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申请/专利权人：泉州晋江嘉资派鞋业有限公司

摘要：本发明公开了一种用于跨境电商的大数据智能补货发货方法，涉及商务数据预测技术领域，包括构建每个商品随时间变化的市场情境指标曲线，确定不同时间段内的市场变化因子；得到每个商品的预测补货策略；整合所有商品的预测补货策略，并且判断仓库和物流两个方面的情况是否均满足预测补货策略，若不满足，则根据不同商品的市场情境指标、仓库和物流的情况通过预测补货策略按批次生成补货单，根据补货单进行补货；通过商品合并物流策略和商品发货优先级进行发货；通过库存周转率调整每个商品的预测补货策略。保证了商品市场需求预测的准确性和可靠性。提高了补货策略的精度和适应性性。保证了补货发货的可靠性，提升了补货发货的效率。

主权项：1.一种用于跨境电商的大数据智能补货发货方法，其特征在于，包括：获取历史上多个周期时间内每个商品的市场数据，并确定市场情境指标，构建每个商品随时间变化的市场情境指标曲线，将一个周期的时间拆分成多个时间段以及将完整的市场情境指标曲线拆分成多个子曲线，以确定不同时间段内的市场变化因子；获取历史上与市场情境指标曲线相对应的补货评价参数，通过补货评价参数来描述补货效果，从而构建每个不同市场情境下的补货策略，根据不同时间段内的市场变化因子对上一周期的市场情境指标曲线进行延伸预测，来得到每个商品的预测补货策略；整合所有商品的预测补货策略，并且判断仓库和物流两个方面的情况是否均满足预测补货策略，若满足，则按照预测补货策略生成补货单，若不满足，则根据不同商品的市场情境指标、仓库和物流的情况通过预测补货策略按批次生成补货单，根据补货单进行补货；接收商品订单，分析商品订单中每个商品的属性，生成商品合并物流策略，通过商品合并物流策略和商品发货优先级进行发货；监控仓库的库存周转率，通过库存周转率调整每个商品的预测补货策略；其中，获取历史上多个周期时间内每个商品的市场数据，并确定市场情境指标，包括：市场数据包括多种市场参数，整合每种市场参数，通过特殊值或加权求和的方式来确定市场情境指标，市场情境指标用来描述市场对该商品的需求程度，特殊值包括最大值、最小值、均值、中位数和标准差，市场参数包括销量、价格变化、市场渗透率和渠道覆盖率；将一个周期的时间拆分成多个时间段以及将完整的市场情境指标曲线拆分成多个子曲线，以确定不同时间段内的市场变化因子，包括：确定每个周期的市场情境指标曲线中的波峰、波谷、波动幅度和波动频率，将市场情境指标曲线中波峰和波谷之间连续的区域记作峰谷区域，将市场情境指标曲线中峰谷区域两侧的区域记作左侧区域和右侧区域；在左侧区域和右侧区域的市场情境指标曲线上随机选取若干个标记点，分别计算相邻两标记点之间的斜率变化值，以此得到左侧区域和右侧区域分别的斜率变化平均值；根据峰谷区域的波峰、波谷、波动幅度、波动频率以及左侧区域和右侧区域分别的斜率变化平均值确定周期的平均波动程度： 其中，为周期的平均波动程度，n为周期数量，为第i个周期的波动程度，为左侧区域和右侧区域的波动权重，和分别为左侧区域和右侧区域的转换系数，转换系数由左侧区域和右侧区域临近波峰或波谷来确定，和分别为左侧区域和右侧区域的斜率变化平均值，为峰谷区域的波动权重，为波动幅度的最大值，为波动幅度的最小值，exp为指数函数，f为波动频率的平均值，k为预设常数；根据周期的平均波动程度确定时间段的大小，并按照这个时间段的大小将一个周期的时间拆分成多个时间段，从而将完整的市场情境指标曲线拆分成多个子曲线，计算每个子曲线的平均变化率，得到一个周期上的不同子曲线的平均变化率，计算多个周期上的相同子曲线平均变化率的平均值，将这个平均值作为不同子曲线或不同时间段内的市场变化因子；通过补货评价参数来描述补货效果，从而构建每个不同市场情境下的补货策略，包括：将补货评价参数输入到预设的评价模型中，输出补货效果，补货效果包括补多量、补少量和无需补三种；将市场情境指标的所有取值范围进行拆分，得到多个连续的取值范围，通过每个连续的取值范围所对应补货评价参数来确定补货效果，通过补货效果对再订货点和订货量两者的函数进行补偿，补偿后的再订货点和订货量两者的函数为不同市场情境下的补货策略，补货评价参数包括销售满足率、缺货情况、物流效率和供应链响应。

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