【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機，具體為基于大數據的數字化ai智能分析系統。
技術介紹
1、隨著大數據、人工智能和物聯網等技術的快速發展，企業在運營、客戶關系管理和供應鏈管理中積累了大量數據。傳統的數據處理和分析方法已經無法滿足現代企業對高效決策和精細化管理的需求。通過數據驅動的智能分析系統，企業能夠從海量數據中提取有價值的信息，從而優化運營效率、提升客戶滿意度并降低供應鏈管理成本。這種基于大數據的數字化ai智能分析系統在各種行業中，尤其是制造業、零售業和物流行業，變得越來越重要。
2、但是傳統企業智能分析系統，企業各個部門之間的數據孤立，導致信息不能有效整合，影響整體決策效率，在庫存管理中，無法準確預測產品銷售需求可能導致庫存積壓或缺貨，從而增加企業成本和運營風險，并且傳統的客戶關系管理方式缺乏對客戶行為模式和需求趨勢的深度分析，導致營銷策略不夠精準，影響客戶滿意度和忠誠度。在供應鏈中，資源配置和運輸路徑的優化對降低成本和提高效率至關重要，但復雜的供應鏈結構使得傳統優化方法效率低下。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于大數據的數字化ai智能分析系統，解決了上述
技術介紹
的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于大數據的數字化ai智能分析系統，包括以下模塊：數據獲取模塊、庫存優化模塊、客戶關系管理模塊、供應鏈優化模塊、報告生成模塊；所述數據獲取模塊用于獲取企業管理數據，企業管理數據包括企業運營數據、企業客戶數據和企業供應
3、進一步地，所述企業運營數據包括歷史銷售數據、現有產品庫存量、采購數據、供應數據、市場趨勢數據；所述企業客戶數據包括客戶購買歷史數據、交易頻率數據和客戶反饋數據；所述企業供應鏈數據包括供應商信息數據、生產能力數據、倉儲容量數據、運輸成本數據、需求量數據。
4、進一步地，通過時間序列預測算法分析企業運營數據，預測企業產品銷售需求的具體過程如下：對企業運營數據進行數據預處理，數據預處理包括數據清洗、數據轉換和數據標準化；將預處理后的企業運營數據輸入到自回歸積分滑動平均模型，分析當前銷售需求值與之前時間點銷售需求值之間的關系，獲取自回歸參數；分析當前銷售需求值與自回歸積分滑動平均模型誤差項之間的關系，獲取移動平均參數；預測企業產品銷售需求的公式如下，；其中，表示預測的未來時間點的銷售需求值，表示模型的常數項，代表數據的長期平均水平，表示自回歸參數，表示移動平均參數，即當前銷售需求值與過去第j個時間點的預測誤差之間的關系，表示在時間點t+h-i的實際銷售需求值，表示在時間點t+h-i的預測誤差項，即實際觀測值與模型預測值之間的差異，p表示自回歸階數，即觀測值總數，q表示移動平均階數，即誤差項總數，i表示自回歸部分的滯后期數，即在自回歸模型中使用的時間點的數量，j表示移動平均部分的滯后期數，即在移動平均模型中使用的誤差項的數量，h表示預測期數。
5、進一步地，通過聚類算法分析企業客戶數據，識別客戶行為模式和需求趨勢的具體過程如下：對企業客戶數據進行清洗、標準化和特征選擇，特征選擇包括購買頻率、購買金額、最近購買時間，將客戶分為高頻購買者簇和低頻購買者簇；隨機選擇k個客戶樣本的特征值，將每個客戶分配到距離最近的質心所在的簇中，計算每個簇中所有客戶特征的均值，并更新特征值均值的位置，公式如下，，其中，表示第b個簇在第k個特征均值，表示第b個簇中的客戶集合，表示第k個特征值；根據各個簇的特征均值，得到不同簇中客戶的平均購買行為特征，識別客戶行為模式，將不同時間段的聚類結果進行對比，分析客戶簇遷移程度，識別客戶需求趨勢。
6、進一步地，獲取企業客戶分類的具體過程如下：通過聚類算法將每個客戶分配到距離最近的質心所在的簇中，獲取企業客戶分類的公式如下，；其中，是第a個客戶與第b個簇特征均值的距離，是第a個客戶的第k個特征值，?表示第b個簇在第k個特征均值，m表示特征總數；根據客戶與第j個簇質心的距離大小，將客戶分為高頻購買者類和低頻購買者類。
7、進一步地，優化供應鏈中的資源配置和運輸路徑的具體過程如下：設置供應鏈約束條件，供應鏈約束條件包括生產能力約束、需求滿足約束、運輸能力約束、倉儲容量約束；通過混合整數線性規劃算法，求解目標函數，在滿足約束條件的前提下，確定最優的資源配置和運輸路徑，對供應鏈中的資源配置和運輸路徑進行優化。
8、本專利技術具有以下有益效果：
9、（1）、該基于大數據的數字化ai智能分析系統，數據獲取模塊通過集成企業運營數據、客戶數據和供應鏈數據，打破信息孤島，實現數據的全面整合。這種整合使得企業可以在統一的平臺上獲取所有相關數據，提升數據利用效率。庫存優化模塊利用時間序列預測算法對銷售需求進行精準預測，避免庫存積壓和缺貨現象。通過構建庫存線性規劃模型，企業能夠制定最優的庫存補貨策略，確保庫存水平既能滿足需求，又能降低持有成本。客戶關系管理模塊通過聚類算法分析客戶數據，能夠識別不同客戶群體的行為模式和需求趨勢。這種識別幫助企業將客戶分為高頻和低頻購買者，從而制定更具針對性的個性化營銷策略，提高客戶滿意度和忠誠度。
10、（2）、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于，包括以下模塊：數據獲取模塊、庫存優化模塊、客戶關系管理模塊、供應鏈優化模塊、報告生成模塊；
2.根據權利要求1所述的基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于：所述企業運營數據包括歷史銷售數據、現有產品庫存量、采購數據、供應數據、市場趨勢數據；
3.根據權利要求2所述的基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于：通過時間序列預測算法分析企業運營數據，預測企業產品銷售需求的具體過程如下：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于：通過聚類算法分析企業客戶數據，識別客戶行為模式和需求趨勢的具體過程如下：
5.根據權利要求4所述的基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于：獲取企業客戶分類的具體過程如下：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的數字化AI智能分析系統，其特征在于：優化供應鏈中的資源配置和運輸路徑的具體過程如下：
【技術特征摘要】
1.基于大數據的數字化ai智能分析系統，其特征在于，包括以下模塊：數據獲取模塊、庫存優化模塊、客戶關系管理模塊、供應鏈優化模塊、報告生成模塊；
2.根據權利要求1所述的基于大數據的數字化ai智能分析系統，其特征在于：所述企業運營數據包括歷史銷售數據、現有產品庫存量、采購數據、供應數據、市場趨勢數據；
3.根據權利要求2所述的基于大數據的數字化ai智能分析系統，其特征在于：通過時間序列預測算法分析企業運營數據，預測企...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李海強，龍熠，袁章潔，王敬輝，趙博聞，
申請(專利權)人：大連輝智業學網絡科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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