一种无人智能便利店零售管理系统的制作方法

1.本发明属于零售管理技术领域，特别是涉及一种无人智能便利店零售管理系统。


背景技术：

2.目前，新零售行业有了长足发展，其中一个方面就是无人零售柜。用户可以在选取想要的商品后支付对应的费用，商品自动弹出或任意拿取零售柜上的商品，扫描二维码支付对应金额。
3.如生鲜零售等需要保鲜、且保质期短的商品，具备配送困难，配送成本高昂，难以进行有效的保鲜等问题，如中国专利cn111292160a公开了一种基于智能生鲜新零售的商业模式及其方法，具有无人自助，现场购买，直接提取，线上支付，线下提取，和冷藏保鲜功能；软件管理平台负责终端群和配送网运营，远程管理社区终端设备动态变化，安排补货。
4.但是，并未从源头上改变易过期产品的补货、监管等，现提供一种无人智能便利店零售管理系统。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种无人智能便利店零售管理系统，通过一定程度的预判销量进行分析，及时补货，解决了背景技术中的问题。
6.为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
7.本发明为一种无人智能便利店零售管理系统，包括：
8.商品管理单元：其用于统计每天、每类商品的销售数量；
9.预判单元：其根据每天、每类商品的销售数量预判商品余量；
10.判定单元：其根据商品余量判定是否需要供货；
11.供货预估单元：其根据历史供货时长、供货数量预估到货时间；
12.提醒单元：其根据预估到货时间发出备货提醒。
13.进一步地，所述预判单元预判商品余量时执行以下步骤：
14.y001：从无人智能便利店中任选一类商品，获取该商品在此无人智能便利店中去年、每天的销售数量；
15.y002：根据每天的销售数量获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期；
16.y003：根据销售高峰期、热门期、平台期内的商品销售量，预估三天后商品的余量。
17.进一步地，步骤y002中获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期的步骤为：
18.p001：任选一类商品；
19.p002：获取该类商品一年内的日销售量均值，标记为qr；
20.p003：将每天的销售数量标记为pi，i为正整数；
21.p004：定义每天的日销售标量：
22.将qr－pi≧x1的日销售标量定义为-1；
23.将pi－qr≧x1的日销售标量定义为1；
24.p005：绘制折线图表，图表的横坐标为每天，纵坐标为每天对应的日销售标量；
25.p006：提取折线图表中相邻的上升折线段、下降折线段，并获取上升折线段、下降折线段的线段中点，将两个中点对应的日期分别标记为高销量起始日、高销量中止期；
26.相邻的高销量起始日、高销量中止期之间的日期为高峰期；
27.任意一上升折线段的起点至上升折线段的中点之间的日期定义为热门期；
28.任意一下降折线段的中点至下降折线段的终点之间的日期定义为平台期；
29.其中，x1为预设值。
30.进一步地，步骤y002中获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期的步骤为：
31.以一周为周期，获取每一类商品、近4周每天的销售数量；
32.根据每天的销售数量计算周一至周日每天对应的日销售量均值；
33.剔除|日销售数量-日销售量均值|≥x2的销售数值后，再计算近4周内的周销售量均值；
34.将高于周销售量均值的日销售量均值x3对应的日期标记为销售高峰期；
35.将低于周销售量均值的日销售量均值x3对应的日期标记为销售热门期；
36.其余为平台期；
37.其中，x2、x3为预设值。
38.进一步地，三天后商品对应的余量为：
39.判断第一天至第三天分别处于销售高峰期还是热门期、平台期；
40.任选一天，获取其当前余量，标记为di；
41.若当天处于高峰期，则一天后的余量为di-βgi；
42.若当天处于热门期，则一天后的余量为di-αri；
43.若当天处于平台期，则一天后的余量为di-θpi；
44.其中，gi为上一年度对应的高峰期内的日销售量均值；
45.ri为上一年度对应的热门期内的日销售量均值；
46.pi为上一年度对应的平台期内的日销售量均值；
47.θ、β、α均为预设值，且大于1；
48.依次计算每一天后的余量，获取到三天后商品的余量。
49.进一步地，所述判定单元根据商品余量判定是否需要供货时执行以下步骤：
50.若商品余量≦后x4天的预估需求量，则判定为需要供货；
51.否则不需要供货；
52.其中，x4为预设值。
53.进一步地，x4天的预估需求量为：
54.在x4天中任选一天并判断其处于销售高峰期还是热门期、平台期；
55.若当天处于高峰期，则当天需求量为gi；
56.若当天处于热门期，则当天需求量为ri；
57.若当天处于平台期，则当天需求量为pi；
58.其中，gi为上一年度对应的高峰期内的日销售量均值；
59.ri为上一年度对应的热门期内的日销售量均值；
60.pi为上一年度对应的平台期内的日销售量均值；
61.依次计算每一天的需求量，累加后获取到x4天商品的预估需求量。
62.进一步地，所述供货预估单元根据历史供货时长、供货数量预估到货时间的方法为：
63.获取去年相同季度时，同一类商品每次从订货到收货的耗时tj、每次订货的数量bj；
64.获取单位耗时vj，
65.,并根据单位耗时vj计算一个季度内的平均耗时v，
66.其中，m为一个季度内一类商品对应的总销售次数；
67.预估到货时间＝v*ji，ji为商品i的x5天后的预估需求量，x5为预设值。
68.进一步地，还包括数据库，所述数据库中存储有每一无人智能便利店中每一类商品的销售数据、进货日期、到货日期、进货数量，销售数据包括销售量及销售额、每次销售时间。
69.进一步地，还包括显示单元，所述显示单元用于显示供货提醒信息。
70.本发明具有以下有益效果：
71.本发明通过预判单元根据每天、每类商品的销售数量预判商品余量；判定单元根据商品余量判定是否需要供货；供货预估单元根据历史供货时长、供货数量预估到货时间；提醒单元根据预估到货时间发出备货提醒，做到一定程度的预判销量，且预判销量是基于历史数据来进行分析的，保证商品余量充足且还可以预估销售量，保证商品的新鲜程度。
72.当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
73.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
74.图1为本发明无人智能便利店零售管理系统的结构示意图。
具体实施方式
75.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
76.实施例一：
77.请参阅图1所示，本发明为一种无人智能便利店零售管理系统，包括：商品管理单元：其用于统计每天、每类商品的销售数量；预判单元：其根据每天、每类商品的销售数量预判商品余量；判定单元：其根据商品余量判定是否需要供货；供货预估单元：其根据历史供
货时长、供货数量预估到货时间；提醒单元：其根据预估到货时间发出备货提醒，使管理员及时备货，避免商品余量不足，该系统针对商品的销量数据进行预估判断，在一定程度上优于仅根据余量对补货进行提醒的方式。
78.作为本发明提供的一个实施例，优选的，所述预判单元预判商品余量时执行以下步骤：
79.y001：从无人智能便利店中任选一类商品，获取该商品在此无人智能便利店中去年、每天的销售数量，若该无人智能便利店设立不足一年，则调取其他类型的无人智能便利店中该类商品的销售数据进行计算，或调取该无人智能便利店自设立以来的该类商品的销售数据进行计算；
80.y002：根据每天的销售数量获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期；
81.y003：根据销售高峰期、热门期、平台期内的商品销售量，预估三天后商品的余量。
82.作为本发明提供的一个实施例，优选的，步骤y002中获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期的步骤为：
83.p001：任选一类商品；
84.p002：获取该类商品一年内的日销售量均值，标记为qr；
85.p003：将每天的销售数量标记为pi，i为正整数；
86.p004：定义每天的日销售标量：
87.将qr－pi≧x1的日销售标量定义为-1；
88.将pi－qr≧x1的日销售标量定义为1；
89.p005：绘制折线图表，图表的横坐标为每天，纵坐标为每天对应的日销售标量；
90.p006：提取折线图表中相邻的上升折线段、下降折线段，并获取上升折线段、下降折线段的线段中点，将两个中点对应的日期分别标记为高销量起始日、高销量中止期；
91.相邻的高销量起始日、高销量中止期之间的日期为高峰期；
92.任意一上升折线段的起点至上升折线段的中点之间的日期定义为热门期；
93.任意一下降折线段的中点至下降折线段的终点之间的日期定义为平台期；
94.其中，x1为预设值。
95.作为本发明提供的一个实施例，优选的，三天后商品对应的余量为：
96.判断第一天至第三天分别处于销售高峰期还是热门期、平台期；
97.任选一天，获取其当前余量，标记为di；
98.若当天处于高峰期，则一天后的余量为di-βgi；
99.若当天处于热门期，则一天后的余量为di-αri；
100.若当天处于平台期，则一天后的余量为di-θpi；
101.其中，gi为上一年度对应的高峰期内的日销售量均值；
102.ri为上一年度对应的热门期内的日销售量均值；
103.pi为上一年度对应的平台期内的日销售量均值；
104.θ、β、α均为预设值，且大于1；
105.依次计算每一天后的余量，获取到三天后商品的余量。
106.作为本发明提供的一个实施例，优选的，所述判定单元根据商品余量判定是否需要供货时执行以下步骤：
107.若商品余量≦后x4天的预估需求量，则判定为需要供货；
108.否则不需要供货；
109.其中，x4为预设值。
110.作为本发明提供的一个实施例，优选的，x4天的预估需求量为：
111.在x4天中任选一天并判断其处于销售高峰期还是热门期、平台期；
112.若当天处于高峰期，则当天需求量为gi；
113.若当天处于热门期，则当天需求量为ri；
114.若当天处于平台期，则当天需求量为pi；
115.其中，gi为上一年度对应的高峰期内的日销售量均值；
116.ri为上一年度对应的热门期内的日销售量均值；
117.pi为上一年度对应的平台期内的日销售量均值；
118.依次计算每一天的需求量，累加后获取到x4天商品的预估需求量。
119.作为本发明提供的一个实施例，优选的，所述供货预估单元根据历史供货时长、供货数量预估到货时间的方法为：
120.获取去年相同季度时，同一类商品每次从订货到收货的耗时tj、每次订货的数量bj；
121.获取单位耗时vj，
122.,并根据单位耗时vj计算一个季度内的平均耗时v，
123.其中，m为一个季度内一类商品对应的总销售次数；
124.预估到货时间＝v*ji，ji为商品i的x5天后的预估需求量，x5为预设值；
125.预估需求量为：
126.在x5天中任选一天并判断其处于销售高峰期还是热门期、平台期；
127.若当天处于高峰期，则当天需求量为gi；
128.若当天处于热门期，则当天需求量为ri；
129.若当天处于平台期，则当天需求量为pi；
130.其中，gi为上一年度对应的高峰期内的日销售量均值；
131.ri为上一年度对应的热门期内的日销售量均值；
132.pi为上一年度对应的平台期内的日销售量均值；
133.依次计算每一天的需求量，累加后获取到x5天商品的预估需求量。
134.作为本发明提供的一个实施例，优选的，还包括数据库，所述数据库中存储有每一无人智能便利店中每一类商品的销售数据、进货日期、到货日期、进货数量，销售数据包括销售量及销售额、每次销售时间。
135.作为本发明提供的一个实施例，优选的，还包括显示单元，所述显示单元用于显示供货提醒信息。
136.实施例二：获取对应商品的销售高峰期、热门期、平台期的步骤为：
137.以一周为周期，获取每一类商品、近4周每天的销售数量；
138.根据每天的销售数量计算周一至周日每天对应的日销售量均值；
139.剔除|日销售数量-日销售量均值|≥x2的销售数值后，再计算近4周内的周销售量均值；
140.将高于周销售量均值的日销售量均值x3对应的日期标记为销售高峰期；
141.将低于周销售量均值的日销售量均值x3对应的日期标记为销售热门期；
142.其余为平台期；
143.其中，x2、x3为预设值。
144.一种无人智能便利店零售管理系统，零售管理首要解决供货问题，不能单靠简单的提醒，还需要能够做到一定程度的预判销量，这个销量是基于过往数据来进行分析的，可以以一周七天为周期，总结每类物品分别在周一、周二、
…
、周日的消耗速度，这里的消耗速度需要解决大数据来进行判定；根据消耗速度决定是否需要进行提前备货，以免供货不足。
145.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
146.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。