基于用戶畫像的制造業供應鏈設計及仿真

劉亮，祁思遠

（天津工業大學，天津 300387）

0 引 言

為實現制造業企業的拉動式生產，制造商需要對產品的用戶需求有一定的把握。傳統供應鏈情況下，由經銷商對使用定量訂貨法或者是定期訂貨法對制造商發起訂單。由于需求的不確定性，制造商經常面臨緊急插單等生產量激增的情況和產能過剩需要租用倉庫來存儲貨物的情況。為了解決這一問題，使用用戶畫像的方法對潛在客戶進行挖掘，然后用AnyLogic仿真軟件對該地區的用戶需求做出預測，建立面向需求的供應鏈模型并根據反饋情況對該模型進行調整，來擬合用戶的實際需求，實現制造業企業的拉動式生產，為創造零庫存、JIT的生產模式提供幫助。

影響用戶的購買力及需求的因素有很多，本文為了通過引入客戶畫像的概念對購買行為數據進行特征構建，提取出能夠描述用戶購買行為的典型用戶畫像。

1 問題建模

1.1 問題描述

該研究是為了實現制造業企業的拉動式生產而對供應鏈的下游的用戶使用用戶畫像的方法進行需求預測，從而使工廠可以按需生產來消除倉儲的造成的不必要的空間浪費，同時也可以避免經銷商所面臨的缺貨造成的時間問題。研究的需求拉動式供應鏈流程如圖1所示。

圖1 需求拉動式供應鏈流程圖

1.2 用戶標簽

機器學習算法進行用戶畫像一般使用的算法有邏輯回歸、神經網絡、決策樹、支持向量機。決策樹作為常用的機器學習模型，主要基于樹的結構進行決策。……