本发明专利技术提供一种备件库存预测方法及装置，可以获取历史产品的业务数据，业务数据可以包括销售数据、维修数据和物料清单数据，历史产品的物料清单数据包括历史产品中目标备件的数量，历史产品与预测产品属于同一产品类别，根据历史产品的销售数据和物料清单数据计算得到目标备件的历史投放总量，根据历史产品的维修数据和目标备件的历史投放总量计算得到目标备件的故障率，根据目标备件的故障率、待预测产品的实际投放量以及待预测产品的物料清单数据，计算得到目标备件的预测库存量，待预测产品的物料清单数据包括待预测产品中目标备件的数量，提高备件库存预测的准确性以及合理性，在保证较低的库存量的情况下实现较高的命中率，降低库存成本。降低库存成本。降低库存成本。
【技术实现步骤摘要】
一种备件库存预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及备件需求量预测领域，特别涉及一种备件库存预测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着市场经济的发展和经济的全球化，企业面临着越来越残酷的市场竞争，企业要想赢得竞争、赢得客户，就必须在最快的时间内，以最低的成本将产品提供给客户，这使得进行正确及时的产品预测及由此产生的可靠的决策，成为现代企业成功的关键要素。准确的预测服务备件需求量是服务供应链管理的关键，它能够帮助链路决策者旨在保证服务水平不下降的前提下，更科学的制定采购计划，尽可能降低库存成本，如何在降低库存成本的情况下，还不会影响订单的命中率一直是行业的难题。
[0003]由此，一些预测系统也应运而生，然而随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Intemet技术的发展和各个业务操作流程的自动化，企业产生了数以几十或上百GB的历史数据，面对这些海量数据，传统的预测模型越来越不适应新的预测要求，主要表现在：大量的历史数据处于脱机状态，变成了“数据坟墓”。因此传统的数据库技术在预测知识的表达、综合和推理方面能力比较薄弱，难以满足日益提高的预测要求。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种备件库存预测方法及装置，提高备件库存预测的准确性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术有如下技术方案：
[0006]本申请实施例提供了一种备件库存预测方法，包括：
[0007]获取历史产品的业务数据；所述业务数据包括销售数据、维修数据、物料清单数据，所述历史产品的物料清单数据包括所述历史产品中目标备件的数量；所述历史产品与待预测产品属于同一产品类别；
[0008]根据所述历史产品的销售数据和物料清单数据计算得到目标备件的历史投放总量，根据所述历史产品的维修数据和所述目标备件的历史投放总量计算得到所述目标备件的故障率；
[0009]根据所述目标备件的故障率、所述待预测产品的实际投放量、所述待预测产品的物料清单数据，计算得到所述目标备件的预测库存量；所述待预测产品的物料清单数据包括所述待预测产品中目标备件的数量。
[0010]可选的，所述目标备件属于第一备件类别，所述第一备件类别还包括其他备件，所述第一备件类别中的备件具有相同功能；
[0011]所述根据所述目标备件的故障率、所述待预测产品的实际投放量、所述待预测产品的物料清单数据，计算得到所述目标备件的预测库存量，包括：
[0012]对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均，得到所述第一备件类别的通用故障率；
[0013]根据所述待预测产品的实际投放量和所述待预测产品的物料清单数据，得到所述目标备件的实际投放总量；
[0014]将所述第一备件类别的通用故障率和所述目标备件的实际投放总量的乘积，作为所述目标备件的预测库存量。
[0015]可选的，在对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均之前，还包括：
[0016]若所述目标备件的故障率超过预设故障率，则将所述目标备件的故障率调整为所述预设故障率；和/或，
[0017]若所述其他备件的故障率超过所述预设故障率，则将所述其他备件的故障率调整为所述预设故障率。
[0018]可选的，所述预设故障率为所述通用故障率和调整故障率的和，所述调整故障率为所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率的标准差与预设参数的乘积。
[0019]可选的，所述预设参数的范围为[0.4,0.6]。
[0020]可选的，所述待预测产品的实际投放量包括多个区域对应的实际投放量，所述目标备件的预测库存量包括与所述多个区域对应的预测库存量。
[0021]可选的，多个区域对应的实际投放量根据所述多个区域的历史产品的销售数据确定。
[0022]本申请实施例提供了一种备件库存预测装置，包括：
[0023]业务数据获取单元，用于获取历史产品的业务数据；所述业务数据包括销售数据、维修数据、物料清单数据，所述历史产品的物料清单数据包括所述历史产品中目标备件的数量；所述历史产品与待预测产品属于同一产品类别；
[0024]故障率计算单元，用于根据所述历史产品的销售数据和物料清单数据计算得到目标备件的历史投放总量，根据所述历史产品的维修数据和所述目标备件的历史投放总量计算得到所述目标备件的故障率；
[0025]库存量计算单元，用于根据所述目标备件的故障率、所述待预测产品的实际投放量、所述待预测产品的物料清单数据，计算得到所述目标备件的预测库存量；所述待预测产品的物料清单数据包括所述待预测产品中目标备件的数量。
[0026]可选的，所述目标备件属于第一备件类别，所述第一备件类别还包括其他备件，所述第一备件类别中的备件具有相同功能；
[0027]所述库存量计算单元，包括：
[0028]通用故障率计算单元，用于对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均，得到所述第一备件类别的通用故障率；
[0029]实际投放总量计算单元，用于根据所述待预测产品的实际投放量和所述待预测产品的物料清单数据，得到所述目标备件的实际投放总量；
[0030]库存量计算子单元，用于将所述第一备件类别的通用故障率和所述目标备件的实际投放总量的乘积，作为所述目标备件的预测库存量。
[0031]可选的，所述装置还包括：
[0032]故障率调整单元，用于在对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均之前，若所述目标备件的故障率超过预设故障率，则将所述目标备件的故障率调整为所
述预设故障率；和/或，
[0033]在对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均之前，若所述其他备件的故障率超过所述预设故障率，则将所述其他备件的故障率调整为所述预设故障率。
[0034]可选的，所述预设故障率为所述通用故障率和调整故障率的和，所述调整故障率为所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率的标准差与预设参数的乘积。
[0035]可选的，所述预设参数的范围为[0.4,0.6]。
[0036]可选的，所述待预测产品的实际投放量包括多个区域对应的实际投放量，所述目标备件的预测库存量包括与所述多个区域对应的预测库存量。
[0037]可选的，多个区域对应的实际投放量根据所述多个区域的历史产品的销售数据确定。
[0038]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；
[0039]其中，所述存储器用于存储计算机程序；
[0040]所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现前述的备件库存预测方法。
[0041]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的备件库存预测方法。
[0042]本专利技术实施例提供了一种备件库存预测方法及装置，可以获取历史产品的业务数据，业务数据可以包括销售数据、维修数据和物料清单数据，历史产品的物料清单数据包括历史产品中目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种备件库存预测方法，其特征在于，包括：获取历史产品的业务数据；所述业务数据包括销售数据、维修数据、物料清单数据，所述历史产品的物料清单数据包括所述历史产品中目标备件的数量；所述历史产品与待预测产品属于同一产品类别；根据所述历史产品的销售数据和物料清单数据计算得到目标备件的历史投放总量，根据所述历史产品的维修数据和所述目标备件的历史投放总量计算得到所述目标备件的故障率；根据所述目标备件的故障率、所述待预测产品的实际投放量、所述待预测产品的物料清单数据，计算得到所述目标备件的预测库存量；所述待预测产品的物料清单数据包括所述待预测产品中目标备件的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标备件属于第一备件类别，所述第一备件类别还包括其他备件，所述第一备件类别中的备件具有相同功能；所述根据所述目标备件的故障率、所述待预测产品的实际投放量、所述待预测产品的物料清单数据，计算得到所述目标备件的预测库存量，包括：对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均，得到所述第一备件类别的通用故障率；根据所述待预测产品的实际投放量和所述待预测产品的物料清单数据，得到所述目标备件的实际投放总量；将所述第一备件类别的通用故障率和所述目标备件的实际投放总量的乘积，作为所述目标备件的预测库存量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率求平均之前，还包括：若所述目标备件的故障率超过预设故障率，则将所述目标备件的故障率调整为所述预设故障率；和/或，若所述其他备件的故障率超过所述预设故障率，则将所述其他备件的故障率调整为所述预设故障率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设故障率为所述通用故障率和调整故障率的和，所述调整故障率为所述目标备件的故障率和所述其他备件的故障率的标准差与预设参数的乘积。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设参数的范围为[0.4,0.6]。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其特征在于，所述待预测产品的实...
【专利技术属性】
技术研发人员：李祥宇，
申请(专利权)人：海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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