موضوع این مستند علمی: طراحی سیستم تحلیل و پیشبینی هوشمند زنجیره تأمین در صنعت لجستیک یا تولیدی.
پوشش مطالب عملی و تدوین مرجعی برای یادگیری و پیوند با صنعت
تدوینگر و نویسنده: میثم بهروزیان – فعال در زمینه فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
شناسه پژوهشگری: ORCID : 0009-0009-4045-1184
) مقدمه
انگیزه: اهمیت دادهمحور شدن زنجیرهی تأمین
چشمانداز: کاربردهای عملی در صنایع مختلف
هدف مقاله و شرح جامع مطالب
۲) مبانی نظری (چیزی بیش از کلیگویی، اما مختصر) 2.1) مفاهیم کلیدی زنجیرهی تأمین و انبارداری 2.2) مفاهیم دادهکاوی و یادگیری ماشین در SCM 2.3) معیارهای ارزیابی (کلوزنِ حمل، هزینهی نگهداری، SLA، …)
۳) طراحی دیتاست 3.1) تعریف موجودیتها (انبار، فروشگاه، تأمینکننده، ناوگان حمل) 3.2) پارامترهای کلیدی: • تقاضا (فروش روزانه/هفتگی) • سطح موجودی اولیه • ظرفیت حملونقل • دادههای حسگر (دما، رطوبت، GPS) • تاخیر تحویل و میزان خرابی 3.3) روش شبیهسازی و تولید داده (با کد پایتون)
۴) پیشپردازش و آنالیز اکتشافی 4.1) بارگذاری و پاکسازی دادهها (pandas) 4.2) تشخیص مقادیر پرت و گمشده 4.3) مصورسازی اولیه (matplotlib / seaborn) 4.4) مثال اسکرینشاتها و نمودارها
۵) مدلسازی پیشبینی تقاضا 5.1) مهندسی ویژگی (lag features، window functions) 5.2) مدلهای خطی vs. مدلهای مبتنی بر درخت (LinearRegression, RandomForest) 5.3) پیادهسازی نمونه در پایتون با scikit-learn 5.4) ارزیابی عملکرد (MAE, RMSE) و نمودارهای باقیمانده
۶) بهینهسازی موجودی و مسیرها 6.1) مسئله انبارداری با مدل EOQ 6.2) بهینهسازی مسیرهای توزیع (Vehicle Routing Problem) 6.3) پیادهسازی مختصر با OR-Tools یا Pyomo 6.4) بحث توازن هزینه/سرویس
۷) پایش حقیقیزمانی با دادههای حسگر 7.1) ضبط و ذخیرهسازی داده با Kafka یا MQTT (مثال شبیهسازی) 7.2) تحلیل جریانی با PySpark Streaming 7.3) نمایش داشبورد (Plotly Dash یا Streamlit) همراه اسکرینشات
۸) مطالعات موردی چندصنعتی • صنعت غذا و دارو (وفاداری به زنجیره سرد) • خردهفروشی آنلاین (مدیریت بازگشت کالا) • خودرو (قطعات یدکی و توزیع)
۹) بهترین شیوهها و چالشها • انطباق با GDPR و حریم خصوصی • مقیاسپذیری دادههای حجیم • امنیت و یکپارچگی دادهها
۱۰) جمعبندی و مسیرهای آینده • مروری بر نتایج عملی • ایدههای گسترش (یادگیری تقویتشده، هوش توزیعشده) • منابع و استنادها (APA یا IEEE)
