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龙图腾网获悉无锡尚航数据有限公司申请的专利一种基于数据分析的设备库存自动化管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411604013.X，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于数据分析的设备库存自动化管理系统及方法是由兰满桔;刘杰;封林设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的设备库存自动化管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化库存管理领域，提供了一种基于数据分析的设备库存自动化管理系统及方法，方法包括在每个库存周期的每个检查时段，确定当前周期内缺货的设备；基于库存中设备的历史数据对缺货设备的数据进行预测；基于缺货设备的预测数据，采用数据分析方法在潜在库存中为缺货设备匹配替代设备，将成功匹配的替代设备加入库存；若存在未匹配的缺货设备，则基于未匹配的缺货设备的预测数据确定未匹配的缺货设备的属性分布，基于未匹配的缺货设备的属性分布在潜在库存中查找未匹配的缺货设备的替代设备加入库存；本发明可以提高库存管理的效率和响应速度，减少因缺货导致的运营成本和损失。

本发明授权一种基于数据分析的设备库存自动化管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的设备库存自动化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：在每个库存周期的每个检查时段，确定当前周期内缺货的设备；基于库存中设备的历史数据对缺货设备的数据进行预测；基于缺货设备的预测数据，采用数据分析方法在潜在库存中为缺货设备匹配替代设备，将成功匹配的替代设备加入库存；若存在未匹配的缺货设备，则基于未匹配的缺货设备的预测数据确定未匹配的缺货设备的属性分布，基于未匹配的缺货设备的属性分布在潜在库存中查找未匹配的缺货设备的替代设备加入库存；基于库存中设备的历史数据对缺货设备的数据进行预测，包括：对于缺货设备的第一类型属性直接进行预测；对于缺货设备的第二类型属性，采用机器学习算法从库存设备中为缺货设备匹配相似设备，基于相似设备的第二类型属性值预测缺货设备的第二类型属性；其中，所述第一类型属性为不随时间变化或虽然随时间变化但变化规律可知的属性，所述第二类型属性为随时间变化且变化规律不可知的属性；采用以下公式基于相似设备对应的属性值预测缺货设备的第二类型属性： 其中，表示第i个缺货设备在第k个第二类型属性上的预测值，表示第m个相似设备在第k个第二类型属性上的值，M表示相似设备的数量；采用数据分析方法在潜在库存中为缺货设备匹配替代设备，包括：对于库存的每个非分类属性进行聚类分析，对库存的每个分类属性聚类不变；对于每个缺货设备，根据该缺货设备每个属性的预测数据确定该缺货设备每个属性所处的聚类；若潜在库存中存在与该缺货设备聚类属性分布一致的设备，则匹配成功，随机选择一个聚类属性分布一致的设备作为该缺货设备匹配的替代设备。

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