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申请/专利权人：全屋优品科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种家居供应链数据的处理方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对家居供应链网络的多个层次进行运营状态评估和属性建模，得到每个层次的基础数据集；采用层次分析法进行数据质量权重计算，得到数据质量评估结果；根据数据质量评估结果进行流程优化，得到目标流程数据；进行风险等级识别和风险量化分析，得到运营风险量化指标；基于运营风险量化指标构建风险时间序列数据并进行关联规则挖掘，得到风险传递路径；通过混合整数线性规划模型对风险传递路径进行最优网络设计和物料调度方案求解，得到家居供应链网络的最优网络设计和物料调度方案，本申请提高了家居供应链数据的处理准确率。

主权项：1.一种家居供应链数据的处理方法，其特征在于，所述家居供应链数据的处理方法包括：对家居供应链网络的多个层次进行运营状态评估和属性建模，得到每个层次的基础数据集，所述多个层次包括生产制造层、物流配送层和销售服务层；具体包括：针对家居供应链网络的生产制造层，实时获取生产设备的运行状态和产量数据并进行平滑处理，得到生产效率数据集；采集设备运行时间、停机时间和故障时间并计算设备的平均无故障时间和平均维修时间，得到设备可用性数据集；实时跟踪库存物品的入库和出库情况并进行动态分析，得到库存可控性数据集；针对家居供应链网络的物流配送层，进行物流时效性路径跟踪和数据分析，得到物流时效性数据集；进行运输事件记录和数据统计，得到运输可靠性数据集；进行调度数据采集和分析，得到配送灵活性数据集；针对家居供应链网络的销售服务层，进行订单处理时间记录和数据分析，得到订单响应速度数据集；进行客户反馈数据采集，得到服务质量数据集；进行满意度调查数据收集和统计，得到客户满意度数据集；对所述生产制造层、所述物流配送层和所述销售服务层的所有数据集进行数据整合和综合分析，得到每个层次的基础数据集；采用层次分析法对每个层次的基础数据集进行数据质量权重计算，得到数据质量评估结果；具体包括：对每个层次的基础数据集进行数据完整性检查，得到数据缺失情况统计结果；根据所述数据缺失情况统计结果，对每个基础数据集中的缺失数据进行插补处理，得到补全后的数据集；对所述补全后的数据集进行异常值检测，得到异常值标记结果；根据所述异常值标记结果，对所述补全后的数据集进行数据平滑处理，得到平滑后的数据集；构建层次分析模型的判断矩阵，并确定各判断指标的权重系数；根据所述权重系数，对所述平滑后的数据集进行一致性检验，得到一致性检验结果；根据所述一致性检验结果，对所述平滑后的数据集进行调整，得到调整后的数据集；将所述调整后的数据集代入所述层次分析模型，计算各数据指标的综合权重值；根据所述综合权重值，对各数据指标进行归一化处理，得到标准化数据指标；基于所述标准化数据指标，得到每个层次的数据质量评估结果；根据所述数据质量评估结果对所述家居供应链网络进行流程优化，得到目标流程数据；具体包括：根据所述数据质量评估结果，对所述家居供应链网络的多个层次进行价值流程映射，得到当前价值流程模型；对所述当前价值流程模型进行浪费分析，识别出价值流程中的浪费环节；根据所述浪费环节，构建价值流程优化目标函数；对所述价值流程优化目标函数施加约束条件，得到价值流程优化约束模型；采用遗传算法对所述价值流程优化约束模型进行求解，得到初始优化方案集；根据所述初始优化方案集，构建模拟仿真模型；对所述模拟仿真模型进行模拟分析，得到优化方案的稳健性评估结果；根据所述稳健性评估结果，剔除不稳健的优化方案，得到稳健优化方案集；对所述稳健优化方案集进行多目标决策分析，得到权衡后的最优方案；根据所述最优方案，重构优化后的价值流程模型，作为所述目标流程数据；基于聚类算法对所述目标流程数据进行风险等级识别和风险量化分析，得到运营风险量化指标；具体包括：对所述目标流程数据进行特征提取，得到风险影响因素特征集；根据所述风险影响因素特征集，构建风险影响因素的相似度矩阵；采用层次聚类算法对所述相似度矩阵进行聚类分析，得到风险等级划分结果；根据所述风险等级划分结果，对所述目标流程数据进行风险等级标注，得到风险等级数据；根据所述风险等级数据构建风险传播模型，并设定风险传播参数；对所述风险传播模型进行模拟求解，得到风险情景集，并根据所述风险情景集，计算各风险情景的发生概率；将所述发生概率与对应风险情景的损失量化结果相乘，得到风险暴露量，并对所述风险暴露量进行加权求和，得到运营风险量化指标；基于所述运营风险量化指标构建所述家居供应链网络的风险时间序列数据，并对所述风险时间序列数据进行关联规则挖掘，得到风险传递路径；具体包括：根据所述运营风险量化指标，构建风险发生概率分布模型；采用自回归移动平均模型对所述风险发生概率分布模型进行参数估计，得到风险时间序列模型；对所述风险时间序列模型进行平稳性检验，得到平稳性检验结果，并根据所述平稳性检验结果确定风险时间序列数据；对所述风险时间序列数据进行自相关分析，确定自相关阶数；根据所述自相关阶数，构建风险时间序列数据的向量自回归模型；采用广义矩估计法对所述向量自回归模型进行参数估计，得到风险传递系数矩阵；根据所述风险传递系数矩阵，建立格兰杰因果检验模型；对所述格兰杰因果检验模型进行假设检验，得到风险传递路径的格兰杰因果关系；将所述格兰杰因果关系映射到家居供应链网络拓扑结构上，得到风险传递路径；通过混合整数线性规划模型对所述风险传递路径进行最优网络设计和物料调度方案求解，得到所述家居供应链网络的最优网络设计和物料调度方案；具体包括：根据所述风险传递路径，构建所述家居供应链网络的拓扑约束模型；根据所述生产制造层、所述物流配送层和所述销售服务层的资源约束条件，构建资源约束模型；根据客户需求和服务水平目标，构建需求满足约束模型；将所述拓扑约束模型、所述资源约束模型和所述需求满足约束模型整合，得到混合整数线性规划模型；设定所述混合整数线性规划模型的目标函数为最小化总运营成本；采用分支定界法对所述混合整数线性规划模型进行求解，得到初始解；根据所述初始解，构建启发式算法的初始种群；设计基于模拟退火的交叉变异算子，对所述初始种群进行遗传演化，得到优化解集；根据所述优化解集，采用主成分分析法进行无关性检验，得到无关优化解；从所述无关优化解中选取目标函数值最小的解，作为所述家居供应链网络的最优网络设计和物料调度方案。

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