大数据驱动的先进制造业供应链优化策略

[摘 要]大数据技术的快速发展，为先进制造业供应链优化提供了新的技术支撑和发展方向。文章从先进制造业供应链的特征出发，深入分析了大数据驱动下供应链优化的技术路径，通过探索预测分析技术和优化决策技术的集成应用，构建包含精准采购、智能制造、智慧仓储和市场响应的全链条优化策略，旨在为先进制造业实现供应链数字化转型提供技术方案与实施路径。

[关键词]大数据；制造业；供应链；优化策略

中图分类号：F274；F49 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）23-0037-03

随着制造业朝智能化、柔性化方向发展，供应链面临的不确定性和复杂性不断提升。全球化分工深化带来的供应商地域分散、需求波动加剧、库存积压等问题，对供应链管理能力提出了更高的要求。大数据技术为解决这些问题提供了新思路，通过对海量多源异构数据的采集、存储和分析，能够实现对供应链关键环节的精准预测和动态优化。传统供应链模式暴露出韧性不足、响应迟缓等问题，亟需利用大数据技术增强供应链的敏捷性和适应性，构建更具弹性的供应网络体系。同时，制造业数字化转型进程的加快，为供应链优化提供了坚实的数据基础和有力的技术支撑，推动供应链朝智能化、网络化方向演进。

一、先进制造业供应链的特征

先进制造业是基于信息技术、智能技术与先进工艺的深度融合，以数字化、网络化、智能化为主要发展方向的现代制造业形态[ 1 ]。在此背景下，先进制造业供应链呈现出以下三个特征。

一是数据驱动的网络协同性。先进制造业供应链建立了基于物联网和工业互联网的多层级网络结构，供应商、制造商、分销商等多方主体通过数字化平台实现信息共享和业务协同。实时数据在供应链各节点间高速流动，推动了从分散决策向协同决策的转变，形成了数据驱动的价值网络体系。

二是智能化的柔性响应能力。在产品定制化趋势下，先进制造业供应链需要支持智能化、柔性化的生产方式，如表1所示。

三是全链路的数字集成度。先进制造业供应链通过数字化手段实现了从采购、生产到销售的全流程集成。数字孪生技术构建了物理世界与数字世界的映射关系，使供应链各环节的运营状态可视可控。大数据分析贯穿供应链各环节，支撑起从战略规划到运营执行的多层次决策体系，推动了供应链管理的系统性变革。

二、大数据驱动供应链优化的技术实现

（一）构建数据基础

构建大数据驱动的供应链优化数据基础，需要从数据采集与集成体系、数据质量管理、数据安全架构三个维度进行系统化建设[ 2 ]。

在数据采集与集成体系方面，采用分布式数据采集架构（DAC），通过工业以太网、OPC UA协议和MQTT消息队列实现多源异构数据的统一接入。采集数据经过ETL（Extract Transform Load）处理后，通过数据总线实现跨系统的数据集成，形成统一的数据资产池。集成过程的时间效率E可表示为公式（1）。

在数据质量管理方面，建立基于PDCA循环的质量控制体系。通过设置完整性、准确性、一致性、时效性四个核心指标，构建量化的评估体系。质量控制体系通过持续监控和反馈优化，确保数据在采集、传输、存储和使用各环节的质量稳定性，为供应链优化提供高质量的数据支撑[ 3 ]。在数据安全架构方面，采用“分层防护、纵深防御”的安全框架，如图1所示。

（二）应用核心技术

1.预测分析技术

预测分析技术主要应用于需求预测、库存预警和设备维护三个核心场景。在需求预测方面，采用集成学习框架，将时间序列分析与深度学习模型相结合。具体而言，通过LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络捕捉需求的长期依赖性，结合XGBoost处理短期波动特征，构建混合预测模型。预测精度可表示为公式（2）。

在库存预警领域，开发基于深度强化学习的智能预警系统。通过建立库存状态空间模型，结合多层感知机（MLP）网络，实现库存水平的动态预测。

2.优化决策技术

基于预测分析的输出结果，优化决策技术通过数字规划、启发式算法和智能优化方法的综合应用，实现供应链各环节的协同优化[ 4 ]。在多目标优化框架下，构建基于Pareto前沿的供应链决策模型。决策目标函数可表示为公式（3）。

针对供应商选择与订单分配问题，开发基于模糊认知图（FCM）和混合智能优化算法的决策支持系统。该系统整合了供应商评估的定性与定量指标，通过FCM建模复杂的因果关系网络，结合改进的蚁群算法实现订单的最优分配。在生产计划优化方面，采用深度强化学习结合约束规划的混合方法。通过构建考虑设备状态、人力资源和物料约束的状态空间模型，利用改进的DQN（Deep Q-Network）算法学习最优调度策略。物流网络优化则采用基于图神经网络（GNN）的动态路由算法。通过将物流网络建模为动态加权图，结合时空注意力机制，实现对配送路径的实时优化。

三、基于大数据驱动的先进制造业供应链优化策略

（一）数据赋能精准采购，提升供应效率

通过数据基础和预测分析技术，企业可采用供应商画像与多维评估相结合的方式实现精准采购。通过对供应商历史交付数据、质量记录和信用评级等多维数据实施特征工程，构建基于图数据库的供应商知识图谱。结合文本挖掘技术，从非结构化数据中提取供应商能力特征，形成完整的供应商数字档案。在采购需求预测环节，采用基于小波变换的时间序列分解方法，将历史需求数据分解为趋势项、周期项和随机项。通过集成学习框架，融合ARIMA模型和Prophet算法，对不同周期的需求特征建模，实现采购需求的动态预测[ 5 ]。同时，引入外部数据源，如原材料价格指数、行业景气度等宏观因素，提升预测模型的环境适应性。采购策略优化采用双层规划模型，上层确定采购品类组合和供应商配置，下层优化具体采购订单分配。通过改进的遗传算法求解该双层优化问题，实现采购成本与供应风险的均衡。模型中引入供应商产能约束、最小订单量约束和交付时间窗口约束，确保优化方案的可执行性。在采购执行层面，构建基于区块链的智能合约系统，实现采购订单的自动化执行和监控。智能合约嵌入质量检验规则、付款条件和交付要求，通过分布式账本技术确保采购过程的透明性和可追溯性。同时，部署边缘计算节点采集供应商生产进度数据，实时监控订单执行状态。

（二）智能分析优化生产，增强制造效能

基于数字孪生技术构建智能生产优化系统，通过生产要素数字化映射实现生产过程的实时监控与动态优化。系统采用多源异构数据融合架构，整合ERP、MES、SCADA等系统数据，建立生产环节的全维度数字模型[ 6 ]。在生产计划排程方面，开发基于混合整数规划的智能排产系统。通过构建考虑设备状态、工序约束和交期要求的数学模型，结合改进的禁忌搜索算法实现生产计划的动态优化。系统按照以下维度评估与优化生产计划，如表2所示。

在制造过程控制层面，构建基于工业互联网的实时质量控制系统。通过部署边缘计算网关采集关键工序参数，结合深度学习算法建立工艺参数与产品质量的映射模型。系统采用强化学习方法，实现工艺参数的自适应优化，保持产品质量稳定性。针对生产异常处理，开发基于知识图谱的智能诊断系统。通过挖掘历史生产数据建立故障知识库，结合因果推理算法构建异常诊断模型。系统支持多模态数据分析，融合设备振动、温度和声音等传感数据，实现故障的早期识别与预测性维护。

（三）大数据助力仓储，畅通物流环节

构建智能仓储管理系统，通过多层感知网络实现仓储全流程数字化管理。系统集成RFID、视觉识别、AGV定位等物联网设备，形成覆盖货位管理、库存盘点、出入库作业的数字化管控平台，实现库存周转率提升和仓储空间利用率优化[ 7 ]。在库存优化层面，采用深度强化学习算法建立动态库存管理模型。例如，通过对SKU历史数据的分析，将货品分为A、B、C三类，分别占库存总量的15%、35%和50%，建立差异化库存策略。系统基于商品属性、季节性、关联度等特征，动态调整安全库存水平，将库存总量维持在合理区间。

仓储布局优化采用改进的蚁群算法，结合商品关联度分析实现货位动态分配。通过分析订单中商品的协同关系，构建商品关联网络，计算不同商品之间的关联强度。在配送环节，开发基于时空大数据的智能配送系统。通过对历史配送数据的时空聚类分析，识别配送需求的时空分布规律。系统结合路网数据、交通状况和天气因素，构建多约束的车辆路径优化模型。

仓储作业调度可采用混合整数规划模型，实现人员、设备的协同优化。通过建立考虑作业时间窗、设备负载、人员技能等约束的数学模型，系统可动态分配作业任务。通过构建仓储物流数字孪生系统，实现对仓储运营状态的实时监控。系统整合温湿度、货物状态、人员位置等多源数据，建立仓储环境的数字化映射。结合预测性分析，对库存积压、配送延迟等异常情况进行提前预警。在跨仓协同方面，采用分布式账本技术搭建仓储网络协同平台。通过区块链技术确保库存数据的一致性和可追溯性，实现多仓协同调配和库存共享。

四、结语

基于数据基础设施的构建和核心技术的深度应用，形成了采购、生产、仓储和销售等环节的协同优化机制。供应商画像与多维评估提升了采购精准度，智能分析支持的生产调度增强了制造效能，数字化仓储管理优化了物流环节的运转效率。随着人工智能、区块链等新兴技术的深度融合，供应链优化将朝更智能、更精准的方向迈进，持续推动制造业供应链管理水平提升，为产业转型升级注入新动能。

参考文献：

[1]綦良群，王曦研，刘晶磊.基于服务化的中国先进制造业如何实现全球价值链升级[J].中国科技论坛，2023（11）：68-77+138.

[2]于吉鑫.大数据应用对制造业供应链管理的影响——以HM公司为例[J].福建质量管理，2020（06）：89-90.

[3]陈文华.佛山市制造业供应链数字化转型策略研究[J].中国储运，2022（01）：100-101.

[4]刘宇，黄玉桂，张思宇，等.基于CiteSpace的智慧供应链国内外研究热点与趋势分析[J].供应链管理，2023（12）：24-33.

[5]张玉洁，孙慧英.大数据和区块链技术下制造业供应链管理研究[J].中国集体经济，2023（05）：101-104.

[6]徐滨，翁年凤，樊树海，等.面向大规模定制的制造业领域数据溯源模型研究[J].机床与液压，2023（08）：1-7.

[7]姚树俊，许俊宝.大数据驱动互联网供应链产品服务能力测度研究[J].工业技术经济，2023（10）：26-33.