产品经理必修之智能决策支持系统在供应链管理中的实践

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产品经理必修之智能决策支持系统在供应链管理中的实践

上一期对AI产品经理进行了介绍，接下来的几期将用通俗易懂的文字讲解一下AI产品经理需掌握的一些技术。

      大家好！我是一个产品经理，今天来聊聊ToB产品的AI技术--智能决策支持系统（IDSS），在文章最后将以库存管理系统为例分享智能决策支持系统如何部署。

智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System）的定义：是在传统决策支持系统（DSS）的基础上，结合人工智能特别是专家系统（ES）而形成的高级决策支持系统。IDSS通过引入人工智能技术，如数据挖掘、机器学习、决策树、神经网络等，为DSS提供了更为强大的决策支持能力。

随着人工智能技术日新月异的发展，智能决策系统应用场景也越来越广泛，涵盖了多个行业和领域。以下是一些典型场景：

• 企业市场营销策略：IDSS可以帮助企业分析市场需求和竞争格局，预测消费者行为和趋势，从而制定更加科学、合理、高效的市场营销策略。通过收集和分析大量的市场数据，如消费者偏好、购买行为、竞争对手动态等，IDSS能够为企业提供定制化的市场洞察和策略建议，提升企业的市场份额和品牌影响力。
• 企业财务风险管理：IDSS在财务风险管理方面也发挥着重要作用。它能够识别和评估财务风险，如信用风险、市场风险、流动性风险等，并制定相应的风险管理和应对策略。通过分析历史财务数据和市场动态，IDSS能够为企业提供精准的财务风险预警和解决方案，降低企业的财务风险并提高财务稳健性。
• 银行贷款评估：在贷款审批过程中，IDSS可以通过分析借款人的信用记录、收入状况、负债情况等多个维度的信息，对贷款风险进行全面评估，并给出贷款额度和利率的建议。这有助于金融机构提高贷款审批的效率和准确性，降低不良贷款率。
• 银行风险评估与投资分析：IDSS在金融风险评估和投资分析方面也具有重要应用。它能够分析历史交易数据和市场动态，识别潜在的投资机会和风险点，并为投资者提供个性化的投资建议和风险管理方案。
• 医疗诊断建议：IDSS可以辅助医生进行疾病诊断。通过分析患者的病历资料、检查结果等信息，IDSS能够提供初步的诊断建议和治疗方案推荐，帮助医生提高诊疗效率和准确性。
• 病例分析与科研支持：IDSS还可以用于病例分析和科研支持。通过对大量病例数据的分析和挖掘，IDSS能够发现疾病发生和发展的规律以及治疗效果的影响因素，为医学科研提供有力的数据支持。
• 供应商选择与管理：在供应链管理领域，IDSS可以帮助企业评估潜在供应商的综合实力和服务质量，并为企业选择合适的供应商提供决策支持。同时，IDSS还可以对供应商绩效进行实时监控和评估，确保供应链的稳定性和可靠性。
• 库存管理与物流调度：IDSS在库存管理和物流调度方面也具有重要应用。通过分析库存水平和物流需求等信息，IDSS能够为企业提供科学的库存管理和物流调度方案，降低库存成本和运输成本，提高物流效率和服务质量。
• 政府决策：在政府决策领域，IDSS可以辅助政府部门进行政策制定和决策分析。通过分析社会经济数据、民意调查信息等多个维度的数据，IDSS能够为政府部门提供全面的政策分析和决策支持。
• 教育领域：在教育领域，IDSS可以应用于个性化教学和学习评估等方面。通过分析学生的学习行为和能力水平等信息，IDSS能够为学生提供个性化的学习建议和资源推荐，提高教学效果和学习体验。

综上，智能决策支持系统将会在更多的领域发挥作用，推动行业的数智化发展。下面我将对智能决策支持系统进行分解介绍，希望各位同学可以有一个系统的认知。

智能决策支持系统的架构包括： 用户交互系统、问题处理系统、四库管理系统

用户交互系统

用户交互系统，作为智能决策支持系统与用户之间的智慧桥梁，该系统主要涵盖以下几个核心场景：首先，通过自然语言处理技术，实现与用户在决策问题沟通中的高效互动，精准识别用户的决策需求；其次，采用实时图表检测，依据图表模型动态呈现系统数据；接着，依托决策模型和先进算法，向用户推送切实可行的建议；此外，还支持历史数据查询，通过解析决策问题描述，展示相关历史数据及其对决策的深远影响；最后，通过低代码技术，实现决策模型的灵活组合与控制。

问题处理系统

问题处理系统是智能决策支持系统的核心组成部分，‌其主要职责是识别、‌全面分析与有效求解各类问题。‌该系统能够根据决策问题的结构化程度，‌灵活采用或调整相应的求解方法，‌以确保问题得到恰当且高效的解决。‌

• 什么是结构化程度

指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言（数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的）给予说明或描述清晰程度或准确程度。

• 结构化问题

结构化问题，相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可有一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的的基本自动化。如：饲料配方、生产计划、调度等。

在处理时，根据决策目标直接调用可用的模型，基于模型中的变量从数据库中调用可用数据，经过模型中的算法计算得出定量结论。

• 非结构化问题

非结构化问题，指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响。往往是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。如：聘用人员，为杂志选择封面。

在处理时，将决策目标拆分为定量部分和定性部分，对定量部分使用模型进行计算得出定量结果，将定量结果与知识库进行推理，即用定量结论维度匹配的规则进行定性结论的推理，最终得出建议抉择。非结构化问题只能给出可行结论，不可给出最优结果。

• 半结构化问题

介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但不全面，有所分析但不确切，有所估计但不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。开发市场，经费预算。

问题处理系统的处理逻辑如下：

决策问题通过用户交互系统中的自然语言处理技术将问题语言转化成机器可识别的代码，然后通过问题代理(PA)调动问题库(PB)中的问题类别，对当前的问题分析归类，问题归类后，通过问题求解模块和代理模块调动知识处理系统(KB)。知识处理系统包括数据仓库(Date Warehouse，Dw)，模型库(MD)，知识库(KD)，方法库(AB)和它们相应的代理模块。最后得出定量分析结果。

四库管理系统

四库管理系统是指对数据库、模型库、方法库、知识库进行管理的系统。

数据库管理系统

数据库管理系统：是一个专门设计用于存储、‌整合和管理与决策相关数据的系统。‌它不仅包含结构化数据（‌如关系型数据库中的表格数据）‌，‌还可能包含非结构化或半结构化数据（‌如文本、‌图像、‌音频等）‌。‌这些数据来源于企业内部的各种业务系统、‌外部数据源以及用户输入等，‌为决策过程提供全面、‌准确的信息支持。‌现在一般使用数据仓库。

模型库管理系统

模型库管理系统：是智能决策支持系统中的一个核心组成部分，它主要负责对模型库中的各类模型进行维护、修改，包括模型名称及相关的计算机程序，模型功能的分类，模型的输入输出数据控制参数等属性，并对模型进行连接，以及实现模型库与数据库、人机接口等其他系统组件的有效交互。

方法库管理系统

方法库管理系统是决策支持系统的辅助工具，‌它提供了各种用于模型求解和数据分析的方法。‌这些方法可以是数值计算方法、‌优化算法、‌数据挖掘技术等，‌它们为模型库中的模型提供了必要的求解工具和数据处理手段。‌

知识库管理系统

知识库管理系统，是决策支持系统中至关重要的一个组成部分。它负责管理和维护决策过程中所需的知识资源，这些知识资源以结构化的形式存储在知识库中，为决策者提供必要的支持和指导。

以上就是对于智能决策系统的简短介绍，下面将通过在供应链库存管理系统中的应用分享智能决策支持系统如何部署

一、项目背景

在供应链管理中，库存管理是企业运营的重要环节，直接关系到资金占用、客户满意度和市场响应速度。然而，传统库存管理方式往往依赖于人工经验和静态规则，难以应对市场波动和快速变化的需求。为了提升库存管理的智能化水平，本项目旨在供应链库存管理系统中部署智能决策支持系统（IDSS），通过数据驱动和智能分析，提高库存周转率、降低库存成本并减少库存风险。

二、方案架构

该智能决策支持系统整体架构包括数据层、处理层、决策层、应用层，每层以功能作为区分，层间具有调用关系，如下图：

三、系统部署

1、数仓搭建

• 数据来源：从ERP、WMS、TMS等系统中抽取库存、销售、采购等数据。
• 数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据记录，确保数据质量。
• 数据存储：采用分布式数据仓库技术，支持大规模数据的高效存储和查询。

2、模型库搭建

• 需求预测模型：采用LSTM神经网络模型，基于历史销售数据进行训练，预测未来三个月的日销量。
• 库存优化模型：结合经济订货量（EOQ）模型和动态规划算法，优化补货策略和库存水平。

3、方法库搭建

• 数据分析工具：集成Python的Pandas、NumPy库，用于数据预处理和分析。
• 可视化工具：创建交互式库存趋势分析仪表板，直观展示库存状态、预测结果和决策建议。
• 优化算法库：包含遗传算法、模拟退火等启发式优化算法，用于解决复杂的库存分配和路径优化问题。

4、知识库搭建

• 行业知识：收集并整理供应链管理领域的最佳实践、行业标准和法规要求。
• 业务规则：定义库存安全库存量、再订货点等关键参数的计算方法和调整规则。
• 历史案例：存储并分析过去库存管理中的成功案例和失败教训，为当前决策提供参考。

四、系统运行

1、数据采集与整合模块

• 技术使用：利用Scrapy网络爬虫技术从ERP系统、WMS仓库管理系统以及POS销售点系统中自动提取库存数据、销售数据和采购订单信息。
• 实际场景：每天凌晨，系统自动从各个源系统抓取最新数据，确保数据的实时性和准确性。
• 运行步骤：数据被整合后存储到基于Hadoop分布式文件系统的数据仓库中，供后续分析使用。

2、数据分析与挖掘模块

• 技术使用：采用TensorFlow框架构建LSTM神经网络模型进行需求预测，同时使用Pandas库进行数据预处理和Apache Spark进行大数据分析。
• 实际场景：系统分析过去一年的销售数据，结合节假日、促销活动等因素，预测未来三个月的产品需求趋势。
• 运行步骤：模型输出预测结果，并通过可视化工具展示给库存管理人员。同时，大数据分析工具识别出季节性波动和异常销售模式。

3、智能决策支持模块

• 技术使用：结合业务规则库，运用决策树算法生成库存优化建议，并考虑采用强化学习模型动态调整补货策略。
• 实际场景：库存管理人员查看预测结果后，系统根据当前库存水平、预测需求、供应商交货周期及成本因素，自动生成补货计划和库存分配建议。
• 运行步骤：系统考虑多个目标（如最小化库存成本、最大化客户满意度），通过多目标优化算法得出最优决策方案，并通过电子邮件或系统通知形式推送给相关人员。

4\应用与反馈模块

• 技术使用：利用NLP技术将决策建议转化为自然语言描述，并通过用户行为分析工具（如Mixpanel）收集用户反馈。
• 实际场景：库存管理人员收到决策建议后，结合实际情况进行调整并确认执行。执行过程中，系统实时监控库存变化和销售情况，对比预期效果。
• 运行步骤：每季度末，系统生成库存优化效果评估报告，包括库存周转率提升比例、库存成本节约金额及缺货率降低情况。报告通过内部平台分享给管理层和相关团队，收集反馈用于系统持续优化。同时，NLP技术将复杂的报告内容转化为简洁明了的总结邮件发送给相关人员。

文章来源：微信公众号：有一个产品经理

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