出上游需求侧订单分类总量U，由计算出的上游需求侧订单分类总量U来评估出产业链需求的订单总量。本发明智能化程度高、计算精度高；提高生产效率，产品定单可追溯性强。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，尤其公开了一种基于大数据的产业链订单需求评估方法及系统。

背景技术

订单模式占整个生产企业产业链的80％以上，是产业链企业最为普遍的经营模式。按照业务发展的先后顺序分为订单、打样、签合同、生产、后道加工、检验检测、订单发货等7个业务场景。其中，订单业务场景是整个业务发起的源头，一般情况分为内贸与外贸两种订单类别。是各类生产企业最为关注的核心，如何让自己的生产资源持续获得与之相匹配的订单，是企业后续稳定经营的保证。

但是，现有生产中，存在着一个普遍痛点问题：即不存在生产订单和加工厂相互融合的系统，那就是外贸公司、采购商、外贸商、个体户虽然有生产订单，但是很难找到合适的加工厂；而各加工厂有生产资源很难找到合适的生产订单。

因此，现有生产中存在的上述缺陷，是一件亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种基于大数据的产业链订单需求评估方法及系统，旨在解决现有生产中存在的上述缺陷的技术问题。

本发明的一方面涉及一种基于大数据的产业链订单需求评估方法，包括以下步骤：

获取产业链上游需求侧发出的订单任务；

根据获取的订单任务，建立产业链上游需求数学模型，其中，将上游需求侧订单分类总量U作为上游需求数学模型中的因变量，将订单量级变量x、同一量级订单统计总量A、以及某一客户订单量a作为上游需求数学模型中三个不同维度的自变量，建立上游需求侧订单分类总量数学函数关系式，上游需求侧订单分类总量数学函数关系式为：

U＝t(x，A，a)

上式中，U表示将上游需求侧订单分类总量，x表示订单量级变量，A表示同一量级订单统计总量，a表示某一客户订单量；

根据建立的上游需求侧订单分类总量数学函数关系式，计算出上游需求侧订单分类总量U，由计算出的上游需求侧订单分类总量U来评估出产业链需求的订单总量。

进一步地，根据获取的订单任务，建立产业链上游需求数学模型的步骤中，根据量级不同将订单量级变量x分解为x₁，x₂，...x_i...x_n；根据量级不同将同一量级订单统计总量A分解为A₁，A₂，...A_i...A_n；按某订单量级编号i和具体某个客户编号j，将某一客户订单量a分解为a₁₁...，a_ij...，a_nm，则上游需求侧订单分类总量通过以下公式得出：

U＝f(x₁，x₂，...，x_n，A₁，A₂，...，A_n，a₁₁...，a_ij...，a_nm)