[发明专利]一种门店库存优化的方法有效

专利信息
申请号: 201910384747.4 申请日: 2019-05-09
公开(公告)号: CN110163427B 公开(公告)日: 2021-12-07
发明(设计)人: 王一君;陈灿;吴珊珊;孙利辉 申请(专利权)人: 杭州览众数据科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q30/02
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 朱月芬
地址: 310000 浙江省杭州市滨*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种门店库存优化的方法,本发明步骤如下:步骤1:根据决策日期,获取门店近N个月的产品的销售数据的门店的面积;汇总每家门店的总销量,对其进行异常值的处理;步骤2:构造门店的属性和销售的数据集,计算这些数据项之间的距离,通过K‑means方法设置不同的K值进行聚类;步骤3:根据决策日期,结合同类产品近N1个月的累计销量及每周的销售数据,按照最小库存单元SKU的颗粒度对产品进行ABC分类;步骤4:根据TOC拉式补货的理论,设置门店的库存目标,并根据SKU在门店上周的销量和预测的需求进行对比,根据需求预测的准确度对门店的每一类产品进行需求调整。本发明能够实现门店的库存优化。
搜索关键词: 一种 库存 优化 方法
【主权项】:
1.一种门店库存优化的方法,其特征在于包括如下步骤:步骤1:根据决策日期,获取门店近N个月的产品(pi_df)的销售数据(s_df)和门店的面积(si_df);汇总每家门店的总销量,对其进行异常值的处理,将与平均值的偏差超过三倍标准差的销售数据,修正为与平均值的偏差等于3倍标准差;步骤2:构造门店的属性和销售的数据集(si_df,s_df),计算这些数据项之间的距离,通过K‑means方法设置不同的K值进行聚类;选取分类后的各类的门店数占比最接近实际业务情况的聚类结果作为门店分类的最终结果;dsq:表示AB2家门店的距离;As:表示A门店的销售数据;Bs:表示B门店的销售数据Aq:表示A门店的面积数据;Bq:表示B门店的面积数据步骤3:根据决策日期,结合同类产品近N1个月的累计销量及每周的销售数据,按照最小库存单元SKU的颗粒度对产品进行ABC分类;3‑1.获取每个SKU上周的门店销售数据;3‑2.获取每个SKU截止到决策日期门店的累计销售数据;3‑3.对获取的数据,按照上周的门店销售数据进行排序;上周销售数据相同时,按照门店累计销售数据进行排序,累计销售数据相同时,按照id号进行排序;3‑4.计算产品在所有门店的累计比率,即对产品的累计销售数据排序;3‑5.根据累计比率分类;将累计比率在0%‑20%的为A类门店产品,这类属于销售较好的产品,库存应适当的多放;累计比率在20%‑80%的为B类产品,这类门店销售中等,门店库存应处于整体库存的中游水平;累计比率在80%‑100%的为C类产品,这类产品的销售相比前2类较少,门店库存应适当的少放,优先满足前2类产品的需求;步骤4:根据TOC拉式补货的理论,设置门店的库存目标,并根据SKU在门店上周的销量和预测的需求进行对比,根据需求预测的准确度对门店的每一类产品进行需求调整,调整方法如下:4‑1.上周销量和上周需求预测值一半的差值在‑K0到K0之间,门店需求不进行调整;4‑2.上周销量比上周需求预测值一半的值大且差值不大于K1值,门店需求上调D1;上周销量比上周需求预测值一半的值大且差值大于K1值,门店需求上调D2;4‑3.上周销量比上周需求预测值一半的值小且差值不大于K1值,门店需求下调D1;上周销量比上周需求预测值一半的值大且差值大于K1值,门店需求下调D2;4‑4.避免需求值过大或过小,对调整后的需求值进行限制,A类门店需求的上、下限设置为DT1和DT2,B类门店需求的上、下限设置为DT3和DT4,C类门店需求的上、下限设置为DT5和DT6;K1/D1/D2/K0/DT1/DT2/DT3/DT4/DT5/DT6根据门店的历史销售数据的分布情况获取;4‑5.根据门店库存需求、区域内SKU的销售数据,设置门店需求的上下限,并结合门店的实际库存,对门店的库存目标进行微调;微调原则:确保门店库存满足目标库存的情况下,调拨成本最小,同时库存目标在上、下限之间,并保证能在调拨量最小的情况下能满足门店的库存目标;即:min(|(IT‑D)|*CID+CDLub*max(IT‑D,0)+CDLlb*max(D‑IT,0))IT为门店的库存目标,D为门店需求,CID为库存缺失成本,CDL为库存的最大缺货成本。
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