一种物料采购谈判时间确定方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种物料采购谈判时间确定方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取物料报价影响因素，物料报价影响因素包括影响物料报价的特征信息；将物料报价影响因素输入到预先训练得到的报价模型中，预测得到未来预设时间段内的物料报价；利用未来预设时间段内的物料报价，生成未来预设时间段内的报价曲线；根据报价曲线确定物料采购谈判时间。本发明，通过利用预先训练的报价模型，基于物料报价影响因素进行预测，得到未来预设时间段的物料报价，并生成报价曲线，进而基于该报价曲线确定出物料采购谈判时间，充分结合物料报价确定合适的采购谈判时间，从而减轻对人员经验的依赖程度，进而能够降低资源浪费和避免成本增加。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种物料采购谈判时间确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

对于物料种类较多的产品而言，物料的采购价格直接影响到产品的成本，进而影响到产品的价格，因此，在何时以何种价格采购相应的物料极度依赖采购人员的经验。

以共享单车为例，其布设的数据量非常大，给人们短途出行带来了极大的便利。但是由于租赁业务的特殊性，共享单车的零件和市面上的零件不一样，一辆单车动辄几百上千个零件，大部分需要单车企业研发特殊设计，由于制造工艺、原材料强度、抗腐蚀性等特殊性，需要在合适的时间、以合适的价格、跟供应商谈判以获得更低的采购成本，最终达到降低整辆单车的造价。一般共享单车经营者需要对每个物料安排专员与供应商对接，每隔几个月做一次价格的谈判，而对供货周期、价格大多是考谈判专员的经验值，这不仅对谈判专员的要求高，并且这些方法效率低下、准确性差、造成资源浪费。

目前，对于产品各类物料在何时以何种价格进行采购谈判，还没有比较合理的技术方案，容易产生由于物料采购时机和价格不准确带来的资源浪费和成本增加。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题由于物料采购时机和价格不准确带来的资源浪费和成本增加。

为实现上述目的，本发明提供了一种物料采购谈判时间确定方法，包括：获取物料报价影响因素，所述物料报价影响因素包括影响物料报价的特征信息；将所述物料报价影响因素输入到预先训练得到的报价模型中，预测得到未来预设时间段内的物料报价；利用所述未来预设时间段内的物料报价，生成所述未来预设时间段内的报价曲线；根据所述报价曲线确定物料采购谈判时间。

在本发明的较佳实施方式中，所述获取物料报价影响因素，包括：获取物料约束特征，其中，所述物料约束特征为影响物料来源或者交易方式的特征信息；获取供应商约束特征，其中，所述供应商约束特征为供应商原材料的供应参数；获取物料成本约束特征，其中，所述物料成本约束特征为影响物料成本的特征信息。

在本发明的较佳实施方式中，还包括：计算所述物料报价对应的时间距离当前时刻的时间差；判断所述时间差是否大于预设使用期限；当所述时间差大于所述预设使用期限时，输出用于提示信息。

在本发明的较佳实施方式中，所述报价模型通过以下步骤训练得到：获取历史物料报价影响因素以及对应的历史物料实际报价，作为训练样本；将所述训练样本输入到初始报价模型，进行训练，得到中间报价模型；将验证集中的物料报价影响因素输入到所述中间报价模型，预测得到对应的物料预测报价；判断所述物料预测报价与所述验证集中的物料实际报价的差值是否处于预设范围；当处于预设范围时，确定所述中间报价模型为训练后的最终报价模型。

在本发明的较佳实施方式中，当不处于所述预设范围时，将所述验证集中的物料报价影响因素和物料实际报价加入到所述训练样本中对所述中间报价模型进行迭代训练。

在本发明的较佳实施方式中，所述根据所述报价曲线确定物料采购谈判时间，包括：获取所述报价曲线中的极值点；确定极值点中位置相邻的极大值和极小值以及所述物料报价趋势为向下波动的区间；从所述向下波动的区间中选择一个物料报价对应的时间作为物料采购谈判时间。

在本发明的较佳实施方式中，所述从所述向下波动的区间中选择一个物料报价对应的时间作为物料采购谈判时间，包括：确定所述向下波动的区间上物料平均价格对应的点；选择所述物料平均价格对应的点附近的点对应的时间作为所述物料采购谈判时间。

为实现上述目的，本发明还提供了一种物料采购谈判时间确定装置，包括：获取模块，用于获取物料报价影响因素，所述物料报价影响因素包括影响物料报价的特征信息；预测模块，用于将所述物料报价影响因素输入到预先训练得到的报价模型中，预测得到未来预设时间段内的物料报价；生成模块，用于利用所述未来预设时间段内的物料报价，生成所述未来预设时间段内的报价曲线；确定模块，用于根据所述报价曲线确定物料采购谈判时间。

为实现上述目的，本发明还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，从而执行如所述的物料采购谈判时间确定方法。

为实现上述目的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如所述的物料采购谈判时间确定方法。

本发明提供的物料采购谈判时间确定方法或装置具有以下技术效果：

1、根据本发明实施例，通过利用预先训练的报价模型，基于物料报价影响因素进行预测，得到未来预设时间段的物料报价，并生成报价曲线，进而基于该报价曲线确定出物料采购的谈判时间，充分结合物料报价确定合适的采购谈判时间，从而减轻对人员经验的依赖程度，进而能够降低资源浪费和避免成本增加。

2、根据本发明实施例，通过对物料报价的使用期限的监控，并在超出使用期限时，及时进行提醒，避免无效数据对工作人员的谈判干扰。

3、本发明实施例中，通过以向下波动区间上，物料的平均价格附近的点对应的物料报价以及时间，作为物料采购谈判的参考物料报价以及采购谈判时间，从而可在合适的时间以合适的价格达成物料的采购，减少资源浪费降低成本。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的报价系统的一个较佳实施例的结构示意图；

图2是本发明的报价单的一个示意图；

图3是本发明的物料采购谈判时间确定方法的一个较佳实施例的流程图；

图4是本发明的报价曲线的一个较佳实施例的示意图；

图5是本发明的物料采购谈判时间确定装置的一个较佳实施例的示意图；

图6是本发明的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

为了阐释的目的而描述了本发明的一些示例性实施例，需要理解的是，本发明可通过附图中没有具体示出的其他方式来实现。

本发明实施例提供了一种物料采购谈判时间确定方法，该方法可以基于本发明实施例提供的报价系统，具体地，如图1所示，该系统主要包括价格管理平台、数据库以及算法平台。下面对每个部分分别进行介绍。

价格管理平台是一个管理平台，该平台可以提供物料报价使用期限提醒，采集当前市场各物料实时价格、供应商特征维护、解析供应商的报价单并抽取报价特征、供应商价格约束条件维护、定价策略维护等功能。具体地，该平台主要作用在于：1、定时检查发现当前系统中有哪些物料有效价格即将到期，根据提醒配置，提前以邮件的方式通知相关负责团队跟进，采集当前市场各物料实时价格；2、解析供应商的报价单并抽取报价特征、供应商特征；3、配置供应商价格约束条件、定价策略。

上述中信息采集主要是由线下商务谈判专员向供应商提供询价意向，线下沟通后取得供应商报价单，如图2所示。专员还需要提取供应商特征【如:产能、付款方式、贸易方式、供应商当地最低收入】、国家CPI指数、原材料供应周期(橡胶、铁矿等)、全球原材料供应关系等信息，维护到价格管理平台。

数据库主要的作用是保存价格管理平台的配置信息，并为算法平台的报价模型提供训练参数。具体参数参见图1。

算法平台的主要作用是训练报价模型，包括迭代训练和调优，以及利用报价模型进行物料报价预测，供货周期预测；计算预测价格区间。

本发明实施例中，如图3所示，物料采购谈判时间确定方法包括：

步骤S101，获取物料报价影响因素，所述物料报价影响因素包括影响物料报价的特征信息。

本发明实施例中的物料可以是任意的物料，可以同一产品的不同种类的物料，也可以是不同产品的物料。物料采购谈判时间确定方法具体可以是针对某一物料的采购谈判时间的确定过程。对于目标物料而言，先获取该物料报价影响因素，将影响物料报价的特征信息作为数据基础，进行后续处理，以确定出具体的采购谈判时间。物料报价影响因素可以包括物料约束特征、供应商约束特征以及物料成本约束特征，因此，上述步骤获取物料报价影响因素，可以包括：获取物料约束特征，其中，所述物料约束特征为影响物料来源或者交易方式的特征信息；获取供应商约束特征，其中，所述供应商约束特征为供应商原材料的供应参数；获取物料成本约束特征，其中，所述物料成本约束特征为影响物料成本的特征信息。

具体地，物料约束特征可以包括但不限于产能、付款方式、贸易方式、供应商当地最低收入等等。其中，产能可以是指该物料的产能，付款方式是指与供应商之间的支付方式，贸易方式可以是指进出口等的交易方式，以上特征主要影响物料之间的供需关系。供应商约束特征可以包括但不限于国家CPI指数、原材料供应周期(橡胶、铁矿等)、全球原材料供应关系等。物料成本约束特征包括但不限于计费项、工艺、税率等。

本发明实施例物料报价影响因素可以是当前时刻之前一段时间段内的特征信息，通过一个时间段内的物料报价影响因素来预测得到未来预设时间段内的物料报价。

步骤S102，将所述物料报价影响因素输入到预先训练得到的报价模型中，预测得到未来预设时间段内的物料报价。

本发明实施例中，报价模型可以采用神经网络模型，具体地，可以是弹性网络回归模型。该报价模型可以是预先利用机器学习技术训练得到，能够精准预测得到物料报价。本发明实施例中，在获取到物料报价影响因素之后，输入到报价模型中进行预测，得到未来预设时间段内的物料报价，也即是物料的预测报价。预设时间段是可以设置的，其具体时间阈值可以根据需要进行设置，例如，一天、三天或者一周等等。

步骤S103，利用所述未来预设时间段内的物料报价，生成所述未来预设时间段内的报价曲线。

本发明实施例中，可以通过预测得到的未来预设时间段内的物料报价，生成报价曲线。以一天为预设时间为例，其曲线如图4所示。该曲线的横坐标为时间，纵坐标为物料报价。

步骤S104，根据所述报价曲线确定物料采购的谈判时间。

在确定出该报价曲线之后，可以基于该报价曲线确定出一个合适物料报价以及对应的物料采购谈判时间。具体地，具体的物料采购谈判时间是基于物料报价的具体点位来确定的。通常情况下，如图4所示，物料报价往往是波动性的，但是往往最低点不太适合进行谈判，因为供应商方面不会在低价期间进行交易，如果是在高点则会导致物料采购成本增加，因此，可以通过曲线中物料价格均线附近选取相应的物料报价以及采购谈判时间。

根据本发明实施例，通过利用预先训练的报价模型，基于物料报价影响因素进行预测，得到未来预设时间段的物料报价，并生成报价曲线，进而基于该报价曲线确定出物料采购的谈判时间，充分结合物料报价确定合适的采购谈判时间，从而减轻对人员经验的依赖程度，进而能够降低资源浪费和避免成本增加。

作为本发明实施例一种可选实施例，物料采购谈判时间确定方法还可以包括：计算所述物料报价对应的时间距离当前时刻的时间差；判断所述时间差是否大于预设使用期限；当所述时间差大于所述预设使用期限时，输出用于提示信息。

本发明实施例中，物料报价对应的时间是指物料报价报出或者预测出的时间。若该时间距离当前时刻已经超出使用期限的话，其参考价值较低，因此，需要进行提醒。对于已经取得的物料报价，会通过价格管理平台进行管理。本实施例中，提示信息可以是短信或者邮件的方式发送给相应的工作人员，以便于及时进行数据的采集。

根据本发明实施例，通过对物料报价的使用期限的监控，并在超出使用期限时，及时进行提醒，避免无效数据对工作人员的谈判干扰。

作为本发明实施例的一种可选实施方式，所述报价模型可以通过以下步骤训练得到：

步骤S1，获取历史物料报价影响因素以及对应的历史物料实际报价，作为训练样本。

本发明实施例中，可以将历史物料报价影响因素及其对应的实际报价作为训练集，用于进行报价模型的训练。

具体地，可以将物料约束特征定义为数据集D＝{D

步骤S2，将所述训练样本输入到初始报价模型，进行训练，得到中间报价模型。

通过数据集D、G、S作为训练模型输入项，模型产出物料报价的预测值x

步骤S3，将验证集中的物料报价影响因素输入到所述中间报价模型，预测得到对应的物料预测报价。

步骤S4，判断所述物料预测报价与所述验证集中的物料实际报价的差值处于预设范围。

步骤S5，当处于预设范围时，确定所述中间报价模型为训练后的最终报价模型。

相应地，还包括：步骤S6，当不处于所述预设范围时，将所述验证集中的物料报价影响因素和物料实际报价加入到所述训练样本中对所述中间报价模型进行迭代训练。

当算法预测结果和实际报价差距不满足要求时，也即是不处于预设范围，需要根据供应商反馈报价影响因素是否合理，并将影响因素加入到D、G、S数据集中进行迭代训练，从而逐步提升模型准确度。

作为一种可选实施方式，本发明实施例中，所述根据所述报价曲线确定物料采购谈判时间，包括：获取所述报价曲线中的极值点；确定极值点中位置相邻的极大值和极小值以及所述物料报价趋势为向下波动的区间；从所述向下波动的区间中选择一个物料报价对应的时间作为物料采购谈判时间。

具体地，如图4所示，由于物料报价通常呈现出上下波动的特性，因此，必然存在波峰和波谷，其中，报价曲线的极值点是指该曲线中波峰或者波谷所对应的点。

位置相邻的极大值和极小值以及所述物料报价趋势为向下波动的区间，具体地，也即是从曲线中寻找出呈现报价下降的趋势的报价区间，从中选择一个适合的物料报价，再确定出其对应的时间，作为物料采购谈判时间。

进一步地，所述从所述向下波动的区间中选择一个物料报价对应的时间作为物料采购谈判时间，包括：确定所述向下波动的区间上物料平均价格对应的点；选择所述物料平均价格对应的点附近的点对应的时间作为采购谈判时间。

物料报价往往是波动性的，但是往往最低点不太适合进行谈判，因为供应商方面不会在低价期间进行交易，如果是在高点则会导致物料采购成本增加，因此，可以通过曲线中物料价格均线附近选取相应的物料报价以及采购谈判时间。

本发明实施例中，通过以向下波动区间上，物料的平均价格附近的点对应的物料报价以及时间，作为物料采购谈判的参考物料报价以及采购谈判时间，从而可在合适的时间以合适的价格达成物料的采购，减少资源浪费降低成本。

本发明实施例的另一方面，还提供了一种物料采购谈判时间确定装置，该装置可以用于执行本发明上述实施例所述的物料采购谈判时间确定方法，如图5所示，该装置包括：

获取模块501，用于获取物料报价影响因素，所述物料报价影响因素包括影响物料报价的特征信息；

预测模块502，用于将所述物料报价影响因素输入到预先训练得到的报价模型中，预测得到未来预设时间段内的物料报价；

生成模块503，用于利用所述未来预设时间段内的物料报价，生成所述未来预设时间段内的报价曲线；

确定模块504，用于根据所述报价曲线确定物料采购谈判时间。

根据本发明实施例，通过利用预先训练的报价模型，基于物料报价影响因素进行预测，得到未来预设时间段的物料报价，并生成报价曲线，进而基于该报价曲线确定出物料采购谈判时间，充分结合物料报价确定合适的采购谈判时间，从而减轻对人员经验的依赖程度，进而能够降低资源浪费和避免成本增加。

作为一种可选实施方式，所述获取模块包括：第一获取单元，用于获取物料约束特征，其中，所述物料约束特征为影响物料来源或者交易方式的特征信息；第二获取单元，用于获取供应商约束特征，其中，所述供应商约束特征为供应商原材料的供应参数；第三获取单元，用于获取物成本约束特征，其中，所述物料成本约束特征为影响物料成本的特征信息。

作为一种可选实施方式，所述装置还包括：计算模块，用于计算所述物料报价对应的时间距离当前时刻的时间差；判断模块，用于判断所述时间差是否大于预设使用期限；输出模块，用于当所述时间差大于所述预设使用期限时，输出用于提示信息。

作为一种可选实施方式，本发明实施例的装置还包括训练模块，用于通过以下步骤训练得到所述报价模型：获取历史物料报价影响因素以及对应的历史物料实际报价，作为训练样本；将所述训练样本输入到初始报价模型，进行训练，得到中间报价模型；将验证集中的物料报价影响因素输入到所述中间报价模型，预测得到对应的物料预测报价；判断所述物料预测报价与所述验证集中的物料实际报价的差值处于预设范围；当处于预设范围时，确定所述中间报价模型为训练后的最终报价模型。

作为一种可选实施方式，所述训练模块还用于当不处于所述预设范围时，将所述验证集中的物料报价影响因素和物料实际报价加入到所述训练样本中对所述中间报价模型进行迭代训练。

作为一种可选实施方式，本发明所述的确定模块包括：第四获取单元，用于获取所述报价曲线中的极值点；确定单元，用于确定极值点中位置相邻的极大值和极小值以及所述物料报价趋势为向下波动的区间；选择单元，用于从所述向下波动的区间中选择一个物料报价对应的时间作为物料采购谈判时间。

作为进一步可选实施方式，所述选择单元包括：确定子单元，用于确定所述向下波动的区间上物料平均价格对应的点；选择子单元，用于选择所述物料平均价格对应的点附近的点对应的时间作为采购谈判时间。

上述装置实施例的具体内容可以参见上述方法实施例，这里不做赘述。

本发明的一个实施例中，还提供了一种计算机设备，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，还可以包括显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机程序被处理器执行时以实现一种物料采购谈判时间确定方法，该计算机设备还可以包括显示屏和输入装置，其显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板等。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。