服务水平优化方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种服务水平优化方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.服务水平是用于衡量库存点满足需求的能力，表征了能在多大的概率上满足用户的需求，例如满足不出现缺货的概率。服务水平的高低会直接影响每个库存点存放安全库存的数量，进而影响库存管理的成本。传统方法中，服务水平通常主要由管理人员依据管理经验，根据abc(activity based classification，帕累托分析法)分析为库存产品指定服务水平。
3.然而，目前以经验为主确定服务水平的方法过于粗放，无法有效地去把控预估服务所产生的服务成本，从而提升了库存管理成本。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低库存管理成本的服务水平优化方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种服务水平优化方法，所述方法包括：
6.根据库存产品的产品特征对各所述库存产品进行分组，得到库存产品分组；
7.挖掘所述库存产品分组中各所述库存产品的服务成本，得到所述库存产品分组的服务总成本；
8.基于各所述库存产品分组的服务总成本，遍历优化各所述库存产品分组的服务水平，确定各所述库存产品分组的最优服务水平。
9.在其中一个实施例中，所述挖掘所述库存产品分组中各所述库存产品的服务成本，得到所述库存产品分组的服务总成本，包括：
10.导出所述库存产品分组中各所述库存产品的单位成本和需求订单，所述单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本；
11.根据各所述库存产品的所述需求订单进行需求统计，得到各所述库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差；
12.根据所述需求数量、所述需求量期望和所述需求量方差，预测所述库存产品的安全库存持货数量和缺货数量；
13.根据所述单位安全库存持货成本和所述安全库存持货数量确定所述库存产品的持货成本，以及根据所述单位缺货成本和所述缺货数量确定所述库存产品的缺货成本，得到所述库存产品分组的服务总成本。
14.在其中一个实施例中，所述根据各所述库存产品的所述需求订单进行需求统计，得到各所述库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差，包括：
15.根据所述库存产品的需求订单统计所述库存产品的需求数量，并根据所述需求订
单排序所述需求数量，得到需求数量时间序列；
16.基于所述库存产品的所述需求数量时间序列，计算所述库存产品的所述需求数量序列的均值和方差，得到所述库存产品的需求量期望和需求量方差。
17.在其中一个实施例中，所述基于各所述库存产品分组的服务总成本，遍历优化各所述库存产品分组的服务水平，确定各所述库存产品分组的最优服务水平，包括：
18.根据预设的期望服务水平，生成约束条件；所述期望服务水平包括各所述库存产品的服务水平上下限，以及各所述库存产品分组的服务水平目标值；
19.基于所述约束条件的约束下，以各所述库存产品分组的所述服务总成本最小化为目标，确定所述库存产品分组的最优服务水平。
20.在其中一个实施例中，所述基于所述约束条件的约束下，以各所述库存产品分组的所述服务总成本最小化为目标，确定所述库存产品分组的最优服务水平，包括：
21.基于所述约束条件的约束下，利用最小二乘规划算法求解各所述库存产品分组的最低服务总成本；
22.将所述最低服务总成本对应的服务水平作为所述库存产品分组的最优服务水平。
23.在其中一个实施例中，所述根据库存产品的产品特征对各所述库存产品进行分组，得到库存产品分组，包括：
24.根据所述库存产品的产品特征确定所述库存产品的所属类别；
25.将所述所属类别相同的各所述库存产品划分为一组，得到所述所属类别对应的库存产品分组。
26.一种服务水平优化装置，所述装置包括：
27.分组模块，用于根据库存产品的产品特征对各所述库存产品进行分组，得到库存产品分组；
28.挖掘模块，用于挖掘所述库存产品分组中各所述库存产品的服务成本，得到所述库存产品分组的服务总成本；
29.优化模块，用于基于各所述库存产品分组的服务总成本，遍历优化各所述库存产品分组的服务水平，确定各所述库存产品分组的最优服务水平。
30.在其中一个实施例中，所述挖掘模块还用于，
31.导出所述库存产品分组中各所述库存产品的单位成本和需求订单，所述单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本；根据各所述库存产品的所述需求订单进行需求统计，得到各所述库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差；根据所述需求数量、所述需求量期望和所述需求量方差，预测所述库存产品的安全库存持货数量和缺货数量；根据所述单位安全库存持货成本和所述安全库存持货数量确定所述库存产品的持货成本，以及根据所述单位缺货成本和所述缺货数量确定所述库存产品的缺货成本，得到所述库存产品分组的服务总成本。
32.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的服务水平优化方法的步骤。
33.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述服务水平优化方法的步骤。
34.上述服务水平优化方法、装置、计算机设备和存储介质，根据库存产品的产品特征
对各库存产品进行分组，得到库存产品分组；进而挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本；从而基于各库存产品分组的服务总成本，通过服务成本-服务水平关系模型遍历优化各库存产品分组的服务水平，输出各库存产品分组的最优服务水平。该方法通过挖掘库存产品的服务成本实现库存产品服务水平的优化，能够在优化服务水平的同时有效地把控服务成本，从而降低了库存管理成本。同时，通过产品特征对库存产品分组，实现对每一库存产品组进行服务水平的优化，使得能够同时应用于大批量的库存产品上，提高优化的效率。
附图说明
35.图1为一个实施例中服务水平优化方法的应用环境图；
36.图2为一个实施例中服务水平优化方法的流程示意图；
37.图3为一个实施例中挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本步骤的流程示意图；
38.图4为一个实施例中服务水平优化装置的结构框图；
39.图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
40.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
41.本技术提供的服务水平优化方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。终端102接收到用户的服务水平优化指令之后，终端102可以相应该服务水平优化指令单独实现服务水平优化方法。终端102也可以将该服务水平优化指令发送给通信的服务器104，由服务器104响应该服务水平优化指令实现上述服务水平优化方法。
42.以服务器104为例，具体地，服务器104根据库存产品的产品特征对各库存产品进行分组，得到库存产品分组；服务器104挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本；服务器104基于各库存产品分组的服务总成本，遍历优化各库存产品分组的服务水平，确定各库存产品分组的最优服务水平。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
43.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种服务水平优化方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
44.步骤202，根据库存产品的产品特征对各库存产品进行分组，得到库存产品分组。
45.其中，库存产品是实际存储在仓库中的产品，产品是指作为商品提供给市场，被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西。产品通常包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。本实施例中，产品具体是指能够被物流运输的有形的物品，可以理解为是sku(stock keeping unit，最小存货单元)。产品特征是指用于区分产品的特征信息，包括但不限于产品类型，产品品牌等，只要是能够区分出不同库存产品的特征信息均
可。库存产品分组是对库存产品分组后得到的库存产品的集合。
46.具体地，当服务器接收到服务水平优化指令之后，响应该服务水平优化指令，获取各库存产品的产品特征。然后，服务器基于各库存产品的产品特征对库存产品特征进行划分分组，确定每个库存产品所属于的库存产品分组。即，将具备同一产品特征的库存产品分为一组，得到由具备相同产品特征的组成的库存产品分组。例如，当服务水平主要针对于不同产品时，则可以将产品类型作为产品特征时，将所有属于同一类型的产品分为一组。比如将所有不同品牌的空调分为一组，将所有不同品牌的餐巾纸分为一组等。而当服务水平针对于不同客户时，即可以将同一品牌的不同库存产品分为一类。具体地产品特征可以根据实际服务水平的侧重点进行配置。
47.步骤s204，挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本。
48.其中，服务成本是指对各个库存产品进行管理时各个库存产品所产生的成本，服务总成本是库存产品分组所有库存产品的服务水平的总和。
49.具体地，当服务器接收到服务水平优化指令时，同时挖掘各库存产品各项单位成本以及统计各库存产品的需求变量。服务器根据各库存产品的各项单位成本以及需求变量确定各库存的服务成本，进而求和所有库存产品的服务成本得到库存产品分组的服务总成本。其中，库存产品的各项单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本。需求变量包括库存产品于提前期的需求数量和需求量期望。
50.步骤s206，基于各库存产品分组的服务总成本，遍历优化各库存产品分组的服务水平，确定各库存产品分组的最优服务水平。
51.具体地，服务器挖掘得到各库存产品分组的服务总成本之后，根据服务水平与服务产生的总成本之间关系的函数，以服务总成本最小化为目标，输出服务总成本最低对应的服务水平为库存产品分组的最优服务水平。
52.在一个实施例中，将库存产品分组的服务总成本输入服务成本-服务水平关系模型中，服务成本-服务水平关系模型以服务成本最小化为目标，输出服务总成本最低对应的服务水平为库存产品分组的最优服务水平。
53.其中，服务成本-服务水平关系模型是基于服务水平与服务产生的服务总成本之间的函数关系构造的模型，用于体现服务水平与服务产生的总成本之间关系的关系模型。服务成本-服务水平关系模型可以理解为是一个f(x)函数，x表示服务水平，f(x)为服务水平x下的服务总成本。也就是说，本实施例中最优服务水平是指服务所产生总成本最低的服务水平，是通过服务成本-服务水平关系模型以服务成本最小化为目标输出的服务水平。其中，服务总成本是安全库存持货成本和缺货成本的总和。
54.另外，当服务器利用服务成本-服务水平关系模型遍历所有库存产品分组，输出得到所有库存产品分组中各库存产品对应的最优服务水平之后，对输出结果进行整理。以库存点-库存产品-服务水平的格式输出给到用户，库存点是指库存产品所在的库存点。
55.上述服务水平优化方法，根据库存产品的产品特征对各库存产品进行分组，得到库存产品分组；进而挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本；从而基于各库存产品分组的服务总成本，通过服务成本-服务水平关系模型遍历优化各库存产品分组的服务水平，输出各库存产品分组的最优服务水平。该方法通过挖掘
库存产品的服务成本实现库存产品服务水平的优化，能够在优化服务水平的同时有效地把控服务成本，从而降低了库存管理成本。同时，通过产品特征对库存产品分组，实现对每一库存产品组进行服务水平的优化，使得能够同时应用于大批量的库存产品上，提高优化的效率。
56.在一个实施例中，如图3所示，步骤s204，包括：
57.步骤s302，导出库存产品分组中各库存产品的单位成本和需求订单，单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本。
58.其中，单位成本是预先配置的已知成本值，包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本。单位成本是指一个库存产品的成本，例如一个库存产品的安全库存持货成本，一个产品的缺货成本。需求订单是用于体现用户对产品需求的凭证，可以体现出产品被消耗的消耗数量。
59.具体地，当服务器挖掘库存产品的服务成本时，首先导出库存产品的单位成本和需求订单。服务器可以直接从配置项中导出库存产品的单位成本。需求订单的导出可以是直接获取用户所上传的需求订单，也可以是通过与订单管理系统通讯，从订单管理系统中导出需求订单，得到各个库存产品的需求订单。例如，当订单管理系统部署在其他的终端或者服务器上时，服务器通过网络与订单管理系统对应的终端或者服务器进行通信，向订单管理系统对应的终端或者服务器发送需求订单获取请求。订单管理系统对应的终端或者服务器响应订单获取请求，将库存产品的需求订单传输给服务器，由此服务器得到库存产品的需求订单。或者，当订单管理系统就部署的本服务器时，服务器即可直接从本地的订单管理系统中导出各个库存产品的需求订单。
60.步骤s304，根据各库存产品的需求订单进行需求统计，得到各库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差。
61.其中，需求数量是统计到的库存产品的消耗数量，需求量期望是根据库存产品的需求统计到的均值，需求量方差是指根据需求的波动统计到的方差值。
62.具体地，服务器获取到库存产品的需求订单之后，对需求订单上的库存产品数据进行统计，得到各库存产品在各需求订单上的需求数量。例如，当需求订单为采购订单a时，采购订单a中包括采购的库存产品a和采购的库存产品b，且采购的库存产品a的采购数量为100，采购的库存产品b的采购数量为50时，那么服务器统计到的库存产品a的需求数量即为100，库存产品b的需求数量即为50。然后，服务器根据统计得到的需求数量确定需求量期望和需求量方差。
63.在一个实施例中，步骤s302，包括：根据库存产品的需求订单统计库存产品的需求数量，并根据需求订单排序需求数量，得到需求数量时间序列；基于库存产品的需求数量时间序列，计算库存产品的需求数量序列的均值和方差，得到库存产品的需求量期望和需求量方差。
64.具体地，服务器根据统计到的需求数量之后，基于需求订单的时间对各需求订单上的需求数量对需求数量进行排序，获取到各库存产品的需求数量时间序列。通过需求数量时间序列可以确定每种库存产品每天的消耗数量。然后，服务器基于得到的各库存产品的需求数量时间序列计算均值和方差，从而得到各库存产品的需求量期望和需求量方差。均值和方差的计算可采用现有任意一种均值计算方式进行计算。例如，均值是将需求数量
时间序列中的所有的需求数量与该需求数量对应的可能性概率进行乘积之后的总和。其中，需求数量的可能性概率通过历史需求数据拟合判断需求属于哪种分布，可能性概率的概率密度函数即是该分布的表达式，例如正态分布、负二项分布、泊松分布等。而由于正态分布的需求不失一般性，同时正态分布的函数的表达式性质较好，因此本实施例的概率密度函数优选正态分布。当得到产品的需求量期望之后，可以根据产品的需求量期望计算产品的方差，得到需求量方差。
65.步骤s306，根据需求数量、需求量期望和需求量方差，预测库存产品的安全库存持货数量和缺货数量。
66.具体地，服务器得到需求数量、需求量期望和需求量方差之后，根据需求数量和库存产品分组中各个库存产品的在库库存，预测得到各个库存产品的缺货数量。求和各个产品的缺货数量，得到物流分组的缺货数量。各个产品的缺货数量通过对库存产品的需求数量大于库存产品的在库库存的数量进行积分，计算出库存产品的需求数量大于库存产品的在库库存的数量的期望值，得到库存产品的缺货数量。同时，根据库存产品的需求量方差和期望提前期时间预测得到库存产品的安全库存持货数量，库存产品分组中所有库存产品的安全库存持货数量的总和为库存产品分组的安全库存持货数量。其中，库存产品的在库库存和期望提前期时间为预设的已知值。
67.步骤s308，根据安全库存持货成本和安全库存持货数量确定库存产品的持货成本，以及根据缺货成本和缺货数量确定库存产品的缺货成本，得到库存产品分组的服务总成本。
68.具体地，当服务器预测得到安全库存持货数量和缺货数量之后，将获取的单位安全库存持货成本与安全库存持货数量进行乘积运算，得到该库存产品的安全库存持货成本。同理，将库存产品单位缺货成本和缺货数量进行乘积运算，得到该库存产品的缺货成本。单位成本与数量的乘积运算可以理解为是一个库存产品的成本*该库存产品的所有数量，得到的就是该库存产品的总的成本。然后，将库存产品分组中各库存产品的缺货成本、安全库存持货成本求和得到该库存产品分组的服务总成本。
69.本实施例中，通过库存产品实际的需求订单统计得到产品的需求数量、需求量期望和需求量方差，确保了需求统计的准确性，进一步确保成本预测的准确性。进而，由于服务水平是能在多大概率上满足客户的需求(不缺货)，所以直观上讲，服务水平越高，安全库存放的越多，出现缺货概率越小，缺货成本低，但是安全库存的持货成本高。反之，缺货成本升高，安全库存的持货成本降低。因此，通过统计得到的需求数量、需求量期望和需求量方差预测各库存产品的安全库存持货成本和缺货成本，进而求和得到分组的服务总成本，为后续优化提供准确的成本数据，使得能够以与服务水平相关的成本为目标进行服务水平的优化，实现成本的把控，降低成本。
70.在一个实施例中，步骤s206，包括：根据预设的期望服务水平，生成约束条件；基于约束条件的约束下，以各库存产品分组的服务总成本最小化为目标，确定库存产品分组的最优服务水平。
71.其中，期望服务水平是预设的用于约束所求解的最优服务水平的参数，包括库存产品分组中各库存产品的服务水平上下限，以及各库存产品分组的服务水平目标值。服务水平上下限包括库存产品的服务水平上限和库存产品的服务水平下限。
72.具体地，在约束条件的约束下求解最优服务水平，能够同时满足用户的服务水平期望。即，服务根据获取的期望服务水平生成约束条件之后，服务器基于生成的约束条件，使得服务成本-服务水平关系模型以各库存产品分组的服务总成本最小化为目标，输出库存产品分组的最优服务水平。
73.在一个实施例中，约束条件如下：
[0074][0075][0076]
其中，n为库存产品分组中产品的总数量，i表示库存产品分组中的第i个库存产品，lb
i
为预设的第i个库存产品的服务水平上限，ub
i
为预设的第i个库存产品的服务水平下限，δ
i
为第i个库存产品的服务水平，δ
i
是自变量，di为需求量期望，l
i
为期望提前期时间，target
i
为预设的库存产品分组的服务水平目标值。
[0077]
在一个实施例中，服务成本-服务水平关系模型如下：
[0078][0079]
其中，tc为库存产品分组的服务总成本，n为库存产品分组中库存产品的总数量，i表示库存产品分组中的第i个库存产品，h
i
为每单位时间第i个库存产品的单位持货成本，表示服务水平为δ
i
时，标准正态分布累计概率密度函数的反函数，δ
i
是自变量，l
i
为所述库存产品分组的期望提前期时间，vi为需求量方差，b
i
为第i个库存产品的单位缺货成本，di为需求量期望，q
i
为订货量，可采用经济订货量确定，x为库存产品的需求数量，f(x)为x的概率密度分布函数，符合正态分布，s
i
为第i个产品的在库库存。可以理解为，上式右边第一项计算的是安全库存持货成本，第二项计算的是缺货成本。
[0080]
通过对上式积分求解后，服务成本-服务水平关系模型如下：
[0081][0082]
其中，tc为库存产品分组的服务总成本，n为库存产品分组中库存产品的总数量，i表示所述库存产品分组中的第i个库存产品，h
i
为每单位时间第i个库存产品的单位持货成本，表示服务水平为δ
i
时，标准正态分布累计概率密度函数的反函数，l
i
为所述库存产品分组的期望提前期时间，vi为需求量方差，b
i
为第i个库存产品的单位缺货成本，di为需求量期望，a
i
为第i个库存产品的已知的订货成本，表示以自然底数e为底数的对数表达式，δ
i
为第i个库存产品的服务水平，δ
i
是自变量。
[0083]
具体地，以服务总成本最小化为目标，即求解mintc时的服务水平δ
i
。
[0084]
在一个实施例中，由于服务成本-服务水平关系模型为非线性带约束的目标函数。因此，对于本实施例这种非线性带约束的目标函数优化求解，可以采用渐次最小二乘规划算法(slsqp)得到最优解。即，本实施优选渐次最小二乘规划算法求解mintc，得到mintc时
的最优服务水平。在约束条件的约束下，利用最小二乘规划算法求解各库存产品分组的最低服务总成本；将最低服务总成本对应的服务水平作为库存产品分组的最优服务水平。
[0085]
本实施例中，通过生成的约束条件，即在每个库存产品服务水平有一定的限制下，并且一组库存产品的平均服务水平需要达到服务水平目标值的情况下，得到服务总成本最小的一组服务水平，使得能够在满足实际条件下找到成本最低的服务水平，从而降低成本。既能满足实际对于服务水平的要求，又能降低成本。
[0086]
在一个实施例中，步骤s202，包括：根据库存产品的产品特征确定库存产品的所属类别；将所属类别相同的各库存产品划分为一组，得到所属类别对应的库存产品分组。
[0087]
具体地，当服务器获取到库存产品之后，根据产品特征，例如产品类型确定库存产品的所属类别。然后，服务器将属于同一类别的库存产品分为一组，得到该类别对应的库存产品分组，后续以库存产品分组为单位进行库存产品的服务水平优化。
[0088]
本实施例中，通过产品特征分组，使得能够同时应用于大批量的库存产品上，提高服务水平优化的效率。
[0089]
应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0090]
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种服务水平优化装置，包括：分组模块402、挖掘模块404和优化模块406，其中：
[0091]
分组模块402，用于根据库存产品的产品特征对各库存产品进行分组，得到库存产品分组。
[0092]
挖掘模块404，用于挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本。
[0093]
优化模块406，用于基于各库存产品分组的服务总成本，遍历优化各库存产品分组的服务水平，确定各库存产品分组的最优服务水平。
[0094]
在一个实施例中，挖掘模块404还用于导出库存产品分组中各库存产品的单位成本和需求订单，单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本；根据各库存产品的需求订单进行需求统计，得到各库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差；根据需求数量、需求量期望和需求量方差，预测库存产品的安全库存持货数量和缺货数量；根据单位安全库存持货成本和安全库存持货数量确定库存产品的持货成本，以及根据单位缺货成本和缺货数量确定库存产品的缺货成本，得到库存产品分组的服务总成本。
[0095]
在一个实施例中，挖掘模块404还用于根据库存产品的需求订单统计库存产品的需求数量，并根据需求订单排序需求数量，得到需求数量时间序列；基于库存产品的需求数量时间序列，计算库存产品的需求数量序列的均值和方差，得到库存产品的需求量期望和需求量方差。
[0096]
在一个实施例中，优化模块406还用于根据预设的期望服务水平，生成约束条件；基于约束条件的约束下，以各库存产品分组的服务总成本最小化为目标，确定库存产品分
组的最优服务水平。
[0097]
在一个实施例中，优化模块406还用于基于约束条件的约束下，利用最小二乘规划算法求解各库存产品分组的最低服务总成本；将最低服务总成本对应的服务水平作为库存产品分组的最优服务水平。
[0098]
在一个实施例中，分组模块402还用于根据库存产品的产品特征确定库存产品的所属类别；将所属类别相同的各库存产品划分为一组，得到所属类别对应的库存产品分组。
[0099]
关于服务水平优化装置的具体限定可以参见上文中对于服务水平优化方法的限定，在此不再赘述。上述服务水平优化装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0100]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储单位成本、需求订单等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种服务水平优化方法。
[0101]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0102]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0103]
根据库存产品的产品特征对各库存产品进行分组，得到库存产品分组；
[0104]
挖掘库存产品分组中各库存产品的服务成本，得到库存产品分组的服务总成本；
[0105]
基于各库存产品分组的服务总成本，遍历优化各库存产品分组的服务水平，确定各库存产品分组的最优服务水平。
[0106]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：导出库存产品分组中各库存产品的单位成本和需求订单，单位成本包括单位安全库存持货成本和单位缺货成本；根据各库存产品的需求订单进行需求统计，得到各库存产品的需求数量、需求量期望和需求量方差；根据需求数量、需求量期望和需求量方差，预测库存产品的安全库存持货数量和缺货数量；根据单位安全库存持货成本和安全库存持货数量确定库存产品的持货成本，以及根据单位缺货成本和缺货数量确定库存产品的缺货成本，得到库存产品分组的服务总成本。
[0107]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据库存产品的需求订单统计库存产品的需求数量，并根据需求订单排序需求数量，得到需求数量时间序列；基于库存产品的需求数量时间序列，计算库存产品的需求数量序列的均值和方差，得到库存产品的需求量期望和需求量方差。
[0108]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据预设的期望服
only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0121]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0122]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。