2021年6月 供应链预测算法及应用 王桐 阿里巴巴-数字供应链事业部 Outline： • 预测场景及特性 • 预测算法研发路线及结果 • 预测应用案例 GMV预测 预测标的：GMV 提前期：未来1个月、一年 颗粒度： 行业*天*全国，行业 *月*全国 用途：支持整体经营计划（KPI制定，营销资源分配，供 应链资源分配） 评估口径：达成率 real/fcst （离线）商品销量预测：支持补货、调拨决策 ）、人肉计划（算法白盒化、可解释性、可调整性） 供应链不确定性的第一道防火墙！ （实时）GMV预测：支持实时前端调控 （实时）销量预测：支持临时补货 （实时）单量预测：支持实时产能调控 预测算法研发路线 第一代：传统时间序列统计方法 （指数平滑、ARIMA、Holt-Winters） 1. 准确性：低 2. 稳定性：高 3. 可调整性： 低（后处理） 4. 可解释性：高（逻辑易于理解） 可解释性：低（黑盒算法，只能解释输入输出） 5. 执行效率：低（模型较重，GPU训练成本较高） 应用局限：炼丹工作重，训练时间长，摸索成本高 技术局限：模型重，数据量要求高；时序针对性低 自研深度学习时序预测算法--Falcon Falcon是什么 算法： • 多block叠加的残差链接主干网络，类似n-beats （右图）结构，实现时序成份分解 • 丰富的block库捕捉时序的各种成份（趋势、周期

当前时刻和同时刻基线数值比较，波动超过一定阈值就报警 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 异常检测 方法四：基于预测的异常检测（准确性） 预测算法的选择直接影响异常检测的准确性  预测算法： 多元线性回归、LSTM、决策树、 随机森林、神经网络、朴素贝叶 斯分类、最小二乘法、支持向量 机 … G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 9 · 上 海 站 趋势预测 故障预测、容量预测、性能预测 预测分类： 预测算法： 重点关注： 多元线性回归、LSTM、决策树、随机森林、 神经网络、朴素贝叶斯分类、最小二乘法、 支持向量机 … 算法匹配度评分 日历适配、基于节假日的机器学习算法 Kpi自动分类并匹配预测算法 基于业务关联关系的预测算法 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 可视化

“市政府—开发区管委会—产业园区—企业—员工”五 级统筹设计，基于人口迁移分析、产业集群分析、空间绩效与生产检测等多个 功能板块进行测算 ，辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级， 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控，辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略，进行发展资金测算，辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。 开发区管委会层级 及园区的定位给出匹配不同产业链的个性化比选方案。另一方面，根据不同类 型招商匹配方案测算产业园区整体绩效，辅助招商决策。 方案比选： 智慧园区招商辅助决策系统通过区域产业聚集特征及主导产业 识别提出产业园区定位方向建议，基于系统分析推荐的产业集群形成的主要模 式，提出不同产业匹配度方案比选，依据系统匹配的市场方案测算园区绩效， 形成灵活的招商方案进行比选。同时针对不同维度的分析结论，智慧园区系统

区域物流作业量也尚待开发。根据预测，到2015年，慈溪市综合物流园区针对慈溪区域的适站量约 为400万吨/年，2020年园区适站量接近700万吨/年。具体计算结果详见表3-8。 表3-10 慈溪市综合物流园区适站量测算表I 指标 2010 2015 2020 单位 区域货运总量 1900 3000 3600 万吨/年 适站系数 a 0.22 0.3 0.35 分配系数β 08-0.12之间，根据预测，到2015年，慈溪市综合物流 园区面整个宁波的适站量约为970万吨/年，2020年园区适站量可达到1500万吨/年。详见表3-9。 表3-11 慈溪市综合物流园区适站量测算表II 指标 2010 2015 2020 单位 货运总量 30000 38000 44000 万吨/年 适站系数 a 0.25 0.32 0.35 分配系数β 型超市、汽修中心等，构建完善的园区配套服务体系，为园区日常运营提供保障。 根据各功能区块的市场容量和适站量测算用地面积（测算过程详见附件三），慈溪市综合物流 园区各功能区块面积详见表 6-2。总体布局图详见图 6-1。 表 6-1 物流园区总体布局数据表 名称 功能区块 测算面积（亩） 修正面积(亩） 一轴 沿江商务轴 —— —— 供应链集成服务基地 350 343

备监测 节能 / 建筑智 能 化 AI 核心算法 能源 IBMS 异常用能诊断算法 冷热站智慧控制算法 多系统耦合节能控制算 法 设备故障评估与预测算 法 智慧运维算法 安全控制算法 寿命预测算法 智能运维算法 优化控制算法 电力交易算法 解决方案 / 产品架 构 边 缘 侧 AI 智能终端 子 系 统 光伏系统 储能系统 充电系统 储能管理 智能辅助决策， 开展分层分级响应 以“强服务”注重用户无感体验，拓展节能降费增值服务， 实现多方共赢 安全控制算法 AI 赋能 优化控制算法 降本、增效、智能 智能运 维算法 寿命预测算法 8 储能 + 以“双碳”为目标，以技术创新为内生动力、以市场机制为根本依托、以政策环境为有力保障，推动新型储能高质量、规模化发展， 为加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系提供有力支撑。

........................193 第二节 经营收入及税费测算............................................................................................194 第三节 项目营业成本费用测算........................................... 圾分类处理，可供废弃物处理。 六、用水量 根据《城市给水工程规划规范（GB 50282-2016）》中所规定的 用水标准，结合规划区的实际情况确定本规划区用水量标准，各类型 96 用地用水标准及用水量测算如下表： 1、生活给水定额：60L/人·天，用水量按职工人数 2000 人计算。 96 2 、物流生产企业初步预计耗水按 2L/m² ·d ，年 300 天计算，面 积 227128 平方米。 本项目符合国家产业政策和技术政策，符合区域发展规划，符合 行业准入条件。采用的生产设备及工艺为国内先进水平。采取的节能 措施合理有效。 第九节 能源消耗量、能源消费结构 本项目总建筑面积 227128 ㎡ ，经测算，项目电力、水、供热年 消耗量和能源消费结构见下表： 表 10-1 能耗及能源消费结构统计表 序号 能源名称 实物单位 年消耗量 实物量 折算系数 折标煤（t） 能源消耗总量 3000

冷库控制器 传感器 冷库监测 聚合分配 控制优化 结算分析 化霜预测算法 食品中心温度算 法 压缩机调度算法 设备管理 多能协调控制 设备实时监控 权限管理 实时电价预测 优化调度算法 负荷 / 发电预 测 实时控制优 化

捷顺投建 无感 充电 有序充电，低成本增 加充电配套 最大化投入产出比 零投入获取充电服务 费分成收益 提升车主充电体验和满意度 充电服务 周边车场 充电详情 车场充电 详情 科学测算 精准投建 物业零投入 分时管控 油车驱离 周边剩余充电桩 周边新能源车主 停车客单价 新能源占比 充电频次 充电规律 充电价格 高峰期 - 全亮时亮 度 策略节能： 平台智能控制 让每一度用量用途明明白白 通过能源跟踪数据、动态分析企业 用电量排行、企业经营风险预测、 节能分析等 实现能源智能监控分析 , 助力经营 通过跟踪和分析数据， 更好的为 园区运营提供决策依据。 可动态进行运营测算、调整策略。 保障园区能源运营效益最大化 ① 能源跟 踪 ② 能源分 析 ③ 能源运 营 账目清晰化 刨析每一度电的财务旅程： 电费收入、成本与损益！ 数据聚合化 多个能源运营子系统数据统

车牌识别 IVS3800 视频云一体机 虚拟化平台 解决方案业务流： 1 视频接入：从摄像机或 NVR 接入视频流数据 H 和存储。 2 视频分析： IVS3800 加载视频检测算法（人 脸识 别、车牌识别）完成视频的 AI 分析，生成 结构化 结果或图片，上报应用。备注：区域入 侵通过前 端周界摄像机完成分析功能。 3 视频应用：各种上层应用比如综合安防等，

BCG 提高预测准确性，从噪音、微细分客户 中获得洞察力 最大限度地减少基础架构，将资本支出转变为 运营支出，提高灵活性和透明度 适用于可穿戴、柔性、 嵌入式、植入式用途 的数字设备 为智能预测算法创 建可无限扩展的解 决方案 利用先进的机器人技 术提高效率和质量 当你需要的时候，扩展感知的现实来获 得你需要的信息。 实现增材制造，提高供应链 的响应能力和灵活性 E 131 Copyright by The Boston Consulting Group, Inc. All rights reserved. 领先企业的数字解决方案投资示例 1 修理 2 革新 3 破坏 使用预测算法选择最佳作 物保护和种子以提高产量 “ ” 创建 数字办公室 ，启动 供应链协作和内部流程 的创新 使用大数据程序对客户、 销售、订单和供应商数据 进行低误差预测 率先使用控制塔，可处理 某新能源企业制定 2030 年长期战略：基于生物质电厂的下游产业链市场，分析市场机 会，选定切入点，研究进入策略并构建商业模型及进行财务模型的测算。 • 某新能源企业：制定新的经济林发展战略：进行经济林的产业链分析，发展方向的选定 以及建立新的商业模式并进行了财务模型测算 • 纸业公司：对中国造纸化学品产业进行深入研究，了解各个不同造纸化学品厂商的市场 格局，不同造纸化学品的成本结构；为某跨国纸业公司提供化学品采购节降策略