本技术提供了一种基于融合模型的供应链需求预测方法及系统、设备、介质。首先通过收集历史销售数据、库存情况等相关供应链参与者经营数据,来确定供应链之间的交互关系,并构建供应链关系模型,随后使用ARIMA等预测模型对供应链中各环节需求进行预测。接着将供应链关系模型与预测模型进行融合,得到各环节综合预测需求。最后将预测结果与实际情况进行比较,以评估模型的性能。这种方法可以有效提升供应链需求预测的准确性,从而帮助企业优化供应链管理,提升运营效率。
背景技术
传统的需求预测方法主要包括定性预测和定量预测。定性预测主要依赖专家的经验和直觉,如意见调查,行家评估等。他们在新产品预测,或者无历史数据的情况下有所用处。但是,定性方法往往主观性强,准确性因人而异,而且无法处理大量的数据。
相比之下,定量预测方法能较为准确的预测未来需求,尤其是当有大量历史销售数据的时候。这些方法包括时间序列分析,因果模型,回归分析等。它们可以分析历史数据,找出隐藏在数据背后的模式和趋势,提供预测。这些方法虽然能处理大量数据,但是需要专业技能,同时也可能受到数据异常的影响。
近年来,随着大数据和人工智能的崛起,新型需求预测方法如机器学习和深度学习等也开始被应用在需求预测上。它们能处理大型复杂的数据,发现深层次的关联规则和模式,并进行高精度的预测。
但是,这些模型往往忽略了供应链中的参与者之间的关系以及他们的交互影响。这样可能忽略了需求预测的一些重要因素,导致预测误差。在这种背景下,我们提出了一种基于融合模型的供应链需求预测方法,通过考虑供应链关系提升预测的准确性。
实现思路