本发明专利技术实施例公开了一种库存单品预测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。其中，库存单品预测方法，包括：获取商家在第一时间段内从目标仓库出货的历史订单数据；对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果；根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。本发明专利技术实施例通过对目标仓库出货的历史订单数据的统计处理结果对未来该目标仓库中的库存单品进行预测，来确定符合仓库需求的库存单品，可提高确定库存单品的效率、准确率、灵活度，降低管理成本。降低管理成本。降低管理成本。
【技术实现步骤摘要】
一种库存单品预测方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种库存单品预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在互联网时代，很多用户挑选商品时通过互联网在线上进行。对于商家来说，通常情况下，同时在出售的商品种类往往成百上千，每种商品的销量不仅有高有低，不同地域的销售情况也可能存在显著差异。在每个仓库中，若将商家出售的所有单品(其中，一个单品即对应一个SKU(Stock Keeping Unit)，SKU为保存库存控制的最小可用单位，如一款手机，不同颜色、颜色、配置对应不同的SKU)都进行库存，不仅会带来运输成本的上升和库存积压等问题，也会给管理增加难度。现有的为每个仓库确定库存单品的方法是根据经验来选择库存单品，或者根据销量占比从高到底依次选择库存单品，这些为仓库确定库存单品的方法往往不是最优的，调整起来也不够灵活，降低了为仓库确定库存单品的效率、准确率以及灵活度，增加了管理成本。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种库存单品预测方法、装置、计算机设备及存储介质，可提高确定库存单品的效率、准确率、灵活度，降低管理成本，解决了现有技术中的为仓库确定库存单品时出现的效率低、准确率低、灵活度差，且成本高的问题。
[0004]本专利技术实施例提供了一种库存单品预测方法，包括：
[0005]获取商家在第一时间段内从目标仓库出货的历史订单数据；
[0006]对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果；
[0007]根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。
[0008]进一步地，所述对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果，包括：
[0009]统计所述历史订单数据中的订单总数，以及所述历史订单数据中所有单品的总销量；
[0010]统计所述历史订单数据中的每个订单中各单品的销量；
[0011]确定所述历史订单数据中的每个订单中各单品的存在状态；
[0012]将每个订单中各单品的销量、每个订单中各单品的存在状态进行处理，以得到订单单品处理结果；
[0013]其中，所述统计处理结果包括所述订单总数、所述所有单品的总销量、所述订单单品处理结果。
[0014]进一步地，所述将每个订单中各单品的销量、每个订单中各单品的存在状态进行
处理，以得到订单单品处理结果，包括：
[0015]对所述每个订单中各单品的销量进行矩阵转换，以得到销量矩阵；
[0016]对每个订单中各单品的存在状态进行二值转换，以得到二值矩阵；
[0017]其中，所述订单单品处理结果包括所述销量矩阵和所述二值矩阵。
[0018]进一步地，所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单，包括：
[0019]获取预设的订单满足率和销量满足率；
[0020]根据所述统计处理结果，以及所述预设的订单满足率和销量满足率，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。
[0021]进一步地，在所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单的步骤之前，所述库存单品预测方法还包括：
[0022]构建库存单品预测模型；
[0023]所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单，包括：将所述统计处理结果输入至所述库存单品预测模型中，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。
[0024]进一步地，所述构建库存单品预测模型，包括：
[0025]设置订单满足率、销量满足率，以及二值化变量；
[0026]将预测的库存单品数量最小化设置为目标函数；
[0027]根据订单满足率、销量满足率、二值化变量之间的关系构建所述目标函数的约束条件；
[0028]根据所述目标函数，所述目标函数的约束条件构建所述库存单品预测模型。
[0029]进一步地，所述库存单品预测模型包括销量矩阵参数、二值矩阵参数、订单总数参数、所有单品的总销量参数，所述根据订单满足率、销量满足率、二值化变量之间的关系构建所述目标函数的约束条件，包括：
[0030]设置所述销量矩阵参数、所述二值化变量之间的关系，作为所述目标函数的第一约束条件；
[0031]设置所述二值矩阵参数、所述二值化变量之间的关系，作为所述目标函数的第二约束条件；
[0032]设置所述销量矩阵参数、所述销量满足率、所述所有单品的总销量参数之间的关系，作为所述目标函数的第三约束条件；
[0033]设置所述二值矩阵参数、所述订单满足率、所述订单总数参数之间的关系，作为所述目标函数的第四约束条件。
[0034]本专利技术实施例还提供了一种库存单品预测装置，包括：
[0035]订单获取单元，用于获取商家在第一时间段内从目标仓库出货的历史订单数据；
[0036]统计处理单元，用于对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果；
[0037]预测单元，用于根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述
目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。
[0038]进一步地，所述统计处理单元，包括：
[0039]订单销量统计单元，用于统计所述历史订单数据中的订单总数，以及所述历史订单数据中所有单品的总销量；
[0040]单品销量统计单元，用于统计所述历史订单数据中的每个订单中各单品的销量；
[0041]单品状态确定单元，用于确定所述历史订单数据中的每个订单中各单品的存在状态；
[0042]订单单品处理单元，用于将每个订单中各单品的销量、每个订单中各单品的存在状态进行处理，以得到订单单品处理结果；
[0043]其中，所述统计处理结果包括所述订单总数、所述所有单品的总销量、所述订单单品处理结果。
[0044]进一步地，所述订单单品处理单元，包括：
[0045]销量矩阵确定单元，用于对所述每个订单中各单品的销量进行矩阵转换，以得到销量矩阵；
[0046]二值矩阵确定单元，用于对每个订单中各单品的存在状态进行二值转换，以得到二值矩阵；
[0047]其中，所述订单单品处理结果包括所述销量矩阵和所述二值矩阵。
[0048]进一步地，所述预测单元，包括：
[0049]第一满足率获取单元，用于获取预设的订单满足率和销量满足率；
[0050]第一单品预测单元，用于根据所述统计处理结果，以及预设的订单满足率和销量满足率，以对所述商家在未来第二时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种库存单品预测方法，其特征在于，包括：获取商家在第一时间段内从目标仓库出货的历史订单数据；对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果；根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。2.如权利要求1所述的库存单品预测方法，其特征在于，所述对所述历史订单数据进行统计处理，得到所述目标仓库历史出货数据的统计处理结果，包括：统计所述历史订单数据中的订单总数，以及所述历史订单数据中所有单品的总销量；统计所述历史订单数据中的每个订单中各单品的销量；确定所述历史订单数据中的每个订单中各单品的存在状态；将每个订单中各单品的销量、每个订单中各单品的存在状态进行处理，以得到订单单品处理结果；其中，所述统计处理结果包括所述订单总数、所述所有单品的总销量、所述订单单品处理结果。3.如权利要求2所述的库存单品预测方法，其特征在于，所述将每个订单中各单品的销量、每个订单中各单品的存在状态进行处理，以得到订单单品处理结果，包括：对所述每个订单中各单品的销量进行矩阵转换，以得到销量矩阵；对每个订单中各单品的存在状态进行二值转换，以得到二值矩阵；其中，所述订单单品处理结果包括所述销量矩阵和所述二值矩阵。4.如权利要求1所述的库存单品预测方法，其特征在于，所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单，包括：获取预设的订单满足率和销量满足率；根据所述统计处理结果，以及所述预设的订单满足率和销量满足率，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单。5.如权利要求1所述的库存单品预测方法，其特征在于，在所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单的步骤之前，所述库存单品预测方法还包括：构建库存单品预测模型；所述根据所述统计处理结果，对所述商家在未来第二时间段内从所述目标仓库出货的库存单品进行预测，输出库存单品清单，包括：将所述统计...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘垚，储孝国，曾庆维，石新晨，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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