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龙图腾网获悉深圳联友科技有限公司申请的专利一种零部件需求预测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN119623995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411709214.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种零部件需求预测方法、装置、计算机设备及存储介质是由杨培;范宜佳;赵新阳;肖欢;孙尚云;刘想设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零部件需求预测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，涉及一种零部件需求预测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：根据零部件的生命周期和订单量，对零部件进行分类，得到零部件的类别；根据零部件的类别，构建零部件标签体系；根据零部件标签体系，对零部件标签数据进行预处理；根据经过预处理后的零部件标签数据，构建零部件需求预测特征；根据所述零部件需求预测特征，构建预测模型；根据所述预测模型，对所述零部件需求进行预测。可靠性强，融合了多类模型，取长补短，增加了预测结果的可靠性；针对零件做了属性分类，提出不同的预测方法，有效解决了异常订单对模型预测的影响性，提高了整体的预测效果。

本发明授权一种零部件需求预测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种零部件需求预测方法，其特征在于，包括下述步骤： 根据零部件的生命周期和订单量，对零部件进行分类，得到零部件的类别； 根据零部件的类别，构建零部件标签体系； 根据零部件标签体系，对零部件标签数据进行预处理； 根据经过预处理后的零部件标签数据，构建零部件需求预测特征； 根据所述零部件需求预测特征，构建预测模型；对于高中件零部件，预测模型包括时序模型、机器学习模型和深度学习模型；对于低流件零部件，采用克罗斯顿方法将销售需求量为0和非0的实际间隔分开，采用指数平滑的方式进行预测；或者选择递归预测、直接预测模型或集成学习预测模型作为预测模型； 根据所述预测模型，对所述零部件需求进行预测； 所述根据零部件的生命周期和订单量，对零部件进行分类，得到零部件的类别的步骤具体包括： 收集零部件的历史备件需求量数据； 根据历史备件需求量数据，制定稳定性备件和不稳定备件的分类标准； 根据分类标准，将零部件划分为稳定性备件和不稳定备件两大类；分类方法包括以下至少一种： 1基础分类法：以指定的订单月销量中位数为划分指标，来对零部件进行分类； 2聚类分类法：采用K-shape算法计算不同序列间相似度； 3变异系数和平均需求间隔百分位分类法； 所述根据零部件的类别，构建零部件标签体系的步骤具体包括： 设置标签分类标准；所述标签分类标准包括基础信息、政策冲量、替换件、专营店订货、BOM、备件销量、节假日、车辆销售、车辆维修； 根据标签分类标准，设置标签类别与标签属性的对应关系，构建零部件标签体系。

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