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藥材補貨方法、裝置、電子設備與計算機可讀介質與流程

文檔序號:40638995發(fā)布日期:2025-01-10 18:45閱讀:1來源:國知局
藥材補貨方法、裝置、電子設備與計算機可讀介質與流程

本公開的實施例涉及計算機領域,具體涉及藥材補貨方法、裝置、電子設備與計算機可讀介質。


背景技術:

1、藥材補貨量預測,對診所存儲藥材的實時成本進行分析具有重要意義。目前,藥材的成本變化較大,且診所的類目種類較多,診所對藥材實時成本掌握較差,無法直觀查看診所內(nèi)藥材的庫存量以及庫存成本,無法準確確定補貨量,需要反復調度車輛進行藥材補充,浪費了運輸資源。

2、該背景技術部分中所公開的以上信息僅用于增強對本發(fā)明構思的背景的理解,并因此,其可包含并不形成本國的本領域普通技術人員已知的現(xiàn)有技術的信息。


技術實現(xiàn)思路

1、本公開的內(nèi)容部分用于以簡要的形式介紹構思,這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本公開的內(nèi)容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。

2、本公開的一些實施例提出了藥材補貨方法、裝置、電子設備與計算機可讀介質,來解決以上背景技術部分提到的技術問題中的一項或多項。

3、第一方面,本公開的一些實施例提供了一種藥材補貨方法,該方法包括:對于目標診所中的每個藥材,執(zhí)行以下處理步驟:獲取上述藥材在預設時間段內(nèi)的藥材出庫信息序列,其中,上述藥材出庫信息序列中的藥材出庫信息包括:藥材出庫價值與藥材出庫數(shù)量;將上述藥材出庫信息序列輸入至預先訓練的藥材補貨信息預測模型中,得到預設未來時間段對應的藥材補貨預測量信息,其中,上述藥材補貨信息預測模型包括:極限學習機模型和移動平均模型;獲取上述藥材當前的庫存價值信息與預設的入庫補貨總價值,其中,上述庫存價值信息包括:庫存價值、當前藥材入庫價值、庫存數(shù)量、當前藥材入庫數(shù)量;根據(jù)上述庫存價值信息,生成上述藥材當前的藥材單位價值信息;根據(jù)上述藥材單位價值信息、上述藥材補貨預測量信息與上述入庫補貨總價值,確定上述藥材對應的實際藥材補貨信息;根據(jù)上述實際藥材補貨信息,控制相關聯(lián)的藥材運輸車輛執(zhí)行補貨操作。

4、第二方面,本公開的一些實施例提供了一種藥材補貨裝置,該裝置包括:補貨單元,被配置成對于目標診所中的每個藥材,執(zhí)行以下處理步驟:獲取上述藥材在預設時間段內(nèi)的藥材出庫信息序列,其中,上述藥材出庫信息序列中的藥材出庫信息包括:藥材出庫價值與藥材出庫數(shù)量;將上述藥材出庫信息序列輸入至預先訓練的藥材補貨信息預測模型中,得到預設未來時間段對應的藥材補貨預測量信息,其中,上述藥材補貨信息預測模型包括:極限學習機模型和移動平均模型;獲取上述藥材當前的庫存價值信息與預設的入庫補貨總價值,其中,上述庫存價值信息包括:庫存價值、當前藥材入庫價值、庫存數(shù)量、當前藥材入庫數(shù)量;根據(jù)上述庫存價值信息,生成上述藥材當前的藥材單位價值信息;根據(jù)上述藥材單位價值信息、上述藥材補貨預測量信息與上述入庫補貨總價值,確定上述藥材對應的實際藥材補貨信息;根據(jù)上述實際藥材補貨信息,控制相關聯(lián)的藥材運輸車輛執(zhí)行補貨操作。

5、第三方面,本公開的一些實施例提供了一種電子設備,包括:一個或多個處理器;存儲裝置,其上存儲有一個或多個程序,當一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行,使得一個或多個處理器實現(xiàn)上述第一方面任一實現(xiàn)方式所描述的方法。

6、第四方面,本公開的一些實施例提供了一種計算機可讀介質,其上存儲有計算機程序,其中,程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面任一實現(xiàn)方式所描述的方法。

7、本公開的上述各個實施例具有如下有益效果:通過本公開的一些實施例的藥材補貨方法,可以準確確定藥材的補貨數(shù)量,從而,無需反復調度車輛進行藥材補充,避免了運輸資源的浪費。同時也避免了因補貨過多,而造成的藥材的浪費。基于此,本公開的一些實施例的藥材補貨方法,對于目標診所中的每個藥材,執(zhí)行以下處理步驟:首先,獲取上述藥材在預設時間段內(nèi)的藥材出庫信息序列。其中,上述藥材出庫信息序列中的藥材出庫信息包括:藥材出庫價值與藥材出庫數(shù)量。由此,可以直觀了解診所內(nèi)藥材的剩余量以及剩余成本,從而更準確地確定補貨時機。其次,將上述藥材出庫信息序列輸入至預先訓練的藥材補貨信息預測模型中,得到預設未來時間段對應的藥材補貨預測量信息。其中,上述藥材補貨信息預測模型包括:極限學習機模型和移動平均模型。由此,藥材補貨信息預測模型包括極限學習機類型和移動平均類型,可以避免直接使用簡單模型預測補貨量,且極限學習機模型可以有效學習時序數(shù)據(jù)中包含的信息,提高了預測的補貨量的準確性。還因為極限學習機的時間復雜度相對時序或機器學習模型較低,從而可以降低時間復雜度,進而可以減少補貨量預測任務失敗的次數(shù)。接著,獲取上述藥材當前的庫存價值信息與預設的入庫補貨總價值。其中,上述庫存價值信息包括:庫存價值、當前藥材入庫價值、庫存數(shù)量、當前藥材入庫數(shù)量。由此,便于確定診所當前該藥材的單價,以避免補貨過多造成的成本壓力。然后,根據(jù)上述庫存價值信息,生成上述藥材當前的藥材單位價值信息。之后,根據(jù)上述藥材單位價值信息、上述藥材補貨預測量信息與上述入庫補貨總價值,確定上述藥材對應的實際藥材補貨信息。由此,可以準確確定藥材的實際補貨數(shù)量。最后,根據(jù)上述實際藥材補貨信息,控制相關聯(lián)的藥材運輸車輛執(zhí)行補貨操作。由此,無需反復調度車輛進行藥材補充,避免了運輸資源的浪費。同時也避免了因補貨過多,而造成的藥材的浪費。



技術特征:

1.一種藥材補貨方法,包括:

2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所述庫存價值信息,生成所述藥材當前的藥材單位價值信息,包括:

3.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所述藥材單位價值信息、所述藥材補貨預測量信息與所述入庫補貨總價值,確定所述藥材對應的實際藥材補貨信息,包括:

4.根據(jù)權利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所述實際藥材補貨信息,控制相關聯(lián)的藥材運輸車輛執(zhí)行補貨操作,包括:

5.一種藥材補貨裝置,包括:

6.一種電子設備,包括:

7.一種計算機可讀介質,其上存儲有計算機程序,其中,所述程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-4中任一所述的方法。


技術總結
本公開的實施例公開了藥材補貨方法、裝置、電子設備與計算機可讀介質。該方法的一具體實施方式包括:對于目標診所中的每個藥材,執(zhí)行以下處理步驟:獲取藥材在預設時間段內(nèi)的藥材出庫信息序列;將藥材出庫信息序列輸入至藥材補貨信息預測模型中,得到預設未來時間段對應的藥材補貨預測量信息;獲取藥材當前的庫存價值信息與預設的入庫補貨總價值;根據(jù)庫存價值信息,生成藥材當前的藥材單位價值信息;根據(jù)藥材單位價值信息、藥材補貨預測量信息與入庫補貨總價值,確定藥材對應的實際藥材補貨信息;根據(jù)實際藥材補貨信息,控制相關聯(lián)的藥材運輸車輛執(zhí)行補貨操作。該實施方式可以準確確定藥材的補貨數(shù)量,無需反復調度車輛進行藥材補充,避免了運輸資源的浪費。

技術研發(fā)人員:范洋
受保護的技術使用者:海南榕樹家信息科技有限公司
技術研發(fā)日:
技術公布日:2025/1/9
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