介紹

物流與供應鏈管理（SCM）是現代企業運營的核心，AI技術的應用為該領域帶來了顯著的變革。通過AI技術，物流和供應鏈中的預測、調度、追蹤等流程得到了自動化，效率提升的同時，企業成本也得以降低。本篇文章將探討AI在物流與供應鏈管理中的實際應用，並結合多段代碼示範這些技術的實現過程。

AI技術在物流中的應用

AI在物流中的應用非常廣泛，從預測需求、庫存管理到路線優化和自動化倉庫，AI技術都能發揮重要作用。

1. 預測需求與庫存管理

AI的預測模型可以根據歷史數據來預測市場需求，從而幫助企業制定更為精確的庫存管理策略。以下代碼展示了如何使用Python的<code>scikit-learn庫建立簡單的需求預測模型。

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 模擬庫存和需求數據

data = {

'inventory_level': [500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200],

'demand': [520, 610, 695, 780, 880, 960, 1080, 1160]

}

df = pd.DataFrame(data)

# 訓練和測試數據分割

X = df[['inventory_level']]

y = df['demand']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立線性回歸模型

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# 預測需求

y_pred = model.predict(X_test)

# 計算模型誤差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')

代碼解釋：

數據準備：模擬了一個庫存水平與需求數據的簡單表格。模型訓練：使用scikit-learn中的線性回歸模型進行需求預測。首先，將數據分為訓練集和測試集，然後對模型進行訓練。預測結果：模型預測庫存水平下的需求，並計算了均方誤差（MSE）來評估模型的準確度。

2. 路線優化

路線優化是物流中一個重要的應用場景，AI可以根據不同的因素（如交通、天氣、運輸成本）來計算最優路線，從而降低配送時間與成本。這裡，我們將使用一個簡單的Dijkstra算法來計算最短路徑。

import heapq

# 創建圖表示不同配送點及其距離

graph = {

'A': {'B': 1, 'C': 4},

'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},

'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},

'D': {'B': 5, 'C': 1}

}

# Dijkstra算法

def dijkstra(graph, start):

queue = [(0, start)] # 優先隊列

distances = {node: float('inf') for node in graph}

distances[start] = 0

while queue:

current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)

if current_distance > distances[current_node]:

continue

for neighbor, weight in graph[current_node].items():

distance = current_distance + weight

if distance < distances[neighbor]:

distances[neighbor] = distance

heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))

return distances

# 計算從A點到其他節點的最短距離

shortest_paths = dijkstra(graph, 'A')

print(shortest_paths)

代碼解釋：

圖結構：使用一個字典來表示各個配送點及其之間的距離。Dijkstra算法：這是一種經典的最短路徑算法，通過優先隊列來不斷更新每個配送點的最短距離。結果輸出：計算從起點A到其他所有配送點的最短路徑。

AI技術在供應鏈中的應用

供應鏈管理中的AI應用同樣重要，特別是在預測、供應鏈優化和風險管理方面。

3. 供應鏈風險管理

AI可以通過分析歷史數據和當前數據來預測供應鏈中的潛在風險，幫助企業及早應對。以下是一個簡單的風險評估模型，使用K-Means聚類算法來識別高風險的供應鏈環節。

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt

# 模擬供應鏈風險數據

risk_data = np.array([

[1, 500], [2, 450], [3, 700], [4, 650],

[5, 900], [6, 850], [7, 1200], [8, 1100]

])

# 使用K-Means進行風險聚類

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

kmeans.fit(risk_data)

# 可視化風險分類

plt.scatter(risk_data[:, 0], risk_data[:, 1], c=kmeans.labels_)

plt.xlabel('環節編號')

plt.ylabel('風險指數')

plt.title('供應鏈風險分類')

plt.show()

代碼解釋：

數據生成：模擬了供應鏈各個環節的風險數據，其中每個環節的風險指數不同。K-Means聚類：使用K-Means算法將這些環節根據風險指數進行聚類，並將其分為兩類：高風險與低風險。結果可視化：用散點圖展示每個供應鏈環節的風險分類結果，幫助決策者進行風險管理。

4. 庫存管理中的AI應用

庫存管理是供應鏈中的重要組成部分，AI能幫助預測產品需求、減少庫存積壓以及提高資金周轉效率。

以下代碼展示如何使用隨機森林算法進行庫存管理中的需求預測：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 模擬庫存和需求數據

inventory_data = {

'product_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],

'sales_last_month': [50, 30, 45, 60, 55, 35, 65, 70],

'stock': [80, 120, 100, 90, 85, 150, 130, 140]

}

df_inventory = pd.DataFrame(inventory_data)

# 目標變量：下個月的需求

y = df_inventory['sales_last_month'] * 1.1 # 假設需求增長10%

# 特徵變量

X = df_inventory[['sales_last_month', 'stock']]

# 建立隨機森林模型

model_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

model_rf.fit(X, y)

# 預測下個月需求

y_pred_rf = model_rf.predict(X)

print(f'預測下個月需求: {y_pred_rf}')

代碼解釋：

數據集：包括產品的銷售數據和庫存數據。隨機森林模型：隨機森林是一種強大的回歸模型，用來預測未來需求。預測結果：使用隨機森林模型預測庫存產品的下月需求。

結論

AI在物流與供應鏈中的應用潛力巨大，通過預測、優化和風險管理技術，企業可以顯著提升運營效率、降低成本並提高客戶滿意度。隨著AI技術的不斷發展，這些應用將變得更加成熟和普遍，幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。