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基于Saas平台设备租赁仓库智能管理方法及系统技术方案

技术编号:40254454 阅读:6 留言:0更新日期:2024-02-02 22:47
本发明专利技术提供了基于Saas平台设备租赁仓库智能管理方法及系统,涉及库存管理技术领域,包括:当满足第一仓库管理周期时,获取待租赁设备的一级类型列表和二级型号列表;提取一级孤岛租赁日志和一级联网租赁日志提取二级孤岛租赁日志和二级联网租赁日志;根据一级孤岛租赁日志和一级联网租赁日志,生成第一评估系数;根据二级孤岛租赁日志和二级联网租赁日志,生成第二评估系数,进行租赁预测,生成第二预设时区预测租赁状态;根据第二预设时区预测租赁状态生成设备库存推荐方案,发送至Saas平台用户端。解决现有技术的设备租赁库存管理,无法处理复杂度和计算量较大的库存管理任务,导致存在适应度较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及库存管理,具体涉及一种基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法及系统。


技术介绍

1、随着生产设备更新迭代的周期越来越短,设备租赁的需求量逐步扩大,为了能够稳妥的保证设备租赁全流程工作的执行,库存设备的类型和型号的管理成为重要的工作内容。

2、传统的设备租赁库存管理,通常是由专利人员分析过去的设备租赁状态,再结合市场的设备租赁状态,设计设备租赁方案进行库存管理,但是随着设备租赁的需求量,需要核算的数据的复杂度和计算量激增,传统的处理方式难以适应,逐渐乏力。

3、综上所述,现有技术的设备租赁库存管理,无法处理复杂度和计算量较大的库存管理任务,导致存在适应度较差的技术问题。


技术实现思路

1、本申请提供了一种基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法及系统,用于针对解决现有技术的设备租赁库存管理,无法处理复杂度和计算量较大的库存管理任务,导致存在适应度较差的技术问题。

2、鉴于上述问题,本申请提供了一种基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法及系统。

3、本申请的第一个方面,提供了基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法,包括:当满足第一仓库管理周期时,获取待租赁设备的一级类型列表和二级型号列表,其中,所述一级类型列表指的是基于设备功能类型划分的列表,所述二级型号列表指的是基于设备生产型号在所述一级类型列表的基础上划分的列表;遍历所述一级类型列表,提取第一预设时区的一级孤岛租赁日志和一级联网租赁日志;遍历所述二级型号列表,提取第一预设时区的二级孤岛租赁日志和二级联网租赁日志;对所述一级孤岛租赁日志和所述一级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第一评估系数;对所述二级孤岛租赁日志和所述二级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第二评估系数;根据所述第一评估系数和所述第二评估系数,进行第二预设时区的租赁预测,生成第二预设时区预测租赁状态,其中,所述第二预设时区为所述第一预设时区的未来时区;根据所述第二预设时区预测租赁状态进行设备库存匹配,生成设备库存推荐方案,发送至saas平台用户端。

4、本申请的第二个方面,提供了基于saas平台设备租赁仓库智能管理系统,包括:第一获得单元,用于当满足第一仓库管理周期时,获取待租赁设备的一级类型列表和二级型号列表,其中,所述一级类型列表指的是基于设备功能类型划分的列表,所述二级型号列表指的是基于设备生产型号在所述一级类型列表的基础上划分的列表;第一提取单元,用于遍历所述一级类型列表,提取第一预设时区的一级孤岛租赁日志和一级联网租赁日志;第二提取单元,用于遍历所述二级型号列表,提取第一预设时区的二级孤岛租赁日志和二级联网租赁日志;第一评估单元,用于对所述一级孤岛租赁日志和所述一级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第一评估系数;第二评估单元,用于对所述二级孤岛租赁日志和所述二级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第二评估系数;第一预测单元,用于根据所述第一评估系数和所述第二评估系数,进行第二预设时区的租赁预测,生成第二预设时区预测租赁状态,其中,所述第二预设时区为所述第一预设时区的未来时区;第一匹配单元,用于根据所述第二预设时区预测租赁状态进行设备库存匹配,生成设备库存推荐方案,发送至saas平台用户端。

5、本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:

6、本申请通过提供基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法,具体为:当满足设定的仓库管理周期时,确定租赁的一级类型列表和二级型号列表;分别针对一级类型列表和二级型号列表,进行孤岛和联网分析,确定孤岛和联网租赁状态的一致性;根据一致性评估结果有选择性的基于本地或者联网的历史数据进行设备库存匹配,达到了实现库存自动化管理,且具有较强的场景适应度的技术效果。

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【技术保护点】

1.基于Saas平台设备租赁仓库智能管理方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述一级孤岛租赁日志和所述一级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第一评估系数,包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述第一设备类型孤岛租赁比例、所述第二设备类型孤岛租赁比例直到所述第N设备类型孤岛租赁比例,与所述第一设备类型联网租赁比例、所述第二设备类型联网租赁比例直到所述第N设备类型联网租赁比例进行比例相似评估,生成比例相似系数,包括:

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第一比例偏差阈值,对所述第一设备类型孤岛租赁比例、所述第二设备类型孤岛租赁比例直到所述第N设备类型孤岛租赁比例,与所述第一设备类型联网租赁比例、所述第二设备类型联网租赁比例直到所述第N设备类型联网租赁比例进行特征二值化处理,生成一类比例偏差数量比,包括:

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一评估系数和所述第二评估系数,进行第二预设时区的租赁预测,生成第二预设时区预测租赁状态,其中,所述第二预设时区为所述第一预设时区的未来时区,包括:

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:

7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:

8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:

9.基于Saas平台设备租赁仓库智能管理系统,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.基于saas平台设备租赁仓库智能管理方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述一级孤岛租赁日志和所述一级联网租赁日志进行租赁状态一致性评估,生成第一评估系数,包括:

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述第一设备类型孤岛租赁比例、所述第二设备类型孤岛租赁比例直到所述第n设备类型孤岛租赁比例,与所述第一设备类型联网租赁比例、所述第二设备类型联网租赁比例直到所述第n设备类型联网租赁比例进行比例相似评估,生成比例相似系数,包括:

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第一比例偏差阈值,对所述第一设备类型孤岛租赁比例、所述第二设备类型孤岛租赁比例直到所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员:邬伟乔亮张胜强
申请(专利权)人:广州箭头信息科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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