ML破解间歇需求！缺货降22%，准时交付涨14%

当前全球经济格局复杂多变，供应链韧性与效率已成为企业核心竞争力的关键。对于身处全球贸易前沿的中国跨境企业而言，如何精准预测市场需求、有效应对外部冲击，是关乎生存与发展的重大课题。在这一背景下，新兴技术，尤其是机器学习在供应链管理中的应用，正以前所未有的速度改变着行业面貌。深入了解这些前沿理念与实践，对于国内从业者洞察未来趋势、优化自身运营体系具有重要的参考价值。

以下，我们将共同探讨一位在供应链管理领域深耕多年的资深专家——杰马利亚·德布（Jaymalya Deb），他关于提升供应链韧性、应用机器学习进行预测创新的深刻见解与实践经验。他目前在美国一家名为派克汉尼汾（Parker Hannifin）的财富250强企业担任工业流程过滤部门的材料经理，负责管理部门的材料团队。德布先生拥有超过二十年的领导经验和技术专长，涵盖供应链与商品管理、工程、信息技术及制造等多个领域，他的视角无疑能为我们带来启发。
全球贸易供应链工程

德布先生的职业生涯履历丰富。他曾在美国通用电气航空部门担任甲骨文系统顾问，运用其在Oracle R12系统方面的深厚专长，通过实施高级供应链计划模块（ASCP）和配置制造执行系统（MES）模块，为解决方案设计做出了贡献。在此之前，他还在一家为石油和天然气行业提供上游设备和技术的全球供应商中，负责材料管理、运营管理和供应商开发工作，进一步深耕了供应链领域。

在当前岗位上，德布先生将其在先进供应链技术方面的专业知识，应用于设计系统和流程，以提升预测准确性、生产效率、需求规划水平、交付能力以及盈利能力。他因在不同职能部门间设计创新解决方案，并实现可衡量的组织改进而备受认可。近期，他开发了复杂的统计模型，利用机器学习技术改进需求规划，从而缩短了产成品交付周期；他还构建了一个自动化车间调度系统，该系统能够持续优化可用产能以应对已发布的工单，从而帮助组织实现了准时交付。

教育背景方面，德布先生在印度班加罗尔的R.V.工程学院获得了机械工程学士学位。在2005年移居美国后，他又先后在威斯康星大学麦迪逊分校获得了制造系统工程项目（MSEP）的硕士学位，并在德克萨斯大学奥斯汀分校麦库姆斯商学院获得了管理学工商管理硕士学位。

此外，德布先生还著有《从管理视角看卓越运营：利用精益理念在低成本国家竞争》一书。该书以案例研究的方式介绍了精益实施和变革管理，其中包含机器人流程自动化概念在制造业中的应用实例，以及用于解决运营管理问题的分析工具。他还曾撰文探讨其创新的机器学习方法，以改进石油和天然气行业间歇性需求工业产品的预测。

供应链面临的核心挑战

当前，供应链管理领域面临的最大挑战，无疑是如何在全球性动荡中保持并提升供应链的韧性。德布先生指出，外部冲击，例如地缘政治紧张、贸易壁垒、气候变化引发的延误以及原材料短缺等因素，正不断加剧，并对整个供应链产生连锁反应，从而导致普遍的不稳定性。值得关注的是，根据2025年最新的数据显示，供应链中断事件的发生率同比增加了15%，这主要源于突发的供应商中断，尤其是在石油和天然气行业。

在石油和天然气工业市场，间歇性需求本身就给规划带来了显著挑战，而这些外部冲击无疑使得局面更加复杂，对建立强大的应急措施提出了更高要求。与此同时，可靠数据的稀缺迫使制造商不得不维持较高的库存水平，以满足严格的服务要求。然而，这种策略的持续性正面临严峻考验。因为客户在自身需求不确定时，一旦发现库存不足便会寻求替代方案，这不仅推高了库存持有成本，也侵蚀了客户忠诚度。

对于中国的跨境电商和制造业而言，这些全球性挑战同样真实存在。无论是原材料进口依赖度高、生产环节复杂，还是面对海外市场快速变化的需求，如何构建“打不断、裂得开、接得上”的柔性供应链，都是迫切需要解决的问题。

科技与机器学习赋能供应链变革

德布先生认为，技术特别是机器学习（ML）正在彻底改变企业应对这些挑战的方式。他强调，ML通过分析海量非结构化数据集，包括历史需求模式、实时市场信号以及地缘政治风险或气候数据等外部因素，显著提升了需求预测的准确性。即使面对石油和天然气工业产品等间歇性需求场景，ML也能做出更精准的预测。先进的算法能够识别需求出现的可能性，并优化库存水平，在减少过量库存的同时，提升服务水平。

此外，机器学习驱动的预测性分析，通过对供应链风险进行建模，支持供应链韧性建设。这使得企业能够模拟中断情景，并制定灵活的应急计划。根据2025年最新的网络分析趋势，实时新闻洞察表明，企业对这些工具的采用正在增长，许多公司报告供应链效率提高了20%之多。

作为一名资深供应链经理，德布先生本人也积极运用这些技术来为石油和天然气工业产品设计企业解决方案。他开创了一种混合预测框架，整合了先进方法，在稀疏数据环境下依然能够优化需求预测。这种基于其深厚行业洞察的方法已在多家组织中实施，成功优化了库存管理，并将缺货率降低了20%至22%。他还整合了实时数据流和情景分析工具，构建了具有韧性的供应链，从而实现了动态补货和积极的工厂调整。这些创新经过了过去数年数据的验证，体现了他致力于利用尖端技术应对紧迫行业挑战的决心。

混合机器学习方法：破解间歇性需求难题

传统的预测方法，例如简单移动平均、指数平滑和ARIMA模型，在处理石油和天然气工业产品领域的间歇性需求场景时，常常显得力不从心。德布先生解释道，这些方法在面对稳定、连续的需求模式时表现出色，但对于工业产品中典型的零值多、需求零星的序列却难以应对。具体来说，它们在需求高峰后往往会表现出向上偏差，无法充分处理长时间的零需求期，并且缺乏整合复杂协变量或识别潜在需求模式的能力，从而导致预测不准确和库存过剩。

为了解决这些固有限制，德布先生开发了一种创新的混合机器学习方法。该方法将Croston’s方法与先进的机器学习技术（特别是XGBoost模型）相结合。这一框架首先像Croston’s模型那样，将需求量和需求间隔分开处理，并通过分类模型来预测需求出现的可能性，该模型利用历史数据和外部因素作为特征。如果预测的需求可能性超过了设定的优化阈值，则使用回归模型来估计需求量。这种双重方法既利用了Croston’s方法的统计基础，又借助了机器学习处理多维度数据的能力，从而使得预测结果更加精确和适应性强。经过过去数年数据的验证，该模型已显示出准时交付率提高了10%至14%，缺货率降低了20%至22%，为石油和天然气行业的间歇性需求挑战提供了更有效的解决方案。

对于中国跨境企业而言，许多高价值、低频次的工业品或定制化产品也面临类似的间歇性需求挑战。德布先生的这一创新模型提供了可借鉴的思路，即通过结合统计学和机器学习的优势，更精细化地管理预测风险。

机器学习与S&OP流程的深度融合

在多个组织中，德布先生领导开发了基于销售与运营规划（S&OP）的月度预测评审流程，并利用自身经验提升了一致性和决策效率。他强调，机器学习（ML）通过提升预测准确性并促进跨团队协作，深度融入S&OP流程。他的混合预测模型能够分析历史销售数据、来自网络资源的细分市场趋势以及运营输入，从而对石油和天然气工业产品等间歇性需求进行预测，并将准时交付率提升了两位数的百分点。

在S&OP周期中，机器学习提供了一个数据驱动的基线预测，销售团队可根据客户洞察进行细化，而运营团队则根据产能限制进行调整。德布先生表示，他所实施的实时仪表板促进了这种迭代输入，显著减少了偏差并提高了预测准确性，从而有效防止了缺货。协作也因此得到改善，因为ML生成的各种情景——例如需求激增或供应风险——成为了一种共同语言，使得跨职能团队能够在评审会议中达成一致。这种经过数月实施验证的整合，确保了预测和资源规划的积极主动和统一性。

这对于中国许多大型制造企业和全球化运营公司尤为关键。S&OP流程的有效性直接关系到库存周转、生产效率和客户满意度，而机器学习的介入，无疑为其注入了新的活力，使得预测从经验驱动转向数据驱动，提升了企业在复杂市场中的应变能力。

弥合技术与运营团队之间的鸿沟

德布先生的职业生涯涵盖工程、信息技术和供应链管理，这使他能够独特地弥合技术团队与运营团队之间的隔阂。他认为，这种跨学科的经验使他能够充当“翻译官”，将数据科学家和信息技术专家的技术专长与运营利益相关者的实际需求结合起来。他通过发起跨职能研讨会来促进协作，在研讨会上，技术团队会以简化的方式介绍机器学习算法或企业资源规划（ERP）系统的功能，而运营团队则阐述实际运营中遇到的挑战，例如石油和天然气相关工业零部件的间歇性需求。

举例来说，在开发他的混合机器学习预测模型时，德布先生确保技术团队专注于算法的准确性，而供应链经理则强调库存限制，从而建立了共同的理解。定期的反馈循环，包括使用运营数据进行的试点测试，进一步完善了这些解决方案，确保了其实用性——他的模型所实现的持续缺货率降低，正是这种迭代输入的成果。

确保跨职能团队的战略一致性

领导跨职能团队是德布先生角色中非常重要的一部分。他通过一套结构化而协作的策略，确保销售、工程和运营团队与所实施的先进预测模型保持一致。他首先开展跨职能研讨会，整合每个团队的观点——销售部门提供市场洞察，工程部门确保技术可行性，运营部门则强调执行挑战。例如，在为其石油和天然气工业产品实施预测模型时，他主持了会议，协调销售部门的需求信号与运营部门的库存目标，并利用工程部门验证先进的基于机器学习的预测模型集成。

为了获得不熟悉技术方面的利益相关者的认可，德布先生专注于将复杂概念转化为切实的业务效益。他使用可视化辅助工具，例如简化的流程图或显示模型在准时交付方面提升百分点效益的仪表板，来解构技术。他还进行有针对性的演示，例如使用真实数据进行试点运行，让利益相关者亲眼看到缺货率的降低（在他的案例中降低了20%至22%）。通过一对一的讨论来解决疑虑，并将结果与他们的关键绩效指标（KPIs）挂钩——例如销售部门的收入稳定性或运营部门的成本节约——进一步建立了信任。这种经过多年领导经验磨练的方法，确保了团队间的一致性和积极采纳。

这对于中国跨境企业在推广数字化转型、引入新系统时，具有极强的借鉴意义。如何让不同部门理解并接受新技术，并将其转化为日常运营中的有效工具，是管理者的核心职责。

数据驱动决策：释放供应链潜力

德布先生认为，组织可以通过采用战略性、整合性的方法，最大限度地利用数据（无论是来自甲骨文EBS等ERP系统还是外部来源）来推动决策过程并提升供应链绩效。首先，整合来自ERP系统的数据能够提供坚实的基础。例如，甲骨文EBS能够提供库存、采购和生产的实时洞察，德布先生就曾利用这些数据来优化石油和天然气工业产品的再订购点。将这些内部数据与市场趋势或供应商绩效指标等外部数据进行整合，能够丰富数据集。他的混合预测模型，便是将此类外部输入与内部ERP数据相结合，从而提高了需求准确性并减少了缺货。

其次，组织应该投资于先进的分析技术，包括机器学习，来处理这些数据。通过对历史ERP数据和实时外部信号进行模型训练，企业可以预测中断或需求激增，正如德布先生在他的工作中展示的那样。这需要清洁、标准化的数据，而德布先生所实施的数据治理框架正确保了数据质量。最后，通过易于访问的可视化工具，决策制定将得到显著改善。他部署的仪表板能够将复杂的分析转化为可操作的洞察，使跨职能团队能够协调战略。这种全面的数据利用方法，经过德布先生的实地经验验证，能够推动主动调整、增强韧性并提升整体供应链效率。

需求预测的未来：AI自主管理供应链展望

对于需求预测的未来，德布先生的愿景是人工智能（AI）驱动的解决方案将无缝集成，从而彻底改变这一领域。他预计需求预测将演变为一个高度预测性、自我适应性的过程，利用来自物联网传感器、市场情绪和ERP系统等多样化来源的实时数据，以空前的精度预测需求，即使是石油和天然气工业产品等间歇性模式也不例外。德布先生的混合预测模型已将准时交付率提升了数个百分点，他认为这正是未来转变的先声，并预见AI将通过自主优化算法和整合地缘政治风险等外部变量，进一步扩展这一能力。

人工智能驱动的解决方案将在自主管理供应链中扮演更重要的角色，有望自动化库存调整、再订购决策和供应商协调。根据2025年最新的网络分析趋势，这可能将人为干预减少多达30%，同时增强抵御中断的韧性。企业可以从以下几个方面为这一转变做好准备：首先，投资于强大的数据基础设施——建立来自甲骨文EBS或类似系统的清洁、集成数据集——为人工智能模型提供“燃料”。其次，通过有针对性的培训提升团队技能，例如德布先生所开展的跨职能研讨会，以弥合技术和运营之间的差距。最后，在受控环境中进行人工智能工具的试点，例如德布先生的缺货率降低试验，将有助于建立信心并完善流程。这种积极主动的方法将使组织能够充分发挥人工智能在供应链管理中的潜力。

精益原则与机器学习的协同增效

德布先生的著作《精益制造和卓越运营》强调消除浪费、持续改进和价值流优化——这些原则与他当前在供应链管理中应用的、数据驱动的机器学习方法无缝衔接。精益思想侧重于减少过剩库存和提高流程效率，这与德布先生的混合预测模型相得益彰，后者通过精确的需求预测最大程度地减少了缺货和库存积压。例如，精益的“准时制”理念通过机器学习预测石油和天然气工业产品间歇性需求的能力得到增强，使得生产能够与实际需求更好地匹配。

将精益原则与先进分析技术相结合，为优化供应链性能提供了一个强大的框架。精益提供了运营纪律——简化工作流程并培养持续改进的文化——而分析技术，例如混合预测模型，则提供了支持这些工作的预测智能。企业可以通过使用数据识别浪费（例如，由ERP系统标记出的过剩库存），并应用精益工具（如价值流图）来解决这些问题，同时由实时洞察进行指导。德布先生已经通过将精益的拉动式系统与机器学习驱动的再订购点相结合，实现了这一协同效应，显著提高了准时交付率。这种双管齐下的方法能够最大化效率、降低成本并构建韧性，从而创建一个平衡且面向未来的供应链。

给国内相关从业人员的建议：

德布先生的分享为我们描绘了一幅供应链管理未来的图景。对于中国的跨境电商、制造企业及相关服务提供商而言，这不仅是前沿理论，更是亟待实践的指导。面对全球市场的复杂性，我们应积极拥抱数字化转型，将机器学习等先进技术视为提升供应链韧性和效率的“利器”。

具体来说，建议国内从业者关注以下几点：