【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能數據處理，具體地說是一種基于銷售與庫存的動態補貨方法、系統、設備及介質。
技術介紹
1、商品的供需管理是目前各大零售企業都極為關注的事情，由于信息化水平的差異，絕大部分零售企業還都遵循著較為傳統的營銷模式。但隨著信息技術的發展，各大零售企業的信息化水平也在不斷地提高，目前各大廠商的困境在于無法將龐大的銷售數據與庫存量進行分析，從而做到動態補貨，優化現有的營銷模式。
2、故如何提前對門店的需求做出預測，實現動態補貨，避免因運輸和人力成本造成的供需關系變化是目前亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術的技術任務是提供一種基于銷售與庫存的動態補貨方法、系統、設備及介質，來解決如何提前對門店的需求做出預測，實現動態補貨，避免因運輸和人力成本造成的供需關系變化的問題。
2、本專利技術的技術任務是按以下方式實現的，一種基于銷售與庫存的動態補貨方法，該方法是通過收集企業各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息，對各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息進行分析獲取對應的銷售情況，進而定制化門店的自定義補貨策略，反向促進銷售數據的增長；同時再根據銷售數據反復迭代更新補貨策略，使銷售策略更加符合各門店的補貨需求。
3、作為優選，該方法具體如下：
4、選擇待補貨商品；
5、獲取待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量；
6、根據待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量計算待補貨商品在各個
7、對各個門店所需的補貨量進行過濾及調整，獲取待補貨商品的補貨量。
8、更優地，根據待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量計算待補貨商品在各個門店所需的補貨量下：
9、計算待補貨商品的門店補貨量β，公式如下：
10、
11、其中，n表示門店；f(xn)表示門店等級投放標準量；表示門店平均成交率；n表示天數；表示同地區門店平均成交率；a表示同地區下門店；jn表示門店有銷售數據基數；kn表示門店無銷售數據基數；mn表示商品補貨周期；f(nn)表示商品可用投放量；f(pn)表示在途數量；qn表示安全庫存；
12、將各個門店的補貨量數據集合構成總的商品補貨量集合{β(1),β(2),…β(n)}。
13、更優地，對各個門店所需的補貨量進行過濾及調整，獲取待補貨商品的補貨量具體如下：
14、從總的商品補貨量集合{β(1),β(2),…β(n)}中選篩選出限制條件以內的補貨數量，獲取所有門店實現的補貨量{αβ(1),αβ(2),…αβ(n)}。
15、更優地，限制條件表示為集合{α(1),α(2),α(3)，…α(n)}；
16、其中，α(1)表示門店是否為黑名單門店，黑名單門店不參與補貨；
17、α(2)表示門店若未測算出門店投放標準，則不參與補貨；
18、α(3)表示基于對應門店類型所設置門店等級投放標準上限及下限，若高于上限，則門店等級投放標準量取其上限值；若低于下限，門店等級投放標準量取其下限值；
19、α(n)表示若門店平均成交率或城市平均成交率為0，不參與補貨。
20、一種基于銷售與庫存的動態補貨系統，該系統包括：
21、選擇模塊，用于選擇待補貨商品；
22、投放量獲取模塊，用于獲取待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量；
23、補貨量獲取模塊，用于根據待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量計算待補貨商品在各個門店所需的補貨量；
24、過濾及調整模塊，用于對各個門店所需的補貨量進行過濾及調整，獲取待補貨商品的補貨量。
25、作為優選，補貨量獲取模塊包括：
26、補貨量計算子模塊，用于計算待補貨商品的門店補貨量β，公式如下：
27、
28、其中，n表示門店；f(xn)表示門店等級投放標準量；表示門店平均成交率；n表示天數；表示同地區門店平均成交率；a表示同地區下門店；jn表示門店有銷售數據基數；kn表示門店無銷售數據基數；mn表示商品補貨周期；f(nn)表示商品可用投放量；f(pn)表示在途數量；qn表示安全庫存；
29、補貨量集合獲取子模塊，用于將各個門店的補貨量數據集合構成總的商品補貨量集合{β(1),β(2),…β(n)}。
30、更優地，過濾及調整模塊是從總的商品補貨量集合{β(1),β(2),…β(n)}中選篩選出限制條件以內的補貨數量，獲取所有門店實現的補貨量{αβ(1),αβ(2),…αβ(n)}；
31、其中，限制條件表示為集合{α(1),α(2),α(3)，…α(n)}；
32、其中，α(1)表示門店是否為黑名單門店，黑名單門店不參與補貨；
33、α(2)表示門店若未測算出門店投放標準，則不參與補貨；
34、α(3)表示基于對應門店類型所設置門店等級投放標準上限及下限，若高于上限，則門店等級投放標準量取其上限值；若低于下限，門店等級投放標準量取其下限值；
35、α(n)表示若門店平均成交率或城市平均成交率為0，不參與補貨。
36、一種電子設備，包括：存儲器和至少一個處理器；
37、其中，所述存儲器上存儲有計算機程序；
38、所述至少一個處理器執行所述存儲器存儲的計算機程序，使得所述至少一個處理器執行如上述的基于銷售與庫存的動態補貨方法。
39、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序可被處理器執行以實現如上述的基于銷售與庫存的動態補貨方法。
40、本專利技術的基于銷售與庫存的動態補貨方法、系統、設備及介質具有以下優點：
41、(一)本專利技術深入挖掘數據規律，歷經多次迭代對模型算法及參數進行擬合修正自主定義公式，成功建立起動態補貨模型體系，以指導酒企實現精準補貨，不僅能夠提升酒企運用數據的能力與水平，及時掌握經銷商和消費者的需求動態，探尋適合目標市場的更為科學的補貨方式，精準制定補貨策略并進行消費跟蹤，提供更符合市場需求的補貨策略，還能強化經銷商和消費者對企業及產品的忠誠度，進而牢牢把握經銷商和消費者以及市場，增強酒企的核心競爭力與渠道掌控力，有力助推酒企營銷實現高質量發展；
42、(二)本專利技術的目的在于對各經銷商門店下的商品做到精準補貨，使門店的商品庫存不過剩也能滿足營銷需求，從而在一定程度上達到酒企與門店的供需平衡且使酒企的運輸成本及人力成本能夠得到更有效的利用及控制，而需要做到對門店的精準補貨，則需要門店的門店等級投放標準、門店平均成交率、商品可用投放量及安全庫存等作為依據來計算出補貨量；
43、(三)本專利技術以銷售數據和庫存量為依據，優化商品供給模型，從而實現優化銷售數據的正向反饋，并將門店的銷本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，該方法是通過收集企業各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息，對各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息進行分析獲取對應的銷售情況，進而定制化門店的自定義補貨策略，反向促進銷售數據的增長；同時再根據銷售數據反復迭代更新補貨策略，使銷售策略更加符合各門店的補貨需求。
2.根據權利要求1所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，該方法具體如下：
3.根據權利要求1或2所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，根據待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量計算待補貨商品在各個門店所需的補貨量下：
4.根據權利要求3所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，對各個門店所需的補貨量進行過濾及調整，獲取待補貨商品的補貨量具體如下：
5.根據權利要求4所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，限制條件表示為集合{α(1)，α(2)，α(3)，.....α(n)}；
6.一種基于銷售與庫存的動態補貨系統，其特征在于，該系統包括：
7.根據權利要求6所
8.根據權利要求6或7所述的基于銷售與庫存的動態補貨系統，其特征在于，過濾及調整模塊是從總的商品補貨量集合{β(1)，β(2)，.....β(n)}中選篩選出限制條件以內的補貨數量，獲取所有門店實現的補貨量{αβ(1)，αβ(2)，.....αβ(n)}；
9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和至少一個處理器；
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，所述計算機程序可被處理器執行以實現如權利要求1至5中任一項所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，該方法是通過收集企業各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息，對各門店下銷售商品的銷售數據及庫存信息進行分析獲取對應的銷售情況，進而定制化門店的自定義補貨策略，反向促進銷售數據的增長；同時再根據銷售數據反復迭代更新補貨策略，使銷售策略更加符合各門店的補貨需求。
2.根據權利要求1所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，該方法具體如下：
3.根據權利要求1或2所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，根據待補貨商品下所有門店等級投放標準量以及門店可用投放量計算待補貨商品在各個門店所需的補貨量下：
4.根據權利要求3所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法，其特征在于，對各個門店所需的補貨量進行過濾及調整，獲取待補貨商品的補貨量具體如下：
5.根據權利要求4所述的基于銷售與庫存的動態補貨方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃述波，鄭斌，張永剛，于磊，任鵬，
申請(專利權)人：山東浪潮數字商業科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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