应用案例：电子科技供应链优化
挑战
需求波动大、库存管理失衡、供应链响应慢、传统预测方法落后
解决方案
多维度需求预测、动态库存分级、智能补货策略、突发事件模拟
成效
预测准确率提升25%、库存成本下降22%、缺货率降低12.8个百分点
当前库存
12,450
2.4% 较上周
预测需求量
8,780
5.8% 较上周
库存周转率
6.8
1.2% 较上月
缺货风险
12.5%
3.1% 较上周
多模态LSTM需求预测
基于历史数据和多维度特征的智能需求预测模型
动态库存分级策略
基于ABC分类法和实时需求的智能库存优化
库存优化建议
A类物料（高价值）
当前库存水平低于安全阈值，建议立即补货至1,200件，补货周期缩短至3天
B类物料（中价值）
库存水平适中，建议维持当前补货策略，每周补货一次，每次800件
C类物料（低价值）
库存充足，建议延长补货周期至15天，降低库存持有成本
突发事件模拟
模拟供应链中断、需求激增等突发事件对库存的影响
需求激增
模拟促销活动或市场变化导致的需求突然增加
供应链中断
模拟供应商延迟、物流中断等供应链问题
季节性需求
模拟季节性波动对产品需求的影响
事件影响分析
选择上方的突发事件类型进行模拟，系统将展示事件对需求预测和库存水平的影响，并给出应对策略建议。
传统模型 vs LSTM模型对比
对比时间序列模型(ARIMA)与LSTM深度学习模型的预测效果
MAE (平均绝对误差)
128
ARIMA
56
LSTM
RMSE (均方根误差)
185
ARIMA
78
LSTM
预测准确率
82%
ARIMA
94%
LSTM