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申请/专利权人：四川墨比品牌优创科技有限公司
摘要：本发明公开了基于大数据的火锅底料供应链优化系统及方法，涉及供应链管理技术领域。包括：需求数据获取：所述需求数据包括不同供应链中各种火锅底料的销售数据；区域划分：根据各种火锅底料的销售数据，按照不同品牌火锅底料的销售占比情况划分出多个区域并分别建立仓储中心；更新数据采集：获取区域内火锅底料的实时销售信息并获得更新数据；需求预测模型的搭建：基于需求数据以及更新数据创建综合预测项并搭建需求预测模型，将更新数据输入到预测模型中输出预测数据。本发明能在预先进行区域的划分以及对供应链仓储中心所在的区域进行销售情况预收集的情况下，提前预测区域内火锅底料的销售预示走向，使得火锅底料的调配更加高效化。
主权项：1.基于大数据的火锅底料供应链优化方法，其特征在于，包括：需求数据获取：所述需求数据包括不同供应链中各种火锅底料的销售数据；区域划分：根据各种火锅底料的销售数据，按照不同品牌火锅底料的销售占比情况划分出多个区域并分别建立仓储中心；更新数据采集：获取区域内火锅底料的实时销售信息并获得更新数据；需求预测模型的搭建：基于需求数据以及更新数据创建综合预测项并搭建需求预测模型，将更新数据输入到预测模型中输出预测数据；需求调度：基于预测数据根据指令生成方法生成辅助调配指令，根据辅助调配指令，由仓储中心使用调度方法进行火锅底料多个供应链的调度，完成供应链的调度优化；所述需求预测模型的搭建方法包括：S1：数据清洗，对需求数据以及更新数据进行清洗处理，去除异常值和缺失值，得到清洗数据集；S2：综合预测项的拟合，立多个影响因素，并将区域内的供应链划分为多条，在一个供应链中，每个影响因素对应不同的销售预测项，基于多个销售预测项通过拟合方法拟合成综合预测项，综合预测项用于输出最终预测值，将所述清洗数据集导入到综合预测项后生成第一预测值；S3：创建商业影响模型，综合预测项结合商业影响模型，输出需求预测模型，商业影响模型用于输出影响数据，第一预测值结合影响数据得到预测数据。
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