申请/专利权人：京品高科信息科技(北京)有限公司

申请日：2023-07-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116957471B

主分类号：G06Q10/087

分类号：G06Q10/087;G06Q10/109;G06Q10/047;G16Y40/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.11.14#实质审查的生效;2023.10.27#公开

摘要：一种智能零售服务方法、系统、电子设备及存储介质，涉及物联网技术领域。该方法包括：获取若干个无人售卖机对应的药品售卖信息，将药品售卖信息附上无人售卖机的id标签；分别提取id标签对应药品售卖信息中的交易数据，交易数据包括不同药品的库存量、药品销售数量、交易时间；判断多个交易数据中是否存在至少一种药品的库存量小于预设阈值；若是，则将库存量小于预设阈值对应id标签的交易数据输入预设库存分析模型，得到库存需求量；调取数据库中id标签对应无人售卖机的位置信息，并根据库存需求量生成补货单发送给区域负责人终端。实施本申请提供的技术方案，实时监测药品售卖信息并通过模型预测库存需求量，达到了准确预测药品需求的效果。

主权项：1.一种智能零售服务方法，其特征在于，包括：获取若干个无人售卖机对应的药品售卖信息，并将所述药品售卖信息附上对应无人售卖机的id标签；根据所述多个id标签，分别提取所述id标签对应药品售卖信息中的交易数据，所述交易数据包括不同类型药品的库存量、药品销售数量、交易时间；判断所述多个交易数据中是否存在至少一种药品的库存量小于预设阈值；若是，则将所述库存量小于预设阈值对应id标签的交易数据作为模型输入特征输入预设库存分析模型，得到库存需求量，所述库存需求量为不同类型药品的补货数量；调取数据库中所述id标签对应无人售卖机的位置信息，并根据所述库存需求量生成补货单发送给所述位置信息对应的区域负责人终端；所述预设库存分析模型的训练过程，包括：接收历史药品售卖数据；提取所述历史药品售卖数据中的历史库存量、药品销售数量、交易时间作为第一模型输入特征；提取所述历史药品售卖数据中的历史药品每日销售量，将所述历史药品每日销售量根据对应的销售时间按照预设季节时间段得出销售季节趋势指数，并将所述销售季节趋势指数作为第二模型输入特征；将所述第一模型输入特征和第二模型输入特征输入初始训练模型；将历史药品售卖数据中各药品对应的历史库存需求量作为训练标准对初始训练模型进行训练，使得所述初始训练模型收敛得到所述预设库存分析模型；所述初始模型为季节性ARIMA模型。

全文数据：

权利要求：

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