【摘 要】
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传统零售存在经验供货,严重影响了零售业的发展,针对不同的应用场景和需求需要提出不同的补货策略,在智能自动售货机使用场景下提出动态矩阵模型的可优化的补货策略,实现按需
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心,清华大学信息技术研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0806800)
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传统零售存在经验供货,严重影响了零售业的发展,针对不同的应用场景和需求需要提出不同的补货策略,在智能自动售货机使用场景下提出动态矩阵模型的可优化的补货策略,实现按需智能补货。该策略根据销量统计、预测的销量值、零点库存、售货机的商品货道数以及时间序列等之间的关系计算每天不同时间段的补货值,实现补货人员可根据输出的补货矩阵表动态调整补货周期。根据输出结果表明,对比以往根据销量经验供货等其他补货方法,此补货策略可以提高商品周转率,提升商品的销量,同时也能够节约补货运营成本。
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