论文标题：Enhancing Supply Chain Agility and Sustainability through Machine Learning: Optimization Techniques for Logistics and Inventory Management

论文链接： https://www.mdpi.com/2305-6290/8/3/73?n1=12&_utm_from=c1528b0bbe

期刊名：Logistics

期刊主页： https://www.mdpi.com/journal/logistics?n1=12&_utm_from=c1528b0bbe

1. 引言

在当今动态的市场环境中，企业需要通过高效的物流和库存管理来提升供应链的敏捷性和可持续性。传统方法由于依赖历史数据和静态模型，难以应对现代供应链的复杂性。机器学习（ML）作为一种先进技术，能够处理大规模结构化与非结构化数据，并通过预测分析、聚类和时间序列分析等方法优化供应链决策。本文旨在探讨ML在提升供应链效率、减少成本以及应对市场不确定性方面的潜力。

2. 问题陈述

尽管ML技术在多个领域取得了显著进展，但其在供应链管理中的应用仍面临挑战。传统供应链系统难以处理现代数字化运营产生的海量数据，导致决策效率低下。此外，现有模型对市场变化的动态适应能力不足。本研究的目标包括：开发能够处理多样化数据的ML模型，评估其动态预测能力，并与传统方法进行性能对比，以量化其在效率、成本节约和决策准确性方面的改进。

3. 材料与方法

本研究采用了多种ML算法，包括监督学习（如线性回归、梯度提升树）和无监督学习（如K-means聚类、DBSCAN），以及深度学习模型（如CNN、LSTM）。数据来源涵盖运输记录、库存交易和外部数据（如交通更新和社交媒体）。数据处理步骤包括数据清洗、转换、特征工程和集成。性能评估采用RMSE、R²、MAE和轮廓系数等指标，并结合统计测试（如t检验和ANOVA）验证结果的显著性。

4. 结果

ML模型在多个供应链环节中表现出色：

•运输优化：CNN模型将准时交付率从94%提升至98%，LSTM模型在需求预测中的平均绝对百分比误差降至2.3%，显著优于传统ARIMA和ETS模型。

•库存管理：梯度提升树模型的平均绝对误差为1105单位，优于线性回归的1325单位，同时库存水平减少5%-10%，服务水平保持在99%。

•风险监控：DBSCAN算法识别出传统方法忽略的风险类别，增强了供应链的韧性。

与传统方法相比，ML模型在预测准确性、成本节约和适应性方面均展现出显著优势。

5. 讨论

ML技术的应用为供应链管理带来了深远影响：

•实际意义：提升了物流效率和库存准确性，降低了运营成本，增强了客户满意度。

•局限性：模型性能依赖于数据质量，且在不同行业或地区的泛化能力有待验证。此外，部分深度学习模型的“黑箱”特性可能引发透明度和伦理问题。

•未来方向：建议进一步探索ML在采购分析和逆向物流中的应用，结合实时数据流提升模型动态响应能力，并通过跨学科研究开发更全面的解决方案。

6. 结论

本研究证实了ML在优化供应链中的重要作用，特别是在运输、库存和风险管理方面。尽管存在数据依赖和泛化性等挑战，ML技术仍为供应链的敏捷性和可持续性提供了强大支持。未来研究应关注实时数据集成和跨学科合作，以推动供应链管理的进一步创新。

Logistics 期刊介绍

主编：Prof. Dr. Robert Handfield, North Carolina State University, USA

期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和高质量综述。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

识别二维码，

订阅期刊最新资讯。