[發(fā)明專利]修理廠智能預測配件需求的方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810393359.8
• 申請日: 2018-04-27
• 公開（公告）號: CN108268980A
• 公開（公告）日: 2018-07-10
• 發(fā)明（設計）人: 肖城帥;張帥;朱路然
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶車云金服科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/00
• 代理公司: 重慶樂泰知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 50221
• 代理人: 劉佳

1.一種修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取修理廠配件的入庫信息及出庫信息；

2)將配件的入庫信息、出庫信息發(fā)送到控制終端，由控制終端統(tǒng)計獲取每種配件的實際庫存量；控制終端預先設定每種配件的庫存閾值；

3)將每種配件的實際庫存量與庫存閾值進行比較，若實際庫存量小于庫存閾值，則控制終端向修理廠發(fā)出警報，同時向云端服務器發(fā)出請求信號，進入步驟4)，否則返回步驟1)；

4)云端服務器經(jīng)過大數(shù)據(jù)處理分析預測出修理廠一個采購周期所需的進貨數(shù)據(jù)，并向控制終端推送合適的采購方案；

5)采購的配件入庫，并返回步驟1)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，所述獲取修理廠的配件的入庫信息及出庫信息包括：采用便攜式掃碼器掃描配件的包裝袋、包裝箱或配件外表面上的條形碼或二維碼獲取。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，所述入庫信息包括入庫時間、配件種類、配件識別代碼、采購價格、供應商、物流商、供應商地址、運輸時長；所述出庫信息包括配件識別代碼、配件種類、出庫時間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，所述控制終端向修理廠發(fā)出警報包括：控制終端的處理器發(fā)送報警信號觸發(fā)顯示屏進行對應的報警顯示。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，所述控制終端向修理廠發(fā)出警報還包括：控制終端的處理器發(fā)送報警信號觸發(fā)分區(qū)設置在倉庫貨架上的報警裝置。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的修理廠智能預測配件需求的方法，其特征在于，所述采購方案是根據(jù)配件類型、進貨數(shù)量結(jié)合采購價格、供應商與修理廠的距離，物流運輸時長三個因素及各個因素的權(quán)重值推算出來的；采購方案包括配件類型、進貨數(shù)量、供應商、物流商及最近一段時間的歷史平均采購價格。

7.一種修理廠智能預測配件需求的系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集器，控制終端以及云端服務器；

控制終端包括信號收發(fā)單元、存儲器、處理器和顯示器；

所述數(shù)據(jù)采集器用于采集配件的入庫信息及出庫信息；并將信息發(fā)送到控制終端的處理器中；

所述控制終端用于接收并存儲數(shù)據(jù)采集器發(fā)送來的信息，并通過處理得到各種類型配件的實際庫存信息，當實際庫存量低于設定的閾值時在顯示器上發(fā)出警報，同時向云端服務器發(fā)出請求信號；

所述云端服務器用于分析預測出修理廠一個采購周期所需的進貨數(shù)據(jù)，并向控制終端推送合適的采購方案。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的修理廠智能預測配件需求的系統(tǒng)，其特征在于，還包括多個聲光報警器，所述多個聲光報警器分區(qū)設置在倉庫貨架上，與控制終端通過有線或無線通信方式連接。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的修理廠智能預測配件需求的系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集器采用便攜式掃碼器，便攜式掃碼器與控制終端通過藍牙通信、無線局域網(wǎng)通信或者紫蜂協(xié)議通信中的一種進行通信。

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的修理廠智能預測配件需求的系統(tǒng)，其特征在于，所述信號收發(fā)單元包括3G通信模塊、4G通信模塊、藍牙模塊以及WIFI收發(fā)模塊。