[发明专利]一种基于数据分析的供应链需求预测系统及方法

权利要求书

1.一种基于数据分析的供应链需求预测系统，其特征在于：该系统包括数据预处理系统和模型建立分析系统；

所述数据预处理系统用于分析历史预测数据且该预测数据所对应的历史销售数据和剩余库存量数据，提取历史数据所对应特征值判断现有数据的风险值；

所述模型建立模块用于根据现有数据的风险值判断不同下游节点公司所能承受的综合风险承受能力值，根据综合风险承受能力值添加下游节点分配生产任务进而分担风险。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的供应链需求预测系统，其特征在于：所述数据预处理系统包括数据提取模块和数据分析模块；

所述数据提取模块，获取历史销售数据和剩余库存量数据，分析历史最低销售数据和历史最高销售数据所对应的剩余库存数据与预测库存数据进行比较，记录并提取数据值小于最低销售数据的对应数据和大于最高销售数据的对应数据；

所述数据分析模块，当检测到有符合上述条件所提取的数据时，分析出所对应数据风险度高。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的供应链需求预测系统，其特征在于：所述模型建立分析系统包括供应链预测差值分析模块、风险分担模块、风险承受能力判断模块和生产数量分配调节模块；

所述供应链预测差值分析模块，当检测到有风险值大于标准风险值时，分析供应链所需生产数据与实际剩余库存数据的差值是否大于第一预设值；

所述风险分担模块，通过设置若干下游节点分担由一个节点所承受的风险，减轻由单独一个节点所承受的独立风险；

所述风险承受能力判断模块，调取下游节点的数据，分析该下游节点承担的综合风险承受能力值；

所述生产数量分配调节模块，根据不同下游节点所承受的风险分配生产任务，从而减少由一个下游节点独立承受的风险。

4.一种基于数据分析的供应链需求预测方法，其特征在于：该方法具体为：

获取历史数据，供应链根据市场环境、促销活动和以往预测数据预判所需商品生产的数量，并根据所预测生产数量向若干下游节点根据不同零件分配不同生产数量，根据商品实际所售卖数量与所预测数量之差判断是否大于第一预设值，并分析若干下游节点所承受综合风险承受能力值；

根据若干下游节点所承受的综合风险承受能力值判断是否大于第二预设值，当综合风险承受能力值大于第二预设值时，则添加下游节点分配零件生产数量，并以此进行建模，减小独立节点的风险值；当综合风险承受能力值小于第二预设值时，则无需添加下游节点。

5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的供应链需求预测方法，其特征在于：所述下游节点所承担综合风险承受能力值W，当检测到W大于第二预设值时，需要增设下游节点分担风险，当检测到W小于第二预设值时，则无需增设下游节点而分担风险；

W＝W_总-a_ij*k-W_去；

其中，W_总是指总综合风险承受能力总值，a_ij是指i零件占剩余零件j的重要性程度，k₁是指风险度系数，W_去是指去年的综合风险承受能力值；

其中，P_i是指生产零件i时所用资金，P_i+j是指下游节点的所有活动资金；

当P_i占P_i+j的概率低于第三预设值时，表示下游节点除生产当前零件外，仍有剩余活动资金生产其它零件，表明下游节点的风险值低；当P_i占P_i+j的概率高于第三预设值时，表示下游节点除包含有现有资金生产当前零件外，剩余活动资金不能够生产其它零件，表明下游节点的风险值高。