(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210956971.8 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115034523 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 深圳市感恩网络科技有限公司 地址 518129 广东省深圳市龙岗区坂田街 道杨美社区长发中路3号云里智能园2 栋二层202室 (72)发明人 杨壮　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 李帅 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (56)对比文件 CN 17410 53 A,2006.03.01 CN 102385724 A,2012.0 3.21 WO 20180725 56 A1,2018.04.26 CN 10982 9758 A,2019.0 5.31 CN 112396365 A,2021.02.23 KR 102255754 B1,2021.0 5.26 CN 114240302 A,202 2.03.25 CN 114462915 A,202 2.05.10 审查员 马婷婷 (54)发明名称 一种基于大数据的企业ERP综合管理系统及 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的企业ERP综 合管理系统及方法， 包括： 数据采集模块、 数据管 理中心、 数据分析模块、 仓库管理模块和运输数 据管理模块， 通过数据采集模块采集商品订单历 史数据、 商家对应的仓库库存、 仓库位置数据和 用户收货位置数据， 通过数据管 理中心存储并管 理采集到的全部数据， 通过数据分析模块分析商 品的订单量变化数据， 并对商品运输中转站需要 上传数据的时间进行预测， 通过仓库管理模块在 筛选出不止一个满足商品供货需求且到用户收 货位置最近的仓库时， 选择最佳的仓库出货， 通 过运输数据管理模块在数据上传异常时选择最 佳的运输中转站上传数据， 同步提高了当前以及 未来的仓库发货供货能力， 保障了ERP信息的同 步管理。 权利要求书5页 说明书9页 附图2页 CN 115034523 B 2022.11.01 CN 115034523 B 1.一种基于大数据的企业ERP综合管理系统， 其特征在于： 所述系统包括： 数据采集模 块、 数据管理中心、 数据分析模块、 仓库管理模块和运输数据管理模块； 通过所述数据采集模块采集商 品订单历史数据、 商家对应的仓库库存数据和仓库位置 数据以及用户收货位置数据； 通过所述数据管理中心存 储并管理采集到的全部数据； 通过所述数据分析模块分析商 品在以往每年不同时间段内的订单量， 根据商品在以往 每年不同时间段内的订单量预测商品在今年不同时间段内的订单量， 并对商品运输中转站 需要上传数据的时间进行 预测； 通过所述仓库 管理模块比较商 品订单量和仓库中存储的商 品数量， 筛选出存储的商品 数量大于或等于商品订单量的仓库， 在筛选出 的仓库中： 比较仓库位置到 收货位置的直线 距离， 筛选出最短直线距离对应的仓库， 若筛选出的仓库只有一个， 选择最短直线距离对应 的仓库进行 出货； 若筛 选出的仓库不止一个， 在筛 选出的仓库中选择最佳的仓库进行 出货； 通过所述运输数据管理模块在商 品运输中转站未在预测时间上传数据时， 在剩余存储 有对应运输中转站需要上传的数据的运输中转站中， 选择最佳的运输中转站上传数据； 将一年时间平均分为n段： 采集到同一商品在以往m年的同一时间段内的订单量集合为 A={A1， A2，…， Am}， 设置平滑初始值为 ： ， 其中， Ai表示对应商品在第i年对应 时间段内的订单量， 设置平滑参数为 ， ， 根据下列公式预测对应商品在今年对应 时间段内的订单量Bj： ； 其中， 表示对应商品在第m年对应时间段内的订单量的一次指数平滑预测 值， 根据 公式 得到第一年对应时间段内的订单量的一次指数平滑预测 值， 根据相同计算方式依 次得到第二至第m ‑1年对应时间段内的订单量的一次指数平滑预 测值， 其中， 第m ‑1年对应时间段内的订单量的一次指数平滑预测值为 ， 根据公式 得到第m年对应时间段内的订单量的一次指数平滑预测值 ， 通过相同计算方式预测得到商品在今年不同时间段内的订单量集合为B={B1， B2，…， Bj，…， Bn}； 获取到商家当前接收到的用户订单量为M， 采集到商家对应的仓库中存储的对应商品 数量集合为N={N1， N2， …， Nk}， 其中， k表示仓库数量， 比较Ni和M： 若Ni<M， 说明对应仓库不 满足商品供货需求； 若Ni≥M， 说明对应仓库满足商品供货需求， 其中， Ni表 示随机一个仓库 中存储的对应商品数量， 筛选出满足商品供货 需求的仓库： 将用户订单发送给筛选出 的仓 库， 根据用户订单中的物流备注信息获取用户收货位置， 统计到筛选出 的仓库位置到 收货 位置的直线距离集合为d={d1， d2， …， dp}， 其中， p表 示满足商品供货需求的仓库数量， 比较权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115034523 B 2直线距离： 得到最短直线距离为dmin， 若满足最短直线距离的仓库只有一个， 选择dmin对应 的仓库进行出货； 若满足最短直线距离的仓库不止一个， 从满足最短直线距离的仓库中选 择最佳的仓库进行出货： 获取到满足最短直线距离的仓库共有q个， 采集到仓库当前存储的 商品数量集合为N’={N1’， N2’，…， Nq’}， 采集到对应商品在今年已售出的订单量集合为B’={  B1’， B2’，…， Bv’}， 当前时间属于今年的第v+1个时间段， 选择随机一个仓库进行出货： 得 到仓库剩余存储的商品数量集合为N’={N1’， N2’，…， Ni’‑M，…， Nq’}， 预测得到商品在第v+2 到第n个时间段内的订单量集合为B’ ’={Bv+2， Bv+3，…， Bn}， 其中， ， 比较商品在第v+2 到第n个时间段内的订单量和仓库剩余存储的商品数量： 统计到满足商品今年剩余每个时 间段供货 需求的仓库数量集合为E={Ev+2， Ev+3，…， En}， 根据下列公式计算选择随机一个仓 库进行出货的适应度W i： ； 其中， Ej表示满足商品今年剩余随机一个时间段供货需求的仓库数量， 通过相同计算方 式得到选择q个仓库进行出货的适应度集合为W={W1， W2， …， Wi，…， Wq}， 比较适应度， 选择 适应度最高的仓库进行 出货； 分析商品运输路线： 采集到商品当前运输过程中需要经过的中转站个数为u， 按照运输 先后顺序相邻中转站间的距离集合为D={D1， D2，…， Du‑1}， 采集到在以往随机一次商品运输 过程中， 相邻中转站上传数据到ERP综合管理系统的间隔时长集合为t={t1， t2，…， tu‑1}， 利 用最小二乘法对数据点{ （D1， t1） ， （D2， t2） ，…， （Du‑1， tu‑1） }进行直线拟 合， 设置拟 合函数为： y=ax+b， 其中， a和b表 示拟合系数， 获取到当前需要上传数据的中转站为第i个中转站， 第i ‑ 1个中转站与第i个中转站 间的距离为Di‑1， i≥2， 将Di‑1代入拟合函数， 预测得到第i个中转 站在第i‑1个中转站上传数据后间隔时长为ti‑1时需要上传数据， ti‑1=a* Di‑1+b； 当第i个中转站在第i ‑1个中转站上传数据后间隔时长超出ti‑1后未上传数据 时， 发送 数据更新异常警报信号， 获取到存储有第i个中转站需要上传数据的中转站数量为f， f<u， 采集f个中转站上传数据的速度， 选择速度最快的中转站作为最佳运输中转站， 将最佳运输 中转站中存 储的第i个中转站需要上传的数据上传至 ERP综合管理系统。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业ERP综合管理系统， 其特征在于： 所述 数据采集模块包括订单数据采集单元、 仓库数据采集单元和用户信息采集单元， 所述订单 数据采集单元用于将一年时间平均分为n段， 采集商品订单历史数据： 同一商品在不同时间 段内的订单数量； 所述仓库数据采集单元用于采集商家对应的不同仓库数据： 仓库存储的 商品数量以及仓库所在位置数据； 所述用户信息采集单元用于采集商家接收到的用户订单 信息， 根据订单上备注的物流信息确认收货位置， 将采集到的全部数据传输到所述数据管 理中心。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业ERP综合管理系统， 其特征在于： 所述 数据分析模块包括订单量预测单元和数据更新预测单元， 所述订单量预测单元用于根据商 品订单历史数据分析商品在以往每年不同时间段内的订单量， 并对商品在今年不同时间段 内的订单量进行预测； 所述数据更新预测单元用于预测商品运输中转站需要传输数据到 ERP综合管理系统的时间。权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115034523 B 3