一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法及装置与流程

本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法及装置。

背景技术：

在瓷砖销售领域，主要通过代理制的方式建立销售网络，厂商通过广告进行产品推广，经销商根据经验决定要采购的瓷砖，并付出大量的采购资金和仓储成本，这种模式对市场的反馈不够敏感，往往会因为估计不足造成大量库存和资金的积压，或者产品供应不能及时跟上造成效率低下。

随着大数据技术的发展，可以为上述问题提供一种解决途径，基于大数据，通过对前期沉淀的销售数据和商品信息形成比较稳定的销售模型，通过预测未来一定周期的销售数据，可以提供一种比较高效的仓储物流管理方式，因此，如何利用大数据在瓷砖领域提高商品和资金的周转效率成为值得解决的问题。

技术实现要素：

本发明提供一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法及装置，能够在瓷砖领域提高商品和资金的周转效率。

本发明提供的一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a、收集门店数据及所述门店对应的历史成交数据；

步骤b、生成各个门店的商品成交预测模型；

步骤c、获取各个门店对应的库存数据和仓库的库存数据；

步骤d、为各个门店推荐需要补充和退回的商品信息，需要补充的资金信息。

进一步，所述步骤a中：

所述门店数据包括；门店的地址、名称、编号、等级；

所述历史成交数据包括：一个周期内成交的商品数量、所述一个周期内成交的商品对应的品名、型号、规格、单价。

进一步，所述步骤b具体包括：

步骤b1、提取包含门店数据及所述门店对应的历史成交数据的特征样本，形成时间序列；

步骤b2、求出时间序列的长期趋势、月度变动和不规则变动的值；

步骤b3、采用回归分析预测法得出模型，模型表示为xt＝(a+bt)s(t)+εt，其中a和b为趋势参数，s(t)为对应于时刻t的这个月度选择的月度参数。

进一步，所述步骤c中所述库存数据具体包括：库存商品对应的品名、型号、规格、单价及数量。

进一步，所述步骤d具体包括：

步骤d1、获取每个门店预测的月度商品信息；

步骤d2、根据各个门店对应的库存数据和预测的月度商品信息，得出需要补充和退回的商品的品名、型号、规格；

步骤d3、根据商品的单价判断门店是否需要补充资金；

步骤d4、当门店需要补充资金时，计算需要补充的资金数量，将所述资金数量与补充和退回的商品组成需要补充的资金信息。

一种基于大数据的瓷砖供应链管理装置，其特征在于，包括：

数据收集模块，用于收集门店数据及所述门店对应的历史成交数据；

模型生成模块，用于生成各个门店的商品成交预测模型；

获取模块，用于获取各个门店对应的库存数据和仓库的库存数据；

推荐模块，用于为各个门店推荐需要补充和退回的商品信息，需要补充的资金信息。

进一步，所述数据收集模块中：

所述门店数据包括；门店的地址、名称、编号、等级；

所述历史成交数据包括：一个周期内成交的商品数量、所述一个周期内成交的商品对应的品名、型号、规格、单价。

进一步，所述模型生成模块包括：

提取模块，用于提取包含门店数据及所述门店对应的历史成交数据的特征样本，形成时间序列；

计算模块，用于求出时间序列的长期趋势、月度变动和不规则变动的值；

预测模块，用于采用回归分析预测法得出预测模型，所述预测模型表示为xt＝(a+bt)s(t)+εt，其中a和b为趋势参数，s(t)为对应于时刻t的这个月度选择的月度参数。

进一步，所述获取模块中所述库存数据具体包括：库存商品对应的品名、型号、规格、单价及数量。

进一步，所述推荐模块具体包括：

商品获取模块，用于获取每个门店预测的月度商品信息；

商品推荐模块，用于根据各个门店对应的库存数据和预测的月度商品信息，得出需要补充和退回的商品的品名、型号、规格；

资金获取模块，用于根据商品的单价判断门店是否需要补充资金；

资金推荐模块，用于当门店需要补充资金时，计算需要补充的资金数量，将所述资金数量与补充和退回的商品组成需要补充的资金信息。

本发明的有益效果是：本发明公开一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法及装置，通过收集收集门店数据及所述门店对应的历史成交数据，形成各个门店的商品成交预测模型；通过获取各个门店对应的库存数据和仓库的库存数据，为各个门店推荐需要补充和退回的商品信息，需要补充的资金信息，本发明能够在瓷砖领域提高商品和资金的周转效率。

附图说明

下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法的流程图；

图2是本发明实施例一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法步骤b的流程图；

图3是本发明实施例一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法步骤d的流程图。

具体实施方式

参考图1～3，本发明实施例提供的一种基于大数据的瓷砖供应链管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a、收集门店数据及所述门店对应的历史成交数据；

步骤b、生成各个门店的商品成交预测模型；

步骤c、获取各个门店对应的库存数据和仓库的库存数据；

步骤d、为各个门店推荐需要补充和退回的商品信息，需要补充的资金信息。

进一步，所述步骤a中：

所述门店数据包括；门店的地址、名称、编号、等级；

所述历史成交数据包括：一个周期内成交的商品数量、所述一个周期内成交的商品对应的品名、型号、规格、单价。

进一步，所述步骤b具体包括：

步骤b1、提取包含门店数据及所述门店对应的历史成交数据的特征样本，形成时间序列；

步骤b2、求出时间序列的长期趋势、月度变动和不规则变动的值；

步骤b3、采用回归分析预测法得出模型，模型表示为xt＝(a+bt)s(t)+εt，其中a和b为趋势参数，s(t)为对应于时刻t的这个月度选择的月度参数。

进一步，所述步骤c中所述库存数据具体包括：库存商品对应的品名、型号、规格、单价及数量。

进一步，所述步骤d具体包括：

步骤d1、获取每个门店预测的月度商品信息；

步骤d2、根据各个门店对应的库存数据和预测的月度商品信息，得出需要补充和退回的商品的品名、型号、规格；

步骤d3、根据商品的单价判断门店是否需要补充资金；

步骤d4、当门店需要补充资金时，计算需要补充的资金数量，将所述资金数量与补充和退回的商品组成需要补充的资金信息。

一种基于大数据的瓷砖供应链管理装置，其特征在于，包括：

数据收集模块，用于收集门店数据及所述门店对应的历史成交数据；

模型生成模块，用于生成各个门店的商品成交预测模型；

获取模块，用于获取各个门店对应的库存数据和仓库的库存数据；

推荐模块，用于为各个门店推荐需要补充和退回的商品信息，需要补充的资金信息。

进一步，所述数据收集模块中：

所述门店数据包括；门店的地址、名称、编号、等级；

所述历史成交数据包括：一个周期内成交的商品数量、所述一个周期内成交的商品对应的品名、型号、规格、单价。

进一步，所述模型生成模块包括：

提取模块，用于提取包含门店数据及所述门店对应的历史成交数据的特征样本，形成时间序列；

计算模块，用于求出时间序列的长期趋势、月度变动和不规则变动的值；

预测模块，用于采用回归分析预测法得出预测模型，所述预测模型表示为xt＝(a+bt)s(t)+εt，其中a和b为趋势参数，s(t)为对应于时刻t的这个月度选择的月度参数。

进一步，所述获取模块中所述库存数据具体包括：库存商品对应的品名、型号、规格、单价及数量。

进一步，所述推荐模块具体包括：

商品获取模块，用于获取每个门店预测的月度商品信息；

商品推荐模块，用于根据各个门店对应的库存数据和预测的月度商品信息，得出需要补充和退回的商品的品名、型号、规格；

资金获取模块，用于根据商品的单价判断门店是否需要补充资金；

资金推荐模块，用于当门店需要补充资金时，计算需要补充的资金数量，将所述资金数量与补充和退回的商品组成需要补充的资金信息。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。