发布日期：2026-01-09浏览次数： 次信息来源： 天睿咨询-邱伏生
1、问题复杂性分析
需求预测是供应链管理的起点，也是最经典的数学问题之一。在当今环境下，需求预测面临诸多挑战。比如多因素影响（需求受到价格、促销、天气、竞争活动、社交媒体、宏观经济等数十种因素的影响）、数据稀疏性：（对于新产品、长尾产品，历史数据有限，传统统计方法效果不佳）、波动性加剧（消费者偏好快速变化、竞争环境动态调整，导致需求模式不稳定）等。同时，库存优化同样复杂，需要在服务水平与资金占用间寻找平衡，同时考虑多级库存、容量约束、补货提前期不确定性等因素。
2、数学方法与应用
深度学习预测模型：对于具有丰富历史数据的产品，可采用长短期记忆网络（LSTM）、时序卷积网络（TCN）等深度学习模型，自动捕捉数据中的复杂模式。注意力机制的引入进一步提升了模型对重要时间点的关注能力。
迁移学习与元学习：针对数据稀疏的新产品，可采用迁移学习方法，利用相似产品的历史数据训练基础模型，再使用有限的新产品数据进行微调。元学习则能够从多个产品的预测经验中学习如何快速适应新产品。
概率预测与不确定性量化：超越传统的点预测，采用分位数回归、贝叶斯神经网络等方法输出预测区间，明确表达预测的不确定性，为风险管理提供依据。
多级库存优化：利用随机规划、近似动态规划等方法，求解复杂网络结构下的最优库存策略，考虑不同层级间的相互影响和整体服务水平的约束。
3、案例：某头部茶饮品牌M集团的需求预测与库存优化
M集团通过自建工厂、物流网络和农业基地，形成“原料种植-生产加工-物流配送-门店销售”的全链条控制。其核心食材（如冰淇淋粉、糖浆、果酱）100%自产，60%原料自采，覆盖糖、奶、茶、果等七大品类。基于全球3.6万家门店的规模效应，M集团建立覆盖6大洲38个国家的采购网络，直接与种植户签订长期保价协议。2023年柠檬采购量达11.5万吨（占全国消费量15%），奶粉采购成本较行业低10%，包装材料成本压缩50%。在海外市场，整合澳大利亚奶粉、越南百香果等资源，形成全球采购-区域生产-本地配送的协同网络。构建总仓-区域分仓-门店三级物流网络，27个区域仓覆盖全国98%地级市，90%县级区域实现12小时配送达标，运输成本仅占GMV的0.9%（行业平均2%）。在东南亚，7个自主运营仓库配合本地配送服务商，实现48小时内覆盖560个城市。通过供应链平台系统实现库存全局共享和先进先出管理，物流周转效率达12次/年，是行业均值的2倍。
该品牌面临SKU数量多、生命周期短、需求波动大的挑战。通过构建融合 LSTM 与注意力机制的预测模型，输入历史销量、天气数据、促销计划、社交媒体热度等多源信息，将预测准确率提升至88%。基于预测结果，建立动态安全库存模型，实现千店千面的精准补货，缺货率降低50%，物料浪费减少30%。具体切入点如下：
需求预测与库存管理：准确的需求预测是高效库存管理的基础。M集团在研究中应用时间序列模型（如季节趋势模型），并采用移动平均趋势剔除法计算季节指标，以更精确地预测未来需求量，从而减小市场波动的影响，为库存决策提供依据。
智能配送决策：面对庞大的门店网络，如何选择最经济高效的配送模式是一个复杂问题。通过构建评价指标体系，并运用层次分析法（AHP） 确定各因素权重，再结合模糊综合评价法对不同配送模式进行评估，最终可以为决策提供量化的依据，选择混合配送等更优方案。
数据驱动的门店运营：M集团利用BI系统等数据分析工具，将海量门店数据转化为管理智慧。这改变了传统依赖督导个人经验的模式，通过数据指标（如品类销售占比、外卖占比、时段营业额等）的异常波动，快速定位门店运营问题，实现精准指导。
面向未来的AI布局：M集团已经成立了多家聚焦人工智能技术的子公司，经营范围包括人工智能算法开发、人工智能公共数据平台等。这预示着其正致力于将AI技术更深入地应用于供应链优化乃至门店管理（如通过AI识别监测制餐流程是否符合标准）等环节。
在竞争激烈的消费领域，后端的供应链效率和数据算法应用能力，可以成为比前端品牌更坚固的护城河。
1、问题复杂性分析
生产调度与物流协同是供应链运营层面的核心挑战。面临多约束环境（需要考虑设备能力、人员技能、物料可用性、交货期限等多种约束）、动态扰动（设备故障、急单插入、物料延迟等突发事件频繁发生，计划需要不断调整）、多目标冲突（设备利用率、订单准时率、生产成本等目标往往相互冲突）等问题，并且，规模越大，供应链物流流量越大，复杂性越高。大型制造企业可能同时处理数千个工单，涉及数百台设备和物流资源。
2、数学方法与应用
智能优化算法：遗传算法、模拟退火、粒子群优化等元启发式算法适用于求解复杂的调度问题，能够在合理时间内找到高质量解。
强化学习：在多代理环境中，强化学习能够通过试错学习最优的调度策略，适应动态变化的环境。每个生产单元或物流资源可以作为一个智能体，通过协作实现全局目标。
约束规划：对于约束复杂的调度问题，约束规划通过变量域传播和约束传播技术，高效搜索可行解空间。
模型预测控制：将调度视为一个滚动优化的过程，在每个决策点时基于当前状态和预测模型求解有限时间范围内的最优决策，并只实施第一个决策，到下一个时段重新优化。
3、案例：某家电头部企业N集团的T+3订单履约模式
N集团通过T+3（客户下单、物料齐套、排产生产、成品发运）模式实现生产与物流的高度协同。系统采用混合整数规划模型进行生产排程，考虑设备能力、物料约束和交货期限；利用强化学习算法动态调整物流资源分配；通过数字孪生技术模拟整个履约过程，识别瓶颈并优化。具体切入点如下：
需求预测与物料准备：在物料准备（T+1）环节，N集团采用LightGBM机器学习模型对离散型物料需求进行智能预测。该模型能综合分析历史销售数据、市场趋势、促销计划等多重因素，精准计算出未来一段时间所需物料的具体种类和数量，从而降低库存成本，避免生产延误。
智能生产与质量管理：在物料物流进入工厂生产（T+2）环节，N集团广泛应用AI视觉检测技术，利用静态和动态视觉分析来识别塑料件、金属件的外观瑕疵，PCB板的缺陷，产品标贴的错漏反等。这超过5000个工业AI模型还应用于品质优化、能耗管理、设备故障预测等多个环节，实现生产决策的智能化。
物流优化与库存管理：在成品物流发运（T+3）环节，N集团通过"一盘货"战略整合所有库存，由专业供应链服务供应商进行统仓共配。其自研的大物流数据系统，依托算法优化配送路径和库存布局。实施"一盘货"后，N集团仓库数量大幅下降95%，客户订单交付周期从45天缩短到20天，存货周转天数也从51天缩短至35天。
数据生态的支撑：上述算法的有效应用，依赖于N集团构建的产业链数据要素生态圈。该生态圈连接了全球近70个工厂以及7500多家上下游合作伙伴，实现了数据资产在全链路的流通和共享。统一的数据标准和平台，确保了从需求预测到生产排产，再到物流配送的各个环节都能基于一致、准确的数据进行决策和协同。
T+3模式结合算法与数据驱动，给N集团带来了实实在在的效益。比如库存水平显著优化，远低于行业平均值； AI应用降本成效显著，2024年降本1.6亿元，2025年上半年进一步降本2.85亿元；实现了从储备式生产到客户订单式生产的根本转变，增强了应对市场变化的柔性。
当然，这套体系的成功也依赖于其十二年数字化转型积累的数据基础，以及 管理与技术双轮驱动 的理念。
N集团的实践表明，现代制造业的竞争，核心是供应链协同效率和数据算法应用能力的竞争。其T+3模式不仅仅是四个环节的简单拼接，更是在算法、数据、流程和组织深度融合下形成的、难以模仿的系统性竞争力。图为该集团应用算法赋能T+3制造供应链的逻辑图。
文章作者：上海天睿物流咨询有限公司 总经理 、中国机械工程学会物流工程分会 邱伏生 博士
文章转载来源：《起重运输机械》专业杂志
文章专栏主理人：北京起重运输机械设计研究院有限公司 媒体采编 马晨
