【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商品管理，更具体地涉及基于机器学习的商品库存多维度管理方法及系统。
技术介绍
1、目前，大多数企业的商品库存管理方式主要采用先纸张记录后人工录入计算机的方式进行采集、管理和统计，此方式存在如下不可避免的缺陷：人工录入不仅录入速度慢、准确率低还造成了大量人力资源浪费，且容易导致商品统计数据遗漏、库存管理混乱等问题。
2、现有技术的不足之处：现有的商品库存管理存在管理效率低、信息化程度低及管理效果差，并且在对商品的临期处理较为落后，大多还需要人工进行实时地勘察，从而导致在商品库存管理较为消耗人力。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供了基于机器学习的商品库存多维度管理方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
2、本专利技术提供如下技术方案：基于机器学习的商品库存多维度管理方法，所述基于机器学习的商品库存多维度管理方法的方法具体步骤如下：
3、s1：通过商品入库分类将入库的商品进行区分为生鲜类和百货类；
4、s2：对生鲜类商品和百货类商品进行录入进货数量信息；
5、s3：库存中的生鲜和百货商品售卖数据进行统计；
6、s4：根据商品销售数据对标商品库存，缺货时发出补货提示；
7、s5：根据商品保质日期进行发出临期提示；
8、s6：周期性对商品库存进行核实，确保商品库存的准确性。
9、本专利技术还提供了一种基于机器学习的商品库存多维度管理的系统
10、优选的，所述商品数量入库模块包括商品入库分类，通过商品入库分类将入库的商品进行区分为生鲜类和百货类。
11、优选的，所述商品数量入库模块还包括商品信息录入，通过商品信息录入对生鲜类商品和百货类商品进行录入进货数量，进行储存在库存内，而百货类带有保质期的商品进行录入保质期，然后进行在库存内的商品进行备注。
12、优选的，所述商品售出数据管理包括生鲜销售数量和百货销售数量，对生鲜和百货的商品售卖数据进行统计，得出销售数据为当日销量、周期销量和历史销量。
13、优选的，所述商品数据管理模块还包括补货提示，根据销售数据中的当日销量、周期销量和历史销量对商品库存数据，当货物数据售卖较多，导致库存偏少时，这时系统便会发出需要补货提示。
14、优选的，所述商品数据管理模块还包括商品临期提示，通过商品库存数量和历史销售数量，进行对标出每个商品的剩余数量，然后再根据每个商品的保质日期，在商品临期时，发出临期提示，然后再根据提示的商品，去对应的货架上进行查证，最后再给出查证反馈，从而消除对应商品的临期提示。
15、优选的，所述商品库存数量核对模块通过周期销售数据和货架库存数据清点，得出售卖出的商品具体数据和实际货物数据，得出商品的具体实际数据，然后再对标商品库存数量，得出数量差异，最后再进行对商品数量库存进行更新，使商品库存数据准确。
16、本专利技术的技术效果和优点：
17、1.本专利技术通过销售数据中的当日销量、周期销量和历史销量对商品库存数据，当货物数据售卖较多，导致库存偏少时，这时系统便会发出需要补货提示，可以通过商品的销量，对不同的商品进行设置触发补货提示的数量，这样在后续对库存的管理较为便捷，通过系统自动发出补货提示，不需要人工进行翻阅查看缺货物品，这样可以很大程度的避免商品库存不够的情况。
18、2.本专利技术通过商品库存数量和历史销售数量，进行对标出每个商品的剩余数量，然后再根据每个商品的保质日期，在商品临期时，发出临期提示，然后再根据提示的商品，去对应的货架上进行查证，最后在给出查证反馈，从而消除对应商品的临期提示，而每批的商品日期都不同，在进行对临期日期查证后，对系统进行反馈，使系统对商品更新的日期进行向后排列，例如第一批同样的商品保质日期为七月份到期，第二批商品保质日期为九月份，系统会先以七月份保质日期为准，在对七月保质日期的商品进行查证后，对系统做出反馈更新，下次系统临期提示的对标会默认为第二批商品为九月份为准，同时还可以通过查证后，手动输入更新保质日期，这样在对库存管理中，不用担心对商品临期过期还在出售状态，可以通过系统第一时间发出提示，将其从库存中进行提取出，大大地减轻的人力查阅的消耗，而且人工查阅还会出现误差，难以避免过期商品售出的风险。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于机器学习的商品库存多维度管理方法，其特征在于：所述基于机器学习的商品库存多维度管理方法的方法具体步骤如下：
2.基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：包括商品数据入库模块、商品售出数据管理模块和商品库存数量核对模块，所述商品数据入库模块用于记录商品进货的各项数据，所述商品售出数据管理模块用于记录商品售出的数据核对商品售卖时进行辅助作用，所述商品库存数量核对模块用于对商品的库存数量进行周期性的核对，以此保证商品库存准确，才能使各项模块功能正常的运行。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数量入库模块包括商品入库分类，通过商品入库分类将入库的商品进行区分为生鲜类和百货类。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数量入库模块还包括商品信息录入，通过商品信息录入对生鲜类商品和百货类商品进行录入进货数量，进行储存在库存内，而百货类带有保质期的商品进行录入保质期，然后进行在库存内的商品进行备注。
5.根据权利要求2所述的基于机器学习的商
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数据管理模块还包括补货提示，根据销售数据中的当日销量、周期销量和历史销量对商品库存数据，当货物数据售卖较多，导致库存偏少时，这时系统便会发出需要补货提示。
7.根据权利要求5所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数据管理模块还包括商品临期提示，通过商品库存数量和历史销售数量，进行对标出每个商品的剩余数量，然后再根据每个商品的保质日期，在商品临期时，发出临期提示，然后再根据提示的商品，去对应的货架上进行查证，最后再给出查证反馈，从而消除对应商品的临期提示。
8.根据权利要求2所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品库存数量核对模块通过周期销售数据和货架库存数据清点，得出售卖出的商品具体数据和实际货物数据，得出商品的具体实际数据，然后再对标商品库存数量，得出数量差异，最后再进行对商品数量库存进行更新，使商品库存数据准确。
...【技术特征摘要】
1.基于机器学习的商品库存多维度管理方法，其特征在于：所述基于机器学习的商品库存多维度管理方法的方法具体步骤如下：
2.基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：包括商品数据入库模块、商品售出数据管理模块和商品库存数量核对模块，所述商品数据入库模块用于记录商品进货的各项数据，所述商品售出数据管理模块用于记录商品售出的数据核对商品售卖时进行辅助作用，所述商品库存数量核对模块用于对商品的库存数量进行周期性的核对，以此保证商品库存准确，才能使各项模块功能正常的运行。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数量入库模块包括商品入库分类，通过商品入库分类将入库的商品进行区分为生鲜类和百货类。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：所述商品数量入库模块还包括商品信息录入，通过商品信息录入对生鲜类商品和百货类商品进行录入进货数量，进行储存在库存内，而百货类带有保质期的商品进行录入保质期，然后进行在库存内的商品进行备注。
5.根据权利要求2所述的基于机器学习的商品库存多维度管理系统，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：张欣仪，
申请(专利权)人：众合九通北京电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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