[发明专利]一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法

权利要求书

1.一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、确定输入变量预处理方式，构建电子产品输入样本集；

步骤2、基于数据驱动的机会约束方法构造混合整数规划模型建立电子产品零件备货量预测模型，如以下公式所示：

其中，Q(i)为第i月向供应商购置备件的数量，r为决策变量，X(i)为第i月的输入数据，c_p为单个备件的购置成本，c_b为单个备件积压单位时间的成本，c_h为单个备件缺货单位时间的成本，b(i)为第i月的备件库存积压量，h(i)为第i月的备件缺货量；

步骤3、将所述电子产品输入样本集输入所述电子产品零件备货量预测模型利用求解器求解得到确定的电子产品零件备货量预测模型；

步骤4、实际使用中，根据步骤1中的输入变量预处理方式，获取发生在预测时间段之前的实际历史数据作为实际输入变量，将实际输入变量输入步骤3得到的电子产品零件备货量预测模型即可得到预测时间段所需购置的电子产品零件备货量。

2.根据权利要求1所述的售后服务电子产品零件备货量计算方法，其特征在于，所述步骤1中的所述输入变量预处理方式为获取预测时间段之前的W个月的售卖量建立W+3维的输入变量X(i)：

X(i)＝{B(i-W),B(i-W+1),...,B(i-1),1,D(i-1),i}

其中，B(i-W)为第(i-W)月的电子产品售卖量，B(i-W+1)为第(i-W+1)月的电子产品售卖量，B(i-1)为第(i-1)月的电子产品售卖量，D(i-1)为第(i-1)月特定备件的需求量。

3.根据权利要求1所述的售后服务电子产品零件备货量计算方法，其特征在于，所述电子产品零件备货量预测模型中基于样本平均方法构造的数据驱动的机会约束不等式为：

其中，M为极大的整数，S(i)为第i月的备件库存量；γ(i)为整数变量，当取值为1时表示第i月备件需求未满足，当取值为0时表示第i月备件需求已满足；α为机会约束阈值。

4.根据权利要求3所述的售后服务电子产品零件备货量计算方法，其特征在于，所述机会约束阈值的取值为0.01。