[發明專利]一種基于AI技術的供應鏈管控方法及其系統和存儲介質

有效

• 申請號: 201811339618.5
• 申請日: 2018-11-12
• 公開（公告）號: CN109523314B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 程宏達;位海博;張慧
• 申請（專利權）人: 深圳云行智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/08
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 施志勇

本發明公開了一種基于AI技術的供應鏈管控方法及其系統和存儲介質，方法包括以下步驟：S1:利用AI視覺識別技術對柜端庫存實時讀取，得到柜端信息；S2:計算商品面積、柜端單體商品最大入柜數Fi；S3:計算得到層架利用率Bi、層架空閑率Ci、商品可補貨數量Di；S4:獲取預設的層架利用率閾值Ei以及商品可補貨數量閾值Gi；S5:若Bi≤Ei且Di≤Gi，則將本柜端門店添加至待補貨門店列表；S6:對待補貨門店列表進行排序；S7：執行補貨。本發明采用的供應鏈管理策略可根據柜機各商品品類的剩余數量及歷史動銷數據測算可維持銷售時長，維持銷售時長低于設定值的即觸發補貨指令，減少了補貨頻次及人為預測的主觀性。

技術領域

本發明涉及一種供應鏈管控方法，尤其是指一種基于AI技術的供應鏈管控方法及其系統和存儲介質。

背景技術

現階段無人值守零售終端的貨損、配送成本居高不下，究其原因主要集中在以下幾點：

(1)、柜機容量較小，補貨周期短、頻次高；

(2)、柜端庫存失真、補貨數量失真導致內部人員盜損、貨損高；

(3)、門店集中化程度不高，點位較零散導致補貨效率低；

為解決以上行業痛點，本發明在運營過程中創新思路，利用AI視覺識別技術實現對柜端庫存實時管控，有效解決貨損及配送成本的運營弊端。提出了一種基于AI技術的供應鏈管控方法及其系統和存儲介質。

發明內容

為了滿足上述要求，本發明的一個目的在于提供一種基于AI技術的供應鏈管控方法，該方法可以實現對柜端庫存實時管控，有效解決貨損及配送成本高的運營弊端。

本發明的第二個目的在于提出一種基于AI技術的供應鏈管控系統。

本發明的第三個目的在于提出另一種基于AI技術的供應鏈管控系統。

本發明的第四個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于AI技術的供應鏈管控方法，包括以下步驟：

S1:利用AI視覺識別技術對柜端庫存實時讀取，得到柜端現有商品數Hi、所有層架的現有商品單體尺寸、層架可用長、層架可用寬；

S2:計算商品面積、柜端單體商品最大入柜數Fi；

S3:根據所述現有商品數、商品面積、層架可用長、層架可用寬、單體商品最大入柜數計算得到層架利用率Bi、層架空閑率Ci、商品可補貨數量Di；

S4:獲取預設的層架利用率閾值Ei以及商品可補貨數量閾值Gi；

S5:若Bi≤Ei且Di≤Gi，則將本柜端門店添加至待補貨門店列表；

S6:根據補貨效率最優、補貨商品返倉率最低的原則對待補貨門店列表進行排序，獲得補貨門店順序執行表；

S7：根據所述補貨門店順序執行表聯動倉庫ERP系統，執行補貨，所述ERP 系統預測采購需求。

優選地，所述方法還包括：

所述商品面積＝長*寬，所述長與寬為層架現有商品單體尺寸中的長之和與寬之和；

所述單體商品最大入柜數所述單體商品最大入柜數Fi先進行向下取整得到整數再參與計算。

優選地，所述方法還包括：

所述商品配置率為變量，其取值范圍為0％-100％，其計算邏輯為：

1、通過處理器統計每個門店的用戶群體的消費習慣，結合消費周期進行商品銷售預測，得到銷售預測值；