چکیده «جلد دوم» جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون با طراحی سیستم هوشمند تحلیل و پیشبینی زنجیره تامین

«جلد دوم»، «اهمیت و روش‌های جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون، تکنیک‌های پردازش و بهره‌برداری از اطلاعات» با هدف طراحی یک سیستم هوشمند تحلیل و پیش‌بینی زنجیره تأمین در صنعت لجستیک یا تولید

۱) 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)

پرسش‌ها برای شفاف‌تر شدن:

1. آیا مایلید برای هر مطالعه‌ی موردی یک دیتاست جداگانه شبیه‌سازی کنم یا همه در قالب یک دیتاست کلی قرار گیرد؟

2. عمق کدها تا چه حد برای شما مطلوب است؟ (مثلاً آیا ترجیح می‌دهید الگوریتم‌های بهینه‌سازی از صفر نوشته شوند یا استفاده از کتابخانه کفایت کند؟)

3. تمایل دارید برای استنادها از چه سبک مرجعی استفاده کنیم (APA, IEEE، یا شِمای ساده‌ی شماره‌ای)؟

4. آیا نمونه‌داکیومنت‌هایی (مثل اسکرین‌شات واقعی) از داشبورد یا کد می‌پسندید یا شبیه‌سازی و توضیح متن ساده کافی است؟

فصل ۱: مقدمه

در دنیای امروز، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده در زنجیره‌ی تأمین (Supply Chain) نه صرفاً یک مزیت رقابتی، بلکه ضرورتی اجتناب‌ناپذیرند.

چرا این مقاله؟

• حجم داده‌ها و تنوع پارامترها در صنایع مختلف رشد تصاعدی داشته.

• انطباق لحظه‌ای با نوسانات تقاضا و محدودیت‌های حمل‌ونقل، ساختار متداول «ایده‌آل‌سازی دستی» را ناکارآمد کرده.

• از طرفی، دانشجویان و مهندسان داده در پی ترکیب تئوری‌های کلاسیک SCM با تکنیک‌های نوین یادگیری ماشین و بهینه‌سازی هستند.

اهداف اصلی:

1. فراهم کردن یک چارچوب عملی و کامل برای شبیه‌سازی، پیش‌پردازش و مدلسازی داده‌های زنجیره‌ی تامین

2. معرفی الگوریتم‌های کلیدی (پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی موجودی و مسیریابی) با پیاده‌سازی‌های قابل‌فهم در پایتون

3. نمایش روش‌های مانیتورینگ بلادرنگ با داده‌های حسگر و رابط‌های تصویری (داشبورد)

4. ارائه مطالعات موردی چندصنعتی برای الهام‌بخشی به پروژه‌های واقعی

در ادامه ساختار مقاله را مرور می‌کنیم و سپس وارد هر فصل می‌شویم.

ادامه در سیویلیکا....