基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法及设备与流程

1.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：

2.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。
3.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。
4.该模式通常存在以下两方面问题：
5.(1)人工提报效率低
6.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。
7.(2)需求预测不理想
8.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。
9.(3)环节互联性较弱
10.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。


技术实现要素：

11.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。
12.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
13.一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：
14.建立电能表需求预测模型；
15.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；
16.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。
17.进一步地，所述电能表需求预测模型通过以下步骤建立：
18.获取历史安装数据；
19.对所述历史安装数据进行数据预处理；
20.通过特征工程提取安装量变化影响特征；
21.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。
22.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。
23.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。
24.进一步地，该方法还包括：
25.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：
26.max＝safetystock d
pred
z
0.95
27.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。
28.进一步地，所述补货量调节具体为：
29.以月度到货周期、月度需求量预测值、月度需求预测偏差率、预设需求满足率及权重、预设库存积压值及权重作为数据输入，经过最优模型处理，输出物资的最佳补货时间和补货量。
30.进一步地，所述预警信号包括供应链断裂环节、保障月数和缺口数。
31.本发明还提供一种电子设备，包括：
32.一个或多个处理器；
33.存储器；和
34.被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法的指令。
35.本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法的指令。
36.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
37.1、针对现有计划提报、到货检定、仓储配送等关键业务衔接的不顺畅，前置业务停滞导致后续流程受阻、业务协同信息共享不足等情况，本发明运用大数据赋能供应链需求预测和节点规划，构建需求预测模型，合理准确预测未来电能表需求量，以指导电能表采购、到货、检定、配送，辅助决策供应链质量提升管理，从而降低库存成本，提升资产运营管理效能。
38.2、本发明通过对未来电能表需求量的预测，实现对供应链的有效管理和监控，从根本上解决“人治”和“信息孤岛”带来的供应链本身的不确定性和其他诸多困难。
39.3、本发明通过全链路关键因素与多特征多目标特点，降低断裂风险，保证电能表生产流畅，同时能够快速响应与满足要表需求，提高供应链运营效率，有效减少业务人员繁琐数据整理工作，达到优化流程、提高效率的目的。
40.4、本发明借助需求预测和库存控制模型，全过程监控资产，向各有关终端发送预警信号，如通知发货人有可能产生的延迟，提高订单准时交货率，确保及时交付物料，减少生产延误，灵活的并能够完美地毫不停步地执行配送需求。
41.5、本发明通过预警信号的数据可视发现关键问题，确定优先级决策并加以解决，提高中断预测能力，并能够根据从数据中获得的洞察采取行动。
附图说明
42.图1为本发明的框架原理示意图；
43.图2为本发明方法的流程示意图。
具体实施方式
44.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
45.实施例1
46.参考图1和图2所示，本实施例提供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。
47.该方法针对现有计划提报、到货检定、仓储配送等关键业务衔接的不顺畅，前置业务停滞导致后续流程受阻、业务协同信息共享不足等情况，在生产调度平台(mds系统)的基础上，构建需求预测和库存控制模块，充分利用采购、到货、检定、配送等各项业务数据，以数据支撑业务思路，深入挖掘业务衔接规律，为采购测算提供支撑、为到货、检定、配送、库存等业务提供断裂分析、高龄库利立库、辅助决策等功能，搭建高效顺畅的计量供应链流程，加快业务协同、信息共享、流程贯通，实现智慧决策、提质增效的供应链闭环管理。
48.如图1所示，上述方法基于一分布式多层数据结构实现，所述分布式多层数据结构分别为数据源、数据处理层、服务层和应用层。
49.(1)数据源：提供电能表需求预测分析的业务数据来源系统，包括mds系统、营销业务应用系统、用电信息采集系统，以及外部相关数据等。
50.(2)数据处理层：提供电能表需求预测模型所需质量数据处理的过程，包括清洗、加工处理、计算、数据存储等。
51.(3)数据服务层：主要对电能表需求有关的业务类型、设备码类型进行分析，以及提供外部系统数据接口服务等。
52.(4)应用展示层：提供用户操作和功能展示的成果界面，主要功能包括需求预测、供应链断裂分析、库存控制、辅助决策等，对供应链断裂风险进行提前预判和控制，从而降低每个环节断裂可能性，同时减少供应链断裂的风险。
53.电能表需求预测模型通过以下步骤建立：从数据源获取历史安装数据；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。
54.基于所述需求预测值判断是否存在供应链断裂风险可分为三步：
55.a)判断合理安全保障库存缺口，是否需要进行补货或者安排检定；
56.b)分析每个环节的断裂情况以及计算推荐各环节保障月数数量；
57.c)分析在满足配送需求的原则下，定位断裂环节和计算缺口数。
58.基于上述供应链断裂风险分析可实现的主要功能包括：
59.a)根据电能表物料码维度展示供应链断裂情况，定位断裂的环节，并进行缺口数
消息提醒，辅助中心提前进行断裂预警和已断裂告警；
60.b)按各环节保障月数的配置进行查询，也支持选择各环节的保障月数展示断裂情况；
61.c)按各业务断裂环节展示电能表消耗情况和建议的补货数量，并进行业务消息提醒；
62.d)采用可视化技术展示中心供应链断裂情况和建议的采取补货数量等。
63.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。
64.1、合理安全保障库存断裂
65.库存不足或库存积压过剩，均是在需求预测上、订货上、供应商供货上、检定生产上，物资保管上等偏差所导致的。为了预防这一现象，需要设置合理的库存上下限值。最小库存量(合理安全保障库存量)是预防库存不足缺乏的监控手段，最大库存量(库存上限数量)是为了不让库存过多的监控手段。另外，平衡物资积压风险和断供风险的同时，使库存上限尽可能低。
66.合理安全保障库存断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、服务水平、到货数量、供应商、到货周期和配送需求数量，输出为合理安全保障库存值、保障月数、裕度和缺口数，业务流程分为四步：
67.a)根据合理安全保障库存模型计算每个物料的合理安全保障库存；
68.b)计算合理安全保障库存保障月数；
69.c)在满足配送需求基础上，计算合理安全保障库存缺口数，判断是否断链，辅助业务是否需要进行补货或者安排检定、到货通知等；
70.d)监控合理安全保障库存消耗情况，判断消耗后的库存不得低于合理安全保障库存数。
71.计算公式：
72.不同的设备具有不同的合理安全保障库存。合理安全保障库存将随着时间、设备积压率、服务水平动态调整。计算方式如下：
[0073][0074]
其中：safetystock为安全库存值，z为服务水平，alt为一段时间内到货周期平均值，dsd为一段时间内领料需求的标准差，as为一段时间内平均领料需求量，ltsd为一段时间内到货周期的标准差。
[0075]
2、协议库存断裂
[0076]
协议库存断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、中标数量、可执行比例、在途数量、库存数量和可排产数量，库存数量包括合格库存、待校验、新购等，输出为协议库存保障月数、协议库存裕度和协议库存缺口数，业务流程分为四步：
[0077]
a)结合需求预测结果，在剩余可匹配协议库存和中标供应商执行比例基础上，统计本月需匹配协议库存量；
[0078]
b)结合需求预测结果、协议库存匹配剩余数量、在途等关联因素计算协议库存裕度和保障月数；
[0079]
c)在满足配送需求基础上，计算协议库存缺口数，判断是否断裂，辅助业务是否需
要进行补货或者安排检定、到货通知等；
[0080]
d)监控协议库存消耗情况，判断消耗后的协议库存量不得低于合理安全保障库存数。
[0081]
3、已下订单断裂
[0082]
已下订单断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、中标数量、订单数量、在途数量和库存数量，输出为已下订单保障月数、已下订单裕度和已下订单缺口数，业务流程分为三步：
[0083]
a)结合需求预测结果，在订单下达数据基础上，关联在途、合格库存等因素下，统计已下订单裕度和保障月数；
[0084]
b)在满足配送需求基础上，计算已下订单缺口数，判断是否断裂，辅助业务是否需要进行补货或者安排检定、到货通知等；
[0085]
c)监控已下订单消耗情况，判断消耗后的库存数不得低于合理安全保障库存数。
[0086]
已下订单断裂的计算逻辑如下：
[0087]
计算已下订单裕度
[0088]
已下订单裕度＝已下订单数 在途到货数量 sum(合格在库 合格在库超期 待校验超期 待校验 新购)
‑
sum(n个月需求预测)
[0089]
备注：n个需求月份的预测数量，需考虑实际业务进行配置
[0090]
判断已下订单保障月数
[0091]
首先，计算【一级库库存总和 在途 已下订单数】＝sum{(合格库存 合格在库超级 待校验 新购 待校验超期) 在途 已下订单数}；
[0092]
然后，if【一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值】小于或等于0，如果为真，判断【未来第1个月的预测值】是否等于0，如果为0，则保障月数为0；如果不为0，则保障月数为【一级库库存总和 在途 已下订单数/未来第1个月的预测值】；
[0093]
然后，if【一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值】大于0，判断【一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为1 (一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值)/未来第2个月的需求预测值；如果为假，判断【一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值
‑
未来第3个月需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为2 (一级库库存总和 在途 已下订单数
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月需求预测值)/未来第3个月的需求预测值；
[0094]
依次类推。
[0095]
判断已下订单断裂情况
[0096]
是否出现订单供应链断裂＝if(订单保障月数<n，是，否)；
[0097]
备注：通过保障月数与中心已下订单进入合格状态至少需要n月才能保障配送需求，可做配置。
[0098]
4、在途到货断裂
[0099]
在途到货断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、中标数量、到货数量、在途数量和库存数量，输出为在途到货保障月数、在途到货裕度和在途到货缺口数，业
务流程分为三步：
[0100]
a)结合需求预测结果，在供应计划数据基础上，关联合格库存等因素下，统计在途到货裕度和保障月数；
[0101]
b)在满足配送需求基础上，计算在途到货缺口数，判断是否断裂，辅助业务是否需要进行补货或者安排检定等；
[0102]
c)监控在途到货消耗情况，判断消耗后的库存数不得低于合理安全保障库存数。
[0103]
在途到货断裂的计算逻辑如下：
[0104]
计算在途到货裕度
[0105]
在途到货裕度＝在途到货数量 sum(合格在库 合格在库超期 待校验超期 待校验 新购)
‑
sum(n个月需求预测值)
[0106]
备注：n个月需求预测值，需考虑实际业务进行配置
[0107]
判断在途保障月数
[0108]
首先，计算【一级库库存总和 在途】＝sum{(合格库存 合格在库超级 待校验 新购 待校验超期) 在途}；
[0109]
然后，if【一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值】小于或等于0，如果为真，判断【未来第1个月的预测值】是否等于0，如果为0，则保障月数为0；如果不为0，则保障月数为【一级库库存总和 在途/未来第1个月的预测值】；
[0110]
然后，if【一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值】大于0，判断【一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为1 (一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值)/未来第2个月的需求预测值；如果为假，判断【一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值
‑
未来第3个月需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为2 (一级库库存总和 在途
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月需求预测值)/未来第3个月的需求预测值；
[0111]
依次类推。
[0112]
判断采购到货断裂情况
[0113]
是否出现在途到货供应链断裂＝if(在途保障月数<n，是，否)
[0114]
备注：通过保障月数与中心到货进入合格状态至少需要n月才能保障配送需求，可做配置。
[0115]
5、检定断裂
[0116]
检定断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、到货数量、日检定参数、月检定参数和库存数量，输出为检定保障月数、检定裕度和检定缺口数，业务流程分为三步：
[0117]
a)结合需求预测结果，在检定任务基础上，关联合格库存等因素下，统计检定裕度和保障月数；
[0118]
b)在满足配送需求基础上，计算检定缺口数，展示断裂数量，辅助业务是否需要进行补货或者安排检定等；
[0119]
c)监控检定消耗情况，判断消耗后的库存数不得低于合理安全保障库存数。
[0120]
检定断裂的计算逻辑如下：
[0121]
计算检定裕度
[0122]
检定裕度＝sum(合格在库 合格在库超期 待检验超期 待校验 新购)
‑
sum(n个月需求预测值)
[0123]
备注：n个月需求预测值，需考虑实际业务进行配置
[0124]
判断检定保障月数
[0125]
首先，计算【一级库库存总和】＝sum(合格库存 合格在库超级 待校验 新购 待校验超期)；
[0126]
然后，if【一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值】小于或等于0，如果为真，判断【未来第1个月的预测值】是否等于0，如果为0，则保障月数为0；如果不为0，则保障月数为【一级库库存总和/未来第1个月的预测值】；
[0127]
然后，if【一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值】大于0，判断【一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为1 (一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值)/未来第2个月的需求预测值；如果为假，判断【一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值
‑
未来第3个月需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为2 (一级库库存总和
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月需求预测值)/未来第3个月的需求预测值；
[0128]
依次类推。
[0129]
判断检定断裂情况
[0130]
是否出现检定供应链断裂＝if(检定保障月数<n，是，否)
[0131]
备注：通过保障月数与中心待检设备进入合格状态至少需要n月才能保障配送需求，可做配置。
[0132]
6、合格库存断裂
[0133]
合格库存断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、待检定库存、新购库存和实际配送需求数量，输出为合格库存保障月数、合格裕度和合格缺口数，业务流程分为三步：
[0134]
a)结合需求预测结果，在合格库存统计基础上，关联合理安全保障库存等因素下，统计合格库存裕度和保障月数；
[0135]
b)在满足配送需求基础上，计算合格库存缺口数，展示断裂数量，辅助业务是否需要进行补货或者安排检定等；
[0136]
c)监控合格库存消耗情况，判断消耗后的库存数不得低于合理安全保障库存数。
[0137]
合格库存断裂的计算逻辑如下：
[0138]
计算合格库存裕度，即保障库存满足上环节业务需具备的充裕数量
[0139]
合格库存裕度＝合格库存 合格在库超期库存
‑
未来n个月的需求预测值。
[0140]
备注：n个月需求预测值，需考虑实际业务进行配置；
[0141]
判断合格库存保障月数
[0142]
首先，if【合格库存值
‑
未来第1个月的需求预测值】小于或等于0，如果为真，判断【未来第1个月的预测值】是否等于0，如果为0，则保障月数为0；如果不为0，则保障月数为【合格库存值/未来第1个月的预测值】；
[0143]
然后，if【合格库存值
‑
未来第1个月的需求预测值】大于0，判断【合格库存值
‑
未来
第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为1 (合格库存值
‑
未来第1个月的需求预测值)/未来第2个月的需求预测值；如果为假，判断【合格库存值
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月的需求预测值
‑
未来第3个月需求预测值】是否小于或等于0，如果为真，则保障月数为2 (合格库存值
‑
未来第1个月的需求预测值
‑
未来第2个月需求预测值)/未来第3个月的需求预测值；
[0144]
依次类推。
[0145]
判断合格库存断裂情况
[0146]
是否出现合格库存供应链断裂＝if(合格库存保障月数<n,是，否)
[0147]
备注：通过保障月数与中心合格在库设备至少需要n月才能保障配送需求，可做配置。
[0148]
7、配送断裂
[0149]
配送断裂算法的输入包括电能表需求预测值(保障月份n)、实际配送量、合格库存、合理安全保障库存、配送日期、补货数量和超龄复检合格利库，输出为周配送任务，业务流程具体为：基于当前配送管理业务情况，针对配送过程进行计划性管理与分析，优化配送业务流程，预警影响配送节奏，定位关键问题点，提醒业务人员进行提前管控，保障配送业务前端的业务流畅，则能够满足配送的需求
[0150]
在另一实施例中，该方法还包括：基于所述需求预测值检定自动化管理，包括检定环节自动化、配送控制自动化和库存控制自动化，对库存量的自动化调节包括库存上限值调节、补货量调节和超龄库存管理。
[0151]
(1)库存上限
[0152]
每种物资都有自己的库存上限值，在保障库存量不低于安全库存的情况下，库存上限应尽可能低。库存上限受安全库存值、需求预测值以及需求预测模型的准确度影响。不同物资具有不同库存上限值，根据需求预测误差分位数动态调整。
[0153]
上限值调节采用的公式为：
[0154]
max＝safetystock d
pred
z
0.95
[0155]
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，表示需求预测模型预测值与真实值之间误差小于z
0.95
的可能性为95％。
[0156]
(2)补货量调节
[0157]
补货量调节具体为：以月度到货周期、月度需求量预测值、月度需求预测偏差率、预设需求满足率及权重、预设库存积压值及权重作为数据输入，经过最优模型处理，输出物资的最佳补货时间和补货量。
[0158]
计算公式：bc＝
‑
(t
‑
d
‑
ss)
[0159]
bc：物料月度补仓值
[0160]
t：当前库存总量 在途库存
‑
待出库库存
[0161]
d：当前日至下月底时间段内物料的需求数量
[0162]
ss：物料下个月的安全库存值
[0163]
(3)超龄库存管理
[0164]
对库龄超过2年的高库龄设备，优先、快速、合理进行利库，避免库存积压，提高库
存周转效率。
[0165]
上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0166]
实施例2
[0167]
本实施例提供一种电子设备，包括一个或多个处理器、存储器和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述的基于需求量预测的电能表供应链监控管理方法的指令。
[0168]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。