自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及供应链技术领域，具体涉及一种自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着供应链实体经济的快速发展，供应链物资供应的空间广度和物资来源也在多角度性增加，面向单一供应商的选择已无法满足当前供应链需求。
3.其中，多供应商供需系统因能有效优化供需柔性、降低采购成本，而被广泛应用。但目前多供应商供需系统实际加载的算法，不仅会导致库存水位发生较大波动，从而影响实际运作效率，还会因不同供应商的供应参数多样化，而导致实现库存水位最优较为困难。
4.因此，现有基于多供应商选择的库存补货方法存在因补货策略不合理，导致库存补货准确率低的技术问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用以提高供应链的补货准确率。
6.第一方面，本技术提供一种自动补货方法，包括：
7.获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息；
8.基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，期望供应商参数包括最小起订量；
9.基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量；
10.若订货需求量小于最小起订量，则将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商；
11.获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
12.在本技术一些实施例中，若订货需求量小于最小起订量，则将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商，包括：若订货需求量小于最小起订量，则获取候选供应商的候选供应商信息，候选供应商信息包括最小起订量，候选供应商包括第一供应商和第二供应商；若订货需求量大于第一供应商对应的最小起订量，则将第一供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商；若订货需求量小于或等于第一供应商对应的最小起订量，则将第二供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商。
13.在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括期望送货提前期，在基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量之后，还包括：若订货需求量大于或等于最小起订量，则获取目标单品在期望送货提前期内的需求量，得到提前期需求量；获取目标单品的当前库存量；若当前库存量大于或等于提前期需求量，则基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
14.在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括期望补货周期，在获取目标单品的当前库存量之后，还包括：若当前库存量小于提前期需求量，则获取目标单品在预设的候选送货提前期和期望补货周期内的补货量，候选送货提前期为候选供应商的送货提前期；将补货量作为目标单品的优选补货信息，并基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
15.在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日和第二期望补货日，基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息，包括：获取目标单品的需求类型，得到目标单品对应的目标补货策略；若目标补货策略为第一补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期和目标库存水位；若目标补货策略为第二补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期、库存水位阈值以及目标库存水位；基于目标补货策略，获取目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
16.在本技术一些实施例中，基于目标补货策略，获取目标单品的实际补货量，作为优选补货信息，包括：若目标补货策略为第一补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；若目标补货策略为第二补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并在当前库存量小于库存水位阈值时，基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；将目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
17.在本技术一些实施例中，基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量，包括：获取目标库存水位与当前库存量之间的差值，得到目标单品的初始补货量；获取初始补货量与最小起订量之间的最大值，作为目标单品的实际补货量。
18.在本技术一些实施例中，获取目标单品的需求类型，得到目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库次数，作为目标单品的需求次数；若需求次数小于或等于预设的第一阈值，则确定目标单品的需求类型为第一类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若需求次数大于第一阈值，则根据目标单品在历史时段内的变异系数，获取目标单品对应的目标补货策略。
19.在本技术一些实施例中，若需求次数大于第一阈值，则根据目标单品在历史时段内的变异系数，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库量均值，出库量均值是根据目标单品在历史时段内的非零出库日确定的；根据出库量均值，获取目标单品在历史时段内的出库量标准差；获取出库量标准差与出库量均值之间的比值，作为变异系数；若变异系数大于或等于预设的第二阈值，则确定目标单品的需求类型为第二类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，则根据目标单品在历史时段内的出库量均值，获取目标单品对应的目标补货策略。
20.在本技术一些实施例中，若变异系数小于第二阈值，则根据目标单品在历史时段内的出库量均值，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：若变异系数小于第二阈值，且出库量均值小于或等于预设的第三阈值，则确定目标单品的需求类型为第三类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，则根据目标单品在历史时段内的需求平均间隔时间，获取目标单品对应的目标补货策略。
21.在本技术一些实施例中，若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，则根据目标单品在历史时段内的需求平均间隔时间，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库时间；获取各出库时间之间的间隔时间均值，得到需求平均间隔时间；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于预设的第四阈值，且变异系数小于预设的第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第四类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于第四阈值，且变异系数大于或等于第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第五类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略。
22.在本技术一些实施例中，在获取各出库时间之间的间隔时间均值，得到需求平均间隔时间之后，还包括：若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数小于预设的第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第六类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数大于或等于第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第七类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略。
23.在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日、第二期望补货日以及送货规格，基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息，包括：基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取补货时间长度；基于期望供应商参数中的送货提前期和补货时间长度，获取期望供应商的送货时间和送货次数；若送货次数满足预设的送货条件，则基于送货时间、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取优选补货信息；若送货次数不满足送货条件，则基于目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，获取优选补货信息，其中，目标单品的实际补货量是根据目标单品对应的目标补货策略计算得到的。
24.在本技术一些实施例中，若送货次数满足预设的送货条件，则基于送货时间、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取优选补货信息，包括：若送货次数大于或等于预设的送货次数阈值，则判定送货次数满足送货条件；在送货次数满足送货条件的情况下，获取目标单品的当前库存量，基于当前库存量、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
25.在本技术一些实施例中，若送货次数不满足送货条件，则基于目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，获取优选补货信息，包括：若送货次数小于预设的送货次数阈值，则判定送货次数不满足送货条件；在送货次数不满足送货条件的情况下，基于预设的贪婪算法，分析目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，统计目标单品的当前送货次数；当当前送货次数大于或等于预设的送货次数阈值时，获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
26.第二方面，本技术提供一种自动补货装置，包括：
27.第一获取模块，用于获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息；
28.第二获取模块，用于基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，期望供应商参数包括最小起订量；
29.第三获取模块，用于基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量；
30.第一切换模块，用于若订货需求量小于最小起订量，则将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商；
31.第四获取模块，用于获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
32.第三方面，本技术还提供一种计算机设备，包括：
33.一个或多个处理器；
34.存储器；以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现上述自动补货方法中的步骤。
35.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行上述自动补货方法中的步骤。
36.第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面提供的方法。
37.上述自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，服务器通过获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息，以基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，进而基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量，并在订货需求量小于最小起订量时，将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商，最终获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。采用本方法从目标单品的实际补货需求切入分析，避免了需求方不稳定性对补货分析的精度影响，更在此基础上提出可基于实际需求将多个供应商切换，以应对供应方不确定性对补货分析的精度影响。因此，本方法可以减少在供需复杂的供应链体系中，动态因素对供应链网络的影响，实现库存水位最优，进而提高自动补货准确率。
附图说明
38.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1是本技术实施例中自动补货方法的场景示意图；
40.图2是本技术实施例中自动补货方法的流程示意图；
41.图3是本技术实施例中自动补货方法的第一流程示意图；
42.图4是本技术实施例中自动补货方法的第二流程示意图；
43.图5是本技术实施例中自动补货方法的第三流程示意图；
44.图6是本技术实施例中自动补货方法的第四流程示意图；
45.图7是本技术实施例中自动补货方法的具体流程示意图；
46.图8是本技术实施例中自动补货装置的结构示意图；
47.图9是本技术实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
49.在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
50.在本技术实施例中，本技术提供的自动补货方法由于是在计算机设备中执行，各计算机设备的处理对象均以数据或信息的形式存在，例如时间，实质为时间信息，可以理解的是，后续实施例中若提及时间、库存水位、策略等，均为对应的数据存在，以便计算机设备进行处理，具体此处不作赘述。
51.本技术实施例提供一种自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
52.参阅图1，图1为本技术提供的自动补货方法的场景示意图，该自动补货方法可应用于自动补货系统中。其中，自动补货系统包括通过网络建立有通信连接的终端100和服务器200。终端100可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。终端100具体可以是台式终端或移动终端，终端100具体还可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的一种。服务器200可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络服务器构成，本技术提及的网络包含但不限于是：广域网、城域网或局域网。
53.本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是适用于本技术方案的一种应用场景，并不构成对本技术方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的计算机设备，例如图1中仅示出1个服务器200。可以理解的是，该自动补货系统还可以包括一个或多个其他服务器，具体此处不作限定。另外，如图1所示，该自动补货系统还可以包括存储器，用于存储数据，如存储期望供应商参数，或其他供应商的供应商参数。
54.参阅图2，本技术实施例提供了一种自动补货方法，本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器200来举例说明，该方法包括步骤s201至s205，具体如下：
55.s201，获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息。
56.其中，目标单品可以是指在当前场景中被设置需要进行补货的物品，包括但不限于是交易场景中的商品，或是用于包装商品的材料(如包装袋、包装箱等)，又或是其他用途的物品。而要说明的是，目标单品需要进行补货的前提，不仅可以是缺货情况已经出现，还可以是对缺货情况的预见性补货，即分析目标单品当前的库存、销量或使用等情况，进而对其未来一段时间的需求量进行预测以便进行后续补货。
57.其中，供应商可以是指具有供应货物性能的商户或组织，包括但不限于工厂、仓库等，而期望供应商可以是指在当前场景中首选为目标单品进行补货的供应商，首选设置权限可以归属于对目标单品有补货需求的用户或企业。
58.具体地，服务器200获取目标单品的优选补货信息，以便利用优选补货信息为目标单品进行补货之前，首先需确定当前需对目标单品进行补货的期望供应商，进而获取该期望供应商的期望供应商信息，作为补货分析依据。其中，服务器200对目标单品所对应期望供应商的确定，可以是在数据库中预先存储一个单品与供应商之间的映射表，即每个单品对应映射一个或多个供应商，以单品或供应商的唯一性标识体现。若是一个单品仅对应有一个供应商，则该供应商必然为期望供应商；若是一个单品仅对应存有多个供应商，则多个供应商存在使用优先级，优先级第一的供应商为期望供应商。
59.更具体地，服务器200获取到终端100提交的单品信息之后，即可确定当前待分析补货的目标单品，进而查询上述映射表中目标单品对应的供应商，即可确定该目标单品对应的期望供应商，该期望供应商的供应商类型即为期望供应商信息。其中，供应商类型可以包括上述具有优先级的普通供应商，还可以包括下文描述涉及的紧急供应商。其中，紧急供应商可以预设在上述映射表中，作为优先级最末的供应商，也可以不预设在上述映射表中，即单独存储紧急供应商的相关参数信息。
60.s202，基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，期望供应商参数包括最小起订量。
61.其中，期望供应商参数可以是指期望供应商为目标单品或其他单品补货而预设的参数信息，包括但不限于补货时间、补货周期、送货提前期、最小起订量、订货规格等。
62.其中，补货时间是指为单品补货的日期，例如，2021年1月1日、2021年1月5日等。补货周期是指为单品进行前后两次补货的时间间隔，例如，30天、50天等。送货提前期是指从补货下单至送货入架的备货及运输时间，例如，5天、7天等。最小起订量是指待补货单品所需的订货量下限，例如，500件、200拖等。订货规格是指待补货单品的出厂规格，例如，一拖、一箱等。
63.具体地，服务器200获取到目标单品的期望供应商信息之后，即可查询获取该期望供应商在数据库中预存的期望供应商参数，该期望供应商参数可以是由管控期望供应商的用户或企业所预置，也可以是服务器200基于期望供应商的历史补货订单分析所得，还可以是由单品补货需求方基于实际需求设置，具体视实际应用场景确定。服务器200获取到期望供应商的期望供应商参数之后，即可分析期望供应商参数，以获取为目标单品进行补货所需的优选补货信息。本实施例中涉及的期望供应商参数分析步骤将在下文详细说明。
64.s203，基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量。
65.其中，期望供应商信息已在上文详细说明，其是指供应商的类型，如普通供应商代表的第一类型，以及，紧急供应商代表的第二类型。
66.具体地，服务器200获取目标单品对期望供应商的订货需求量之前，首先需获取该期望供应商的期望供应商信息，若期望供应商信息指明该期望供应商为第一类型，则可首先获取该期望供应商的供应商参数信息，进而分析供应商参数信息与目标单品的补货需求，获取目标单品对该期望供应商的订货需求量；若该期望供应商未预存有相应的供应商参数信息，则服务器200可分析该期望供应商的历史补货订单，来确定供应商参数，进而分析供应商参数获取订货需求量。
67.更具体地，若期望供应商信息指明该期望供应商为第二类型，则可首先获取紧急供应商的供应商参数信息，该紧急供应商可以是预设可供某一类单品补货的供应商，也可以预设可供所有单品补货的供应商。服务器200获取到紧急供应商的供应商参数信息之后，依旧如上所述可进一步获取订货需求量。但本实施例中涉及的订货需求量获取步骤，可参阅下文所述对实际补货量的详细获取说明。
68.在一个实施例中，期望供应商参数包括期望送货提前期，在基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量之后，还包括：若订货需求量大于或等于最小起订量，则获取目标单品在期望送货提前期内的需求量，得到提前期需求量；获取目标单品的当前库存量；若当前库存量大于或等于提前期需求量，则基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
69.其中，服务器200可管控各个单品的实时库存量，因此在确定了目标单品之后，可调取目标单品在当前时刻的库存量，作为当前库存量，例如，目标单品“a”的当前库存量为“50”；又例如，目标单品“b”的当前库存量为“80”，诸如此类。
70.具体地，可参阅图3，为本技术实施例提供的期望供应商切换逻辑流程图，主要用于说明本实施例中的优选补货信息获取步骤。即在上述实施例的基础上，服务器200获取到目标单品对期望供应商的订货需求量之后，若该期望供应商是紧急供应商，则紧急供应商必定能够为目标单品提供足够的需求量。但若该期望供应商是其他的普通供应商，则服务器200需基于该供应商参数中记录的最小起订量和送货提前期，分析这个期望供应商是否能够为目标单品进行补货。若是未记录最小起订量和送货提前期，则可获取默认最小起订量和默认送货提前期。本技术实施例中涉及的默认信息可以是服务器200分析历史补货订单确定的信息。
71.更具体地，基于该供应商参数中记录的最小起订量和送货提前期，分析这个期望供应商是否能够为目标单品进行补货，主要分析策略为：判断目标单品的订货需求量是否大于或等于期望供应商的最小起订量；若订货需求量大于或等于最小起订量，表示该期望供应商满足了补货的第一个条件，还需考虑第二个条件，即目标单品的库存量是否能支撑期望供应商在送货提前期内的需求，如目标单品的当前库存是否足够支撑至补货到达。其中，需要说明的是，这里涉及的送货提前期可以是默认提前期，也可以是期望供应商方重新提交的实际提前期，具体的提前期数值本技术不做限定。
72.但需说明的是，服务器200需针对同一单位量的当前库存量、最小起订量以及提前期需求量进行比较，若是彼此之间单位不同，则可基于单品需求方与单品供应方之间的预定协议，对数量单位进行转换，以便于上述三个参数之间的准确分析。例如，当前库存量、最小起订量以及提前期需求量，均以“件”为单位量，或均以“托”为单位量。
73.进一步地，若目标单品的当前库存量大于或等于目标单品的提前期需求量，表示
该期望供应商满足了补货的第二个条件，该期望供应商与目标单品的补货需求达成一致，可以安排为目标单品进行补货。此时，服务器200可调用“补货总量”模块，计算期望供应商为该目标单品进行补货的实际补货量。同时，服务器200还可调用“送货决策”模块，获取期望供应商为该目标单品进行补货的其他补货信息。本实施例中涉及的补货总量计算步骤和补货信息获取步骤将在下文详细说明。
74.此外，本技术将在下述实施例中详细说明，在期望供应商仅满足上述补货的第一个条件，而不满足第二个条件时，服务器200应当如何执行后续操作。以及，在期望供应商不满足上述补货的第一个条件时，服务器200应当如何执行后续操作。
75.在一个实施例中，期望供应商参数包括期望补货周期，在获取目标单品的当前库存量之后，还包括：若当前库存量小于提前期需求量，则获取目标单品在预设的候选送货提前期和期望补货周期内的补货量，候选送货提前期为候选供应商的送货提前期；将补货量作为目标单品的优选补货信息，并基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
76.其中，候选送货提前期可以是指候选供应商的送货提前期，候选供应商可以是上述所指优先级排后的普通供应商。
77.具体地，若目标单品的当前库存量小于目标单品的提前期需求量，表示该期望供应商仅满足上述补货的第一个条件，而不满足补货的第二个条件，服务器200不能直接指示当前的期望供应商为目标单品进行补货。此时，服务器200需要指示紧急供应商对目标单品进行补货，实际补货量为覆盖紧急供应商提前期内和其他供应商实际提前期内的需求。而两个提前期之外的时间段，需要再由该普通的期望供应商进行补货。
78.此外，当期望供应商不满足上述补货的第一个条件，即目标单品的订货需求量小于期望供应商的最小起订量时，服务器200可重新选择优先级排后的普通供应商，直到目标单品无法满足所有普通供应商的起订量要求，即可指示紧急供应商进行补货。
79.在一个实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日和第二期望补货日，基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息，包括：获取目标单品的需求类型，得到目标单品对应的目标补货策略；若目标补货策略为第一补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期和目标库存水位；若目标补货策略为第二补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期、库存水位阈值以及目标库存水位；基于目标补货策略，获取目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
80.其中，可参阅图4，第二期望补货日为第一期望补货日的后续相邻补货日，例如，第一期望补货日为“2021年1月1日”，对应图4中的“期望补货日”，表示期望供应商需要在2021年1月1日对目标单品进行补货，而第二期望补货日为“2021年1月5日”，对应图4中的“下次期望补货日”，表示期望供应商在2021年1月1日对目标单品进行补货之后，又一次在2021年1月5日对目标商品进行了补货。此外，本实施例中的“期望补货日”和“下次期望补货日”，除默认设置场景之外，均为单品需求方请求补货时提供的期望补货日。
81.具体地，参阅图4，为本技术实施例提供的补货总量逻辑流程图，主要用于说明本实施例中的实际补货量获取步骤，该实际补货量可作为优选补货信息中的一项信息。
82.更具体地，在上述实施例的基础上，无论服务器200分析判定由原始的期望供应商
对目标单品进行补货，还是判定由其他普通供应商对目标单品进行补货，抑或是判定由紧急供应商对目标单品进行补货，均需调用“补货总量”模块，来进一步获取相应供应商对该目标单品的实际补货量。因此，本实施例将详细说明服务器200对实际补货量的获取方式。
83.进一步地，服务器200调用“补货总量”模块计算“实际补货量”时，可首先确定用于分析该目标单品补货情况所需的目标补货策略，目标补货策略包括第一补货策略(如“t,s”策略)和第二补货策略(如“t,s,s”策略)。然后，分析目标补货策略的策略类型：若是第一补货策略，则基于第一补货策略的设置，分析该期望供应商在第一期望补货日与第二期望补货日之间的补货日间隔，即得到目标单品对应的补货周期(即“t”)。进而查表获取上述补货日间隔与送货提前期内的预测销量总和，即得到目标库存水位(即“s”)。
84.进一步地，若是第二补货策略，则基于第二补货策略的设置，分析该期望供应商在第一期望补货日与第二期望补货日之间的补货日间隔，即得到目标单品对应的补货周期(即“t”)。进而查表获取上述补货日间隔与送货提前期内的预测销量总和，即得到库存水位阈值(即“s”)。最终查表获取上述补货日间隔与期望覆盖周期内的预测销量总和，即得到目标库存水位(即“s”)。
85.需要说明的是，上文提及的查表，是指服务器200管控有一个映射表，该映射表的索引为时间点，包括但不限于上述补货日间隔、送货提前期以及期望覆盖周期。该映射表中索引对应的结果为预测销量，该预测销量为服务器200对历史时段预测得到的销量。此外，上述期望覆盖周期应该大于送货提前期。本实施例中涉及的目标补货策略获取步骤和实际补货量获取步骤，将依次在下文详细说明。
86.还需要说明的是，可参阅图5，本技术提出的目标补货策略获取步骤，其中涉及的参数包括：(1)需求次数(由目标单品在历史时段内的出库次数确定)；(2)出库量均值(由目标单品在历史时段内的出库量均值确定，出库量均值取决于出库量非零日的天数)；(3)变异系数(由出库量标准差和出库量均值确定，主要用于分析目标单品其出库量的稳定性)；(4)需求平均间隔时间(由目标单品在历史时段内的出库时间间隔确定)。
87.最后需要说明的是，第一补货策略可以是“t,s”、第二补货策略可以是“t,s,s”；第一阈值可选定“n＝3”、第一类型可以是“极端低频”；第二阈值可选定“cv1＝5”、第二类型可以是“极端不稳定”；第三阈值可选定“m＝1”、第三类型可以是“极端小”；第四阈值可选定“p＝1”、第五阈值可选定“cv2＝0.7”、第四类型可以是“高频稳定”、第五类型可以是“高频不稳定”；第六阈值可选定“cv3＝0.7”、第六类型可以是“低频稳定”、第七类型可以是“低频不稳定”。然而，上述阈值的具体数值本技术实施例不做限定。
88.在一个实施例中，获取目标单品的需求类型，得到目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库次数，作为目标单品的需求次数；若需求次数小于或等于预设的第一阈值，则确定目标单品的需求类型为第一类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若需求次数大于第一阈值，则根据目标单品在历史时段内的变异系数，获取目标单品对应的目标补货策略。
89.其中，历史时段可以是以当前计算机时间为结束时刻，基于预设时长分析得到起始时刻的历史时间段，例如，当前计算机时间为2021年1月10日零点零分，预设时长为48小时，则历史时段为2021年1月8日零点零分至2021年1月10日零点零分。历史时段还可以是预设有起止时刻的时间段，例如，2021年1月8日零点零分至2021年1月10日零点零分。
90.其中，出库次数可以是记录在目标单品其出库数据中的信息，例如，出库次数取值为“2”或“5”等。第一类型可以是“极端低频”类型。第一阈值可以是分析需求次数对应哪种需求类型的临界值，例如，第一阈值表示为“n”，取值为“3”。变异系数可以是用于分析目标单品其出库量稳定性的系数，例如，变异系数取值为“2”或“5”等。
91.在一个实施例中，若需求次数大于第一阈值，则根据目标单品在历史时段内的变异系数，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库量均值，出库量均值是根据目标单品在历史时段内的非零出库日确定的；根据出库量均值，获取目标单品在历史时段内的出库量标准差；获取出库量标准差与出库量均值之间的比值，作为变异系数；若变异系数大于或等于预设的第二阈值，则确定目标单品的需求类型为第二类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，则根据目标单品在历史时段内的出库量均值，获取目标单品对应的目标补货策略。
92.其中，出库量均值可以是目标单品在非零出库日下的出库量日均值，例如，历史时段为某月1号至3号，目标单品的出库量在某月1号是“0”、在某月2号是“6”、在某月3号是“4”，则出库量均值取值为“5”。
93.其中，出库量标准差可以是总体标准差，是总体方差的平方根，例如，a组有6个数值：95、85、75、65、55、45，b组有6个数值：73、72、71、69、68、67。这两组的平均值都是“70”，但a组的标准差为“17.078”，b组的标准差为“2.160”。
94.其中，第二阈值可以是分析变异系数对应哪种需求类型的临界值，例如，第二阈值表示为“cv
1”，取值为“5”。第二类型可以是“极端不稳定”类型。
95.在一个实施例中，若变异系数小于第二阈值，则根据目标单品在历史时段内的出库量均值，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：若变异系数小于第二阈值，且出库量均值小于或等于预设的第三阈值，则确定目标单品的需求类型为第三类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，则根据目标单品在历史时段内的需求平均间隔时间，获取目标单品对应的目标补货策略。
96.其中，第三阈值可以是分析出库量均值对应哪种需求类型的临界值，例如，第三阈值表示为“m”，取值为“1”。第三类型可以是“极端小”类型。
97.其中，需求平均间隔时间可以是指目标单品在历史时段内的出库时间的平均间隔，例如，需求平均间隔时间取值为“3”，表示目标单品在历史时段内平均每3天被安排出库。
98.在一个实施例中，若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，则根据目标单品在历史时段内的需求平均间隔时间，获取目标单品对应的目标补货策略，包括：获取目标单品在历史时段内的出库时间；获取各出库时间之间的间隔时间均值，得到需求平均间隔时间；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于预设的第四阈值，且变异系数小于预设的第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第四类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于第四阈值，且变异系数大于或等于第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第五类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略。
99.其中，出库时间可以是记录在目标单品其出库数据中的信息，出库时间可以具体
到年月日，也可以具体到年月日分，甚至具体到年月日分秒等，具体本技术不做限定，但本技术将具体到年月日，例如，2021年1月1日、2021年2月1日等。
100.其中，第四阈值可以是分析需求平均间隔时间对应哪种需求类型的临界值，例如，第四阈值表示为“p”，取值为“1”。第五阈值可以是分析变异系数和需求平均间隔时间对应哪种需求类型的临界值，例如，第五阈值表示为“cv
2”，取值为“0.7”。第四类型可以是“高频稳定”类型。第五类型可以是“高频不稳定”类型。
101.在一个实施例中，在获取各出库时间之间的间隔时间均值，得到需求平均间隔时间之后，还包括：若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数小于预设的第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第六类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数大于或等于第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第七类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略。
102.其中，第六阈值可以是分析变异系数、需求平均间隔时间和出库量均值对应哪种需求类型的临界值，例如，第六阈值表示为“cv
3”，取值为“0.7”。
103.其中，第六类型可以是“低频稳定”类型。第七类型可以是“低频不稳定”类型。
104.具体地，上述针对于目标单品的目标补货策略，主要是分析目标单品其需求发生的间隔和需求波动，以将目标单品进行分类。其中的“高频/低频”代表需求发生次数，即频率的高低。其中的“稳定/不稳定”代表需求发生的稳定性，由变异系数高低确定。上述七种类型的目标单品，是基于供应链场景中常见品类的归类结果，主要用于匹配不同的补货策略，以便优针对性的分析出补货所需的优选补货信息，最大化改善补货算法的补货准确度。
105.在一个实施例中，基于目标补货策略，获取目标单品的实际补货量，作为优选补货信息，包括：若目标补货策略为第一补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；若目标补货策略为第二补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并在当前库存量小于库存水位阈值时，基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；将目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
106.具体地，如图5所示，目标单品对应的目标补货策略不同，则获取优选补货信息的方式也不同，而第一补货策略与第二补货策略的主要区别在于：当目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略时，服务器200可直接分析获取目标单品的实际补货量，而当目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略时，服务器200需要先分析当前库存量是否小于预设的库存水位阈值，若是，则再分析获取目标单品的实际补货量。
107.最后，服务器200可将当前分析所得的实际补货量，作为期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
108.在一个实施例中，基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量，包括：获取目标库存水位与当前库存量之间的差值，得到目标单品的初始补货量；获取初始补货量与最小起订量之间的最大值，作为目标单品的实际补货量。
109.具体地，服务器200分析得到目标单品的当前库存量(“p”)，以及期望供应商的最小起订量(“mo”)之后，可利用前序步骤所获的目标库存水位(“s”)，首先获取目标单品的初始补货量(“q”)，即获取目标库存水位(“s”)与当前库存量(“p”)之间的差值：q＝s-p。然后，获取初始补货量(“q”)与最小起订量之间的最大值(“mo”)之间的最大值，即得到目标单品
的实际补货量(“tf”)：tf＝max(mo,q)。
110.其中，当前库存量(“p”)等于在库库存量与在途库存量(即还在运输途中的单品数量，并且将在本次补货周期内能够送到仓库)之和。
111.例如，若目标库存水位为“20”、当前库存量为“12”，则初始补货量为“8”；此时，若最小起订量为“10”，则目标单品的实际补货量为“10”；若最小起订量为“5”，则目标单品的实际补货量为“8”，具体数量单位可依据实际应用场景设定。
112.在一个实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日、第二期望补货日以及送货规格，基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息，包括：基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取补货时间长度；基于期望供应商参数中的送货提前期和补货时间长度，获取期望供应商的送货时间和送货次数；若送货次数满足预设的送货条件，则基于送货时间、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取优选补货信息；若送货次数不满足送货条件，则基于目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，获取优选补货信息，其中，目标单品的实际补货量是根据目标单品对应的目标补货策略计算得到的。
113.其中，本实施例中的第一期望补货日和第二期望补货日，与图4中涉及的第一期望补货日和第二期望补货日概念一致，即均为单品补货需求方设置，若单品补货需求方未设置，则取预设的默认补货日。
114.具体地，可参阅图6，服务器200可首先获取前后两个补货日之间的补货时间长度，然后结合该期望供应商的送货提前期，分析计算可送货时间和可送货次数，得到送货日列表和提前期列表可存储或发送至终端展示。然后，服务器200可分析送货次数是否满足预设的送货条件，进而依据不同情况，获取优选补货信息。
115.在一个实施例中，若送货次数满足预设的送货条件，则基于送货时间、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取优选补货信息，包括：若送货次数大于或等于预设的送货次数阈值，则判定送货次数满足送货条件；在送货次数满足送货条件的情况下，获取目标单品的当前库存量，基于当前库存量、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
116.具体地，如图6所示，服务器200判断当前的送货次数是否满足送货条件，即分析送货次数是否大于或等于送货次数阈值(如“计划送货次数-1”，计算送货次数为预设次数，如“4”，则送货次数阈值为“3”)，若是，则分析获取送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。本实施例中涉及的每次送货量获取步骤将在下文同步说明。
117.在一个实施例中，若送货次数不满足送货条件，则基于目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，获取优选补货信息，包括：若送货次数小于预设的送货次数阈值，则判定送货次数不满足送货条件；在送货次数不满足送货条件的情况下，基于预设的贪婪算法，分析目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，统计目标单品的当前送货次数；当当前送货次数大于或等于预设的送货次数阈值时，获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
118.具体地，假设服务器200调用“送货总量”模块，获取到目前的补货总量为10000，而最小起订量(也称最小送货量)为2000、计划送货次数为4次。那么，根据需求预测计算得到第一次送货需要送1500，其小于最小送货量，则此次需要送2000，同时更新库存水位记为q1。此时距离补货总量还需要送货8000＝10000-2000。在新库存水位q1下，根据需求预测计算得到第二次送货需要送4500，则此次需要送货6000，同时更新库存水位记为q2，此时距离补货总量还需送货2000＝10000-2000-6000。在新的库存水位q2下，根据需求预测计算得到第三次需要送货量为0，则此次不需要送货。此时距离补货总量还需送货2000＝10000-2000-6000。此时已经送了3次(≥4-1)，送货次数满足所述送货条件。因此，最后一次送货根据剩余的需要送货的量直接得到送货量2000。最终，得到送货量列表：[2000、6000、0、2000]，所以当前的“最终送货总量”为10000，完成第一次送货之后的“最终送货总量”为8000，按表以此类推。如此，采用贪婪算法获取优选补货信息，可以确保在满足库存需求的情况下，最小化库存水平，实现库存水位维持在最优状态的目标。
[0119]
s204，若订货需求量小于最小起订量，则将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商。
[0120]
具体地，目标供应商的确定取决于其对应的最小起订量，但不仅仅取决于其对应的最小起订量，还取决于其对应的供应商类型，即上文提及的普通供应商及紧急供应商这两种类型。服务器200在分析确定目标供应商时，不仅会分析候选供应商的最小起订量，还会分析候选供应商的供应商类型，具体参见下文，下述实施例将详细说明。
[0121]
在一个实施例中，本步骤包括：若订货需求量小于最小起订量，则获取候选供应商的候选供应商信息，候选供应商信息包括最小起订量，候选供应商包括第一供应商和第二供应商；若订货需求量大于第一供应商对应的最小起订量，则将第一供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商；若订货需求量小于或等于第一供应商对应的最小起订量，则将第二供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商。
[0122]
其中，第一供应商可以是普通供应商，即存货品类不够全面，或供货距离不满足实际补货需求等，存在一定限制条件，但供货成本较低的供应商。
[0123]
其中，第二供应商可以是紧急供应商，即存货品类十分全面，或供货距离满足实际补货需求等，存在一定优异条件，但供货成本较高的供应商。
[0124]
可以理解的是，上述对于第一供应商和第二供应商附带的特点，不是本技术限制的情况，本技术实施例对第一供应商和第二供应商的区别强调在“普通”和“紧急”方面，即一般企业会基于其实际业务需求，设置满足一定硬性使用条件的紧急供应商，而普通供应商的启用无需满足这些硬性使用条件。
[0125]
具体地，服务器200可考虑当前库存来计算得到本次的补货量，即订货需求量，进而将订货需求量与期望供应商的最小起订量比较，如果订货需求量小于最小起订量，则重新选择可被选择的供应商，直到所有供应商都不能满足起订量的条件，那么需要从紧急供应商那边进行采购。此时，需要获取紧急供应商的供应商信息，然后调用“补货总量”模块获取实际补货量、调用“送货决策”模块获取其他补货信息，从紧急供应商采购目标单品进行补货。
[0126]
s205，获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
[0127]
具体地，本技术已在上述实施例中详细说明针对期望供应商的优选补货信息获取
方式，对于目标供应商，其分析方式同上述期望供应商一致，在此不再赘述。但可以理解的是，服务器200最终所获的优选补货信息可发送至终端100进行展示。
[0128]
上述实施例中的自动补货方法，服务器通过获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息，以基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，进而基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量，并在订货需求量小于最小起订量时，将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商，最终获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。采用本方法从目标单品的实际补货需求切入分析，避免了需求方不稳定性对补货分析的精度影响，更在此基础上提出可基于实际需求将多个供应商切换，以应对供应方不确定性对补货分析的精度影响。因此，本方法可以减少在供需复杂的供应链体系中，动态因素对供应链网络的影响，实现对库存水位及补货需求的最优化，进而提高自动补货准确率。
[0129]
为了使本领域技术人员充分理解本技术提出的自动补货方案，本技术还提供一种应用场景，该应用场景应用上述的自动补货方法。如图7所示，服务器200可首先执行对应于图3的供应商切换策略，然后执行对应于图4的补货总量逻辑(包含对应于图5的需求分类逻辑)，同时执行对应于图6的送货决策逻辑，即可获取到目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息，即“最优送货信息”。
[0130]
此外，在自动补货方案基础之上，本技术还提供一种的仿真补货方法，该方法可在上述实施例所述方法的基础上，叠加多个时间段进行差异化分析，用以改善上述自动补货方法的补货策略，使得自动补货准确率有效提高。
[0131]
为了更好实施本技术实施例中自动补货方法，在自动补货方法基础之上，本技术实施例还提供一种自动补货装置，如图8所示，自动补货装置800包括：
[0132]
第一获取模块810，用于获取用于对目标单品进行补货的期望供应商的期望供应商信息；
[0133]
第二获取模块820，用于基于期望供应商信息，获取期望供应商的期望供应商参数，期望供应商参数包括最小起订量；
[0134]
第三获取模块830，用于基于期望供应商信息，获取目标单品对期望供应商的订货需求量；
[0135]
第一切换模块840，用于若订货需求量小于最小起订量，则将期望供应商切换为对应最小起订量小于或等于订货需求量的目标供应商；
[0136]
第四获取模块850，用于获取目标供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
[0137]
在本技术一些实施例中，第一切换模块840，还用于若订货需求量小于最小起订量，则获取候选供应商的候选供应商信息，候选供应商信息包括最小起订量，候选供应商包括第一供应商和第二供应商；若订货需求量大于第一供应商对应的最小起订量，则将第一供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商；若订货需求量小于或等于第一供应商对应的最小起订量，则将第二供应商作为目标供应商，将期望供应商切换为目标供应商。
[0138]
在本技术一些实施例中，自动补货装置800还包括第五获取模块，用于若订货需求量大于或等于最小起订量，则获取目标单品在期望送货提前期内的需求量，得到提前期需
求量；获取目标单品的当前库存量；若当前库存量大于或等于提前期需求量，则基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
[0139]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若当前库存量小于提前期需求量，则获取目标单品在预设的候选送货提前期和期望补货周期内的补货量，候选送货提前期为候选供应商的送货提前期；将补货量作为目标单品的优选补货信息，并基于期望供应商参数，获取期望供应商为目标单品进行补货所需的优选补货信息。
[0140]
在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日和第二期望补货日，第五获取模块，还用于获取目标单品的需求类型，得到目标单品对应的目标补货策略；若目标补货策略为第一补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期和目标库存水位；若目标补货策略为第二补货策略，则基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取目标单品对应的补货周期、库存水位阈值以及目标库存水位；基于目标补货策略，获取目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
[0141]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若目标补货策略为第一补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；若目标补货策略为第二补货策略，则获取目标单品的当前库存量，并在当前库存量小于库存水位阈值时，基于当前库存量和最小起订量，获取目标单品的实际补货量；将目标单品的实际补货量，作为优选补货信息。
[0142]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于获取目标库存水位与当前库存量之间的差值，得到目标单品的初始补货量；获取初始补货量与最小起订量之间的最大值，作为目标单品的实际补货量。
[0143]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于获取目标单品在历史时段内的出库次数，作为目标单品的需求次数；若需求次数小于或等于预设的第一阈值，则确定目标单品的需求类型为第一类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若需求次数大于第一阈值，则根据目标单品在历史时段内的变异系数，获取目标单品对应的目标补货策略。
[0144]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于获取目标单品在历史时段内的出库量均值，出库量均值是根据目标单品在历史时段内的非零出库日确定的；根据出库量均值，获取目标单品在历史时段内的出库量标准差；获取出库量标准差与出库量均值之间的比值，作为变异系数；若变异系数大于或等于预设的第二阈值，则确定目标单品的需求类型为第二类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，则根据目标单品在历史时段内的出库量均值，获取目标单品对应的目标补货策略。
[0145]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若变异系数小于第二阈值，且出库量均值小于或等于预设的第三阈值，则确定目标单品的需求类型为第三类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，则根据目标单品在历史时段内的需求平均间隔时间，获取目标单品对应的目标补货策略。
[0146]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于获取目标单品在历史时段内的出库时间；获取各出库时间之间的间隔时间均值，得到需求平均间隔时间；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于预设的第四阈值，且
变异系数小于预设的第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第四类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间小于或等于第四阈值，且变异系数大于或等于第五阈值，则确定目标单品的需求类型为第五类型，目标单品对应的目标补货策略为第一补货策略。
[0147]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数小于预设的第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第六类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略；若变异系数小于第二阈值，且出库量均值大于第三阈值，且需求平均间隔时间大于第四阈值，且变异系数大于或等于第六阈值，则确定目标单品的需求类型为第七类型，目标单品对应的目标补货策略为第二补货策略。
[0148]
在本技术一些实施例中，期望供应商参数包括第一期望补货日、第二期望补货日以及送货规格，第五获取模块，还用于基于第一期望补货日和第二期望补货日，获取补货时间长度；基于期望供应商参数中的送货提前期和补货时间长度，获取期望供应商的送货时间和送货次数；若送货次数满足预设的送货条件，则基于送货时间、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取优选补货信息；若送货次数不满足送货条件，则基于目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，获取优选补货信息，其中，目标单品的实际补货量是根据目标单品对应的目标补货策略计算得到的。
[0149]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若送货次数大于或等于预设的送货次数阈值，则判定送货次数满足送货条件；在送货次数满足送货条件的情况下，获取目标单品的当前库存量，基于当前库存量、送货次数以及目标单品的实际补货量，获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
[0150]
在本技术一些实施例中，第五获取模块，还用于若送货次数小于预设的送货次数阈值，则判定送货次数不满足送货条件；在送货次数不满足送货条件的情况下，基于预设的贪婪算法，分析目标单品的实际补货量、送货规格以及最小起订量，统计目标单品的当前送货次数；当当前送货次数大于或等于预设的送货次数阈值时，获取目标单品的当前库存量，并基于当前库存量获取目标单品的每次送货量；基于送货时间、第一期望补货日以及第二期望补货日，获取目标单品的送货提前期；将送货时间、每次送货量、送货次数以及送货提前期，作为优选补货信息。
[0151]
上述实施例中，自动补货装置的配置可以减少在供需复杂的供应链体系中，实现库存水位最优动态因素对供应链网络的影响，实现库存水位最优，进而提高自动补货准确率。
[0152]
在本技术一些实施例中，自动补货装置800可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图9所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该自动补货装置800的各个程序模块，比如，图8所示的第一获取模块810、第二获取模块820、第三获取模块830、第一切换模块840以及第四获取模块850。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本技术各个实施例的自动补货方法中的步骤。
[0153]
例如，图9所示的计算机设备可以通过如图8所示的自动补货装置800中的第一获取模块810执行步骤s201。计算机设备可通过第二获取模块820执行步骤s202。计算机设备
可通过第三获取模块830执行步骤s203。计算机设备可通过第一切换模块840执行步骤s204。计算机设备可通过第四获取模块850执行步骤s205。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的计算机设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种自动补货方法。
[0154]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0155]
在本技术一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述自动补货方法的步骤。此处自动补货方法的步骤可以是上述各个实施例的自动补货方法中的步骤。
[0156]
在本技术一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，使得处理器执行上述自动补货方法的步骤。此处自动补货方法的步骤可以是上述各个实施例的自动补货方法中的步骤。
[0157]
以上对本技术实施例所提供的一种自动补货方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。