基于供应链的多级库存管理协调系统

基于供应链的库存管理一直是零售业经营管理中的一个重要环节。零售商要降低库存成本、最大化利润,必须具有一定的库存管理方法或机制;而要将这些方法或机制应用于实际,必须具有简单方便的操作方式。因此,本文建立了基于供应链的多级库存管理协调系统,在保证数据安全性的基础上,可定期检查各级库存的货物水平,并据此协调分配生产完的货物,实现了多级库存的自助管理与协调,大大提高了服务水平,降低了管理成本和库存成本,提高了供应链的盈利能力。

基于神经网络的需求预测模型

零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题。在传统的零售业需求预测模型——Holt-Winter模型中应用神经网络方法,使得需求预测不依赖于数学模型的精度,预测模型中的季节性影响因子等参数能够根据预测误差作相应调整,避免了传统算法中误差的累积,大大提高了预测精度。利用Excel内嵌的VBA实现了该算法,使需求预测能够根据用户需要实现,并提供可视化的结果。