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基于的智能供应链数据分析与优化方案

第1章引言3

1.1研究背景3

1.2研究目的与意义4

1.3研究内容与结构4

第2章智能供应链概述4

2.1供应链管理基本概念4

2.2智能供应链发展历程5

2.3技术在供应链中的应用5

第3章供应链数据采集与预处理6

3.1数据采集方法与工具6

3.1.1手工采集6

3.1.2自动化采集6

3.1.3网络爬虫6

3.2数据预处理技术6

3.2.1数据清洗7

3.2.2数据转换7

3.2.3数据整合7

3.3数据质量评估与优化7

3.3.1数据质量评估7

3.3.2数据质量优化7

第4章供应链数据存储与管理8

4.1数据存储技术8

4.1.1结构化数据存储8

4.1.2非结构化数据存储8

4.1.3分布式存储8

4.2数据仓库与数据湖8

4.2.1数据仓库8

4.2.2数据湖8

4.3数据管理策略与规范9

4.3.1数据质量管理9

4.3.2数据安全与隐私保护9

4.3.3数据备份与恢复9

4.3.4数据治理9

第5章供应链数据分析方法9

5.1描述性分析9

5.1.1供应链绩效指标分析9

5.1.2趋势分析9

5.1.3差异性分析9

5.1.4结构分析10

5.2预测性分析10

5.2.1需求预测10

5.2.2库存预测10

5.2.3供应商绩效预测10

5.2.4风险预测10

5.3指导性分析10

5.3.1采购策略优化10

5.3.2生产计划优化10

5.3.3运输路径优化10

5.3.4供应链协同优化10

第6章供应链风险评估与优化11

6.1供应链风险识别11

6.1.1原材料供应风险11

6.1.2生产过程风险11

6.1.3库存风险11

6.1.4物流风险11

6.1.5市场需求风险11

6.1.6政策法规风险11

6.2风险评估方法11

6.2.1定性评估法11

6.2.2定量评估法11

6.2.3模糊综合评估法12

6.2.4灰色关联度评估法12

6.3风险优化策略12

6.3.1供应商风险管理12

6.3.2生产过程优化12

6.3.3库存管理优化12

6.3.4物流优化12

6.3.5市场风险管理12

6.3.6政策法规应对策略12

第7章基于的需求预测与库存优化12

7.1需求预测方法12

7.1.1时间序列分析法12

7.1.2回归分析法13

7.1.3机器学习方法13

7.2在需求预测中的应用13

7.2.1深度学习技术13

7.2.2强化学习技术13

7.2.3混合智能算法13

7.3库存优化策略13

7.3.1经济订货量（EOQ）模型13

7.3.2安全库存策略13

7.3.3动态库存调整策略13

第8章基于的运输与配送优化13

8.1运输网络设计13

8.1.1网络优化模型构建13

8.1.2数据收集与处理14

8.1.3智能算法求解14

8.2车辆路径优化14