【技术实现步骤摘要】
一种基于配件市场价值的配件库存管控方法
[0001]本专利技术属于多核价值链管控
，特别涉及一种基于配件市场价值的配件库存管控方法。
技术介绍
[0002]近年来，中国汽车销售增长率逐渐下降，中国汽车市场已不再是新车的舞台，市场中巨大的存量宝藏吸引了更多企业的目光，企业家们纷纷将投资方向转变为汽车后市场。而配件行业是汽车后市场发展的基础，因此在配件销售链路中占有重要角色的配件代理商企业的重要性就逐渐凸显出来了。配件代理商企业通常会代理多家品牌的配件，其库存中存储着成千上万的汽车配件，占用资金高达百万，如何在满足整车制造厂对配件维修及时性的要求下合理管控库存、降低库存成本是代理商企业亟需解决的问题。
[0003]通过对配件代理商企业的实地调研可知，以配件的价值为导向进行库存管控一直是代理商遵循的准则。配件代理商企业通过判断目前配件的价值来设置库存限额以及配件分类，从而以最小的成本进行库存的调控。目前汽车产业链平台已经实现了基本的库存管控功能，包括库存数据管理、出入库记录查询等，但对于库存限额设置以及分类设置需要代...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于配件市场价值的配件库存管控方法，其特征在于，包括以下步骤：A、建立被测配件的数据库：对数据空间中多个主题的数据进行整合、筛选、清洗处理，然后将数据抽取、计算后存入到建立的专业库中；B、根据步骤A建立的数据库构建基于配件市场价值的组合预测模型：由LSTM模型和XGBoost模型通过LSTM自适应赋权法组合；C、训练组合预测模型；D、预测被测配件的供需量；E、计算被测配件的价值属性；F、计算被测配件的库存配额：根据市场需求量预测值，得到单个代理商的库存限额；G、设置库存上下限：根据库存限额以及单个代理商的需求量预测值设置库存上下限，并进行配件分类。2.根据权利要求1所述的基于配件市场价值的配件库存管控方法，其特征在于，所述步骤A具体包括如下子步骤：A1、针对预测所需要的数据锁定配件数据空间和数据表；A2、针对步骤A1锁定的数据表，根据所需数据锁定相应的字段；A3、将步骤A1和步骤A2中的数据重新分类，然后合并成一个数据表；A4、对数据空间和合并的数据表中的数据进行筛选，并对筛选后的数据进行统计和计算，得到专业库；A5、提前根据预测结果和价值分析结果要用的字段建立起智能服务数据库。3.根据权利要求1所述的基于配件市场价值的配件库存管控方法，其特征在于，所述步骤C具体实现方法为：提取配件需求量特征数据和配件供应量特征数据，带入组合预测模型，进行模型的训练与调参；在LSTM模型中代入特征数据判断是否收敛，调整参数直到收敛；在XGBoost模型中代入特征数据判断预测值和误差值是否最优，调整参数直到最优。4.根据权利要求3所述的基于配件市场价值的配件库存管控方法，其特征在于，提取配件需求量特征数据步骤为：1)选取某配件，并按天为单位提取配件销售数据，并将异常数据使用销售数据均值替代；2)将当天销售数量按连续日期补全，配件并不是每天都有销售记录，对于没有销售记录的数据填补为0，用于表征其实际的销售情况；3)计算每天所对应的本周需求量和下周需求量；为了扩大数据量，将从i天到i+7天的销售总数量视为本周需求量，将从i+8天到i+14天的平均销售总数量视为下周需求量；4)计算平均销售价，对于没有销售记录的数据，用平均销售价将数据补全；5)从整车保有量表和配件故障量表中查找当前配件、当前时间的对应数据；提取配件供应量特征数据步骤为：1)选取某配件，按天提取出入库数据，并将数据异常的值使用均值代替，入库数量为正，出库数量为负；2)连续日期补全，并按天统计供应量，第i+1天供应量数为第i天供应量与第i+1天入库数量之和或与第i+1天出库数量之差；3)计算每天所对应的本周供应量和下周供应量，为了扩大数据量，将从i天至i+7天的
平均供应量视为本周供应量，将从i+8天至i+14天的平均供应量视为下周供应量；4)计算每天平均采购价格，对于没有入库记录的当天采购价，用平均采购价将数据补全；5)计算当天平均采购周期，计算方法为截止到当天为止整车制造厂采购周期和代理商企业采购周期的平均数；6)计算当...
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