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龙图腾网获悉福州市晟浩纺织科技有限公司申请的专利一种基于大数据的花边面料供应链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：CN120952481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511476472.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的花边面料供应链管理方法是由吴枝祥;吴建芳设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的花边面料供应链管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及花边面料供应链管理技术领域。本发明涉及一种基于大数据的花边面料供应链管理方法。其包括以下步骤：S1、获取企业的库存数据、销售数据，同时获取企业的花边面料所对应的花边类型，并在销售数据中提取销售客户名单；本发明通过多维度数据融合实现精准预测，一方面结合客户群体画像与网络热度趋势数据，提取精准热度信息并计算波动系数，明确市场热度对客户订单的影响程度，另一方面结合历史订单差异分析筛选参考时段，用最大数量差值限制预测范围，避免预测数据偏离实际需求，能让企业提前掌握客户真实需求，既减少因预测过高导致的库存积压，也避免因预测过低出现的缺货问题，大幅降低供应链资源浪费。

本发明授权一种基于大数据的花边面料供应链管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的花边面料供应链管理方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取企业的库存数据、销售数据，同时获取企业的花边面料所对应的花边类型，并在销售数据中提取销售客户名单； S2、依据销售客户名单进行客户群体画像分析，然后将花边类型结合客户群体画像在网络中进行热度趋势数据的精准分析和整体分析，同时将销售数据结合销售客户名单进行订单筛分，获取客户对应的历史订单数据； S3、将精准热度趋势数据结合历史订单数据对客户进行波动分析，获取热度趋势数据变动对客户的波动系数，并通过整体热度趋势数据进行发展系数分析； 所述S3的步骤如下： S3.1、将精准热度趋势数据结合历史订单数据对客户进行波动分析，根据分析结果获取精准热度趋势数据在热度出现趋势波动时，对客户订单数据影响的波动系数； ； 其中，F为波动系数，n为选取的热度波动时段总数，Oi为第i个波动时段内的实际订单数据，为订单数据的基准平均值，Ri为第i个波动时段的权重，Hi为第i个波动时段内的热度值，为热度数据的基准平均值； S3.2、根据整体热度趋势数据进行发展分析，获取该花边类型在市场上的发展状态，并根据发展状态进行发展系数设定； ； 其中，D为发展系数，e为自然常数，k为调节系数，H为整体热度趋势的变化率； S4、提取最新订单数据，将最新订单数据结合波动系数以及发展系数进行预测订单数据分析，然后对历史订单数据中订单数量进行差异分析，根据差异分析结果对历史订单数据进行参考时段筛选，并根据筛选的参考时段结合历史预测订单数据进行数量差值分析； 所述S4的步骤如下： S4.1、提取客户的最新订单数据，将最新订单数据结合波动系数进行预测订单数据初始分析，获取初始分析的预测订单数据，然后将初始分析的预测订单数据结合发展系数进行调整分析，获取最终分析的预测订单数据； ； 其中，Oinit为初始预测订单数据，Onew为客户的最新订单数据，signΔHprecise为精准热度趋势变化的符号系数，若精准热度上升，ΔHprecise＞0，系数值为1；若下降，ΔHprecise＜0，系数值为-1； ； 其中，Ofinal为最终预测订单数据，D-0.5×2为发展状态调节因子，当D=1时，因子为1，对应市场上升最大调节幅度；当D=0.5时，因子为0，对应市场稳定无调节；当D＜0.5时，因子为负，对应市场下降调节； S4.2、对客户根据其历史订单数据中订单数量进行差异分析，根据差异分析对历史订单数据进行参考时段筛选，获取客户对应的参考时段； 差异分析结果越大，则参考时段越长； 差异分析结果越小，则参考时段越短； S4.3、根据S4.2获取的参考时段提取历史订单数据，然后将同时段的历史订单数据结合历史预测订单数据进行数量差值分析，获取同时段历史订单数据与历史预测订单数据的数量差值； S5、提取S4分析结果的最大数量差值，同时通过最大数量差值对预测订单数据进行范围限制，然后再将预测订单数据结合库存数据进行比对，根据比对结果向供应链发送订单。

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