[发明专利]面向中小工艺流程的供应链智能预测方法及系统

权利要求书

1.面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

统计供货商的每天销量并存储于预测平台；

在预测平台为供货商产品设置分类标签并设定安全库存X；

在预测平台，根据经销商的购买产品记录给予该经销商对应的分类标签；

供货商将待售的产品信息通过预测平台发送至若干经销商；

经销商向预测平台发送近一段时间的产品销量Y；

供货商采集产品历史同期销量Z；

供货商采集产品实际库存A；

预测平台自动预测生产数量Q＝(X+Y+Z-A)。

2.如权利要求1所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

在预测平台存储产品的BOM清单，实时采集产品的BOM采购成本。

3.如权利要求1所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

在预测平台绑定产品的工艺步骤及各步骤成品、半成品的加工周期及采购周期。

4.如权利要求2所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

实时预测产品制造成本、销售利润、是否调整售价。

5.如权利要求3所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

在预测平台中写入同类商品时，同类商品自动绑定工艺步骤及各步骤成品、半成品的加工周期及采购周期。

6.如权利要求5所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

预测平台自动测算产品的加工周期。

7.如权利要求5所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，在自动绑定时，提示是否微调工艺步骤。

8.如权利要求1所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，所述若干经销商为有历史购买产品记录经销商或具有分类标签特征的新经销商。

9.如权利要求2所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法，其特征在于，根据实时采集产品的BOM采购成本，向供货商提示加大或减少库存。

10.面向中小工艺流程的供应链智能预测系统，其特征在于，

包括预测平台，所述预测平台由供货方模块及经销商模组组成，所述供货商模块包括销量统计单元、库存统计单元、BOM清单维护单元、工艺步骤维护及绑定单元、生产数量预测单元、产品的加工周期预测单元、产品售价预测单元，所述经销商模块包括销量信息发送单元，所述预测平台执行权利要求1-9任一所述的面向中小工艺流程的供应链智能预测方法。