劉亮，祁思遠(yuǎn)

（天津工業(yè)大學(xué)，天津 300387）

0 引 言

為實(shí)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)的拉動(dòng)式生產(chǎn)，制造商需要對(duì)產(chǎn)品的用戶需求有一定的把握。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈情況下，由經(jīng)銷商對(duì)使用定量訂貨法或者是定期訂貨法對(duì)制造商發(fā)起訂單。由于需求的不確定性，制造商經(jīng)常面臨緊急插單等生產(chǎn)量激增的情況和產(chǎn)能過(guò)剩需要租用倉(cāng)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)貨物的情況。為了解決這一問(wèn)題，使用用戶畫像的方法對(duì)潛在客戶進(jìn)行挖掘，然后用AnyLogic仿真軟件對(duì)該地區(qū)的用戶需求做出預(yù)測(cè)，建立面向需求的供應(yīng)鏈模型并根據(jù)反饋情況對(duì)該模型進(jìn)行調(diào)整，來(lái)擬合用戶的實(shí)際需求，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)的拉動(dòng)式生產(chǎn)，為創(chuàng)造零庫(kù)存、JIT的生產(chǎn)模式提供幫助。

影響用戶的購(gòu)買力及需求的因素有很多，本文為了通過(guò)引入客戶畫像的概念對(duì)購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征構(gòu)建，提取出能夠描述用戶購(gòu)買行為的典型用戶畫像。

1 問(wèn)題建模

1.1 問(wèn)題描述

該研究是為了實(shí)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)的拉動(dòng)式生產(chǎn)而對(duì)供應(yīng)鏈的下游的用戶使用用戶畫像的方法進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，從而使工廠可以按需生產(chǎn)來(lái)消除倉(cāng)儲(chǔ)的造成的不必要的空間浪費(fèi)，同時(shí)也可以避免經(jīng)銷商所面臨的缺貨造成的時(shí)間問(wèn)題。研究的需求拉動(dòng)式供應(yīng)鏈流程如圖1所示。

圖1 需求拉動(dòng)式供應(yīng)鏈流程圖

1.2 用戶標(biāo)簽

機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行用戶畫像一般使用的算法有邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)。決策樹作為常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要基于樹的結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策。

由于Cart決策樹模型具有選擇更加科學(xué)且運(yùn)行效率更高的優(yōu)點(diǎn)，我們選擇使用該模型進(jìn)行定量分析，用以尋找有需求的潛在用戶。

首先，對(duì)該地區(qū)人群的重要用戶標(biāo)簽進(jìn)行采集，該地區(qū)用戶的需求與許多因素有著密切聯(lián)系。主觀因素有工作收入和消費(fèi)觀念兩個(gè)方面，其中工作收入方面包括收入、存款、公司服務(wù)，消費(fèi)觀念包括恩格爾系數(shù)和貸款。恩格爾系數(shù)表示食物的消費(fèi)所占家庭消費(fèi)的比例，貧困家庭恩格爾系數(shù)達(dá)95%以上，溫飽家庭50%到59%，小康家庭40%到50%，富裕家庭30%到40%，最富裕家庭低于30%。恩格爾系數(shù)的大小決定該用戶的購(gòu)買力的強(qiáng)弱。客觀因素有經(jīng)濟(jì)條件和廣告推銷兩個(gè)方面，經(jīng)濟(jì)條件指的是當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)條件，是否存在合理的工作時(shí)間，社會(huì)保險(xiǎn)是否得到保障。廣告推銷對(duì)于消費(fèi)者是否愿意購(gòu)買該產(chǎn)品有著巨大的影響。基于以上因素繪制如圖2所示的用戶標(biāo)簽信息圖。

圖2 用戶標(biāo)簽信息圖

1.3 符號(hào)定義

根據(jù)上述問(wèn)題描述，定義以下變量及參數(shù)，方便模型的理解。

（1）定義變量：假設(shè)給定數(shù)據(jù)集=(,),(,),…,(x,x)，其中∈R為維特征向量，∈是連續(xù)型隨機(jī)變量，這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的回歸問(wèn)題的數(shù)據(jù)集。若把每個(gè)屬性視為坐標(biāo)空間中的一個(gè)坐標(biāo)軸，則個(gè)個(gè)屬性就構(gòu)成了一個(gè)維的特征空間，而每個(gè)維維特征向量就就對(duì)應(yīng)了維維的特征空間中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

（2）定義參數(shù)：我們主要考慮到了主觀因素，假設(shè)用戶數(shù)據(jù)集

1.4 數(shù)學(xué)模型

該模型構(gòu)建主要有兩步。第一步，生成對(duì)用戶標(biāo)簽進(jìn)行分類的分類決策樹，屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)為基尼指數(shù)，目的是生成最大信息量的決策樹；第二步，對(duì)生成的決策樹進(jìn)行剪枝操作，通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)從而選擇出最優(yōu)的子樹。

CART決策樹作為分類樹時(shí)，特征屬性可以是連續(xù)類型也可以是離散類型，但標(biāo)簽屬性必須是離散類型。劃分的目的是為了能夠讓數(shù)據(jù)變純，使決策樹輸出的結(jié)果更接近真實(shí)值。

Step1：CART決策樹使用“基尼指數(shù)”來(lái)選擇劃分屬性，數(shù)據(jù)集的純度可以用基尼值來(lái)度量：

直觀來(lái)說(shuō)，Gini()反映了從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取兩個(gè)樣本，其類別標(biāo)記不一致的概率。因此，Gini()越小，則數(shù)據(jù)的純度越純。

Step2：對(duì)每個(gè)屬性的每個(gè)可能取值，將數(shù)據(jù)集分為=和≠兩部分來(lái)計(jì)算基尼指數(shù)，即：

Step3：決策樹分層主要通過(guò)基尼指數(shù)進(jìn)行判斷，選擇基尼指數(shù)最小的屬性及其對(duì)應(yīng)取值作為最優(yōu)劃分屬性和最優(yōu)劃分點(diǎn)；即：

Step4：重復(fù)以上步驟，直至滿足停止條件。

Step5：對(duì)輸出的決策樹進(jìn)行剪枝，選擇交叉驗(yàn)證結(jié)果好的子樹序列作為最優(yōu)決策數(shù)。實(shí)現(xiàn)決策樹的泛化。

Step6：輸出最優(yōu)決策樹。

2 模型建立

2.1 基本假設(shè)

首先在模型建立之前對(duì)用戶及供應(yīng)鏈做出以下假設(shè)：

（1）通過(guò)用戶畫像的方法從人群中篩選潛在用戶，潛在用戶沒(méi)有購(gòu)買該產(chǎn)品。

（2）消費(fèi)者的社交時(shí)間即非工作時(shí)間和消費(fèi)者的廣告觀看率會(huì)影響購(gòu)買欲。

（3）不考慮市場(chǎng)中同類型產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的影響。

（4）零售商是消費(fèi)者唯一購(gòu)買產(chǎn)品的途徑，零售商初始庫(kù)存不為零。當(dāng)零售商庫(kù)存低于最小庫(kù)存量時(shí)會(huì)向經(jīng)銷商發(fā)出訂貨申請(qǐng)。

（5）制造商每日所能生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量是固定值。

（6）制造商收到訂貨訂單后會(huì)檢查庫(kù)存，當(dāng)庫(kù)存足夠時(shí)，產(chǎn)品從制造商向零售商運(yùn)輸，該過(guò)程存在一定的延遲。

2.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

在AnyLogic仿真軟件中建立基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的產(chǎn)品供應(yīng)鏈仿真模型。通過(guò)用戶畫像篩選出來(lái)的潛在用戶會(huì)在一些客觀因素的影響下轉(zhuǎn)變?yōu)橄M(fèi)者，其中比較重要的兩個(gè)因素是廣告和非工作時(shí)間進(jìn)行的社交活動(dòng)。該產(chǎn)品的用戶會(huì)在社交活動(dòng)中影響潛在消費(fèi)者，使其成為該產(chǎn)品的用戶。同時(shí)用戶在消耗完該產(chǎn)品后會(huì)繼續(xù)購(gòu)買該產(chǎn)品。假設(shè)該產(chǎn)品的潛在用戶是5萬(wàn)人，建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

該系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的參數(shù)設(shè)置如表1所示。

2.3 基于Agent的模型建立

在AnyLogic仿真軟件中分別添加三個(gè)單個(gè)智能體分別為：零售商（Retailer）、經(jīng)銷商（Wholesaler）、制造商（Factory）。在該供應(yīng)鏈仿真模型如圖4所示。

由表1可知，處方3的基質(zhì)種類配伍較為理想，即油相為油酸聚乙二醇甘油酯，乳化劑為聚氧乙烯氫化蓖麻油，助乳化劑為二乙二醇單乙基醚，此時(shí)所得的自微乳外觀澄清、透明，滴入水相中呈現(xiàn)出微泛淡藍(lán)色乳光。

首先，在零售商中設(shè)置最大最小的庫(kù)存值，設(shè)置函數(shù)定期檢查庫(kù)存量，當(dāng)庫(kù)存低于最小庫(kù)存值時(shí)，零售商會(huì)向上級(jí)經(jīng)銷商提出訂單，經(jīng)銷商會(huì)在一定的期限內(nèi)將產(chǎn)品送到零售商，當(dāng)潛在消費(fèi)者或使用者產(chǎn)生需求時(shí)，會(huì)從零售商處購(gòu)買產(chǎn)品然后轉(zhuǎn)為使用者。

圖4 基于Agent供應(yīng)鏈仿真模型

表1 系統(tǒng)動(dòng)力 學(xué)模型參數(shù)設(shè)置

同理，在經(jīng)銷商中同樣也設(shè)置了最大最小庫(kù)存值，通過(guò)函數(shù)定期檢查庫(kù)存量，當(dāng)庫(kù)存低于最小庫(kù)存量時(shí)，經(jīng)銷商會(huì)向制造商提出訂單，制造商檢查自己的庫(kù)存后會(huì)在一定的期限內(nèi)將產(chǎn)品送到經(jīng)銷商。制造商會(huì)每天定量生產(chǎn)產(chǎn)品，生產(chǎn)的產(chǎn)品會(huì)存入工廠的倉(cāng)庫(kù)中，當(dāng)沒(méi)有訂單或者庫(kù)存已滿時(shí)會(huì)停止生產(chǎn)。

3 仿真結(jié)果分析

運(yùn)行建立好的模型，仿真結(jié)果如圖5所示。

由仿真結(jié)果分析可得：

（1）針對(duì)潛在消費(fèi)者與使用者關(guān)系的分析。隨著時(shí)間的變換，可以看到潛在消費(fèi)者逐漸減少，使用者逐漸增加并達(dá)到一個(gè)頂峰。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，潛在消費(fèi)者逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩?，?duì)該產(chǎn)品的需求從最初不穩(wěn)定轉(zhuǎn)變?yōu)榱朔€(wěn)定的需求。表示該市場(chǎng)的用戶需求已經(jīng)飽和，沒(méi)有繼續(xù)增加需求的空間。

在以定量訂貨為訂貨方法的供應(yīng)鏈中訂貨的時(shí)機(jī)存在一定的滯后性。該模型可以對(duì)供應(yīng)鏈中的各級(jí)需求做出預(yù)測(cè)，盡可能地減小所需的庫(kù)存量，為實(shí)現(xiàn)JIT生產(chǎn)提供幫助。

圖5 仿真結(jié)果

4 結(jié) 論

本文建立Cart決策樹模型對(duì)用戶畫像進(jìn)行構(gòu)建，決策樹算法主要有ID3、CRT、C4.5以及C5.0。其中CRT算法是在ID3上進(jìn)行優(yōu)化。其優(yōu)勢(shì)主要在于最優(yōu)屬性選擇更加科學(xué)且運(yùn)行效率更高。然后，本文使用Python代碼分別計(jì)算離散屬性和連續(xù)屬性的基尼指數(shù)，根據(jù)基尼指數(shù)選擇最佳劃分點(diǎn)，然后根據(jù)固定形式的字典生成決策樹。使用AnyLogic仿真軟件對(duì)供應(yīng)鏈上下游進(jìn)行仿真模擬，為建立面向用戶需求的供應(yīng)鏈提供參考。本文中的方法有一定的可行性，在該案例中有較好的表現(xiàn)。

本文目前僅考慮一種產(chǎn)品和用戶之間的供需關(guān)系，該研究工作中還存在諸多不足之處，之后需要根據(jù)實(shí)際制造供應(yīng)鏈系統(tǒng)中存在更為復(fù)雜的多對(duì)多供需關(guān)系來(lái)完善所構(gòu)建的供應(yīng)鏈優(yōu)化模型。