[發明專利]一種基于機器學習的庫存預測系統

在審

• 申請號: 201711432208.0
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN108280535A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 孟洋
• 申請（專利權）人: 江蘇仲博敬陳信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 滕詣迪

本發明公開了一種基于機器學習的庫存預測系統，包括外殼、傳送帶、氣泵、伸縮桿、探測器、控制器、傳感器、電機，所述外殼的正面和背面分別設有進料口和出料口，外殼的左端和右端分別設有電機，外殼的頂部固定有氣泵，外殼的外表面固定有控制器。傳送帶包括第一傳送帶、第二傳送帶，其傳送運動方向相反，其動力來源為電機，其表面附著有傳感器；第一傳送帶的起點為進料口，終點為出料口。該裝置結構合理，操作方便，自動化程度高。提高貨物進出庫效率，對庫存進行科學管理，對庫存進行智能預測，方便與ERP庫存管理模塊銜接。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，更具體地涉及一種基于機器學習的庫存預測系統。

背景技術

適當的庫存是企業正常運轉且獲得最大利潤的必要條件，過多過少的庫存都會給企業帶來不利影響。過多的庫存會占用大量的空間和資金，增加存儲費用，財務成本加重；過少的庫存會導致訂貨費用增加，可能因庫存量不足造成停產待料，從而影響生產效率或服務質量。因此，企業需要通過有效的庫存管理，提高資金周轉率及生產效率，提高經濟效益和顧客滿意度。

庫存管理是制造業企業管理的重要組成部分，庫存管理的對象是庫存項目，即企業中所有物料，包括原材料、零部件、在制品、半成品及產品，以及起輔助物料。庫存管理的主要功能是在供、需之間建立緩沖區，達到緩和用戶需求與企業生產能力之間，最終裝配需求與零配件之間，零件加工工序之間、生產廠家需求與原材料供應商之間的矛盾。在美國，有些企業庫存周期只有8天，但有些中國企業的庫存周期長達51天。

在企業生產經營活動中，庫存管理既必須保證生產車間對原材料、零部件需求，又直接影響采購、銷售部門的購、銷活動。當前，企業進行貨物進出庫時，需要對貨物進行掃描記錄，但現有的掃描裝置只是進出統計管理，不能對庫存進行智能預測。

發明內容

1.發明目的。

針對現有技術存在的缺陷，提出一種基于機器學習的庫存預測系統，提高貨物進出庫效率，對庫存進行科學管理，對庫存進行智能預測，方便與ERP庫存管理模塊銜接。

2.本發明的技術方案。

一種基于機器學習的庫存預測系統，包括外殼、傳送帶、氣泵、伸縮桿、探測器、控制器、傳感器、電機，所述外殼的正面和背面分別設有進料口和出料口，外殼的左端和右端分別設有電機，外殼的頂部固定有氣泵，外殼的外表面固定有控制器。

更進一步，所述傳送帶包括第一傳送帶、第二傳送帶，其傳送運動方向相反，其動力來源為電機，其表面附著有傳感器；第一傳送帶的起點為進料口，終點為出料口。

更進一步，所述氣泵的活動端連接伸縮桿，伸縮桿的端部固定連接檢測器，通過氣泵和伸縮桿運動，可以調節檢測器與傳送帶的相對位置。

更進一步，所述探測器為光學攝像頭或紅外掃描儀，所述傳感器為壓力傳感器。

更進一步，所述控制器包括數據處理模塊、輸入模塊、輸出模塊、通信模塊、顯示模塊和按鍵模塊；數據處理模塊采用TMS320L2812；輸入模塊與探測器電氣連接，輸入數字圖像或二維碼信號；輸入模塊與傳感器電氣連接，輸入壓力信號；輸出模塊與電機、氣泵、伸縮桿電氣連接，輸出控制信號；通信模塊與ERP庫存管理模塊電氣連接。

更進一步，所述控制器的時間段趨勢判斷方法：影響部件是否能及時供貨的一個判斷條件是收發貨之間所需的天數，分為6個分時間段，0-3，4-7，8-10，11-15，16-30，>30天；分別利用回歸算法，將各時間段的趨勢與總趨勢進行計算，判斷出對總趨勢影響最大的時間段。

更進一步，所述控制器的供貨商趨勢判斷方法：影響部件是否能及時供貨的另一個判斷條件是各供貨商，利用回歸算法，在總時間段，以及6個分時間段，分別將各供貨商的趨勢與總趨勢進行回歸計算，判斷出各時間段內各供貨商對總趨勢影響最大的供貨商。