申请/专利权人：南京希音电子商务有限公司

申请日：2022-04-27

公开（公告）日：2022-07-29

公开（公告）号：CN114819831A

主分类号：G06Q10/08

分类号：G06Q10/08;G06Q30/02;G06N3/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开

摘要：本发明申请公开了一种基于亚马逊FBA仓库的补调货方法、设备和存储介质，所述方法应用于一种区分优先仓库及调拨仓库共同向FBA仓调拨发货的供应链中，通过采用粒子群算法得到发货和调货的最优决策方案，该方案基于对不同仓库的在途、库存数据，以及不同物流渠道等已知变量采集，采用粒子群算法的粒子适应值为所述未来N天的商品销售总体收益最大化函数，得到发货或调货的最优决策和最佳物流渠道。本发明还包括实施该方法的设备和存储介质。

主权项：1.一种亚马逊FBA仓库的补调货方法，所述方法应用于具有A仓和B仓的供应链体系，所述A仓被定义为主要及优先对FBA仓库补充发货；所述B仓被定义为当A仓货物不足，且B仓除满足自身销售外还有多余库存的情况下，从B仓向所述FBA仓调拨发货；其特征在于，该补调货方法包括如下步骤：获得决策时的已知变量；所述已知变量包括：全部在途货货物数量；在途货货物到达剩余天数；A仓、B仓、FBA仓库现有库存数量；所述A、B仓和FBA仓库之间的物流渠道、物流成本、物流有效天数；所述FBA仓库的存储成本、单个商品预期利润、未来n天的商品销售数量预测；设定需要决策的未知变量；所述未知变量包括：A仓需要向生产商下单数量、需要从B仓调拨的数量，需要从A仓补货的数量，A仓或B仓发货到FBA仓的最佳物流渠道；用粒子群算法得到需要决策的未知变量最优解；该步骤具体包括：将需要决策的未知变量定义为粒子位置向量，所述粒子的适应度函数以FBA仓库的补货消耗库存数量曲线模型为基础，以未来n天的商品销售总体收益为函数，根据总体收益最大化为条件获得需要决策的未知变量最优解；所述总体收益与未来n天商品预期销售利润、缺货导致的利润损失、FBA仓库成本，以及从A仓库或B仓库补调货的渠道成本相关。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京希音电子商务有限公司 一种基于亚马逊FBA仓库的补调货方法、设备和存储介质

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