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龙图腾网获悉北京理工大学申请的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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116029421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211550735.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法是由吴楚格;夏元清设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法，针对电子产品备件预测及库存成本优化问题提出简单高效的优化方法，充分利用历史数据，结合机会约束方法建立预测模型，通过对预测模型的高效求解得到鲁棒优化解，采用求解得到的预测模型即可给出后续时间段内的备件购买决策方案，指导实际售后服务厂商做出相应的决策，在满足用户备件更换需求的条件下，优化相关成本，与现有备件需求量预测方法相比，对数据的利用更充分，优化性能更优异。

本发明授权一种数据驱动的售后服务电子产品零件备货量计算方法在权利要求书中公布了：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，Qi为第i月向供应商购置备件的数量，r为决策变量，Xi为第i月的输入数据，cp为单个备件的购置成本，cb为单个备件积压单位时间的成本，ch为单个备件缺货单位时间的成本，bi为第i月的备件库存积压量，hi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；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，Si为第i月的备件库存量；γi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。

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