一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的制作方法

本发明涉及供应链智能补货，更具体地说，本发明涉及一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统。

背景技术：

1、随着宠物经济持续升温，宠物用品市场规模快速扩张，品类繁多、消费频次高、需求波动性大等特征日益凸显，对供应链管理提出了更高要求。智能补货系统作为连接需求预测与库存决策的关键工具，已成为宠物用品企业提升运营效率的重要手段。现有技术中，已有基于销量预测的自动补货方案被提出，例如通过时间序列分析或机器学习模型预测未来销量，并据此生成补货建议。部分方案还引入了多门店协同管理机制，通过客群画像分析实现差异化补货，或在多配送中心场景下利用深度时序模型提升预测精度。

2、然而，现有补货系统普遍存在以下技术缺陷：第一，预测精度易受外部扰动与品类属性脱节的影响；促销活动引发的销量脉冲常被误判为常态消耗，导致补货量偏离实际需求；同时，传统系统缺乏将宠物用品固有属性与实际销售速率进行拟合交叉验证的机制，无法有效剥离假性需求。

3、第二，补货决策与供应链动态执行脱节；多数系统以静态的“补多少”为核心输出，将供应商交货周期视为固定常数，忽视了干线物流时效的动态波动，无法基于实时运力轨迹对再订货点和动态安全库存进行实时修正，导致安全库存设定与实际到货风险错位。

4、第三，缺乏面向采购物流集成服务场景的端到端调度方案；对于承担多供应商、多仓库、多渠道协同职能的第三方服务商而言，采购成本、阶梯折扣、车辆装载率、仓储容量、供应商起订量等多重硬约束需同步纳入决策，且缺乏基于补货紧迫度在混装拼车与越库直发间进行自适应硬切换的闭环机制，难以适配复杂的端到端集成业务场景。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统，包括：

3、数据采集模块，用于实时采集各销售渠道的订单数据、宠物用品属性数据、各仓储节点的库存水位数据以及物流系统的实时运力轨迹数据，并基于宠物用品的理论消耗周期与变异系数，对原始销售数据进行促销干扰剥离与销售速率降权修正，输出真实消耗速率；

4、动态履约时效评估模块，用于根据各供应商的历史交货数据与干线物流实时轨迹，动态拟合供应商履约延迟概率，将静态提前期修正为动态履约提前期，并实时重构各仓储节点的再订货点阈值；

5、多目标协同决策优化模块，用于以综合供应链成本最小化为目标函数，将供应商最小起订量、采购阶梯折扣、车辆容积装载率及目的仓可用仓容设为硬约束条件，结合所述真实消耗速率与再订货点阈值进行求解，并引入指数型时效违约惩罚机制收缩可行域；

6、自适应路由硬切换模块，用于基于同链路sku的补货紧迫度差值与等待容忍阈值，以及采购需求时间窗与供应网络三维时隙特征矩阵的匹配结果，自动生成包含补货数量、补货时序及运输路径的端到端调度指令，并在混装拼车、越库直发与常规补货模式间进行自动硬切换；

7、指令执行与反馈接口模块，用于将所述端到端调度指令输出至erp系统、wms仓库管理系统及tms物流管理系统，并接收执行反馈数据以动态更新三维时隙特征矩阵。

8、优选的，作为本发明所述一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的一种优选方案，其包括所述数据采集模块，具体包括以下内容：

9、通过标准化api接口构建由包含供应商历史履约交付记录的订单与采购数据流、宠物用品属性数据、包含实时可用库存量的库存水位数据以及包含供应商历史履约交付记录的运力轨迹数据组成的统一四维数据集；

10、将采集到的宠物用品属性数据传输至真实消耗速率评估逻辑中，结合预设的宠物生理与消耗基准，计算品类的理论消耗周期，具体包括：

11、针对宠物主粮类：接入预设的宠物生理学数据库，获取单包装净含量、饲喂转化率、服务区域内宠物品类的平均体重及每日建议摄食系数；计算单包宠物主粮在理想喂养情境下的理论可消耗天数为，其中，为单包宠物用品的理论可消耗天数；

12、针对非主粮类宠物用品，提取统计周期内同一终端客户对同一sku的相邻购买时间戳与，通过取中位数函数计算理论消耗周期，具体公式如下：

13、；其中，为非主粮类宠物用品的理论消耗周期，为取中位数函数，m为统计周期内的总购买次数；在统计周期内客户购买次数时，直接调取预设行业基准消耗周期作为兜底；

14、以当前日期为终点，提取滑动时间窗口内每日的原始销量，根据日销量的标准差与均值，计算变异系数；并计算滑动窗口内的实际消耗天数；当满足实际消耗天数且变异系数时，判定触发促销脉冲；其中，为预设的偏离度敏感系数；为变异系数阈值；为单包装净含量，为窗口内日均原始销量；

15、遍历窗口内的每一天，根据订单与采购数据流中的促销标记及促销活动标识，记录当日是否为促销日，对于滑动时间窗口内的第t日：

16、当判定当日为非促销日，促销强度系数为零，修正后等效销量等于原始销量；

17、当判定当日为促销日，通过引入指数衰减因子，将当日原始销量按以下方式进行降权修正：；修正后的等效每日销量为；其中，为预设的衰减调节系数；设置衰减因子下限保护值，当公式时，强制令；

18、将窗口内各日修正后的等效销量进行加权平均，计算并输出真实稳态消耗速率；其中，为真实稳态消耗速率，当滑动时间窗口内全为促销日时，自动提取前一非促销窗口的平均消耗速率作为基底，与当前计算出的按预设比例加权平滑。

19、优选的，作为本发明所述一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的一种优选方案，其包括所述动态履约时效评估模块，调取四维数据集中的运力轨迹数据，以及历史履约交付记录，对各仓储节点的再订货点阈值rop进行实时重构，具体包括：

20、提取干线运输车辆的位置坐标与通行状态，计算当前在途干线物流的实时偏差时长；提取目标供应商在过去n批次订单的实际出厂时间与约定交付时间的时间差样本数据集，拟合供应商的出厂延迟期望值与方差；

21、调取预设的供应商合同静态提前期，结合干线物流的实时偏差时长与出厂延迟期望值，计算生成动态履约提前期；其中，为动态履约提前期；

22、所述动态履约时效评估模块，采用正态分布拟合供应商的出厂延迟概率分布，得出其出厂延迟期望值，当拟合出的时，强制令；当计算出的时，触发下限保护机制，令；当运力轨迹数据发生中断或异常时，自动调取该运输线路过去30天的历史平均通行时效，作为当前在途干线物流的实时偏差时长的兜底替代值；

23、基于动态履约提前期的方差以及需求波动，重构动态安全库存量，其中，为动态安全库存量，单位为件；为数据采集模块输出的真实稳态消耗速率；为滑动时间窗口内每日销量的方差；为动态履约提前期的波动方差，根据供应商出厂延迟方差与干线物流波动方差叠加得出；为对应服务水平的安全系数；

24、将数据采集模块输出的真实稳态消耗速率、计算出的动态履约提前期以及计算出的动态安全库存量进行组合，实时重构各仓储节点的再订货点阈值：；其中，为重构后的再订货点阈值，单位为件；

25、持续监听各仓储节点的当前可用库存量，当时，自动生成补货触发信号，并将包含目标sku、当前可用库存量、真实稳态消耗速率及动态履约提前期的特征数据包下发至多目标协同决策优化模块进行补货方案计算。

26、优选的，作为本发明所述一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的一种优选方案，其包括所述多目标协同决策优化模块，具体包括以下内容：

27、当接收到补货触发信号时，实时调取特征数据包中的目标sku标识、当前可用库存量、真实稳态消耗速率以及动态履约提前期；设置优化决策变量矩阵为，其中，表示向供应商采购第k种sku的决策补货数量，k为发往同一目的仓的候选sku种类总数；

28、构建以综合供应链总成本tc最小化为目标的优化模型，具体公式如下：

29、；

30、其中，tc为综合供应链总成本；各子成本项的具体推导如下：

31、采购成本：，其中，为采购成本，为第k种sku在采购量为时的动态单价，由供应商阶梯折扣函数确定：

32、当时，，其中，为第k种sku第n级阶梯采购量起订门槛，为对应的阶梯折扣单价；

33、运输成本：基于车辆容积与载重的阶梯运费模型计算：，其中，为运输成本，为调用的整车数量，为单车整车运费，为零担拼车运费，为不足一整车的剩余体积；

34、仓储持有成本：，其中，为仓储持有成本，为第k种sku的动态安全库存量，为第k种sku单位商品单位时间的持仓成本，为对应第k种sku的真实稳态消耗速率；

35、缺货损失成本：，其中，为缺货损失成本，为第k种sku的当前可用库存量，为第k种sku的单位缺货惩罚成本，为取最大值函数；

36、为非线性指数型时效违约惩罚项，具体公式为：；

37、其中，为违约惩罚成本；为预设的基础违约系数；为指数惩罚因子；为预设的目的仓最晚期望到货时间窗上限；设置惩罚项上限保护值，为运输成本，当计算结果超出时，强制令；

38、设定边界硬约束条件，包括：

39、供应商最小起订量约束：对任意被选中的第k种sku，满足或；其中，为最小起订量；

40、车辆装载率硬约束：装载总体积需满足，其中，为第k种sku的单件商品体积，为最低装载率要求，为车辆额定最大容积；

41、目的仓可用仓容约束：，其中，为目的仓当前的实时剩余可用仓容；

42、调用分级分支定界算法对优化模型进行求解；并设置500ms计算超时阈值，当超时且未能搜索到可行解，则按再订货点缺口量与供应商最小起订量的最大值生成应急补货向量并下发最佳补货决策向量；将求解得到的最佳补货决策向量下发给自适应路由硬切换模块，进行运力路线与调度指令生成，其中，表示针对第k种sku计算出的最终最佳采购补货数量。

43、优选的，作为本发明所述一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的一种优选方案，其包括所述自适应路由硬切换模块，具体包括以下内容：

44、接收最佳补货决策向量，基于各sku的实时库存与消耗速率，计算同链路各sku的补货紧迫度；其中，为第k种sku的补货紧迫度；为再订货点阈值；表示第k种sku的当前可用库存量；为真实稳态消耗速率；

45、计算同链路第j种sku与第k种sku的补货紧迫度差值；提取目的仓针对第j种sku的动态等待容忍阈值；其中，为取最大值函数；

46、调取tms物流管理系统中的供应网络时隙数据，构建包含节点坐标维度x、时间槽维度y及运力状态维度z的三维时隙特征矩阵；并计算采购需求时间窗与所述的时隙重合度；

47、根据所述紧迫度差值、等待容忍阈值、车辆装载率以及时隙重合度，在三种运输模式间进行自适应硬切换；

48、所述在三种运输模式间进行自适应硬切换，具体包括：

49、当满足：且且时，硬切换至混装拼车模式；合并订单拼车提升装载率，其中，为等待容忍阈值；

50、当不满足混装拼车模式，且满足：、目的地仓出现时隙重合度，且中转越库节点存在匹配时隙时，硬切换至越库直发模式；生成跳过中心仓并在中转平台直发目的仓的越库指令；

51、当上述条件均不满足时，默认切换至常规补货模式；按原定批量下发标准点对点干线运输指令；

52、在完成模式硬切换决策后，所述自适应路由硬切换模块自动聚合生成端到端综合调度指令数据包，包括：具体sku组合补货数量、装车与发货时序、自适应运输路径以及目标车辆/容器id；并分别向wms仓库管理系统推送排程指令及向tms物流管理系统推送运力锁定与电子锁启闭指令。

53、优选的，作为本发明所述一种基于销售速率预测的宠物用品智能补货系统的一种优选方案，其包括所述指令执行与反馈接口模块，建立双向长连接通道，实现正向指令下发与反向数据闭环反馈，具体包括以下内容：

54、通过预设的标准化开放接口，连接至erp系统、wms仓库管理系统以及tms物流管理系统，并接收端到端综合综合调度指令数据包，将端到端综合调度指令数据包分别推送至后台erp系统用于锁定采购账务与折扣单价，推送至wms仓库管理系统用于自动排程拣货与预留仓容，以及推送至tms物流管理系统用于锁定时隙车次与绘制轨迹；

55、建立双向长连接通道捕获包含wms实际拣货数据、tms车辆实时轨迹与erp入库确认状态的物理节点反馈数据流；经归一化清洗后，当监测到拣货缺货或tms发车严重超时，向多目标协同决策优化模块发送局部重计算请求；

56、将清洗后的执行反馈数据反向注入上游模块的数据集，实现全链路参数的增量闭环更新，具体包括：

57、将本次订单的实际出厂时间与约定交付时间的时间差作为全新样本，压入供应商履约交付历史数据集n中，自动淘汰最旧的一批次数据，保持窗口n恒定；动态更新供应商出厂延迟期望值，其中，为更新后的供应商出厂延迟期望值，为更新前的供应商出厂延迟期望值，为本次订单的实际出厂时间与约定交付时间的时间差，当延迟交付，，当按时交付，；为平滑更新因子；

58、基于tms物流管理系统反馈的实时运力占用与到货时间，对三维时隙特征矩阵进行实时降维与覆盖更新，包括：

59、运力状态维度z：根据实际装载体积，扣减对应路段与时间槽的剩余可用容积与剩余可用载重；

60、时间窗维度y：根据车辆实际通行时长，动态修正运输线路上未来时间槽的通行时效基线。

61、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

62、通过数据采集模块剥离促销干扰，输出反映宠物真实消耗节奏的稳态速率，从源头消除假性需求脉冲；结合动态履约提前期实时重构再订货点，克服了传统静态提前期应对供应链延时的滞后性；多目标优化模块引入指数级时效违约惩罚机制，实现了采购折扣、运力装载率与仓容硬约束下的高效寻优；自适应路由模块在混装拼车、越库直发与常规模式间毫秒级硬切换，并基于双向接口实现参数自适应迭代闭环，在保障订单履约率的前提下大幅降低了综合供应链成本与仓储积压风险。