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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种重型汽车备用机械部件的库存管理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：CN119398669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411559639.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种重型汽车备用机械部件的库存管理方法是由蒋鹏;张磊;姚黎明;邓富民设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重型汽车备用机械部件的库存管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种重型汽车备用机械部件的库存管理方法，包括：使用多准则分类方法识别备用机械部件的重要性程度，确定备用机械部件中的重要备用机械部件；对历史需求量数据进行预处理，得到重要备用机械部件的重要部件历史需求量数据；构建备用机械部件需求量预测模型，并对备用机械部件需求量预测模型进行训练，通过训练好的备用机械部件需求量预测模型输出重要部件预测需求量数据；根据重要部件历史需求量数据和重要部件预测需求量数据，进行最佳需求分布拟合的库存仿真，根据库存仿真结果，对重要备用机械部件的库存量进行动态调整。本发明可以提升需求预测与库存管理二者间的整体匹配度，进而提高备用机械部件的库存管理性能。

本发明授权一种重型汽车备用机械部件的库存管理方法在权利要求书中公布了：1.一种重型汽车备用机械部件的库存管理方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取备用机械部件的历史需求量数据，使用多准则分类方法识别所述备用机械部件的重要性程度，确定所述备用机械部件中的重要备用机械部件； S2、对所述历史需求量数据进行预处理，得到所述重要备用机械部件的重要部件历史需求量数据； S3、构建备用机械部件需求量预测模型，并使用所述重要部件历史需求量数据对所述备用机械部件需求量预测模型进行训练，得到训练好的备用机械部件需求量预测模型，通过所述训练好的备用机械部件需求量预测模型输出重要部件预测需求量数据； 备用机械部件需求量预测模型根据需求时间序列数据特点自适应地产生模型输入特征，构建备用机械部件需求量预测模型包括滚动训练过程、验证过程和测试过程；滚动训练过程中，训练样本的大小随训练的推进而增加；验证过程中采用全局优化算法自适应地调整用于测试的模型主要超参数；测试过程用于评估备用机械部件需求量预测模型的有效性； 备用机械部件需求量预测模型的预测过程为针对重要备用机械部件的协同预测，通过利用时间序列需求量数据预测从开始的个时段的需求量数据，预测过程随更新周期动态滚动；预测过程中，设置不同的值，得到每个周期每个重要备用机械部件的K点预测值； S4、根据所述重要部件历史需求量数据和所述重要部件预测需求量数据，进行最佳需求分布拟合的库存仿真，根据库存仿真结果，对所述重要备用机械部件的库存量进行动态调整； 步骤S1，具体包括： S11、获取备用机械部件的历史需求量数据，选取多维分类准则，并确定所述备用机械部件的分类维度； 所述分类维度包括备用机械部件单价、备用机械部件销量、订货提前期、备用机械部件维修期、备用机械部件库存检视期、备用机械部件在设备中的重要性和备用机械部件需求的间断性程度； S12、根据所述分类维度，对所述历史需求量数据进行规范化处理，确定所述分类维度中每个维度的分类权重，并应用层次分析法确定每个所述备用机械部件的综合分值； S13、使用基于平均算法的聚类方法对所述备用机械部件的综合分值进行聚类，并根据分类结果，确定所述备用机械部件中的重要备用机械部件。

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