[发明专利]基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法及设备

说明书

本发明涉及一种基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法及设备，所述方法包括以下步骤：建立电能表需求预测模型；获取电能表计划数据，基于所述电能表需求预测模型获取需求预测值；基于所述需求预测值判断是否存在供应链断裂风险，并识别供应链断裂环节，产生预警信号。与现有技术相比，本发明具有提高效率、提升响应速度等优点。

技术领域

本发明涉及电能表资源控制技术领域，尤其是涉及一种基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法及设备。

背景技术

随着数字技术的日益普及和数字化转型的提出，越来越多的数据和智能化模型可以辅助更优的运营决策制定。

对于业务过程中的不确定性和外部因素的影响，基本依靠人工来收集风险量并对风险和趋势进行评估和分析。

该模式通常存在以下两方面问题：

(1)人工提报效率低

业务人员考虑因素不够全面，多凭借各自的管理经验和主观判断进行线下需求提报，效率不高。

(2)需求预测不理想

需求预测除受政策性或临时性因素影响外，在预测结果的准确性上存在偏差较大。

(3)环节互联性较弱

需求预测环节与后续环节业务联系不够紧密，极易造成设备采购重复、中心生产压力、库存积压或枯竭、高龄库存难以利库，最终导致成本浪费、配送无法高质量、快速响应。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高效率、提升响应速度的基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法及设备。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法，包括以下步骤：

建立电能表需求预测模型；

获取电能表计划数据，基于所述电能表需求预测模型获取需求预测值；

基于所述需求预测值判断是否存在供应链断裂风险，并识别供应链断裂环节，产生预警信号。

进一步地，所述电能表需求预测模型通过以下步骤建立：

获取历史安装数据；

对所述历史安装数据进行数据预处理；

通过特征工程提取安装量变化影响特征；

采用人工智能算法学习预测电能表物料码的未来需求量，构建获得电能表需求预测模型。

进一步地，所述数据预处理包括数据清洗、数据加工、数据计算和数据存储。

进一步地，所述供应链断裂环节包括合理安全保障库存断裂、协议库存断裂、已下订单断裂、在途到货断裂、检定断裂、合格库存断裂和配送断裂。

进一步地，该方法还包括：

基于所述需求预测值对库存量进行调节，包括库存上限值调节和补货量调节。所述库存上限值调节采用的公式为：

Max＝SafetyStock+D_pred+Z_0.95

其中，Max为库存上限值，SafetyStock为安全库存值，D_pred为需求预测值，Z_0.95为电能表需求预测模型预测误差对应的0.95分位数。

进一步地，所述补货量调节具体为：