[發明專利]一種供應鏈牛鞭效應測度方法及系統、設備、存儲介質

有效

• 申請號: 202210571583.8
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114708043B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 殷緒螺;唐文婷
• 申請（專利權）人: 湖南工商大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/04;G06Q10/06;G06F17/18
• 代理公司: 長沙智嶸專利代理事務所(普通合伙) 43211
• 代理人: 顏漢華

本發明公開了一種供應鏈牛鞭效應測度方法及系統、設備、存儲介質，該方法基于拓撲圖理論和點劈分運算將復雜供應鏈拆分為多個簡單的二級供應鏈以計算得到復雜供應鏈的牛鞭效應，通過化繁為簡的供應鏈拆解方式，可以有效地適用于復雜供應鏈的牛鞭效應測度。并且，通過對各個成員之間的相關關系進行分析并根據分析結果對需求量數據進行降維處理，當二級供應鏈中的同級成員數量較多時，可以有效地降低需求量數據的維度，大大提升了后續預測模型的計算效率。而且，還構造了變權重絕對百分比誤差模型來評估各個需求預測模型的預測能力，從而可以根據實際需求量數據篩選出符合數據特征的最優需求預測模型，提高了需求預測的精準度。

技術領域

本發明涉及供應鏈管理技術領域，特別地，涉及一種供應鏈牛鞭效應測度方法及系統、電子設備、計算機可讀取的存儲介質。

背景技術

隨著經濟全球化的發展和產業交叉融合的深入，供應鏈變得愈加復雜，科學的供應鏈管理變得尤為重要，而牛鞭效應的存在嚴重影響了供應鏈效率，增加了科學供應鏈管理的難度。牛鞭效應是指需求信息在供應鏈傳遞過程中方差擴大的一種現象，其普遍存在于供應鏈中，據研究統計，超過三分之二的公司存在牛鞭效應，分布于各個行業，因此，如何精確地測度牛鞭效應成為供應鏈管理亟待解決的關鍵性問題。目前的牛鞭效應測度方法主要關注簡單的二級供應鏈，無法準確測度復雜供應鏈的牛鞭效應，并且，目前的測度模型主要適用于低維數據處理，在對復雜供應鏈的高維數據進行處理時計算效率較低、測度準確度較差。另外，現有的測度模型并沒有考慮公共危機環境下供應鏈成員之間的極端市場相依性，這也進一步導致現有測度方法的測度準確度變差。

發明內容

本發明提供了一種供應鏈牛鞭效應測度方法及系統、電子設備、計算機可讀取的存儲介質，以解決現有牛鞭效應測度方法應用于復雜供應鏈時存在的計算效率低、測度準確度差的技術問題。

根據本發明的一個方面，提供一種供應鏈牛鞭效應測度方法，包括以下內容：

獲取供應鏈中各個成員的需求量數據；

基于拓撲圖理論將復雜供應鏈拆解為多個二級供應鏈；

對于每個二級供應鏈，基于各個成員需求量數據的相關性分析成員之間的相關關系，并根據分析結果對需求量數據進行降維處理；

構造變權重絕對百分比誤差模型以根據二級供應鏈中多個同級成員降維后的需求量數據篩選出對應的最優需求預測模型，分別利用篩選出的最優需求預測模型的需求預測結果計算二級供應鏈中多個同級成員的訂貨量數據；

基于二級供應鏈中多個同級成員的訂貨量數據和需求量數據進行加總得到每個二級供應鏈的訂貨量數據和需求量數據；

基于多個二級供應鏈的訂貨量數據和需求量數據利用遞歸運算計算得到整個供應鏈的牛鞭效應。

進一步地，所述基于拓撲圖理論將復雜供應鏈拆解為多個二級供應鏈的過程包括以下內容：

將供應鏈成員作為拓撲圖中的點、成員之間的聯系作為拓撲圖中的邊，以將復雜供應鏈網絡轉化為拓撲圖形式，通過對拓撲圖進行點劈分以將復雜供應鏈拆分為多個簡單的二級供應鏈。

進一步地，所述基于各個成員需求量數據的相關性分析成員之間的相關關系，并根據分析結果對需求量數據進行降維處理的過程包括以下內容：

利用皮爾遜相關系數計算兩個供應鏈成員的需求量數據之間的相關性，并構造二級供應鏈中多個成員之間的相關關系矩陣；

基于相關關系矩陣構造似然函數，并利用似然函數挑選出相關性強的需求量特征數據；

利用因子分析方法對相關性強的需求量特征數據進行壓縮，以實現數據降維。

進一步地，所述似然函數的表達式為：