本发明专利技术提供了一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法和装置，涉及计算机技术领域，包括：基于事件网构建备件供应模型；备件供应模型用于模拟备件供应链网络中各个供应链节点的供应业务；供应链节点包括销售节点；销售节点的供应业务包括备品备件的运输；利用备件供应模型对当前供应链节点的备品备件的需求进行预测，生成第一预测结果，第一预测结果包括节点库存和供应需求量；最后基于每个供应链节点的第一预测结果生成备件供应链网络的最终预测结果，该方法解决了现有方法对于备品备件的预测精度较低的技术问题，实现了改善备件供应的运行效率降低供应成本的效果。备件供应的运行效率降低供应成本的效果。备件供应的运行效率降低供应成本的效果。
【技术实现步骤摘要】
基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法和装置。
技术介绍
[0002]供应链中对各个供应节点的备品备件需求的预测中，往往存在数据波动性大，且多集中于较低数量水平，预测值偏差较大的问题。传统的备品备件需求预测方法主要包括：基于可靠性的预测方法、基于历史数据的预测方法和基于仿真的预测方法等。其中，基于可靠性的备件需求预测方法是根据备件失效机理的不同，即不同的备件具有不同的寿命分布，其对备件的寿命分布有比较严格的假设；基于历史数据的备件需求预测方法是以历史需求数据为样本，通过时间序列法、回归预测法等方法，得到备件需求的变化趋势，进而预测将来一段时间内的备件需求量，通过分析影响备件需求的因素，以历史需求数据为样本，实现对备件需求的预测。
[0003]也就是说，目前的备品备件的预测较依赖于历史数据的准确性，对于备品备件的预测精度较低，导致整个供应链中备品备件供应的运行效率低。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法和装置，以缓解现有技术中存在的备品备件的预测精度较低、供应效率低的技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法，该方法包括：基于事件网构建备件供应模型；上述备件供应模型用于模拟备件供应链网络中各个供应链节点的供应业务；上述供应链节点包括销售节点；上述销售节点的供应业务包括备品备件的运输；
[0006]利用上述备件供应模型对当前供应链节点的备品备件的需求进行预测，生成第一预测结果；上述第一预测结果包括节点库存和供应需求量；
[0007]基于每个供应链节点的第一预测结果，生成备件供应链网络模型的最终预测结果。
[0008]在一些可能的实施方式中，备件供应网络的程销售节点包括：供应商、中心仓、区域仓和服务站；上述供应商为上述中心仓的上游节点；上述中心仓为上述区域仓的上游节点；上述区域仓为上述服务站的上游节点；运输供应业务流程包括：将上述备品备件从上游节点运输至下游节点。
[0009]在一些可能的实施方式中，上述方法还包括：基于上述备件供应链网络的结构以及上述供应业务流程，生成对应的数字孪生业务流程模型；根据业务数据和相关约束条件，利用上述数字孪生业务流程模型进行供应业务仿真模拟，生成备件供应链网络模型；其中，上述业务数据通过事件网对上述备件供应链网络中各节点的业务场景进行模拟获得；上述相关约束条件包括上述销售节点的节点参数，以及上述备件供应链网络中各节点之间的业
务关系；上述节点参数包括节点服务范围、作业时间、备件信息。
[0010]在一些可能的实施方式中，该方法还包括：利用上述备件供应链网络模型确定任意上游节点和与上述上游节点相关的下游节点之间的物流参数；上述物流参数包括运输路径、距离和运输方式；上述物流参数用于确定上述备品备件的运输时间。
[0011]在一些可能的实施方式中，该方法还包括：基于事件网构建设备监控模型；上述设备监控模型用于模拟组成设备的各个备品备件的工作周期和损耗状态；利用上述设备监控模型对每个上述备品备件的消耗速度进行预测，并生成第二预测结果；上述第二预测结果包括每个上述备品备件的更换周期。
[0012]在一些可能的实施方式中，该方法还包括：根据每个上述备品备件的更换周期以及上述备品备件的库存，确定采购参数；上述采购参数包括：上述备品备件种类、补货周期和补货量。
[0013]在一些可能的实施方式中，该方法还包括：根据上述采购参数，利用上述备件供应链网络模型对每个上述销售节点的备品备件的需求进行预测，生成第三预测结果；上述第三预测结果包括当前上述销售节点的库存和供应需求量。
[0014]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测装置，该装置包括：
[0015]备件供应模型构建模块，用于基于事件网构建备件供应模型；上述备件供应模型用于模拟备件供应链网络中各个供应链节点的供应业务；上述供应链节点包括销售节点；上述销售节点的供应业务包括备品备件的运输；
[0016]预测模块，用于利用上述备件供应模型对当前供应链节点的备品备件的需求进行预测，生成第一预测结果；上述第一预测结果包括节点库存和供应需求量；
[0017]预测结果生成模块，用于基于每个上述供应链节点的第一预测结果，生成上述备件供应链网络的最终预测结果。
[0018]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0019]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面任一项所述的方法。
[0020]本专利技术提供了一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法和装置，该方法包括：基于事件网构建备件供应模型；备件供应模型用于模拟备件供应链网络中各个供应链节点的供应业务；供应链节点包括销售节点；销售节点的供应业务包括备品备件的运输；利用备件供应模型对当前供应链节点的备品备件的需求进行预测，生成第一预测结果，第一预测结果包括节点库存和供应需求量；最后基于每个供应链节点的第一预测结果生成备件供应链网络的最终预测结果，该方法解决了现有方法对于备品备件的预测精度较低的技术问题，实现了改善备件供应的运行效率降低供应成本的效果。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体
实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本专利技术实施例提供的一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法的流程示意图；
[0023]图2为本专利技术实施例提供的一种备件供应链网络的结构示意图；
[0024]图3为本专利技术实施例提供的一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法的原理示意图；
[0025]图4为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0027]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于事件网的备件供应链网络模型的预测方法，其特征在于，包括：基于事件网构建备件供应模型；所述备件供应模型用于模拟备件供应链网络中各个供应链节点的供应业务；所述供应链节点包括销售节点；所述销售节点的供应业务包括备品备件的运输；利用所述备件供应模型对当前供应链节点的备品备件的需求进行预测，生成第一预测结果；所述第一预测结果包括节点库存和供应需求量；基于每个所述供应链节点的第一预测结果，生成所述备件供应链网络模型的最终预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述备件供应链网络的销售节点包括：供应商、中心仓、区域仓和服务站；所述供应商为所述中心仓的上游节点；所述中心仓为所述区域仓的上游节点；所述区域仓为所述服务站的上游节点；运输供应业务流程包括：将所述备品备件从上游节点运输至下游节点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述备件供应链网络的结构以及所述供应业务流程，生成对应的数字孪生业务流程模型；根据业务数据和相关约束条件，利用所述数字孪生业务流程模型进行供应业务仿真模拟，生成备件供应链网络模型；其中，所述业务数据通过事件网对所述备件供应链网络中各节点的业务场景进行模拟获得；所述相关约束条件包括所述销售节点的节点参数，以及所述备件供应链网络中各节点之间的业务关系；所述节点参数包括节点服务范围、作业时间、备件信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：利用所述备件供应链网络模型确定任意上游节点和与所述上游节点相关的下游节点之间的物流参数；所述物流参数包括运输路径、距离和运输方式；所述物流参数用于确定所述备品备件的运输时间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于事件网构建设备监控模型；所述设...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，任飞，叶丽文，
申请(专利权)人：重庆傲林科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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