基于需求预测模型的A公司库存控制研究

第一章绪论1.1研究背景和意义1.1.1研究背景在全球供应链不断波动（像地缘冲突、极端气候）和消费需求多样化的双重推动下，零售行业正进行着深度且意义重大的变革，依照国际供应链协会（ISC）2023年形成的报告，全球零售业库存持有成本占营收的比重已上升到22%-28%，库存周转率平均周转次数下降至6.2次/年。传统库存管理模式正面临着棘手的挑战，核心痛点列有：(1)牛鞭效应（BullwhipEffect）数据不断出现放大表现，所以按照国际供应链协会（ISC）2023年报告，全球零售企业因牛鞭效应造成的库存成本浪费幅度高达12%-25%。处于云南区域，跨境供应链层级组成复杂，需求信息经多级传输后，失真率达30%以上，使库存冗余和缺货风险进一步加剧，2023年中老铁路货运量大幅攀升期间，A公司云南门店的泰国椰青订单因经销商过量囤货引起，到最后滞销率竟然高达18%，直接亏损超过150万元。(2)库存积压与缺货一同存在的结构性冲突，库存积压造成源于传统经验的“安全库存单一标准”策略引发高损耗，尤其是短保质期相关商品，云南野生菌礼盒受雨季需求预测偏差拖累，2023年，云南野生菌礼盒滞销损耗率达13%，远超行业的平均水平。缺货损失带来旅游旺季（像春节、暑假）的脉冲式需求，进而导致部分SKU缺货率突破5.7%，客户流失同比增长了3.5%（A公司中国年报，2023年），(3)静态模型无法匹配动态市场需求，线性预测的限制造成自回归积分移动平均模型等传统模型对非线性因素（像泼水节、跨境政策调整）的捕捉能力不足，云南地区的需求预测误差（平均绝对百分误差）长时间维持在12%-15%范围（张涛等，2023），响应滞后致使人工补货决策的周期有48-72小时长，无法契合云南山区物流对时效性方面的要求。作为全球闻名的零售巨头A公司在中国的关键分支，从进驻云南开始，凭借多样的商品、优质的购物场所环境和一流的服务水平，短时间内赢得了消费者的喜爱，伴随市场竞争加剧以及消费者需求的多样化趋势，怎样精准预判商品需求并有效管理库存和攻克传统库存管理痛点，成为该公司要解决的重要挑战[1]。诸如全球供应链的重构与库存管理挑战，自2023年起，全球供应链中断事件频繁现身，引发企业库存成本占比的显著升高，由国际供应链协会（ISC）数据可知，2023年全球制造业库存周转率跟去年比下降了12%，零售业平均库存持有成本上升了18%（ISC,二零二三年。在这样的背景情境下，库存管理从传统意义的成本控制工具升级为供应链韧性的核心战略手段，尤其在快消品行业这个范畴：时效约束造成的压力：食品、生鲜等易损耗的商品保质期不长，库存积压直接引起损耗，类似A公司云南门店的菌类商品损耗率高达8%-12%；需求波动愈发明显：云南作为旅游大省份，节假日当中客流量波动幅度为300%（云南省文旅厅,2023年，进一步扩大了供需失衡的潜在风险。库存控制在供应链管理的体系中占核心地位，成本控制跟资金效率的数据支撑点：依照国际供应链协会（ISC）2023年报告，全球零售企业运营总成本里，库存持有成本平均占比为22%-35%，而借助高效库存管理可释放10%-15%的流动资金（ISC,2023）。A公司痛点：需求大幅起伏与预测不准，旅游经济的脉冲式增长效应：2023年夏天暑期，丽江门店客流量达平日4倍之多，便携食品单日的销量波动幅度达到300%以上，可传统自回归积分移动平均模型模型预测误差（平均绝对百分误差）竟然高达12.3%；跨境消费时面临的不确定性：自从中老铁路开通，泰国榴莲等东盟商品的需求急剧上扬，但鉴于跨境运输有15%的延误率，缺货与滞销情况同时相伴；民族文化引起的影响：泼水节、火把节等节日引起区域性需求的突然变动，但在现有模型里未作量化处理。库存成本长期高企及效率欠佳，短保质期商品引发的损耗情形：诸如野生菌、鲜花等品类保质期≤7天，损耗率长期稳定于12%-15%的区间；山区物流碰到的瓶颈：怒江、迪庆等地的补货要7天，较平原地区延长75%，无奈之下维持高安全库存；牛鞭效应进一步放大：跨境供应链层级繁杂，需求信息失真的比率超30%，引起过度囤货及紧急调拨频繁出现，传统管理模式暴露出的局限性静态模型归于失效，EOQ（经济订货批量）与ROP（再订货点）的设定依赖恒定需求假设，无力招架云南市场的非线性起伏；人工决策存在滞后性：采购计划凭借经验进行判断，对突发需求做出响应需48-72小时；数据形成孤岛难题：供应商、物流商跟A公司ERP系统未达成打通状态，信息协同方面的不足造成30%的缺货。A公司（A公司云南）的库存管理碰到的挑战，由地域特殊性推动的旅游复杂需求波动经济影响：云南节假日客流量波动幅度可达到300%，类似丽江暑期游客量较平日增多4倍，引发需求预测误差率，跨境消费的特性：从那中老铁路开通之后，对东盟进口商品（像泰国榴莲）的需求大幅增长，但跨境运输的不稳定性（如海关延误状况）加剧了库存失衡的风险。库存管理不只是企业降低成本、提高效益的手段，更是面对全球供应链变局的生存战术，A公司云南的实例证明，区域性零售企业应利用技术创新（如预测模型、区块链之类）、数据融合（多模态、跨平台）以及生态协同（政府、供应商、物流商）构建弹性库存体系，待卫星物联网、联邦学习等技术发展成熟，“智能库存”将作为边疆地区供应链升级的核心驱动力道，协助企业实现商业价值与社会效益的双项突破。需求预测及库存控制是零售行业运营管理的核心内容，精准的需求预测可助力企业合理规划采购计划，防止库存出现积压与缺货的现象；而精准的库存控制则可保证库存水平符合销售需求，且不会造成资金的过度占用，身处互联网时代，采用大数据与人工智能技术，企业可更为精准地解析消费者行为和市场走向，进而提高需求预测的精准度。从A公司方面看，鉴于其有着庞大的经营规模，商品种类繁杂，故而需求预测跟库存控制的难度也相对偏高，基于当前这一背景，本研究试图构建高效的需求预测模型，完善库存控制办法，进而增进A公司（云南）的运营效率与客户满意度，这不仅有利于把库存成本降低，提高资金的周转频次，还能使商品供应既具备及时性又有稳定性，进一步增进企业的市场竞争水平。1.1.2研究目的本研究的核心目标是借助精准的需求预测模型，实施对A公司库存控制策略的优化，期望在激烈的市场竞争里为企业提升运营效益和客户满意度，为达成这一既定目标，深度开展对历史销售数据的挖掘与分析，将市场趋势、季节性特征和消费者行为等多维度资讯相结合，构建一个既高效又实用的需求预测模型，聚焦A公司(云南)公司库存管理上的痛点，解决传统库存管理时所面临的需求波动难题，将区域性零售特征与供应链前沿技术相结合，构建区域性需求预测模型，精准捕捉多维影响因素，解决传统预测的局限性。针对云南地区独特的季节性波动（如雨季消费低谷、节庆旺季）、地理因素（山区物流延迟）及少数民族消费习惯，融合LSTM模型对非线性趋势的捕捉能力，突破传统方法（如历史均值法、ARIMA）对复杂区域特征的建模瓶颈。多维度数据融合，整合历史销售数据、本地市场活动（如旅游促销）、气候变量（如气温、降雨量）及竞品动态，构建适配区域性零售场景的预测模型，提升需求感知精度。设计动态库存控制策略，平衡缺货与冗余风险，动态安全库存机制基于预测结果的置信区间（LSTM）或残差分布（ARIMA），结合云南供应链网络特点（如配送中心覆盖半径、供应商响应速度），设计可变安全库存阈值，实现库存水位随需求波动自动调整。分类优化EOQ与ROP，针对高波动SKU（如季节性农产品、旅游纪念品）与低波动SKU（如日用百货），分别采用LSTM和ARIMA驱动的补货策略，降低订货成本与持有成本的冲突，提升库存周转效率。将预测模型与ERP系统集成，实现从人工经验判断到自动化补货指令的转变，缩短决策响应时间（目标提升50%）。通过可视化看板展示预测结果与库存风险预警（如滞销品识别、爆款备货提示），赋能管理层制定前瞻性策略，提升客户满意度（如现货率目标>98%）。总结A公司（云南）在模型构建、系统落地及组织适配中的经验，形成“预测-决策-执行”闭环框架，为同类型企业（如西南地区中小型零售商、跨境供应链企业）提供技术参考与实践指南。1.1.3研究意义本研究对A公司乃至整个零售行业均具有深远意义，借助构建精准的需求预测模型，企业可更准确地预判未来销售趋向，以此做出更贴合实际的库存规划，这不仅能防止库存出现大量积压，降低资金占用及仓储成本支出，还能保障商品按时得以供应，实现客户多样化的诉求。完善区域库存管理相关理论：结合云南多民族文化、旅游经济以及跨境贸易的特质，构建起“地域文化因子-需求预测-库存弹性”三元理论框架，填补传统模型对非经济变量量化不充分的短板。推出牛鞭效应治理的新路径：采用区块链技术实现供应链数据的清晰透明，降低信息扭曲的层级，为抑制牛鞭效应给出新的技术方案。提高预测模型的地域适应水平：结合云南多民族文化及季节性旅游经济的特点，研发融合“地域文化因子”（例如泼水节、火把节消费出现的峰值）的需求预测模型，弥补传统模型对区域性变量量化不充分的缺陷。完备库存韧性理论：将供应链中断风险（如云南山区物流的延迟现象）结合起来，研发“动态安全库存阈值算法”，为高波动市场给出理论指引。如表1-1。表1-1动态安全库存阈值算法痛点维度传统模式表现行业先进水平云南现状牛鞭效应成本占比15%-25%≤10%（区块链协同企业）22%（跨境供应链）库存周转率（次/年）快消品均值：6.2A公司全球：8.15.1平均绝对百分误差（%）12-15（自回归积分移动平均模型）≤8（LSTM-Transformer）12.3数据来源：采用动态安全库存阈值算法对A公司库存数据进行分析本研究不仅提升A公司的运营效率和成本控制能力，还将为其在激烈的市场竞争中赢得更多的客户满意度和市场份额，实现可持续的商业成功。1.2研究内容与方法1.2.1研究内容本研究着重于需求预测模型构建、库存控制策略优化以及这些策略在A公司实际应用效果的评估方面[3]。在做需求预测模型构建这件事上，依靠历史销售数据、市场走势、季节性状况等多种资讯，运用时间序列分析、机器学习等前沿技术，打造一个精准又稳固的预测模型，该模型可以预估未来一段时间里的商品需求量，为库存管理操作提供科学的凭据。本研究的另一重点聚焦于库存控制策略的优化，凭借需求预测模型的输出结果，对现存库存控制策略进行深度剖析，且结合公司运营方面的特点与市场环境，给出具针对性的调整方案，这些方案期望降低库存成本、拉高库存周转率，并保证商品供应实现及时稳定，为了验证优化策略是否管用，在A公司进行实际运用，并通过对比此优化策略实施前后的运营数据，对策略成效进行客观的评估分析，评估指标有库存成本、缺货率、客户满意度等，且不局限于这些，想要全面呈现策略优化的实际业绩。本研究意在运用科学手段和严谨分析，为A公司拿出一套有效的库存控制解决途径，协助企业于激烈的市场竞争中保持领先地位不变[4]。1.2.2研究思路本研究的目的是构建精准的需求预测模型，进而优化A公司的库存控制策略，为达成这一目的，本文制定了下面的研究思路，保障研究过程的逻辑合理且科学有效。我们从实施理论框架构建起步，深入挖掘需求预测与库存控制的理论底蕴，借助对时间序列分析、机器学习等理论的研究，本文为后续的模型搭建提供了坚实的理论后盾，本文进入到数据收集和分析阶段[5]，这一阶段的关键是使数据全面又精准。我们会从A公司内部销售记录里面获取历史销售数据，再结合市场调研得出的报告，以把握消费者需求和市场走向，数据预处理阶段包含数据清洗与格式转变，维持数据的高质量，为后续的分析工作打好基础，在模型构建的这个阶段，采用前沿的时间序列分析方式和机器学习算法，与A公司的实际销售数据相结合，设计出精准的需求预测模型[6]。模型验证和测试环节借助对比预测结果与实际销售数据，核实模型的精准度和可靠性，进入库存控制策略的优化时段[7]，借助需求预测模型的输出成效，结合库存控制的基础理论，形成更合理的库存控制策略，该过程会综合考虑成本、服务质量还有响应速度等多个方面，来保证策略能达到全面性和实用性要求。依靠案例分析的举措，选取A公司特定的销售案例，深入探究需求预测模型及库存控制策略在实际经营中的应用成效，依靠案例探究，本文希冀能为企业提供更具体、更贴合实际的操作建议，为助力企业提升运营效率及客户满意度。1.2.3研究方法（1）文献研究法。了解库存控制、时间序列预测、数据驱动库存优化等库存管理方法相关的库存理论模型研究进展，对现有库存控制中主要模型方法的使用条件和场景进行梳理，为模型构建奠定理论基础。（2）案例研究法。选取A公司云南分公司作为案例研究。在当地区域内有比较广泛的零售网络的多个KOD产品，包含食品类、百品类、家用品类等品类，具有代表性。对其近4年ERPs系统销售和库存的ERP全面进行数据挖掘和分析，以此掌握其在多品类情形下的库存运作规律和库存预测管理现状，明确其在复杂多变的零售环境下面临的主要库存问题。（3）数据收集和统计方法。对日销售数据和库存数据、产品属性和促销数据清洗和整理，从中选取影响需求变动的主要因素，采用时间序列分析揭示其销售的周期性、趋势性和稀疏性，并进行预测建模。（4）复合建模法。分别建立ARIMA与LSTM两种模型。对比两种模型在不同数据情形下的预测结果，分析两种模型的预测能力高低。将模型得到的预测结果作为输入，基于EOQ与ROP理论模型提出基于预测的库存优化策略。1.3论文结构及创新1.3.1论文结构与框架论文结构框架部分，详细阐述了本文的总体架构以及各个章节之间存在的逻辑联系[10]，整篇文章一共划分成引言，理论框架与文献综述，数据采集和分析手段，需求预估模型创建，库存控制策略改善，实例分析，政策分析和提议，结论等八个关键板块。引言章节对研究的背景、目的及意义部分作了概括性叙述，给后面的深入探究形成了根基，从阐述A公司的业务概况入手，凸显出需求预测和库存控制在零售业中的关键意义，从而确定了此次研究的主要目标[11]。文献综述部分，全面整理了需求预测和库存控制的理论框架，包含基本原理，适用场景以及各模型的类别与特性，通过对国内外有关研究加以归纳，体现出现有研究的情况和不足，给本项研究的革新之处赋予了理论支持。数据采集与分析部分，清楚地阐述了数据的来源，预处理还有管理办法，而且把时间序列分析，机器学习算法这些数据分析技术细致讲解了一番，给后面的模型创建给予了方法上的引导。需求预测模型的建立部分，主要介绍了需求模型的选择、建立和评估方法，基于实际数据进行训练和测试，验证了模型的准确性和健壮性[12]。基于需求预测结果，探讨库存控制的策略选择和优化路径，通过设定明确的优化目标，采用线性规划等优化方法实现了库存成本最小和客户满意度最大。实证部分，以A公司为个案，对需求预测模型和库存控制策略进行了综合应用，为理论研究提供了实证支持，并且针对现有库存控制策略的问题提出了针对性的改进意见和建议，为公司管理层提供决策依据[13]。结论部分是对研究的主要结论和贡献的总结，并对存在的局限性和可能性的研究方向进行了展望，为后续在该领域的研究提供了参考。1.3.2论文创新点本论文在深入研究A公司的库存控制问题时，提出了多个创新点，为零售行业库存管理的理论与实践贡献了新思路。论文构建出一种崭新的需求预测模型，该模型不光整合了传统的时间序列分析手段，还掺入了现代机器学习算法，像随机森林跟神经网络，从而有效提升了需求预测的准确水平，依靠对比实验，新模型在预测的精度与稳定性上均胜过传统的自回归积分移动平均模型和ETS模型。该创新使企业可以更准确地把控市场动态，为库存管理给予更可靠的数据助力，论文设计了一种独特的库存控制策略，该策略凭借需求预测模型的输出结果，实时调节库存水平，从而让库存成本降至最低，客户服务水平升至最高，跟传统的EOQ以及ROP模型相比，新策略更看重实时数据的运用和反馈机制的搭建，使得库存管理的灵活性与高效性增强。凭借实际应用案例展开分析，本文确认了新策略在降低库存成本、提高客户满意度方面的突出效果[14]，论文同样对现有库存管理理论进行了拓展深化，我们参照A公司的实际运营情形，对库存管理当中的关键问题开展深入探讨，就如需求的不稳定性、供应链协同配合等，依靠实证研判，本文为这些问题给出了新的解决思路跟方法，进一步使库存管理理论体系得以丰富[15]。形成“需求预测-库存策略-成本优化”闭环体系，方法体系设计：把多模态数据（销售数据、气候、区域消费指数）跟动态优化算法融合到一块，首次在区域性零售场景达成“预测—决策—反馈”全链路闭环，应用场景：针对云南旅游旺季需求的瞬间突变，借助实时客流数据调整安全库存的阈值，把补货周期与成本优化模型进行联动（目标：缺货频次降低40%，库存周转的频次提升15%）。方法融合更新，多模态数据融合框架技术亮点：把非结构化数据（社交媒体舆情，门店监测客流热力图）同结构化数据（ERP销售记录）加以整合，通过NLP技术获取抖音，微博上诸如“云南野生菌”“跨境免税品”之类的关键词热度，并把它当作预测模型的动态权重因子，效果检验：针对2023年“野生菌旺季”展开模拟试验时，融合了舆情数据的模型平均绝对百分误差仅有7.2%，比传统模型（12.5%）明显优化。表1-4模式创新性对比创新维度传统方法本研究创新预期提升效果需求预测单一历史数据驱动多模态数据融合（气候+舆情+跨境指标）平均绝对百分误差≤8%（原12.3%）库存策略固定安全库存阈值动态算法（嵌入物流风险与保质期因子）缺货率↓至2%以下数据可信度中心化数据库易篡改区块链分布式存证数据纠纷成本↓30%决策模式人工经验判断为主预测模型自动生成补货建议人工干预减少50%本论文在需求预测模型创建，库存控制策略改良以及对既有理论的贡献等方面具有突出的革新之处，这些革新点一方面提升了零售企业库存经营的效率与成果，另一方面给有关学术研究赋予了新的观察角度与发展方向。

第二章理论框架与文献综述2.1需求预测理论基础2.1.1需求预测的基本理论随着互联网和大数据技术的不断发展，需求预测的理论和方法也在不断创新和完善。通过挖掘和分析海量的在线交易数据、用户行为数据等，企业能够更深入地了解消费者需求，优化库存管理，提升市场竞争力。需求预测在企业运作当中属于非常关键的部分，格外是针对零售行业来说，其需求预测的基本理论包含了时间序列分析，季节性调整这些核心要点。时间序列分析属于需求预测的关键技术之列，其通过对历史销售数据执行有序的，与时间有关的分析，以表现销售趋向和周期变动状况。该方法可察觉到产品需求的季节性起伏，譬如在某些季节或者节假日期间销量增长或者削减的情形，而且，时间序列分析也会顾及到趋势要素，也就是长时间范围内销量上升或者下降的态势，这样就能助力企业更好地掌控市场动向。在零售业当中，季节性调整属于需求预测里非常关键的一步，各个季节消费者的购买行为会出现很大改变，所以企业要针对销售数据做季节性调整，除去季节性因素给销售走向造成的影响之后，企业就能更好地看清非季节性的销售变动情况，进而实施更为精准的预测。根据定义和方法不同，可以将时间序列预测方法细分为基于统计的预测方法以及基于机器学习的预测方法。基于统计的预测方法传统的统计方法侧重于从历史数据中发现规律，根据数据的平稳特征及周期性特征来预测未来的变动趋势。传统的统计学预测方法主要适用于数据噪音小、数据变化规律程度高的预测场景，如短期内和中期的库存需求等。常用的方法包括简单/加权求序时平均法、移动平均法、指数平滑法、趋势部析法、季节分析法等。李雅莉[41]认为可以根据预测周期划分为短期预测、中期预测、长期预测三类，从而选择不同的方法。Pozzi等[42]采用简单移动平均法和加权移动平均法两种方法来预测纽约股票交易所的收益，表明所使用的方法在处理金融高频数据时具有良好的稳健性和抗噪性。然而，当出现需求突变和/或“零需求”的情况下，上述方法在处理这些突变和极端值时表现较差[43][44]。更复杂的模型如自回归滑动平均模型（ARMA）和差分自回归移动平均模型（ARIMA）是适用于非平稳时间序列的中短期预测模型。张婷等[45]用ARIMA模型对船舶摇摆角度进行预测，选择最佳差分阶数获得了更好的预测结果。类似地，孙学波[46]等用ARIMA模型分析地音数据实现了对冲击地压的预测。基于机器学习的预测方法相较于统计方法强调建模与假设，机器学习更强调数据驱动与模式挖掘的能力。其适用于多种类型的数据与复杂的非线性关系，更适用于需求数据高频、高度变动的特点。主要方法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机、随机森林（RF）以及集成算法（XGBoost）等。Ban和Rudin提出[47]采用机器学习方式直接推导出最优订购量，跳过了需求分布估计的步骤，实现了医疗资源在需求侧的高效匹配。该类方法需要更多的训练数据和计算机资源，但由于其泛化能力强、受外界变量的影响较大，对于库存资源复杂的情形适用性不强[48]。基于神经网络的时间序列预测方法伴随着深度学习的崛起，进一步发展深化。长短期记忆神经网络常用于处理长期依赖关系的序列资料，因其具有门控机制，避免了普通RNN的梯度消失和梯度爆炸的问题，适用性更强[49][50]。Sagheer和Kotb[52]通过石油行业的案例实证了LSTM的预测结果比传统方法有着更高的精度。徐晓燕等[53]通过对比BP神经网络、小波神经网络和其他进化优化方法在生鲜农产品需求预测发现，LSTM对数据中非线性波动性较强的库存数据有着较好的数据适应性和预测能力。除了采用时间序列分析和季节调整外，需求预测还可能会采用其他统计方法和模型，如回归分析、指数平滑等，以考虑更多的因素，如价格波动、促销活动、竞争因素等，以提高预测的准确性和可靠性。伴随互联网和大数据技术持续发展，需求预测的理论及方法一直在更新并逐步完善，通过对大量在线交易数据，用户行为数据等加以挖掘和分析，企业可以更好地把握消费者需求，改善库存经营状况，进而加强自身在市场上的竞争力。2.1.2需求预测的应用场景在零售业当中，需求预测有着十分宽泛而重要的应用场景，伴随市场竞争日益激烈以及消费者需求渐趋丰富化，精准预估未来需求成了企业制订有效的库存控制策略，改良资源安排状况并提升经营效率不可或缺的一环。一方面，需求预测有益于零售企业妥善制订进货方案，通过对以往销售数据加以分析，并结合市场趋向，季节变动之类的要素，企业能够预估出日后某段时间里商品的需求量，于是预先展开采购与备货活动，保证货架上有足够数量的货物，防止由于缺货现象造成销售方面的损失。另一方面，需求预测对于库存经营来说同样十分关键，库存太多会占用企业资金，增大仓储成本，而且也许会因为商品过期或者损坏而遭受损失，库存太少又可能引发频繁补货，干扰到正常销售，通过精确的需求预测，企业能够设置恰当的库存数量，从而达成库存成本和销售利润之间的协调。互联网时代，大数据和人工智能技术的应用进一步优化了需求预测的准确性，零售企业通过对线上线下消费者购买行为、搜索记录、社交媒体评论等各类数据加以分析，可以更为精确地把握市场需求，给库存控制给予更强的数据支撑。需求预测在零售业中有很多应用场景，这对提升企业的市场竞争力，改善库存管理，做到降本增效有着重大价值。2.2库存控制理论基础2.2.1库存控制的基本理论库存控制属于企业运作极为关键的部分，其包含了对物资储备，流动及管理的全方位规划，库存控制主要目标在于保障企业经营活动所必要的物资得以准时供应，而且防止出现过量的库存堆积，从而达成成本与资源利用的最适化。库存控制的基本概念包含库存成本的经营，库存成本覆盖物资采购成本，而且关乎持有成本，订货成本，缺货成本等诸多方面，持有成本即储存物资所需花费的费用，譬如仓库租金，保险费，库存物资折旧费等，订货成本同每次采购行为相关联，包含采购人员薪资，运输费，订单处理费等，缺货成本就是因为库存短缺造成生产停工或者顾客订单延误等情形下遭受的损失，图如2-1库存控制分类法。图2-1库存控制分类方法库存控制方面，安全库存的设置同样属于一项关键原则，所谓安全库存，就是为防范需求波动或者供应不确定情况而额外储备起来的物资，其可助力企业于遭遇诸如供应商延迟交货或者市场需求猛增之类的突发状况之时，依旧可以维持正常运作，但倘若安全库存过多，便会致使持有成本增大，于是乎，企业必要通过精准的需求预估以及风险守护才能够恰当地确定安全库存水准。现代库存控制同样重视依靠先进的信息技术加强管理效能，比如运用库存管理系统之后，企业就能随时了解库存情况，该系统会自行开展库存补给和调节，缩减了人员失误与耽误，凭借大数据分析技术，企业能够更为精准地预估日后的需求状况，给库存控制赋予科学依照。库存控制的基本理论包含库存成本管理，安全库存设置，信息技术应用等诸多方面，这些原则与方法一起形成了现代企业库存控制体系的根基。2.2.2库存控制的应用场景库存控制于零售业而言非常关键，特别是对于A公司这种大型连锁企业来说，其运用场景既全面又十分关键，零售业重点在于能够极速而且精准地回应市场需求，而库存控制就是达成此目的的根基所在。在A公司运作当中，库存控制另外关系到商品存储和管理的效率，而且直接左右到客户满意度以及公司的盈利水平，通过精准的库存控制，A公司可以保证货架上一直有足够的商品，免除由于缺货造成的销售损失，恰当的库存水准也有益于缩减库存成本并加快资金周转速度。互联网时代下，数据推动的库存控制策略十分关键，A公司可凭借大数据分析技术及时跟进商品售卖状况，预估日后的需求走向，并依此来调节库存策略，比如按照以往的销售资料及季节变动情况，A公司能够预先制定好库存计划，以保证在销售高峰时段存有足量的存货。库存控制也同供应链运作紧密相关，A公司通过与供应商形成密切合作关系来达成信息共享并协同工作，这样就能更进一步提升库存控制的精准度和效率，这样一种整合供应链的库存控制策略有益于A公司在竞争激烈的市场环境当中守住领先地位。库存控制对于A公司而言十分关键，通过数据引导的库存控制以及供应链融合，A公司得以持续改良库存运作，增进顾客满意程度，并做到盈利的可持续增长。2.2.3库存控制模型的分类库存控制模型的分类大多源于企业运作时对于库存经营的不同需求，经济订货量模型（EOQ）与再订货点模型（ROP）便是两个被全面采纳的库存控制模型。经济订货量模型（EOQ）属于一类用以决定企业单次订货数量的模型，其目的在于令订货成本与储存成本相加之和达到最少，此模型适合于需求较为稳定且可预测，产品单价及订货成本大致固定不变的情形下使用，依靠EOQ模型，企业能够找出最为经济的订货批量，进而既满足市场需求又缩减存货成本。再订货点模型（ROP）关注的重点在于明确什么时候应该再次订货，从而防止出现库存缺货或者库存积压过多的情况，ROP模型一般适合于需求不确定程度比较高而且缺货成本较高的情形，这个模型会指定一个再订货点，当库存量下降到这个点的时候，就启动订货操作，ROP模型的要点就是要精准估算需求率以及补货所需的时间，这样才能保证库存得到及时补充。在实际操作当中，EOQ模型更多针对那些需求比较稳定而且规模较大的企业，ROP模型却比较合适需求变动幅度大而且对缺货情况很敏感的业务情形，伴随互联网技术不断发展，企业能够更为便利地得到市场数据以及供应链相关信息，这样就给库存控制模型得以精准运用给予了强有力支撑，通过整合大数据分析与人工智能技术之后，企业就能随时去调整自己的库存策略，从而解决市场瞬息万变所带来的问题。2.3文献综述2.3.1国内外研究现状国内外针对需求预测和库存控制展开的研究收获了诸多成果，就需求预测而言，很多预测模型被广泛性采纳，比如时间序列分析里的自回归积分移动平均模型模型，指数平滑法等等，这些模型通过对以往销售数据加以拟合，可以比较精准地预估出将来某段时间的需求量。近些年来，伴随大数据和机器学习技术不断发展，像神经网络，随机森林之类更为繁杂的预测模型也渐渐被应用到需求预测当中，从而进一步提升了预测的准确性与灵活度。就库存控制而言，像经济订货量模型（EOQ），再订货点模型（ROP）这样的经典库存控制模型，在企业里还是被广泛性采用，它们依照需求预估结果以及安全库存水准来决定理想的订货数量和订货时间，从而达成库存成本的最低值，一些比较前沿的库存运作手段，比如即时库存观察系统，自动化存储系统等等，也给企业供应了更为高效，精确的库存运作方法。除去理论模型之外，国内外学者通过实证分析来考察这些模型在现实中的成效，一些研究显示，就零售行业而言，依靠机器学习的需求预测模型可突出改善预测的准确性，从而改良库存控制策略，削减库存成本并提升顾客满意度，伴随供应链管理变得越发关键，库存控制慢慢由单个企业的范畴拓展到整条供应链，以此达成整体库存管理的最适化。国内外针对需求预测与库存控制展开的研究收获颇丰，不过仍然存有不少尚需深入探究之处，诸如怎样把更为前沿的预测手段同库存控制策略融合起来去顺应时常变动的市场状况以及消费者需求，这会是日后研究的一大重点所在。2.3.2研究差距分析当下有关需求预测和库存控制的研究当中，虽已收获不少成果，但仍然存有某些问题与短缺之处，而这些恰恰给我们带来了研究的余地与契机，这便是本项研究有所革新之处。当前已有的需求预测模型，在应对复杂多变的市场环境时，常常无法精确把握消费者需求的快速改变，特别在零售行业当中，季节变换，促销活动，市场竞争等诸多因素都会给需求带来很大影响，所以，研发出可以更为精准地预估这些变动的需求预测模型，属于本研究的又一革新之处。传统的库存控制策略对于供应链中断，市场需求变动之类的不确定因素缺乏足够的灵活性，这也许会引发库存积压，缺货成本增多或者顾客满意程度下滑等状况，此项研究想要通过改良库存控制策略来加强企业应对市场改变的反应速度与灵活性，进而削减库存风险并改善经营效率。从互联网数据看，近些年来，零售行业遭遇着愈来愈大的市场竞争压力，而且消费者的需求渐次多元，比如，据市场调研显示，消费者表明自己购物的时候更为关注产品的个性化与定制化情况，这便须要零售企业既能精准预估市场需求，又要可以立即调节库存策略来适应消费者的个性化需求。本研究重点在于开发出更为精确的需求预估模型并改善库存控制策略，从而应对零售行业出现的新问题，希望凭借互联网大数据以及先进的机器学习技术，给企业赋予更为智能，高效的库存经营方案。2.3.3理论与实践的结合在探究需求预测和库存控制的理论架构的时候，不能漠视理论同操作之间的密切关联，理论研究给零售行业赋予了科学的指引，实际操作又证实了理论是否可行，要想提升研究成果的实际应用价值，就要留意怎样把先进的理论模型同A公司的具体运作场景融合起来。拿需求预测来说，利用时间序列分析，机器学习这些理论方法之后，我们就能创建起精确的需求预测模型，不过模型是否有效得要在真实的销售数据里加以验证才行，通过随时接入A公司的销售数据，我们能够持续调节模型参数，从而保证预测结果准确无误，再加上互联网上有关消费者行为的数据以及市场趋向之类的信息，就可以让预测模型变得更为合适。库存控制方面，理论上存在诸如EOQ，ROP之类的库存模型，这些模型给出了库存运作的基本架构，不过在实际操作当中，本文得要依照A公司的详细状况，譬如商品种类，销售期限，供应链能力等等，去调整库存策略，就拿畅销商品来说，可以采用较高的库存周转率；至于滞销商品，则大概须要削减库存量以缩减成本。把理论同操作融合起来之后，本文既能改善A公司的运作效能，又能让它在竞争激烈的市场环境里收获更多的市场份额，这样做还给整个零售业创造出新的机会，令理论研究变得更有实用价值，进而促使该行业不断革新并取得发展。A公司库存控制数据收集与分析方法3.1A公司介绍3.1.1A公司库存现状中国A公司创建于2010年3月8日，其注册地址处于云南省昆明市五华区，法定代表人是AndrewPeterMiles，该公司业务范畴宽泛，牵涉诸多方面，包含且不限于预包装食品兼散装食品售卖，特殊食品经营，热食类食品制售，冷食类食品制售，糕点类食品制售，自制饮品制售等等，而且，它还代理售卖预付卡，从事综合百货，食品饮料，酒，纺织服装，日用品，文化体育用品及器材，珠宝首饰，医疗器械（一，二分类），国内版图书报刊，电子出版物（零售），汽车，摩托车零配件，家用电器及电子产品，五金，家具，室内装修材料等商品的零售或者批发活动。而且，A公司供应一系列配套服务，包含宴会食品配送，食品加工与餐饮服务，娱乐休闲服务，健身中心运作，洗染服务，理发及美容保健服务，摄影扩印服务等等，A公司在中国境内从事部分自营产品的加工，还有农副产品的收购等有关事务，A公司属于A公司（云南）商业零售有限公司旗下一员，当下已在中国云南区域设立了26家分支企业，不断巩固其在中国的发展根基，努力扩展自身的零售业务网络，该公司在经营期间严守国家相关法律规定，尽力保证自身经营行为的合法合规，从而给消费者赋予优良的商品和服务。基于对A公司经营范围及发展现状的梳理可以看出，该公司业务类型多元、商品品类繁杂、运营链条长，尤其在食品、日用百货及自营加工服务等方面具有高度的SKU复杂性和供应链广度。这种多元零售体系对库存管理提出了更高的灵活性与精细化要求。与此同时，从存货项目的具体数据可见，2018-2022年期间，A公司的存货期末余额呈不断增长态势，由437.83亿美元逐步上升到565.11亿美元，须要着重显示的是，2018-2021年这段时间里，A公司存货的增长速度比较缓慢，可到了2022年，它的存货余额却突然大幅增长，与上一年相比，增长率达到了25.72%。再来看存货占资产的比重情况，A公司集团2022年存货占比显著扩大，存货占总资产的比重由17.80%升至23.08%，其占流动资产的比重更从49.91%暴增到69.71%，此数据体现出存货在A公司总体资产架构里占有举足轻重的地位，所以，存货的运作状况会给公司整体运作品质以及经营效能带来悠远的影响，而且，存货占流动资产比重如此大幅度地增多，还暗示着2022年A公司集团流动资产内部形成的质量大概下滑，参照表3-1可知。表3-12018-2022年存货财务数据(单位:万元)年份20182019202020212022存货437.83442.69444.35449.49565.11流动资产合计596.64618.97618.06900.67810.70资产合计2，045.222,192.952,364.952,524.962,448.60存货占流动资产比例73.38%71.52%71.89%49.91%69.71%存货占总资产比例21.41%20.19%18.79%17.80%23.08%存货周转率8.68.758.99.48.46存货周转天数41.8641.1440.4638.2842.57数据来源A公司2018-2022年存货财务数据从存货运作效率指标看，2018-2021年期间，公司存货周转率不断上升，由8.6优化到9.4，不过2022年因存货余额增多，周转率小幅减小，降到8.46，而且存货周转天数也从38.28天扩充到42.57天，但总的来说，A公司集团的存货周转情况依旧维持在较高层次，它身为全球零售行业的领先者，在渠道经营上具备很强的实力，可以有效地缩减库存堆积以及资金被占用的风险，下面是2018-2022年A公司存货周转率的变动情况。如图3-1所示。REF_Ref192\h图3-12018年至2022年A公司存货周转率的变化趋势2022年，受全球疫情反复的影响，众多国家和地区进一步收紧了供应链的相关限制措施，导致延迟交货、库存短缺等问题时有发生，这在一定程度上削弱了企业的存货周转效率。存货周转率的下降意味着A公司集团需要投入更多资源用于库存管理，企业的运营状况也因此面临一定挑战。因此，深入分析A公司在当前背景下的库存运作机制，并基于数据驱动手段探索其库存优化策略，既具理论研究价值，也具有重要的现实指导意义。3.1.2库存控制现状分析在当前库存控制体系下，A公司面临的核心问题集中体现在需求预测能力不足导致的库存结构失衡与运营效率损耗。具体而言，存在以下问题：（1）数据孤岛A公司的库存数据主要是历史销售数据的平均值，缺乏对不断变化的市场需求的预测能力，在2022年春季区域性疫情导致食品需求爆发的情况下，A公司所属的局部仓库缺货率高达15%，滞销品库存同期增加23%7。导致上述问题一方面在于静态的库存预测模型与动态的需求预测模型脱节，一方面在于信息系统的脱节，A公司全球使用卫星系统实时汇总数据，但是在云南地区与供应商的合作，供应商信息不够完善，只能进行简单的数据交换，无法利用卫星通讯系统，因此难以做到更精准的预测；另一方面A公司26家分公司在不同地区各自使用自己的库存系统，跨仓调拨率不到5%，地区数据不能做到实时共享。（2）资源配置失衡A公司经营的品类包含食品、日用品、医疗器械等26大类1万多种SKU，但是，在库存布局上却存在着“一刀切”的现象。高周转的食品(日均需求浮动率±35%)和低周转的耐用品(日均需求浮动率±8%)同一种补货策略，形成了前者安全库存过量40%(超过同行业安全库存标准)，而后者却经常缺货。A公司目前全球运用ABC管理模式，在云南区域内，A类商品由于缺乏冷链设备，存储损失率高，达30%(远远大于国际平均3%)。同时，A公司有9.9元低价专区，这些区域的库存量不随着消费者消费习惯的变化而变化，从而造成部分店面的货物堆积和脱销，导致A公司同时缺货。（3）供应链协同不足云南省高速公路发展水平较低，跨省配送成本占商品价值的5%，远超美国市场，而本土采购体系尚未完善，进一步推高库存成本。A公司全球推行的“无缝点对点”物流系统在云南难以落地，供应商与零售端的信息协同受阻。生鲜商品的“边卸货边分拨”流程因信息系统对接不畅，导致分拣效率低下，员工加班时间延长。此外，配送中心覆盖半径受限，理想为320公里，而云南山区地形复杂，配送频次难以达到每日一次的标准，部分偏远门店库存周转天数延长至行业均值的两倍。（4）本土化策略缺失A公司尝试在云南复制一种全球商业模式，但忽略了云南市场的特点。自有品牌“沃集鲜”的烘焙产品，在昆明试点时销售量较多，但由于未考虑云南省少数民族饮食风俗，在部分地州门店滞销。此外，A公司没有构建动态安全库存模型来缓冲大宗商品价格波动，粮油年波动率高达18%，而存货跌价准备计提比例仅为0.8%，远低于行业约3%的滞销率（基准），被滞销的库存价值在2022年约为16.95亿元，A公司在面临突发性供应链中断时，预防性增加的库存约为170亿元，其中32%的品类未出现实际供应风险，造成无效的货币占用。这都使得A公司的库存控制“高成本、低响应”，虽然占据了渠道优势，维系着较高的周转效率，但是库存的过度膨胀，在某种程度上已经影响了资产的质量和经营的柔性，亟待构建数据驱动的动态库存控制系统。3.2数据收集方法3.2.1数据来源需求预测和库存控制研究需要依靠多种化的数据来源，内部销售记录就是很重要的一种数据来源，它详尽记载着每次交易的商品种类，数量，价格，交易时间等情况。这些销售数据一方面体现出消费者的购买行为和喜好，另一方面给需求预测模型赋予诸多有关以往销售的信息，从而让模型更好地预估未来的销售趋向。故而本研究所使用的数据来源于A公司云南分公司ERP系统，涵盖2020年1月1日至2024年8月14日期间的运营数据。该数据由企业信息化部门导出，数据粒度为SKU级别的日维度记录，覆盖企业运营全过程中的关键业务指标，具有高频、结构化的特征。数据主要包括：（1）特征的时间序列；（2）存货数据，包括每个SKU在每一天的存货量（单位/日），反映了市场真实需求的时序变化。由于某些产品可以按非整数单位储存，比如1.5公斤的大米，因此存货量可能是小数；（3）促销信息，涵盖所有促销活动的执行记录；（4）产品类型，包含SKU所属品牌和产品线数据。数据结构如表3-2所示。表3-2数据结构列名描述数据量及缺失值Dtypedate日期3,000,888non-nullobjectfamily产品类型3,000,888non-nullobjectstock总存货量3,000,888non-nullfloat64onpromotion促销数量3,000,888non-nullint64数据来源：A公司云南分公司ERP系统运营数据3.2.2数据预处理数据预处理属于数据分析流程里非常关键的部分，其包含对原始数据执行清洗，格式转换之类的操作，从而保证数据具有质量和可靠性，在创建需求预测模型以及开展库存控制策略改良之前，要先细致地处理所搜集到的数据，数据收集，明确数据来源从A公司的销售系统，库存经营系统，供应链经营系统等获取有关数据，这些数据会被用来形成需求预测模型。数据清洗属于预处理的关键步骤，要处理缺失值，查看A公司的数据有无缺失现象，如果有就按照具体情形利用填充（比如均值填充，中位数填充，前后值填充等等），删除或者插值来解决，还要执行异常值检测与处理，用诸如MinMaxScaler之类的统计方法找出异常值，再遵照业务逻辑判断究竟是保留，删掉还是改正这些异常数值，也要做数据去重工作，保证A公司的数据不存在重复之处，防止给模型训练造成误导，在此期间还要核查并改正数据里的错误，包含拼错的单词，不正常的值以及重复的条目。比如，销售记录里也许存在由于操作失误而录错的数据，这些数据若未经过清洗，就会极大地影响到预测模型的准确性，我们借助编程脚本去自动找出并解决这些问题，要不就做人工校对和改正，神经网络模型对于输入特征的数值范围比较敏感，一旦特征值相差太多，就有可能造成梯度更新不均衡，从而致使模型很难收敛，所以对数据执行标准化十分关键，MinMaxScaler就是一种常见的数据预处理手段，它的变换公式如下所示：在时间序列建模中，如何将原始数据转换为可用于学习模型输入的结构是整个建模流程中至其中X为原始特征值，Xmin和Xmax分别为该特征在整个训练数据中的最小值和最大值，X'为归一化后的值。归一化后的每一个数值都被压缩到[0，1]区间内。关重要的一步。Keras提供的TimeseriesGenerator工具目的在于自动构造以“滑动窗口”为基础的训练样本，形式上属于一种有监督的时间序列建模策略。该过程基于滑动窗口技术，将一段连续的历史观测值（如过去30天的销售数据与促销信息）作为模型的输入X，用于预测某一未来时间点的目标变量y。在数学上，该方法遵循如下监督学习框架：其中，表示第t天的特征向量，n为特征维度，而yt表示目标变量的值。通过这种方式，时间序列数据被组织为一个三维张量结构：样本数*时间步长*特征数，符合LSTM等循环神经网络对输入数据格式的要求。具体而言，首先通过设置historyinput=30明确每一个训练样本由连续30个时间步的输入组成；接着使用Timeseries-Generator(x_train,y_train,length=30,batch_size=1)自动生成训练样本和标签对，并灵活设定预测步长为一步，适用于单步预测任务。该生成器遍历原始数据，根据设定的窗口长度持续输出形如(Xi,yi)的训练对。通过这一系列的数据预处理过程，也要顾及A公司特有的业务情形及需求，比如季节变动，促销活动，节假日之类的要素会给销售数据带来的影响，此类特别之处也许得要在特征工程环节做专门的应对，这样才能提升需求预测模型的精准度和实用性，可以保证交给需求预测模型的数据是干净，规整又经过标准化的，进而为后面的模型学习以及库存控制策略制订形成牢靠的根基。3.2.3数据存储与管理在数据存储与管理上，A公司采取先进的技术方法保障数据安全且可获取，公司设置高性能存储体系，包含SAN，NAS之类的网络存储装置，以此来适应海量数据存储需求，这些存储设施不但供应充足空间去存储诸如销售记录，库存资料之类的重要数据，而且凭借RAID技术，数据备份及灾难复原方案等来保证数据可靠而完整。为保证数据安全，A公司执行了严格的数据加密手段，全部敏感数据，比如客户资料，交易记录等等，在储存之前均会予以加密，从而规避数据泄漏或者遭到非法访问，该公司利用多要素身份认证以及访问控制系统，使得仅有得到许可的人员才可以获取敏感数据。在数据运作方面，A公司依靠数据库运作系统（DBMS）来有效地运作各类数据，DBMS给予了数据增添，删除，更改和查询之类的基本功能，而且支撑繁杂的数据分析和报表产生，凭借DBMS，公司可以很方便地获取，变换和装载（ETL）数据，以供应后续的数据分析和发掘。为保证数据具备可访问性，A公司搭建起数据仓库，数据湖之类的大数据处理平台，这些平台会整合来源于各类数据源的数据，并供应统一的数据查询及分析接口，公司内部的分析师与决策者通过这些数据平台，可以立即得到自身所需的数据认知，从而助力业务决策并改善经营状况。A公司针对数据储存及经营执行全方位的技术举措，以此保障数据安全可靠且可获取，这些举措给公司的分析经营，库存把控等重要业务赋予强有力的支持。3.3.1时间序列分析时间序列分析属于很强的统计手段，被全面用在经济，金融，气象，零售行业等诸多方面，就零售业来讲，时间序列分析对于需求预估非常关键，其可助力企业遵照以往的销售数据来预估将来的需求量，进而改善库存经营和采购计划。自回归积分移动平均模型模型属于时间序列分析里的经典之作，其全称为自回归积分滑动平均模型（Auto-regressiveIntegratedMovingAverage，ARIMA），该模型依靠把握时间序列自身存在的关联性去预估以后的值，就A公司的实例来说，可以用自回归积分移动平均模型模型对公司以往的销售数据执行拟合并以此推测接下来某段时期内的销售走向，此类模型非常适合那些有着固定季节变动特性的商品销售预测情况。除去自回归积分移动平均模型模型之外，指数平滑（ETS）同样属于时间序列分析时经常会用到的一类技术手段，ETS依靠对以往数据实施加权平均以达成对将来的预估目的，越临近当前的数据所具有的权重也就越大，这样一种方式显得既简单又有效率，格外适合于那些没有突出趋势或者季节变动特性的销售数据的预测工作，在A公司的库存运作过程里，ETS能够助力其迅速顺应市场变幻并即刻调整存货数量。如表3-3。表3-3A公司库存线性回归统计结果线性回归基本统计结果(n=6) 项平均值标准差样本量2018180.980265.69962019185.411273.71762020185.446273.79662021233.086371.16862022237.961357.4116年份4.0002.1607进入分析--6数据来源：采用线性回归分析对A公司库存数据统计为了更清晰地了解不同商品类别与总存货量的关系，将数据按产品类型Family进行groupby操作进行分类，并对各类商品的平均存货量进行了统计，绘制了前十位商品类别的柱状图。如图3-2所示。图3-2存货量排名top10从图上可看出，不同种类的存货情况差别很大，杂货类的平均存货量远远高于其他类别，它是全部商品里存货量最多的一种，饮料类的存货量也比较高，这类商品一直有市场需求，蔬果类，清洁用品类，乳制品类这些类别，它们的平均存货量处于中间位置，熟食类，个人护理类等类别的平均存货量就比较低，总的来说，商品类别的存货量分布符合“二八现象”，也就是说，一小部分类别占据了大部分的存货量。在识别了存货量贡献最高的商品类别之后，进一步从时间维度展开分析以探究不同年份中各月的平均储存表现。2020至2024年各月的平均存货量堆叠图如图3-3所示。图3-32020-2024各月平均存货量整体而言，每月的存货趋势较为均衡，但各年之间有所波动。2024年的平均存货量在较多月份呈现较高态势，相较于其他年份而言。并且，7月和12月的存货趋势在较多年份处于较高水平。而相较于其他年份，2月和9月的存货趋势平平。尽管每年存货有差异，但各年存货量均存在季节性浮动。在得到各月份的销售变化趋势后，将时间粒度细化到周，观察期内的存货波动节奏。观测期内以周为单位的总存货和促销商品数量变化趋势如图3-4所示。图3-4总存货量和促销商品数量的周度趋势总存货量整体波动较为平稳，多数时间保持在300至400之间。然而在2024年的第51周出现了显著的存货高峰。此外，虽然促销商品数量的总体水平远低于存货量，且全年变化不大，但在个别周数中略有上升，也可能与某些促销节点相对应。整体而言，总存货量与促销商品数量之间的趋势并未呈现强烈同步关系，说明总存货量的变化可能受到其他因素的驱动，促销商品数量不纳入模型。提出促销商品数量后，接着对关键数值变量进行描述性统计分析以了解数据的基本分布特征和集中趋势。总存货量的均值、标准差、极值以及四分位数等信息如表3-4所示。表3-4描述性统计列名均值标准差最小值25%50%75%最大值总存货量35811020011196124717数据来源：采用描述性统计分析A公司总存货量结果显示存货量呈现极端偏态分布，商品总数的平均值为358，标准差高达1102，数据分布极为分散，大多数时间段内存货量较低，仅有少数极端值拉高了整体均值。3.3.2库存控制模型库存控制模型对于企业运作而言十分关键，特别是像A公司这样的大型零售企业，此类模型有益于改善库存水准并加强运作效率与顾客满意度，在诸多库存控制模型当中，经济订货量（EOQ）模型以及再订货点（ROP）模型属于较为常见且被广泛性采纳的模型。经济订货量模型，也就是EOQ模型，其重点在于协调订货成本与储存成本，以此求出最合适的订货数量，在A公司的日常运作过程当中，这个模型可助力决策人员按照以往的销售资料以及库存成本算出最为经济的订货批量，进而削减库存持有成本并规避缺货情况发生，比如通过对过往销售数据加以分析，A公司能够推测某种商品在接下来一段时间内的需求量，再联系这种商品的进货成本和储存成本，运用EOQ模型算出恰当的订货数量。EOQ模型有如下假定：存货总需求量为已知常数，订货成本固定，与订货批量无关但随订货次数增多而增多，库存持有成本随库存量增大而增大，一般与库存量成正比例关系，无订货提前期，也就是能随时补货，需求持续且均匀，没有需求起伏，在这些假定之下，EOQ模型通过比较订货成本和储存成本来算出使总成本最小的每次订货量，EOQ模型的计算公式为：EOQ：经济订货量D：商品年需求量S：每次订货成本（包括订单处理费、运输费等）H：每年库存持有成本（包括货物占有资金的利息、仓库租金、保险费用、货物损坏等）订货成本（OrderingCost）：与订货次数成正比；持有成本（HoldingCost）：与平均库存量成正比。再订货点模型（ReorderPointModel，简称ROP模型）更多着眼于决定何时开始补货，这个模型把需求速度、补货历时之类的要素纳入考量范围，使得企业可以在存货下降到安全存量水准以前实施补货行动，就A公司而言，ROP模型有益于公司遵照即时库存数量以及销售资料，随时调节补货的时机，免除出现存货堆积或者缺货的情况，比如，一旦某种商品的存货量靠近再订货点，系统便会自行下达补货订单，保证存货量始终处于安全界限之上，再订货点（ReorderPoint，缩写为ROP）属于库存运作里引发补货决策的主要门槛值，它的基本计算公式如下所示：提前期内的平均需求+安全库存ROP=提前期内的平均需求+安全库存A公司把EOQ模型和ROP模型融合起来运用之后，可以更为精确地掌控库存，提升库存周转率，削减运作成本，给客户带来更为稳定，高效的服务，这些库存控制模型的运用，无疑给A公司在激烈的市场竞争当中守住领先地位给予了强有力的支撑。

第四章需求预测模型构建4.1模型选择在挑选需求预测模型的时候，本文主要依照几个关键标准去评判模型是否合适，模型的准确性自然是首要考量点，这会直接影响到预测结果的可信度，一个精确度较高的模型，可以更好地贴合实际销售数据，进而给企业赋予更为精准的决策依循[19]，我们通过剖析模型针对历史数据的表现来评判其准确性，除准确性之外，模型的稳定性也是一项重要的选择标准，所谓稳定的模型，即能在各种市场环境之下维持住较为一致的预测水平，免除由于数据起伏而造成的预测失误，我们借助考查模型在不同时段，不同产品种类上的预测成果，以此评定其稳定性。根据第三章对时间序列的讨论，在对A公司库存数据这类非平稳时间序列数据进行建模时，由于数据的高度稀疏性，传统的线性方法无法很好地刻画数据中的非线性因素与零值过多导致的结构问题，因此，在建模时采用两种能较好地刻画稀疏销售行为的长短期记忆神经网络与自回归移动平均模型。LSTM模型能够对具有时间依赖性的序列数据（具有长时性、非线性和噪音较大的销售数据）进行有效的建模，通过记忆门机制记住序列中潜在的上下文信息，即使数据中存在连续的零值也能进行有效特征的提取，设定滑动时间窗，比如用过去30天的数据预测未来1天，可以依次学习存货量的时间序列规则和节奏。相较于LSTM模型对非线性的学习特性，ARIMA模型是时间序列预测中经典的线性建模方法，被用于中短期销售数据分析和建模，ARIMA模型对序列进行差分处理，引入自回归（AR）和移动平均（MA）项，用来建模序列中的时间依赖关系和残差结构［15］，具有模型结构明确，参数易于解释的特点，适用于趋势平稳或周期性强的时序序列。本文利用ARIMA模型作为对照组，对销售时间序列的规律部分进行建模处理。综上所述，需求预测模型将使用两个并行的建模路径：一条是使用ARIMA模型，处理线性、趋势平稳的时间序列；另一条是构建LSTM人工神经网络模型，处理稀疏数据中出现的非线性依赖和长周期现象。两种模型分别输出预测值后进行误差比较，选择较优的预测模型进入库存决策模块。4.2模型构建在形成需求预测模型的时候，数据准备属于第一个步骤，我们从A公司的内部销售系统当中取得了以往三年的销售数据，这些数据包含各种商品的日销售额，周销售额以及月销售额，通过市场调研和第三方数据供应商得到了宏观经济指标，消费者信心指数以及行业趋势报告等外部数据，如图4-1。图4-1需求预测模型流程4.2.1ARIMA模型对于ARIMA模型，首先在建模时对时间序列进行平稳性检验，ADF检验用于判断数据平稳性，若是非平稳的，则对序列进行差分的平稳化处理。利用ARIMA(p,d,q)模型表示，d是模型的阶数，通过观察自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图，确定p和q的值，进而建立模型。ARIMA(p,d,q)模型d表示差分次数，之后是滑动平均数，通过训练集训练后，选择最佳的ARIMA模型，依据AIC值，BIC信息准则等确定最佳模型参数后，进行模型预测，对比预测结果与实际数据，确定模型的预测能力。建立模型框架，模型构建过程如下：如图4-2所示。图4-2ARIMA模型模型框架流程图（1）平稳性测试首先，对处理后的数据进行平稳性测试，将原始假设不同程度拒绝率的1%、5%、10%的统计值与ADF进行比较。测试结果为：-2.61619,0.089695,22,1661,{'1%':-3.43429,'5%':-2.86328,'10%':-2.56769},18026.59022)，ADF结果为-2.61619，小于两个层次的统计值；p值=0.089695，小于0.1，序列在10%显著性下平稳。（2）白噪声测试利用QBP和QLB统计量检验序列的随机性，结果如表4表4-1白噪声测试结果lb_statlb_pvaluebp_statbp_pvalue63764.8730.03752.8870.0127325.4420.07290.5760.0数据来源：采用QBP和Q结果显示在6阶和12阶滞后阶延迟下LB和BP统计量的p值均低于显著水平（alpha=0.05），因此拒绝序列为纯随机序列的零假设，认为序列为非白噪声序列。（3）ACF和PACF计算如果自相关图跟踪且偏自相关图以p阶截断，则该模型应为AR(p)。如果自相关图在q阶处被截断，且偏自相关图跟踪，则模型应为MA(q)。如果自相关图和偏自相关图都呈现拖尾，则可以将ACF图中最显著的阶与ACF图中最显著的阶组合为q值，并选择PACF中最显著的阶为p值，最终创建自回归积分移动平均模型（p，d，q）模型。如图4-3所示。图4-3自相关和偏自相关图从上图的自相关函数图和偏自相关函数图可以初步判定，q取3，在ACF图上，前3个滞后项显著不为0，p取2，在PACF图上，前4个滞后项逐渐衰减，第2阶之后均接近于0，但是需要注意的是，这种图形选择具有一定的任意性，更好的选择是结合信息准则AIC或BIC准则来选择模型阶数，这样得到的模型更能得到更有效的拟合效果。采用statsmodels中的arma秩序选择(IC)函数对一系列可能的阶数组合进行遍历评估，该函数通过对无趋势项，trend=n，假定下不同模型AIC值和BIC值，据此找到模型拟合度和复杂度之间权衡的最优参数组合。不同准则下返回的最优(p,q)值如表4-2所示。表4-2不同准则下的最优阶数组合准则pqAIC13BIC13数据来源：采用statsmodels中的arma秩序选择(IC)函数对阶数组合进行遍历评估综合考虑图形分析与信息准则，且前文图形分析倾向于较低的p值与q值，(1,3)与图形判断中的p=1,q=3较为接近，因而也更具现实合理性，故而确定模型为自回归积分移动平均模型（1，3）。确保模型的有效性和可靠性，本文进行了多轮次的模型验证与测试。利用历史数据中的一部分作为训练集，另一部分作为测试集，本文验证了模型在不同时间段和不同商品类别上的预测性能。测试结果表明，本文的需求预测模型能够较为准确地捕捉销售趋势，为库存控制提供了有力的数据支持。4.2.2LSTM模型构建用于多步时间序列预测的LSTM模型，使用的是Keras的Sequential模型结构。该模型主要用于处理具有时间依赖性的序列数据，如使用过去若干天的存货记录预测未来一天的存货量变化。模型构建遵循典型的深度循环神经网络结构，由三层LSTM（LongShort-TermMemory）单元堆叠组成，并配有Dropout层进行正则化处理，最后通过一个全连接输出层进行预测。模型的输入维度为(history_input,num_feature_input)，其中history_input=30表示模型使用过去30天的数据进行预测，而num_feature_input是每一天的特征数量。模型的拟合目标为：其中是第t天的特征向量，是基于过去30天数据预测的第t+1天目标变量值。模型构建过程如下：（1）第一层LSTM该层包含50个LSTM单元，用于提取时间序列中的短期和中期依赖关系。设置return_sequences=True使这一层会返回整个时间序列的隐藏状态序列，形状为(batch_size,time_steps,units)。为了引入非线性，激活函数使用ReLU，模型可以更好地拟合复杂数据关系。LSTM单元的核心机制包含三个门控结构和一个单元状态的更新：（2）Dropout层Dropout用于防止模型过拟合，在训练时随机丢弃20%的神经元连接。（3）第二层LSTM与Dropout与第一层结构相同也返回完整序列，用于进一步学习高阶时间依赖特征，使用激活函数relu。（4）第三层LSTM此层的return_sequences=False，只输出最后一个时间步的隐藏状态，形状为(batch_size,units)，该隐藏状态浓缩了整个输入序列的信息，作为最终预测的特征基础。（5）输出层该层是一个具有线性激活函数的全连接层，用于输出一个连续值，即预测的未来一天的目标值，即存货量。线性激活函数linear保证输出范围为整个实数域。综合上述过程，利用构造的输入输出样本对神经网络进行训练，通过软件Pycharm进行编程处理，按照设置的神经网络误差目标对神经网络进行训练。模型结构摘要如表4-3所示。表4-3LSTM模型摘要层输出形状参与训练的参数数量lstm（None，30，50）10,600dropout（None，30，50）0lstm_1（None，30，50）20,200dropout_1（None，30，50）0lstm_2（None，50）20,200dropout_2（None，50）0dense（None，1）51数据来源：采用神经网络误差目标对神经网络进行训练的A公司存货数据接着使用自适应学习率优化算法Adam实现模型训练前的编译步骤，该算法结合了动量法和自适应梯度，能够在大多数问题中表现出良好的收敛速度与鲁棒性，编译器是目的是配置模型的优化方式、损失函数以及评价指标，设定了模型的损失函数为均方误差（MSE），即：该损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的平均平方差，是回归任务中最常用的误差度量方式。模型训练过程中，使用fit_generator方法，该方法适用于以生成器方式提供训练数据的场景，尤其在内存有限或数据集较大时能提高训练效率。generator是一个时间序列样本生成器，按批次动态生成模型训练所需的输入与目标对；steps_per_epoch表示每轮训练迭代多少步，每一步对应一个batch，完整遍历一次训练集；设置训练的总轮数epoch=20，即对整个训练数据重复学习20次；控制训练过程输出模式verbose，设置为2，使其在每轮结束后输出一条日志，显示损失值和指标结果。通过不断迭代优化参数使模型逐步拟合历史存货数据中的时间依赖关系。每一轮训练中损失函数的变化如图4-4所示。图4-4损失函数变化图从图中可以看出，模型的训练损失在前几轮（0-5轮）下降速度较快，模型在初始阶段能够迅速学习到数据中的基本模式。随着训练的进行，损失值逐渐趋于平稳，尤其在第10轮之后，损失下降幅度明显减缓，最终在第15轮后基本收敛于0.0035附近。模型的训练过程是稳定的，参数在逐渐收敛，且未出现明显的震荡或过拟合迹象。4.3模型训练在ARIMA模型构建完成后，本文采用了多种方法对模型进行验证与测试，以确保其有效性和可靠性。在4.2.1的基础上，模型训练结果如表4-4所示。表4-4AIRMA模型结果coefstderrzP>|z|[0.0250.975]ar.L1-0.37230.143-2.6040.009-0.653-0.092ma.L10.12160.1420.8570.392-0.1570.4ma.L2-0.65120.047-13.9990-0.742-0.56ma.L3-0.33020.082-4.0420-0.49-0.17sigma20.0067044.60100.0060.007AIC-2915.626Jarque-Bera(JB)1890.76BIC-2889.601Prob(JB)0.00HQIC-2905.878Heteroskedasticity(H)2.30Ljung-Box(L1)(Q)0.39Prob(H)(two-sided)0.00Prob(Q)0.53数据来源：采用多种方法对模型进行验证与测试的A公司库存数据从ARIMA模型的拟合优度指标来看，AIC为-2915.626，BIC为-2889.601，均为较低值，该模型在训练数据上具有较好的拟合能力。残差诊断部分，Ljung-Box检验的P值为0.53，未拒绝残差无自相关的原假设，残差序列为白噪声，模型的线性结构较好，但Jarque-Bera检验和异方差性检验的P值均为0.00，表明模型残差不服从正态分布，且存在异方差问题。从系数显著性来看，AR(1)、MA(2)、MA(3)项的P值均小于0.01，它们在模型中具有显著的预测作用，而MA(1)项的P值为0.392，未通过显著性检验，说明其对模型的贡献较弱，简化模型为ARIMA(1,0,2)。简化模型后，可视化结果如下图4-5所示。图4-5ARIMA模型预测结果可视化对于LSTM模型而言，在4.2.2的基础上，构造了一个包含训练末端与测试开端连续数据的输入序列，用于生成测试集的滑动窗口序列。在此基础上，对测试数据进行逐步预测，生成一系列未来时间点的预测值。这些预测值均为模型在未接触过的样本上作出的判断，因而具有真正的时间外验证性质，可以有效反映模型的实际预测能力。可视化预测结果如图4-6所示。图4-6LSTM模型预测结果可视化4.4模型性能评估在考量预测模型的性能时，往往会用到一些量化指标去衡量模型的准确度以及误差状况，这些指标有益于我们较为客观地知晓模型的预测水平，还能给模型的后续改良给予指引。其中，平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）属于较为常见的考量指标，其计算了预测值和实际值之间绝对差值的平均数，MAE可直观体现预测误差的大小，该数值越小，则表明模型的预测准确性越高，就拿需求预测来说，如果某一模型的MAE比较小，那就显示这个模型能更为精准地预估未来的需求量。均方误差（MeanSqu