[发明专利]一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台

说明书

本发明公开了一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台，包括操控零售平台运行的设备主体和智能搜索优质目标药店的零售模块终端。本发明可实现优质目标药店的智能搜索，科学规划代表拜访路径，减少在途时间，提高拜访效率，优化现有人岗店分配，提高门店覆盖率，实时测算全国目标门店需投入人力和覆盖率，提供人力投入、覆盖率、代表工作量的科学量化数据为市场决策提供依据的功能，创建行业第一个基于深度学习多目标优化的排程算法，将显著减少人工干预成本，提高业务管理和运作水平，丰富的行业洞察能力，产品具有前瞻性和可扩展性。

技术领域

本发明涉及药企零售管理平台技术领域，尤其涉及一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台。

背景技术

随着社会的发展部分药企采用线上线下同步销售的方式，在云计算、物联网、5G通信以及多媒体等新技术基础上，结合传统药企的销售方式，旨在扩大医疗服务范围，提高药品销售量。

但目前药品提供方不能实现让消费者快速搜索到优质目标药店的功能，无法科学规划消费者的拜访路径，需要投入大量的人力计算门店的库存使用情况及人工核算药品销量，无法自动实现快速的优化人岗店及时分配的功能，为此，我们提出了一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于机器学习最优化排程算法的药企新零售管理平台，包括操控零售平台运行的设备主体和智能搜索优质目标药店的零售模块终端，所述设备主体包括显示数据参数的显示模块、科学规划代表拜访路径的地图模块、负责药品销售的医药代表模块、储存药品信息的存储模块和搜索药店资质与药品质量资格证的政府监管模块，所述显示模块、地图模块、医药代表模块、存储模块和政府监管模块均通过设备主体电气连接，所述零售模块终端包括表明药店时间的开闭市模块、记录药品进出明细及会员情况的销售模块、智能药品搜索的信息录入模块、实时测算全国目标门店需投入人力和覆盖率的统计模块和智能搜索药店位置的位置信息模块，所述开闭市模块、销售模块、信息录入模块、统计模块和位置信息模块均通过零售模块终端电气连接。

优选地，为了实现快速定位，便于消费者寻找最优路径及时购药，所述显示模块包括显示零售管理平台操作数据的参数模块和切换不同操作模式的切换模块，所述地图模块包括科学规划路径提高拜访效率的导航模块、所述医药代表模块包括录有医药代表联系药店的通讯模块和定位医药代表行程轨迹的定位模块，所述存储模块包括将药品进行分类的分类模块，所述政府监管模块包括登记使用者实名制信息的用户监管模块、登记企业营业资质的企业监管模块和药品质量合格证明的药品监管模。

优选地，为了方便对药品信息进行自动计算，实现最优化的人岗匹配，所述销售模块包括计算进出库数量的进销存模块和存储会员信息的会员卡模块，所述信息录入模块包括记录药品信息的药品信息模块、能够线上咨询药品情况节约时间的在线咨询模块和智能扫描搜索药品的人工智能扫描模块，所述统计模块包括统计单独零售店一段时间内药品销量的零售店药品销量模块、统计每种药品销量的单一药品销量模块、统计单独零售店一段时间内药品销售额的零售店药品销售额模块、统计每种药品销售额的单一药品销售额模块。

优选地，为了通过药品售卖量计算门店所需人员数量，提高服务质量，所述零售店药品销量模块包括智能人岗匹配ERP模块。

优选地，为了将药品进行分类便于消费者快速查找，所述分类模块包括中药模块和西药模块。

优选地，为了工作人员对药品的库存进行计算，以便及时对药品进行增补，所述进销存模块包括补货提醒模块、入库模块、出库模块。

优选地，为了显示指令数据，所述显示模块为液晶显示屏。