[发明专利]库存管理方法和装置、电子设备、计算机可读介质

说明书

本公开提供了一种库存管理方法，该方法包括：根据订单量预测模型预测供应链网络中每个供应节点的需求订单量，根据到货预测模型预测每个供应节点的到货时间，获取每个供应节点的库存量，根据需求订单量、到货时间和库存量，确定每个供应节点的订货周期和目标库存量。本公开还提供了一种库存管理装置、电子设备、计算机可读介质。

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，特别涉及库存管理方法和装置、电子设备、计算机可读介质。

背景技术

库存管理是指在物流过程中商品数量的管理，过去认为仓库里的商品多，表明企业发达、兴隆。而现代管理学如MBA、CEO12篇及EMBA等则认为零库存是最好的库存管理。

在现有技术中，主要通过两种方式对库存进行管理。一种为“拉”式策略，另一种为“推”式策略。其中，“拉”式策略是指不允许缺货前提下，库存下降到一定程度(如一半)，立即订货，允许缺货前提下，缺货后立即订货。“推”式策略是指按一定的周期，定量订货。

发明内容

本公开实施例提供一种库存管理方法和装置、电子设备、计算机可读介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种库存管理方法，包括：

根据订单量预测模型预测供应链网络中每个供应节点的需求订单量；

根据到货预测模型预测每个所述供应节点的到货时间；

获取每个所述供应节点的库存量；

根据所述需求订单量、所述到货时间和所述库存量，确定每个所述供应节点的订货周期和目标库存量。

在一些实施例中，构建所述订单量预测模型的步骤包括：

获取预设第一时长内每个所述供应商节点的第一订单信息，其中，所述第一订单信息包括订单日期、订单量和物品名称；

根据预设的随机森林分位点回归模型对所述第一订单信息进行训练，得到所述订单量预测模型。

在一些实施例中，在得到所述订单量预测模型之后，还包括：

计算所述订单量预测模型的损失值；

响应于所述损失值大于预设阈值，对所述随机森林分位点回归模型的参数进行调整；

根据调整后的随机森林分位点回归模型对所述第一订单信息进行训练。

在一些实施例中，构建所述到货预测模型的步骤包括：

获取预设第二时长内每个所述供应节点的第二订单信息，其中，所述第二订单信息包括下单日期和到货日期；

根据预设的逻辑回归模型对所述第二订单信息进行训练，得到所述到货预测模型。

在一些实施例中，所述根据所述需求订单量、所述到货时间和所述库存量，确定每个所述供应节点订货周期和目标库存量，包括：

根据所述需求订单量、所述到货时间和所述库存量构建库存成本函数；

根据所述库存成本函数预测预设第三时长内所述供应链网络的全局成本函数；

根据预设的遗传算法对所述全局成本函数进行计算，得到每个所述供应节点订货周期和目标库存量。

第二方面，本公开实施例还提供了一种库存管理装置，包括：

预测模块，用于根据订单量预测模型预测供应链网络中每个供应节点的需求订单量；

所述预测模块还用于，根据到货预测模型预测每个所述供应节点的到货时间；

获取模块，用于获取每个所述供应节点的库存量；