發(fā)布日期：2026-01-09瀏覽次數(shù)： 次信息來源： 天睿咨詢-邱伏生
1、問題復(fù)雜性分析
需求預(yù)測是供應(yīng)鏈管理的起點，也是最經(jīng)典的數(shù)學(xué)問題之一。在當(dāng)今環(huán)境下，需求預(yù)測面臨諸多挑戰(zhàn)。比如多因素影響（需求受到價格、促銷、天氣、競爭活動、社交媒體、宏觀經(jīng)濟等數(shù)十種因素的影響）、數(shù)據(jù)稀疏性：（對于新產(chǎn)品、長尾產(chǎn)品，歷史數(shù)據(jù)有限，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法效果不佳）、波動性加?。ㄏM者偏好快速變化、競爭環(huán)境動態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致需求模式不穩(wěn)定）等。同時，庫存優(yōu)化同樣復(fù)雜，需要在服務(wù)水平與資金占用間尋找平衡，同時考慮多級庫存、容量約束、補貨提前期不確定性等因素。
2、數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型：對于具有豐富歷史數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，可采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、時序卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）等深度學(xué)習(xí)模型，自動捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。注意力機制的引入進一步提升了模型對重要時間點的關(guān)注能力。
遷移學(xué)習(xí)與元學(xué)習(xí)：針對數(shù)據(jù)稀疏的新產(chǎn)品，可采用遷移學(xué)習(xí)方法，利用相似產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，再使用有限的新產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行微調(diào)。元學(xué)習(xí)則能夠從多個產(chǎn)品的預(yù)測經(jīng)驗中學(xué)習(xí)如何快速適應(yīng)新產(chǎn)品。
概率預(yù)測與不確定性量化：超越傳統(tǒng)的點預(yù)測，采用分位數(shù)回歸、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法輸出預(yù)測區(qū)間，明確表達預(yù)測的不確定性，為風(fēng)險管理提供依據(jù)。
多級庫存優(yōu)化：利用隨機規(guī)劃、近似動態(tài)規(guī)劃等方法，求解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的最優(yōu)庫存策略，考慮不同層級間的相互影響和整體服務(wù)水平的約束。
3、案例：某頭部茶飲品牌M集團的需求預(yù)測與庫存優(yōu)化
M集團通過自建工廠、物流網(wǎng)絡(luò)和農(nóng)業(yè)基地，形成“原料種植-生產(chǎn)加工-物流配送-門店銷售”的全鏈條控制。其核心食材（如冰淇淋粉、糖漿、果醬）100%自產(chǎn)，60%原料自采，覆蓋糖、奶、茶、果等七大品類?；谌?.6萬家門店的規(guī)模效應(yīng)，M集團建立覆蓋6大洲38個國家的采購網(wǎng)絡(luò)，直接與種植戶簽訂長期保價協(xié)議。2023年檸檬采購量達11.5萬噸（占全國消費量15%），奶粉采購成本較行業(yè)低10%，包裝材料成本壓縮50%。在海外市場，整合澳大利亞奶粉、越南百香果等資源，形成全球采購-區(qū)域生產(chǎn)-本地配送的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建總倉-區(qū)域分倉-門店三級物流網(wǎng)絡(luò)，27個區(qū)域倉覆蓋全國98%地級市，90%縣級區(qū)域?qū)崿F(xiàn)12小時配送達標(biāo)，運輸成本僅占GMV的0.9%（行業(yè)平均2%）。在東南亞，7個自主運營倉庫配合本地配送服務(wù)商，實現(xiàn)48小時內(nèi)覆蓋560個城市。通過供應(yīng)鏈平臺系統(tǒng)實現(xiàn)庫存全局共享和先進先出管理，物流周轉(zhuǎn)效率達12次/年，是行業(yè)均值的2倍。
該品牌面臨SKU數(shù)量多、生命周期短、需求波動大的挑戰(zhàn)。通過構(gòu)建融合 LSTM 與注意力機制的預(yù)測模型，輸入歷史銷量、天氣數(shù)據(jù)、促銷計劃、社交媒體熱度等多源信息，將預(yù)測準(zhǔn)確率提升至88%?；陬A(yù)測結(jié)果，建立動態(tài)安全庫存模型，實現(xiàn)千店千面的精準(zhǔn)補貨，缺貨率降低50%，物料浪費減少30%。具體切入點如下：
需求預(yù)測與庫存管理：準(zhǔn)確的需求預(yù)測是高效庫存管理的基礎(chǔ)。M集團在研究中應(yīng)用時間序列模型（如季節(jié)趨勢模型），并采用移動平均趨勢剔除法計算季節(jié)指標(biāo)，以更精確地預(yù)測未來需求量，從而減小市場波動的影響，為庫存決策提供依據(jù)。
智能配送決策：面對龐大的門店網(wǎng)絡(luò)，如何選擇最經(jīng)濟高效的配送模式是一個復(fù)雜問題。通過構(gòu)建評價指標(biāo)體系，并運用層次分析法（AHP） 確定各因素權(quán)重，再結(jié)合模糊綜合評價法對不同配送模式進行評估，最終可以為決策提供量化的依據(jù)，選擇混合配送等更優(yōu)方案。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的門店運營：M集團利用BI系統(tǒng)等數(shù)據(jù)分析工具，將海量門店數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為管理智慧。這改變了傳統(tǒng)依賴督導(dǎo)個人經(jīng)驗的模式，通過數(shù)據(jù)指標(biāo)（如品類銷售占比、外賣占比、時段營業(yè)額等）的異常波動，快速定位門店運營問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)指導(dǎo)。
面向未來的AI布局：M集團已經(jīng)成立了多家聚焦人工智能技術(shù)的子公司，經(jīng)營范圍包括人工智能算法開發(fā)、人工智能公共數(shù)據(jù)平臺等。這預(yù)示著其正致力于將AI技術(shù)更深入地應(yīng)用于供應(yīng)鏈優(yōu)化乃至門店管理（如通過AI識別監(jiān)測制餐流程是否符合標(biāo)準(zhǔn)）等環(huán)節(jié)。
在競爭激烈的消費領(lǐng)域，后端的供應(yīng)鏈效率和數(shù)據(jù)算法應(yīng)用能力，可以成為比前端品牌更堅固的護城河。
1、問題復(fù)雜性分析
生產(chǎn)調(diào)度與物流協(xié)同是供應(yīng)鏈運營層面的核心挑戰(zhàn)。面臨多約束環(huán)境（需要考慮設(shè)備能力、人員技能、物料可用性、交貨期限等多種約束）、動態(tài)擾動（設(shè)備故障、急單插入、物料延遲等突發(fā)事件頻繁發(fā)生，計劃需要不斷調(diào)整）、多目標(biāo)沖突（設(shè)備利用率、訂單準(zhǔn)時率、生產(chǎn)成本等目標(biāo)往往相互沖突）等問題，并且，規(guī)模越大，供應(yīng)鏈物流流量越大，復(fù)雜性越高。大型制造企業(yè)可能同時處理數(shù)千個工單，涉及數(shù)百臺設(shè)備和物流資源。
2、數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用
智能優(yōu)化算法：遺傳算法、模擬退火、粒子群優(yōu)化等元啟發(fā)式算法適用于求解復(fù)雜的調(diào)度問題，能夠在合理時間內(nèi)找到高質(zhì)量解。
強化學(xué)習(xí)：在多代理環(huán)境中，強化學(xué)習(xí)能夠通過試錯學(xué)習(xí)最優(yōu)的調(diào)度策略，適應(yīng)動態(tài)變化的環(huán)境。每個生產(chǎn)單元或物流資源可以作為一個智能體，通過協(xié)作實現(xiàn)全局目標(biāo)。
約束規(guī)劃：對于約束復(fù)雜的調(diào)度問題，約束規(guī)劃通過變量域傳播和約束傳播技術(shù)，高效搜索可行解空間。
模型預(yù)測控制：將調(diào)度視為一個滾動優(yōu)化的過程，在每個決策點時基于當(dāng)前狀態(tài)和預(yù)測模型求解有限時間范圍內(nèi)的最優(yōu)決策，并只實施第一個決策，到下一個時段重新優(yōu)化。
3、案例：某家電頭部企業(yè)N集團的T+3訂單履約模式
N集團通過T+3（客戶下單、物料齊套、排產(chǎn)生產(chǎn)、成品發(fā)運）模式實現(xiàn)生產(chǎn)與物流的高度協(xié)同。系統(tǒng)采用混合整數(shù)規(guī)劃模型進行生產(chǎn)排程，考慮設(shè)備能力、物料約束和交貨期限；利用強化學(xué)習(xí)算法動態(tài)調(diào)整物流資源分配；通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬整個履約過程，識別瓶頸并優(yōu)化。具體切入點如下：
需求預(yù)測與物料準(zhǔn)備：在物料準(zhǔn)備（T+1）環(huán)節(jié)，N集團采用LightGBM機器學(xué)習(xí)模型對離散型物料需求進行智能預(yù)測。該模型能綜合分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、促銷計劃等多重因素，精準(zhǔn)計算出未來一段時間所需物料的具體種類和數(shù)量，從而降低庫存成本，避免生產(chǎn)延誤。
智能生產(chǎn)與質(zhì)量管理：在物料物流進入工廠生產(chǎn)（T+2）環(huán)節(jié)，N集團廣泛應(yīng)用AI視覺檢測技術(shù)，利用靜態(tài)和動態(tài)視覺分析來識別塑料件、金屬件的外觀瑕疵，PCB板的缺陷，產(chǎn)品標(biāo)貼的錯漏反等。這超過5000個工業(yè)AI模型還應(yīng)用于品質(zhì)優(yōu)化、能耗管理、設(shè)備故障預(yù)測等多個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)生產(chǎn)決策的智能化。
物流優(yōu)化與庫存管理：在成品物流發(fā)運（T+3）環(huán)節(jié)，N集團通過"一盤貨"戰(zhàn)略整合所有庫存，由專業(yè)供應(yīng)鏈服務(wù)供應(yīng)商進行統(tǒng)倉共配。其自研的大物流數(shù)據(jù)系統(tǒng)，依托算法優(yōu)化配送路徑和庫存布局。實施"一盤貨"后，N集團倉庫數(shù)量大幅下降95%，客戶訂單交付周期從45天縮短到20天，存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)也從51天縮短至35天。
數(shù)據(jù)生態(tài)的支撐：上述算法的有效應(yīng)用，依賴于N集團構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)要素生態(tài)圈。該生態(tài)圈連接了全球近70個工廠以及7500多家上下游合作伙伴，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)在全鏈路的流通和共享。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和平臺，確保了從需求預(yù)測到生產(chǎn)排產(chǎn)，再到物流配送的各個環(huán)節(jié)都能基于一致、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進行決策和協(xié)同。
T+3模式結(jié)合算法與數(shù)據(jù)驅(qū)動，給N集團帶來了實實在在的效益。比如庫存水平顯著優(yōu)化，遠低于行業(yè)平均值； AI應(yīng)用降本成效顯著，2024年降本1.6億元，2025年上半年進一步降本2.85億元；實現(xiàn)了從儲備式生產(chǎn)到客戶訂單式生產(chǎn)的根本轉(zhuǎn)變，增強了應(yīng)對市場變化的柔性。
當(dāng)然，這套體系的成功也依賴于其十二年數(shù)字化轉(zhuǎn)型積累的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及 管理與技術(shù)雙輪驅(qū)動 的理念。
N集團的實踐表明，現(xiàn)代制造業(yè)的競爭，核心是供應(yīng)鏈協(xié)同效率和數(shù)據(jù)算法應(yīng)用能力的競爭。其T+3模式不僅僅是四個環(huán)節(jié)的簡單拼接，更是在算法、數(shù)據(jù)、流程和組織深度融合下形成的、難以模仿的系統(tǒng)性競爭力。圖為該集團應(yīng)用算法賦能T+3制造供應(yīng)鏈的邏輯圖。
文章作者：上海天睿物流咨詢有限公司 總經(jīng)理 、中國機械工程學(xué)會物流工程分會 邱伏生 博士
文章轉(zhuǎn)載來源：《起重運輸機械》專業(yè)雜志
文章專欄主理人：北京起重運輸機械設(shè)計研究院有限公司 媒體采編 馬晨
