[发明专利]一种防伪智能标签、双向预测销售系统及方法

权利要求书

1.一种防伪智能标签，其特征在于，包括从上到下依次设置的呈圆形的第一柔性材料层(1)、牵引层(2)以及双面胶层(3)，还包括NFC/RFID电子智能标签(4)，NFC/RFID电子智能标签(4)设置有芯片(41)，芯片(41)连接有天线电路(42)，芯片(41)放置在第一柔性材料层(1)的上表面，天线电路(42)固定设置在第一柔性材料层(1)的上表面，第一柔性材料层(1)在靠近芯片(41)的一侧开有机关缝隙(43)；牵引层(2)包括呈半圆形的第二柔性材料层(21)，第二柔性材料层(21)连接有半圆环形的撕拉式保险环(22)，第二柔性材料层(21)与第一柔性材料层(1)和双面胶层(3)固连，撕拉式保险环(22)经穿过机关缝隙(43)的牵引绳(23)与芯片(41)连接，牵引绳(23)与撕拉式保险环(22)以及芯片(41)的结合力大于芯片(41)与天线电路(42)的结合力。

2.根据权利要求1所述的一种防伪智能标签，其特征在于：所述双面胶层(3)的中心线为压制成的刀模线(3a)，由刀模线(3a)将该双面胶层(3)下表面分为粘性较强层(3b)和粘性较弱层(3c)，第二柔性材料层(21)与粘性较弱层(3c)对应的双面胶层(3)上表面接触并固连，撕拉式保险环(22)与粘性较强层(3b)对应的双面胶层(3)上表面接触。

3.根据权利要求1所述的一种防伪智能标签，其特征在于：所述第一柔性材料层(1)上面还粘有圆环形的垫圈层(5)，垫圈层(5)上面还粘有圆形的第三柔性材料层(6)；第三柔性材料层(6)与垫圈层(5)、第一柔性材料层(1)共同围成容纳NFC/RFID电子智能标签(4)的容纳空间(8)。

4.根据权利要求1所述的一种防伪智能标签，其特征在于：所述天线电路(42)由液态金属制成或是印刷而成的金属天线电路；所述双面胶层(3)下面设置有离型纸层(7)。

5.根据权利要求1所述的一种防伪智能标签，其特征在于：所述撕拉式保险环(22)的一端与第二柔性材料层(21)的一角固连，另一端设置有拉环或拉柄(22a)。

6.一种包含权利要求1所述防伪智能标签的双向预测销售系统，其特征在于：包括数据采集及上传模块、数据分类模块、数据初始化模块、销售预测模块、信息反馈模块以及数据呈现终端；

其中，所述数据采集及上传模块包括采集单元、样本脱敏单元以及数据上传单元，设置于用户设备、经销商设备、生产商设备中，通过用户设备扫描权利要求1所述防伪智能标签采集数据，在用户设备中完成对数据信息的脱敏处理后上传，保障消费者隐私；

数据分类模块设置于服务器中，针对从数据采集及上传模块中上传的数据，对本身具有的信息做初步标签化处理，为后续信息数据的预测与进一步处理做准备；

数据初始化模块基于企业产品本身属性对基础数据做初始化，使预测框架不偏离商品基础属性；

当用户再次购买，等待数据累积至一定数量后，销售预测模块基于数据分类模块中累积的数据，运用销售预测算法，对企业所售商品未来销售情况作具体分析预测；销售预测模块包括模型存储单元以及数据预测单元；

信息反馈模块则在作初始预测后收集具体数据，反馈到销售预测模块中，为调整预测模型提高精度提供支撑；

数据呈现终端则面向人显示输出销售预测结果，其包含面向不同群体显示不同信息，面向不同群体收集不同信息的功能。

7.根据权利要求6所述双向预测销售系统的控制方法，其特征在于：

数据采集及上传模块采集方法如下：

采集单元：一方面用于获取用户ID及与ID相关联的一系列行为数据；包括：用户购买后使用消费者手机设备检验真伪的时间、地点以及开启商品的时间、地点；用户历史购买产品的次数及相关信息、用户检测真伪所使用的设备信息、用户开启的产品信息；另一方面，可以用于获取企业方面的历史销售数据、相关联产品在仓库供给、产品生产方面信息，产品生产方面信息包括生产日期、生产地点、生产批次信息；额外的，还设计了经销商的信息获取方法，经销商可以将历史销售数据打包上传，历史销售数据缺漏处通过用户端数据采集补全；

样本脱敏单元：将采集单元获取的信息在用户设备本地做脱敏处理，包括将用户设备IP地址的获取转换为一个较大区域内的地址信息、将用户设备物理地址转换为仅用于识别特征的虚拟ID；

数据上传单元：将脱敏后的数据加密后存储起来，等待用户设备联网后加密上传至服务器；

数据分类模块用于将采集单元上传的数据做初步处理，标签化信息数据，分类存储；包括：根据用户设备检验产品真伪的时间与次数，可以分析用户活跃时间段、活跃的时间间隔、根据用户再次购买的时间信息，计算得出重购比例、根据用户开启商品的地址和当时的节气，划分不同的大区，避免不同气候对后续预测产生影响；根据企业销售情况，在节假日及其附近时段，对销售数据异常值标记处理；

销售预测模块利用数据分类模块和数据初始化模块处理后的数据做销售预测，销售预测模块预测方法如下：

模型存储单元：与数据初始化模块和信息反馈模块相连接，根据商品的基本属性，包括季节性、地域性确定初始的预测模型各类影响因素权重，并将该预测模型储存；

数据预测单元：在用户方面，利用标签化后的数据和匹配后相似标签用户的行为信息，结合模型存储单元中季节、使用需求度、节假日时间因素的权重，初步预测企业产品粘性和未来销售额A；企业端则可以根据历史销售数据和事件之间的关联关系，运用大数据方法初步预测未来销售额B；通过对两个销售预测值之间的参照，对数据做基于双向预测思想的销售预测，得出对所述待预测产品的未来销售额C；

信息反馈模块记录实际销售额与未来销售额C之间的差值，传导回销售预测模块，不断调整预测影响因子的权重，进一步训练优化销售预测模型，并将反复迭代后得出的较优预测模型存储回模型存储单元中，为下次调用模型节约预测时间；对难以拟合的预测值、预测值与真实值差值过大的结果进行标注，分析是否存在其他影响因子；并剪枝对模型预测结果意义不大的影响因子，使预测结果恰当拟合真实值；

在数据呈现终端中，一方面，生产商可授权经销商查看当地销售预测结果，使经销商参考预测结果拿货铺货，同时，生产商可以参考不同经销商所处地区的销售状况，对于下游有更强的把控能力；另一方面，用户注册后可以通过数据呈现终端，向其他用户表达自身对于产品的看法和意见，其他用户可以进行点赞、点踩、评论、举报操作；

针对不同的三类群体，提供三类不同的界面：

面向注册用户：提供类似社区的交互界面，用户可以进入社区，直接分享自己对于某款产品的看法和生活日常以及推荐建议，并可在鉴别真伪并使用一段时间后对产品使用体验做出相应的星级评价；

面向经销商，提供数据的可视化分析，帮助经销商“读懂”数据；一方面数据在可视化分析下能对未来的销售情况做出预测并给出下一期拿货建议，另一方面可以激励经销商保留并上传历史销售数据，帮助做更全面的预测分析；

另外，针对不同辖区的经销商，提供不同的权限分级，供给查看不同的销售数据可视化分析结果；

面向生产商，能直接获取全部地区的销售情况和销售数据可视化分析结果包括不同经销商销售情况的排名，同时配套的得知整体未来的销售情况做出预测并给出下一期铺货给货建议；

额外地，经销商、生产商能在用户端社区注册账号，由用户端给予认证后，经销商、生产商能直接获取到用户实时反馈，并根据实际需要，提炼出现频次最高的关键字，反馈给经销商、生产商。