【技术实现步骤摘要】
基于BOM识别的采购方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动化采购领域，尤其涉及一种基于BOM识别的采购方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前元器件物料清单（BOM）报价主要有人工报价和系统报价两类方式。第一种人工报价流程是，将物料清单（以下简称BOM）文件中每一个物料分别辨识出产品类型、型号、品牌、参数、封装、单机用量、需求数量、位号、客户物料号等关键信息后，分别使用型号或者参数在商品数据中进行搜索，再将搜索结果按照一定的业务需求，选择最优的商品，将商品的型号、品牌、参数、封装、报价数量等关键信息填写到对应的报价表中，最后把处理完成的报价表格发送给客户。传统的人工报价的问题：1、需要单个物料逐个进行处理，报价效率低下；2、询价文件和报价文件需要通过微信、QQ、邮件等通讯工具进行传递，沟通效率低下。
[0003]针对传统的人工报价遇到的问题，采用第二种系统报价，普遍的方案是：让用户上传BOM文件或，分别选择文件中型号、品牌、封装、需求数量分别对应的是哪一列，后使用型号或者参数进行搜...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于BOM识别的采购方法，其特征在于，包括步骤：获取待采购电子元器件的BOM文件；根据预置元器类目识别算法，对所述BOM文件进行类目标签设置处理，得到标签BOM文件，所述标签BOM文件的设置标签包括：元器件型号标签、非元器件型号标签；根据预置规范化算法，对所述标签BOM文件中所述非元器型号标签的数据进行标准规范化处理，得到标签BOM规范文件；访问预置目标商品数据库，根据预置比对分析算法，将所述标签BOM规范文件与所述目标商品数据库进行关联分析处理，得到关联商品数据；根据所述目标商品数据库中的商品库存、商品单价、商品交货时长，对所述关联商品数据进行筛选处理，得到所述BOM文件对应的采购商品数据。2.根据权利要求1所述的基于BOM识别的采购方法，其特征在于，所述根据预置元器类目识别算法，对所述BOM文件进行类目标签设置处理，得到标签BOM文件包括：基于神经网络训练的Fasttext文本分类模型,逐行对所述BOM文件进行识别，得到识别分类结果；将所述识别分类结果设置为所述BOM文件对应数据格的标签，得到标签BOM文件。3.根据权利要求2所述的基于BOM识别的采购方法，其特征在于，所述基于神经网络训练的Fasttext文本分类模型,逐行对所述BOM文件进行识别，得到识别分类结果包括：逐行识别判断所述BOM文件的首行字符串是否为元器件型号类型；若识别不为元器件型号类型，则根据预置jieba函数，对所述首行字符串进行分词处理，得到分词字符串集；基于神经网络训练的Fasttext文本分类模型，对所述分词字符串集进行识别分层处理，得到层级分类数据，其中，所述层级分类数据包括：元器件型号类型；若识别为元器件型号类型，则基于预置ES数据库和预置KNN算法，校验所述首行字符串是否为元器件型号类型；若校验为所述元器件型号类型，则将所述首行字符串确定为元器件型号类型；若校验不为所述元器件型号类型，则进入识别不为元器件型号类型处理中。4.根据权利要求1所述的基于BOM识别的采购方法，其特征在于，所述根据预置规范化算法，对所述标签BOM文件中所述非元器型号标签的数据进行标准规范化处理，得到标签BOM规范文件包括：读取所述非元器型号标签在所述标签BOM文件中的数据字符串；根据预置等价转换词典和指定字符设置，对所述数据字符串进行等价转换处理，得到指定字符串；将所述指定字符串替换所述标签BOM文件中的数据字符串，得到标签BOM规范文件。5.根据权利要求1所述的基于BOM识别的采购方法，其特征在于，所述访问预置目标商品数据库，根据预置比对分析算法，将所述标签BOM规范文件与所述目标商品数据库进行关联分析处理，得到关联商品数据包括：读取所述标签BOM规范文件中元器件型号标签对应的元器件型号字符串；判断所述元器件型号字符串在所述目标商品数据库是否...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖清华，李六七，王安，杜飞，刘武，
申请(专利权)人：深圳前海硬之城信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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