[摘 要]大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，為先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化提供了新的技術(shù)支撐和發(fā)展方向。文章從先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈的特征出發(fā)，深入分析了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下供應(yīng)鏈優(yōu)化的技術(shù)路徑，通過(guò)探索預(yù)測(cè)分析技術(shù)和優(yōu)化決策技術(shù)的集成應(yīng)用，構(gòu)建包含精準(zhǔn)采購(gòu)、智能制造、智慧倉(cāng)儲(chǔ)和市場(chǎng)響應(yīng)的全鏈條優(yōu)化策略，旨在為先進(jìn)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)方案與實(shí)施路徑。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；制造業(yè)；供應(yīng)鏈；優(yōu)化策略

中圖分類號(hào)：F274；F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-1722（2024）23-0037-03

隨著制造業(yè)朝智能化、柔性化方向發(fā)展，供應(yīng)鏈面臨的不確定性和復(fù)雜性不斷提升。全球化分工深化帶來(lái)的供應(yīng)商地域分散、需求波動(dòng)加劇、庫(kù)存積壓等問(wèn)題，對(duì)供應(yīng)鏈管理能力提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)技術(shù)為解決這些問(wèn)題提供了新思路，通過(guò)對(duì)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈模式暴露出韌性不足、響應(yīng)遲緩等問(wèn)題，亟需利用大數(shù)據(jù)技術(shù)增強(qiáng)供應(yīng)鏈的敏捷性和適應(yīng)性，構(gòu)建更具彈性的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)體系。同時(shí)，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的加快，為供應(yīng)鏈優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和有力的技術(shù)支撐，推動(dòng)供應(yīng)鏈朝智能化、網(wǎng)絡(luò)化方向演進(jìn)。

一、先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈的特征

先進(jìn)制造業(yè)是基于信息技術(shù)、智能技術(shù)與先進(jìn)工藝的深度融合，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主要發(fā)展方向的現(xiàn)代制造業(yè)形態(tài)[ 1 ]。在此背景下，先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈呈現(xiàn)出以下三個(gè)特征。

一是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同性。先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈建立了基于物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的多層級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，供應(yīng)商、制造商、分銷商等多方主體通過(guò)數(shù)字化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)間高速流動(dòng)，推動(dòng)了從分散決策向協(xié)同決策的轉(zhuǎn)變，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)體系。

二是智能化的柔性響應(yīng)能力。在產(chǎn)品定制化趨勢(shì)下，先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈需要支持智能化、柔性化的生產(chǎn)方式，如表1所示。

三是全鏈路的數(shù)字集成度。先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈通過(guò)數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)了從采購(gòu)、生產(chǎn)到銷售的全流程集成。數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了物理世界與數(shù)字世界的映射關(guān)系，使供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)可視可控。大數(shù)據(jù)分析貫穿供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，支撐起從戰(zhàn)略規(guī)劃到運(yùn)營(yíng)執(zhí)行的多層次決策體系，推動(dòng)了供應(yīng)鏈管理的系統(tǒng)性變革。

二、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈優(yōu)化的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

（一）構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈優(yōu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，需要從數(shù)據(jù)采集與集成體系、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全架構(gòu)三個(gè)維度進(jìn)行系統(tǒng)化建設(shè)[ 2 ]。

在數(shù)據(jù)采集與集成體系方面，采用分布式數(shù)據(jù)采集架構(gòu)（DAC），通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)、OPC UA協(xié)議和MQTT消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入。采集數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)ETL（Extract Transform Load）處理后，通過(guò)數(shù)據(jù)總線實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)池。集成過(guò)程的時(shí)間效率E可表示為公式（1）。

在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面，建立基于PDCA循環(huán)的質(zhì)量控制體系。通過(guò)設(shè)置完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性四個(gè)核心指標(biāo)，構(gòu)建量化的評(píng)估體系。質(zhì)量控制體系通過(guò)持續(xù)監(jiān)控和反饋優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)和使用各環(huán)節(jié)的質(zhì)量穩(wěn)定性，為供應(yīng)鏈優(yōu)化提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐[ 3 ]。在數(shù)據(jù)安全架構(gòu)方面，采用“分層防護(hù)、縱深防御”的安全框架，如圖1所示。

（二）應(yīng)用核心技術(shù)

1.預(yù)測(cè)分析技術(shù)

預(yù)測(cè)分析技術(shù)主要應(yīng)用于需求預(yù)測(cè)、庫(kù)存預(yù)警和設(shè)備維護(hù)三個(gè)核心場(chǎng)景。在需求預(yù)測(cè)方面，采用集成學(xué)習(xí)框架，將時(shí)間序列分析與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合。具體而言，通過(guò)LSTM（Long Short-Term Memory）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉需求的長(zhǎng)期依賴性，結(jié)合XGBoost處理短期波動(dòng)特征，構(gòu)建混合預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)精度可表示為公式（2）。

在庫(kù)存預(yù)警領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)建立庫(kù)存狀態(tài)空間模型，結(jié)合多層感知機(jī)（MLP）網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存水平的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。

2.優(yōu)化決策技術(shù)

基于預(yù)測(cè)分析的輸出結(jié)果，優(yōu)化決策技術(shù)通過(guò)數(shù)字規(guī)劃、啟發(fā)式算法和智能優(yōu)化方法的綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化[ 4 ]。在多目標(biāo)優(yōu)化框架下，構(gòu)建基于Pareto前沿的供應(yīng)鏈決策模型。決策目標(biāo)函數(shù)可表示為公式（3）。

針對(duì)供應(yīng)商選擇與訂單分配問(wèn)題，開(kāi)發(fā)基于模糊認(rèn)知圖（FCM）和混合智能優(yōu)化算法的決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合了供應(yīng)商評(píng)估的定性與定量指標(biāo)，通過(guò)FCM建模復(fù)雜的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合改進(jìn)的蟻群算法實(shí)現(xiàn)訂單的最優(yōu)分配。在生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化方面，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合約束規(guī)劃的混合方法。通過(guò)構(gòu)建考慮設(shè)備狀態(tài)、人力資源和物料約束的狀態(tài)空間模型，利用改進(jìn)的DQN（Deep Q-Network）算法學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略。物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化則采用基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的動(dòng)態(tài)路由算法。通過(guò)將物流網(wǎng)絡(luò)建模為動(dòng)態(tài)加權(quán)圖，結(jié)合時(shí)空注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)配送路徑的實(shí)時(shí)優(yōu)化。

三、基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)制造業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化策略

（一）數(shù)據(jù)賦能精準(zhǔn)采購(gòu)，提升供應(yīng)效率

通過(guò)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和預(yù)測(cè)分析技術(shù)，企業(yè)可采用供應(yīng)商畫像與多維評(píng)估相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)采購(gòu)。通過(guò)對(duì)供應(yīng)商歷史交付數(shù)據(jù)、質(zhì)量記錄和信用評(píng)級(jí)等多維數(shù)據(jù)實(shí)施特征工程，構(gòu)建基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的供應(yīng)商知識(shí)圖譜。結(jié)合文本挖掘技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取供應(yīng)商能力特征，形成完整的供應(yīng)商數(shù)字檔案。在采購(gòu)需求預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，采用基于小波變換的時(shí)間序列分解方法，將歷史需求數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)項(xiàng)、周期項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)。通過(guò)集成學(xué)習(xí)框架，融合ARIMA模型和Prophet算法，對(duì)不同周期的需求特征建模，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)需求的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)[ 5 ]。同時(shí)，引入外部數(shù)據(jù)源，如原材料價(jià)格指數(shù)、行業(yè)景氣度等宏觀因素，提升預(yù)測(cè)模型的環(huán)境適應(yīng)性。采購(gòu)策略優(yōu)化采用雙層規(guī)劃模型，上層確定采購(gòu)品類組合和供應(yīng)商配置，下層優(yōu)化具體采購(gòu)訂單分配。通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法求解該雙層優(yōu)化問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)成本與供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的均衡。模型中引入供應(yīng)商產(chǎn)能約束、最小訂單量約束和交付時(shí)間窗口約束，確保優(yōu)化方案的可執(zhí)行性。在采購(gòu)執(zhí)行層面，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的智能合約系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)訂單的自動(dòng)化執(zhí)行和監(jiān)控。智能合約嵌入質(zhì)量檢驗(yàn)規(guī)則、付款條件和交付要求，通過(guò)分布式賬本技術(shù)確保采購(gòu)過(guò)程的透明性和可追溯性。同時(shí)，部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)采集供應(yīng)商生產(chǎn)進(jìn)度數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控訂單執(zhí)行狀態(tài)。

（二）智能分析優(yōu)化生產(chǎn)，增強(qiáng)制造效能

基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建智能生產(chǎn)優(yōu)化系統(tǒng)，通過(guò)生產(chǎn)要素?cái)?shù)字化映射實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)優(yōu)化。系統(tǒng)采用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，整合ERP、MES、SCADA等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，建立生產(chǎn)環(huán)節(jié)的全維度數(shù)字模型[ 6 ]。在生產(chǎn)計(jì)劃排程方面，開(kāi)發(fā)基于混合整數(shù)規(guī)劃的智能排產(chǎn)系統(tǒng)。通過(guò)構(gòu)建考慮設(shè)備狀態(tài)、工序約束和交期要求的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合改進(jìn)的禁忌搜索算法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。系統(tǒng)按照以下維度評(píng)估與優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，如表2所示。

在制造過(guò)程控制層面，構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)質(zhì)量控制系統(tǒng)。通過(guò)部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)采集關(guān)鍵工序參數(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法建立工藝參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量的映射模型。系統(tǒng)采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化，保持產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性。針對(duì)生產(chǎn)異常處理，開(kāi)發(fā)基于知識(shí)圖譜的智能診斷系統(tǒng)。通過(guò)挖掘歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立故障知識(shí)庫(kù)，結(jié)合因果推理算法構(gòu)建異常診斷模型。系統(tǒng)支持多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，融合設(shè)備振動(dòng)、溫度和聲音等傳感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)故障的早期識(shí)別與預(yù)測(cè)性維護(hù)。

（三）大數(shù)據(jù)助力倉(cāng)儲(chǔ)，暢通物流環(huán)節(jié)

構(gòu)建智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)，通過(guò)多層感知網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)全流程數(shù)字化管理。系統(tǒng)集成RFID、視覺(jué)識(shí)別、AGV定位等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，形成覆蓋貨位管理、庫(kù)存盤點(diǎn)、出入庫(kù)作業(yè)的數(shù)字化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升和倉(cāng)儲(chǔ)空間利用率優(yōu)化[ 7 ]。在庫(kù)存優(yōu)化層面，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立動(dòng)態(tài)庫(kù)存管理模型。例如，通過(guò)對(duì)SKU歷史數(shù)據(jù)的分析，將貨品分為A、B、C三類，分別占庫(kù)存總量的15%、35%和50%，建立差異化庫(kù)存策略。系統(tǒng)基于商品屬性、季節(jié)性、關(guān)聯(lián)度等特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整安全庫(kù)存水平，將庫(kù)存總量維持在合理區(qū)間。

倉(cāng)儲(chǔ)布局優(yōu)化采用改進(jìn)的蟻群算法，結(jié)合商品關(guān)聯(lián)度分析實(shí)現(xiàn)貨位動(dòng)態(tài)分配。通過(guò)分析訂單中商品的協(xié)同關(guān)系，構(gòu)建商品關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算不同商品之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。在配送環(huán)節(jié)，開(kāi)發(fā)基于時(shí)空大數(shù)據(jù)的智能配送系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)歷史配送數(shù)據(jù)的時(shí)空聚類分析，識(shí)別配送需求的時(shí)空分布規(guī)律。系統(tǒng)結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)、交通狀況和天氣因素，構(gòu)建多約束的車輛路徑優(yōu)化模型。

倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)調(diào)度可采用混合整數(shù)規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)人員、設(shè)備的協(xié)同優(yōu)化。通過(guò)建立考慮作業(yè)時(shí)間窗、設(shè)備負(fù)載、人員技能等約束的數(shù)學(xué)模型，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)分配作業(yè)任務(wù)。通過(guò)構(gòu)建倉(cāng)儲(chǔ)物流數(shù)字孿生系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。系統(tǒng)整合溫濕度、貨物狀態(tài)、人員位置等多源數(shù)據(jù)，建立倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的數(shù)字化映射。結(jié)合預(yù)測(cè)性分析，對(duì)庫(kù)存積壓、配送延遲等異常情況進(jìn)行提前預(yù)警。在跨倉(cāng)協(xié)同方面，采用分布式賬本技術(shù)搭建倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同平臺(tái)。通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)確保庫(kù)存數(shù)據(jù)的一致性和可追溯性，實(shí)現(xiàn)多倉(cāng)協(xié)同調(diào)配和庫(kù)存共享。

四、結(jié)語(yǔ)

基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建和核心技術(shù)的深度應(yīng)用，形成了采購(gòu)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)和銷售等環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制。供應(yīng)商畫像與多維評(píng)估提升了采購(gòu)精準(zhǔn)度，智能分析支持的生產(chǎn)調(diào)度增強(qiáng)了制造效能，數(shù)字化倉(cāng)儲(chǔ)管理優(yōu)化了物流環(huán)節(jié)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。隨著人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的深度融合，供應(yīng)鏈優(yōu)化將朝更智能、更精準(zhǔn)的方向邁進(jìn)，持續(xù)推動(dòng)制造業(yè)供應(yīng)鏈管理水平提升，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)注入新動(dòng)能。

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