本发明专利技术公开了一种库存管理方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于目标商品的销量情况确认仓库中目标商品的库存数量低于预设库存下限值的第一时间，并根据目标商品的预设库存上限值计算第一时间时目标商品的待补货数量；以目标商品的名称信息、类型信息和待补货数量作为条件查询预先注册的所有供应商，得到符合条件的目标供应商；获取目标供应商的评分，并在第一时间之前根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商，评分根据目标供应商的历史采购数据得到。本发明专利技术通过在库存不足时，自动筛选合适的供应商进行补货操作，不需要人工参与，降低了人力资源消耗。降低了人力资源消耗。降低了人力资源消耗。
【技术实现步骤摘要】
库存管理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及电商物流及数据处理领域，特别是涉及一种库存管理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现有业内对于库存管理的支持，使用到大数据支持，多物流平台资源对接，实现完全自动化，智能化的库存管理。
[0003]传统行业对于库存管理的方式，大多都是到达库存预警阈值，然后开启物资采购流程审批，报请部门审批，审查物料提供商资质，下单购买。多采取先支付一定数量订金，然后对方发货，己方收到后验货再付余款。然后再核对商品以及数量在对应库存管理系统中增加库存量。流程偏长，其中时间成本、人力成本浪费很严重，且使用不方便快捷。
[0004]现有系统在对于库存商品管理也是按需要下单，然后人工跟踪物流信息，物品收到后，再核对到货商品对应哪一个订单商品，然后再在库存管理系统中操作新增对应的商品库存数量，整个库存商品的补货操作流程复杂，工作效率难以提升，运营成本居高不下。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种库存管理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的库存管理方式需要消耗大量人力且效率不高的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种库存管理方法，包括：基于预先训练好的货物销量预测模型，对目标商品进行销量预测，得到销量预测结果，包括：获取目标商品的历史销量数据，历史销量数据在固定时间长度的周期上呈现周期性相似；利用预先训练好的神经网络模型，根据历史销量数据预测目标商品在未来时刻的初始销量预测数据；基于修正规则对初始销量预测数据进行修正，得到最终的销量预测结果；修正规则根据目标商品历史销量数据的参考周期数量、采用神经网络模型得到的历史销量预测数据和历史销量真实数据构建。
[0007]作为本申请的进一步改进，基于目标商品的销量情况确认仓库中目标商品的库存数量低于预设库存下限值的第一时间，包括：基于预先训练好的货物销量预测模型，对目标商品进行销量预测，得到销量预测结果；根据销量预测结果确认目标商品的库存低于预设库存下限值的第一时间。
[0008]作为本申请的进一步改进，所述基于预先训练好的货物销量预测模型，对所述目标商品进行销量预测，得到销量预测结果，包括：
[0009]获取目标商品的历史销量数据，所述历史销量数据在固定时间长度的周期上呈现周期性相似；
[0010]利用预先训练好的神经网络模型，根据所述历史销量数据预测所述目标商品在未来时刻的初始销量预测数据；
[0011]基于修正规则对所述初始销量预测数据进行修正，得到最终的销量预测结果；所
述修正规则根据所述目标商品历史销量数据的参考周期数量、采用所述神经网络模型得到的历史销量预测数据和历史销量真实数据构建。。
[0012]作为本申请的进一步改进，获取目标供应商的评分，并在第一时间之前根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商，包括：获取目标供应商的评分和订单完成平均耗时；在第二时间根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商，第二时间在第一时间之前，且第二时间与第一时间之间至少间隔订单完成平均耗时。
[0013]作为本申请的进一步改进，在第二时间根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商之前，还包括：当目标商品的库存数量发生变化时，判断目标商品的库存是否低于预设库存下限值；若是，则根据变化后的库存数量和预设库存上限值更新待补货数量，并立即根据评分将更新后的待补货数量按比例下单至各个目标供应商。
[0014]作为本申请的进一步改进，根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商之后，还包括：间隔预设时间段后，获取目标供应商的历史采购信息，历史采购信息包括历史商品价格信息、历史交货信息、历史服务水平信息和信用度信息；根据历史采购信息更新目标供应商的评分。
[0015]作为本申请的进一步改进，根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商之后，还包括：接收目标供应商上传的物流信息，并在物流信息为确定收货时，根据物料信息中的到货数量修改目标商品的库存。
[0016]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种库存管理装置，包括：确认模块，用于基于目标商品的销量情况确认仓库中目标商品的库存数量低于预设库存下限值的第一时间，并根据目标商品的预设库存上限值计算第一时间时目标商品的待补货数量；查询模块，用于以目标商品的名称信息、类型信息和待补货数量作为条件查询预先注册的所有供应商，得到符合条件的目标供应商；下单模块，用于获取目标供应商的评分，并在第一时间之前根据评分将待补货数量按比例下单至各个目标供应商，评分根据目标供应商的历史采购数据得到。
[0017]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述中任一项所述的库存管理方法的步骤。
[0018]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，存储有能够实现上述库存管理方法的程序指令。
[0019]本申请的有益效果是：本申请的库存管理方法通过根据目标商品的销售情况进行分析，以确认目标商品在仓库中的库存不满足预先设定的预设库存下限值时的第一时间，并结合预设库存上限值计算得到在第一时间时需要进行补货的待补货数量，然后自动匹配能够提供目标商品的目标供应商，再根据目标供应商的评分选取供应商来按比例下发采购订单，以确保目标商品在第一时间时仍然具有充足的货量，实现了对目标商品的库存的自动管理，并且选取出多个目标供应商进行采购避免了供应商一家独大的情况，也能够分摊供货压力，保证采购过程能够及时完成。
附图说明
[0020]图1是本专利技术第一实施例的库存管理方法的流程示意图；
[0021]图2是本专利技术第二实施例的库存管理方法的流程示意图；
[0022]图3是本专利技术第三实施例的库存管理方法的流程示意图；
[0023]图4是本专利技术第四实施例的库存管理方法的流程示意图；
[0024]图5是本专利技术实施例的库存管理装置的功能模块示意图；
[0025]图6是本专利技术实施例的计算机设备的结构示意图；
[0026]图7是本专利技术实施例的存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种库存管理方法，其特征在于，包括：基于目标商品的销量情况确认仓库中目标商品的库存数量低于预设库存下限值的第一时间，并根据所述目标商品的预设库存上限值计算所述第一时间时目标商品的待补货数量；以所述目标商品的名称信息、类型信息和所述待补货数量作为条件查询预先注册的所有供应商，得到符合所述条件的目标供应商；获取所述目标供应商的评分，并在所述第一时间之前根据所述评分将所述待补货数量按比例下单至各个所述目标供应商，所述评分根据所述目标供应商的历史采购数据得到。2.根据权利要求1所述的库存管理方法，其特征在于，所述基于目标商品的销量情况确认仓库中目标商品的库存数量低于预设库存下限值的第一时间，包括：基于预先训练好的货物销量预测模型，对所述目标商品进行销量预测，得到销量预测结果；根据销量预测结果确认所述目标商品的库存低于所述预设库存下限值的所述第一时间。3.根据权利要求2所述的库存管理方法，其特征在于，所述基于预先训练好的货物销量预测模型，对所述目标商品进行销量预测，得到销量预测结果，包括：获取目标商品的历史销量数据，所述历史销量数据在固定时间长度的周期上呈现周期性相似；利用预先训练好的神经网络模型，根据所述历史销量数据预测所述目标商品在未来时刻的初始销量预测数据；基于修正规则对所述初始销量预测数据进行修正，得到最终的销量预测结果；所述修正规则根据所述目标商品历史销量数据的参考周期数量、采用所述神经网络模型得到的历史销量预测数据和历史销量真实数据构建。4.根据权利要求1所述的库存管理方法，其特征在于，所述获取所述目标供应商的评分，并在所述第一时间之前根据所述评分将所述待补货数量按比例下单至各个所述目标供应商，包括：获取所述目标供应商的评分和订单完成平均耗时；在第二时间根据所述评分将所述待补货数量按比例下单至各个所述目标供应商，所述第二时间在所述第一时间之前，且所述第二时间与所述第一时间之间至少间隔所述订单完成平均耗时。5.根据权利要求4所述的库存管理方法，其特征在于，所述在第二时间根据所述评分将所述待补...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘培明，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。