AI 供应链优化：从需求预测到库存管理

class DemandForecaster:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'prophet': ProphetModel(),          # 趋势+季节性
            'lstm': LSTMForecaster(),           # 深度序列
            'transformer': TimeSeriesTransformer(),  # 长序列
            'xgboost': XGBoostForecaster(),     # 特征工程
        }
        self.llm = LLMRouter()  # 事件理解+异常解释
        
    def forecast(self, product_id, horizon_days=30):
        # 1. 收集多维数据
        features = self.collect_features(product_id)
        # - 历史销量（365天）
        # - 价格变化
        # - 促销日历
        # - 天气预报
        # - 节假日
        # - 竞品价格
        # - 社交媒体热度
        # - 经济指标
        
        # 2. 多模型预测
        predictions = {}
        for name, model in self.models.items():
            predictions[name] = model.predict(features, horizon_days)
        
        # 3. 动态集成
        ensemble = self.ensemble(predictions, weights=self.optimize_weights(features))
        
        # 4. LLM后处理
        final = self.llm.adjust(f"""
        模型预测：{ensemble}
        
        特殊事件：
        - 下周有618促销（预计销量提升200%）
        - 主要竞品缺货（转移需求约15%）
        - 产地暴雨可能影响供应
        
        请调整预测并解释理由。
        """)
        
        return final

class InventoryOptimizer:
    def optimize(self, sku, location):
        # 1. 需求不确定性
        demand_uncertainty = self.forecast.get_uncertainty(sku, location)
        
        # 2. 供应不确定性
        supply_uncertainty = self.assess_supply_risk(sku)
        # - 供应商交期变异
        # - 运输中断风险
        # - 质量退货率
        
        # 3. 业务约束
        constraints = {
            'shelf_life': self.get_shelf_life(sku),     # 保质期
            'storage_cost': self.get_storage_cost(sku),  # 仓储成本
            'capital_cost': self.get_capital_rate(),     # 资金成本
            'service_level': self.get_service_target(sku),  # 服务水平目标
            'moq': self.get_moq(sku),                    # 最小订货量
        }
        
        # 4. LLM优化决策
        recommendation = self.llm.optimize(f"""
        SKU信息：{sku}
        位置：{location}
        
        需求预测：均值{demand.forecast}, 标准差{demand.std}
        供应风险：交期{supply.lead_time}±{supply.lead_time_std}天
        业务约束：{constraints}
        
        请优化：
        1. 最优安全库存水平
        2. 再订货点
        3. 经济订货量（EOQ）
        4. 建议补货时间
        5. 总库存成本估算
        """)
        
        return recommendation

class RouteOptimizer:
    def __init__(self):
        self.traffic_api = RealTimeTrafficAPI()
        self.weather_api = WeatherAPI()
        
    def optimize_routes(self, orders, fleet):
        # 1. 收集实时数据
        traffic = self.traffic_api.get_conditions()
        weather = self.weather_api.get_forecast()
        
        # 2. 构建优化模型
        problem = VRProblem(
            orders=orders,
            vehicles=fleet,
            constraints={
                'capacity': True,        # 载重约束
                'time_windows': True,    # 时间窗约束
                'traffic': traffic,      # 实时路况
                'weather': weather,      # 天气影响
                'driver_hours': True,    # 驾驶时长限制
            }
        )
        
        # 3. 求解
        solution = self.solver.solve(problem, time_limit=60)
        
        # 4. LLM解释和调整
        explanation = self.llm.explain(solution)
        
        return solution, explanation

class SupplierRiskMonitor:
    def assess(self, supplier_id):
        # 1. 财务风险
        financial = self.analyze_financials(supplier_id)
        
        # 2. 运营风险
        operational = self.analyze_operations(supplier_id)
        # - 交期准时率
        # - 质量合格率
        # - 产能利用率
        
        # 3. 外部风险
        external = self.llm.analyze(f"""
        供应商：{supplier_id}
        所在地：{supplier.location}
        
        请分析以下外部风险：
        1. 地缘政治风险（贸易战/制裁）
        2. 自然灾害风险（地震/台风/洪水）
        3. 行业趋势（原材料价格/产能变化）
        4. 合规风险（环保/劳工/反腐败）
        5. 财务健康度（基于公开信息）
        """)
        
        # 4. 综合风险评分
        risk_score = self.calculate_risk(financial, operational, external)
        
        # 5. 缓解建议
        if risk_score > 0.6:
            mitigation = self.llm.suggest_mitigation(risk_score, supplier_id)
            return {'risk': 'HIGH', 'score': risk_score, 'mitigation': mitigation}
        
        return {'risk': 'LOW', 'score': risk_score}

物理供应链
  ├── 工厂 ←→ 数字工厂模型
  ├── 仓库 ←→ 数字仓库模型
  ├── 运输 ←→ 运输网络模型
  └── 门店 ←→ 需求模型

AI仿真：
  "如果苏伊士运河关闭2周，对全球库存的影响？"
  → AI模拟整个供应链传导效应
  → 识别最先受影响的节点
  → 推荐替代方案（调拨/空运/替代供应商）

Phase 1: 数据基础（1-3月）
  → 统一数据格式，建设数据湖
  → 接入ERP/WMS/TMS数据

Phase 2: 单点优化（3-6月）
  → 需求预测（ROI最快）
  → 库存优化（效果最明显）

Phase 3: 全链路协同（6-12月）
  → 多级库存优化
  → 端到端可视化
  → 供应商协同

Phase 4: 智能决策（12月+）
  → 数字孪生
  → 自主决策Agent
  → 全自动优化