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供应链数字化与智能采购系统
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016-AI驱动的供应链需求预测与库存优化实战
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《库存优化的机器学习实战课》
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库存优化·机器学习实战
🎯 30章
完整目录
01
库存管理基础
库存定义
原材料/在制品/成品
持有成本
订货成本
缺货成本
02
传统库存模型
EOQ推导
假设与局限
再订货点ROP
03
需求预测入门
时间序列概念
移动平均法
指数平滑法
预测与库存
04
机器学习概述
监督/无监督/强化
回归与分类
MAE·MSE·RMSE
05
Python数据科学生态
NumPy基础
Pandas Series/DataFrame
CSV·Excel读写
06
数据可视化与探索
Matplotlib/Seaborn
库存分布分析
季节性模式
异常值检测
07
特征工程基础
时间特征提取
滞后特征Lag
滚动窗口统计
08
线性回归预测库存
一元/多元线性回归
Scikit-learn实现
模型诊断
09
决策树与随机森林
信息增益·基尼
随机森林集成
特征重要性
10
梯度提升 XGBoost/LightGBM
Boosting原理
XGBoost调参
LightGBM高效训练
需求预测实战
11
时间序列 ARIMA/SARIMA
ADF平稳性检验
ACF/PACF
ARIMA建模
季节性ARIMA
12
Prophet模型
Facebook Prophet
趋势·季节性
节假日效应
库存预测案例
13
LSTM神经网络预测
RNN基础
LSTM门控机制
Keras搭建
多步预测
14
模型选择与交叉验证
TimeSeriesSplit
滚动预测评估
模型对比选择
15
安全库存计算
安全库存公式
服务水平·Z值
需求/提前期波动
基于预测的安全库存
16
库存分类 ABC分析
ABC原理·帕累托
K-Means自动分类
机器学习聚类
17
库存分类 XYZ分析
XYZ需求波动性
ABC-XYZ矩阵
差异化库存策略
18
多级库存优化
供应链网络结构
分布式库存
牛鞭效应
多级协调策略
19
报童模型与单周期库存
Newsvendor推导
最优订货量
机器学习辅助
20
动态定价与库存
需求价格弹性
动态定价策略
联合优化定价库存
强化学习入门
21
库存仿真基础
蒙特卡洛仿真
需求/提前期模拟
策略评估 (AnyLogic/Python)
22
强化学习库存控制
MDP
Q-Learning
状态·动作设计
Gym环境
23
深度强化学习 DQN
深度Q网络
经验回放
目标网络
库存补货实战
24
供应链协同预测 CPFR
协同规划·预测·补货
信息共享
ML在CPFR应用
25
库存异常检测
孤立森林
LOF算法
异常点识别
预警系统设计
26
因果推断与库存
因果效应估计
双重差分DID
促销对库存因果分析
27
端到端库存系统设计
数据管道ETL
模型部署 Flask/FastAPI
实时预测接口
28
MLOps与模型监控
MLflow版本管理
数据漂移检测
模型重训练
库存模型生命周期
29
行业案例
零售·沃尔玛
制造业备件·航空
电商大促·双十一
30
课程总结与未来趋势
AI驱动供应链
数字孪生
生成式AI库存管理
课程项目展示
所属VIP或分类
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