用于重新估计库存的方法及系统技术方案

本公开总体上涉及库存重新估计，尤其涉及用于由于线上/线下批发/零售产品/设备的价格下降而引起的重新估计库存和模拟需求的方法和系统。系统接收属性数据、商业背景数据、价格变化数据、历史销售数据、储存相关数据、库存数据、折扣数据、输入计划数据作为输入。系统对输入数据执行特征工程以提取数据潜在变量、日历特征、人口统计数据、导出变量、网络提取的数据。系统执行诸如价格因果关系、销售预测、价格分段(PS)因果关系、以及配送中心级输出数据等操作，并根据站点级输出数据确定增量变化、倍增因素、价格分段分布。系统获得输入计划数据以及从站点级输出数据确定的增量变化、倍增因素、价格分段分布，以计算重新订购计划并输出假设分析、多级预测、对延长时间的预测、需求感知、季节性模拟、ABC分类、重新订购计划。重新订购计划。重新订购计划。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于重新估计库存的方法及系统


[0001]本公开的实施例总体上涉及库存的重新估计。更具体地，本公开涉及用于重新估计库存和模拟需求的方法和系统，该重新估计库存和模拟需求是由于线上/线下批发/零售产品/设备的价格下降而引起的。

技术介绍

[0002]以下对相关技术的描述旨在提供与本公开的领域相关的背景信息。这一部分可以包括可能与本公开的各种特征相关的技术的某些方面。然而，应当理解的是，该部分仅用于增强读者对本公开的理解，而不是作为对现有技术的承认。
[0003]通常，高效的库存(stock)/存货(inventory)控制对于如下组织而言可能是一个挑战：即必须在库存/存货上保持大量投资的组织，该组织例如为，线上/线下批发/零售产品/设备销售/制造公司。寻求产品/物品的供应的客户可能会对于库存/存货提出需求。为了在当今的高度竞争性市场中进行竞争，该组织可能需要建立库存/存货策略，该库存/存货策略指定了何时应订购其他物品、以及在每个订购时间应该订购多少物品。这取决于与库存/存货情况相关联的收入和成本。库存/存货理论可以用于最优库存/存货策略的确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于促进实体的产品的库存重新估计的系统，所述系统包括：一个或多个处理器(202)，所述一个或多个处理器(202)与存储器(204)耦接，其中，所述存储器(204)存储有指令，所述指令在被所述一个或多个处理器(202)执行时，使得所述系统(110)：从与所述实体(114)相关联的一个或多个第二计算装置(108)接收第一组数据包，所述第一组数据包和与所述产品的一个或多个未来属性相关联的一个或多个参数相关；从与所述实体(114)相关联的一个或多个第二计算装置(108)接收第二组数据包，所述第二组数据包和与所述产品的一个或多个当前属性相关联的一个或多个参数相关；从所接收的第一组数据包和第二组数据包提取一组属性，所述一组属性包括一个或多个潜在变量、一个或多个日历特征、人口统计数据、一个或多个导出变量以及网络提取的数据；通过人工智能(AI)引擎重新估计与所述产品的库存相关联的一个或多个参数，其中，所述AI引擎可操作地耦接到所述一个或多个处理器；以及通过所述AI引擎基于所重新估计的一个或多个参数，预测所述产品的库存的重新订购计划。2.根据权利要求1所述的系统，其中，与所述产品的一个或多个当前属性相关联的所述一个或多个参数包括所述产品的属性数据、商业背景数据、价格变化数据、历史销售数据、储存相关数据、存货数据、折扣数据和输入计划数据。3.根据权利要求1所述的系统(110)，其中，对所述一个或多个参数的重新估计包括：诸如价格因果关系、销售预测、价格分段(PS)因果关系、以及确定与所述实体相关联的一个或多个配送中心(DC)处的产品输出水平的操作。4.根据权利要求1所述的系统(110)，其中，所述第二组数据包与所述一个或多个配送中心(DC)处的所述产品输出水平组合，以获得站点级的最优重新订购计划。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器根据所述站点级的所述最优重新订购计划，来确定增量变化、倍增因素、价格分段分布。6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述最优重新订购计划包括假设分析、多级预测、对延长时间的预测、需求感知、季节性模拟和ABC分类。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述系统(110)为片上系统(SoC)，其中，所述一个或多个处理器(202)、所述存储器(204)、存储单元、一个或多个输入/输出端口以及一个或多个收发器端口被集成在单个芯片中。8.根据权利要求1所述的系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿肯沙，
申请(专利权)人：吉欧平台有限公司，
类型：发明
国别省市：