【技术实现步骤摘要】
一种基于概率需求分布的库存优化方法
本专利技术属于信息预测
,具体是一种基于概率需求分布的库存优化方法设计。
技术介绍
企业在生产经营和商品销售的活动中,往往需要把购买的原料、生产的产品和销售的商品存储起来,以备使用和销售。但是,现实业务场景具有高度复杂性,需求与供应、消费与存储之间的协调性会直接引发供需不平衡的状态,一方面可能会造成物料积压,导致资金周转缓慢和库存成本增加;另一方面由于物料短缺,引起生产停工或者无货销售,使经营单位因利润降低而带来经济损失。为了有效管理库存结构,一般企业通过库存价值、销售频次等维度将商品分为ABC类别,不同类别使用不同的规则进行库存的补货。决定采购哪些商品,采购多少数据,大部分企业使用过去一个月或三个月销量,利用移动平均的方式预测未来的销售量,然后再加上人为经验的判断进行补货决策。然而,由于商品的需求具有较强的随机性,使用移动平均的模型预测销量误差会很大;另外,对于季节性的商品使用过去一个月或三个月的销量数据很难正确把握其销量的季节因素。因此,在传统运筹学的库存模型下,本专利技术提出了一种基于概率需求分布的库存优化方法,可通 ...
【技术保护点】
1.一种基于概率需求分布的库存优化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:首先基于企业信息化管理平台,获取商品的每日期末库存Ir(t)、采购提前期LT、销售出库S(t)、采购入库Qr(t)、安全库存IS、供应商合并天数V、最小包装量MQ,其中t表示第t天;基于历史每日销售出库S(t)进行移动求和,时间窗口为LT,移动步长为1天,得到历史需求序列SLT(t),通过统计需求序列SLT(t)的频次分布,得到需求概率密度函数f(SLT(t)),从而概率值α对应的需求预测值为
【技术特征摘要】
1.一种基于概率需求分布的库存优化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:首先基于企业信息化管理平台,获取商品的每日期末库存Ir(t)、采购提前期LT、销售出库S(t)、采购入库Qr(t)、安全库存IS、供应商合并天数V、最小包装量MQ,其中t表示第t天;基于历史每日销售出库S(t)进行移动求和,时间窗口为LT,移动步长为1天,得到历史需求序列SLT(t),通过统计需求序列SLT(t)的频次分布,得到需求概率密度函数f(SLT(t)),从而概率值α对应的需求预测值为由上式(1)可得概率值α与需求预测值F(α)之间的函数关系;步骤2:设训练天数为Ttest,Ttest∈N+,第t天仿真的期末库存为Ir(t),第t天起LT天内预计到货数量为q(t),若当前时间为第t天,给定概率值α,即确定了需求概率分布。由于要满足采购提前期LT的需求,所以LT天之后的库存水平Ir(t,α)为:Ir(t,α)=Ir(t-1,α)+q(t)-F(α)步骤3:判断Ir(t,α)是否大于安全库存IS,若Ir(t,α)大于安全库存IS,则采购量Qopt(t)=0,否则,执行步骤4;步骤4:若Ir(t,α)小于等于安全库存IS,则分为下列两种情况:1.如果第t天之前的V天内有订货,则根据供应商的规定不能够重复订货,则Qopt(...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈灿,王一君,陈杰,吴珊珊,
申请(专利权)人:杭州览众数据科技有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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