南京商絡(luò)電子是一家被動元器件分銷商，經(jīng)常交易的SKU數(shù)超過1.5萬，其中通用性強(qiáng)的SKU不到2000個。受電子行業(yè)外部環(huán)境影響，物料需求的波動性較大、需求連續(xù)性也不太穩(wěn)定。本項(xiàng)目根據(jù)物料的歷史需求，分析物料需求特性，選擇并驗(yàn)證相關(guān)性外部影響因子加入預(yù)測模型，提升模型靈活性，從而提升客戶服務(wù)水平。

經(jīng)過對SKU訂單數(shù)據(jù)分析，將企業(yè)所有SKU分成了間歇性時間序列和連續(xù)型時間序列。其中，連續(xù)型時間序列2104個，間歇性時間序列16384個。間歇性時序數(shù)據(jù)采用了改進(jìn)的Croston建模，直接對訂單的間隔時間和訂單量進(jìn)行簡單指數(shù)平滑預(yù)測未來時間點(diǎn)數(shù)據(jù)。針對連續(xù)時間序列，首先針對2104個sku的每條時間序列，提取了787個時間序列的統(tǒng)計特征，并采用t-SNE方法對高維度特征進(jìn)行降維，將787維特征降至2維特征。再基于降維后的特征數(shù)據(jù)，通過K-means方法，對2014個SKU進(jìn)行了聚類分析，將其分成了3類。其中，對每一類SKU分別做Grangers因果性檢驗(yàn)，計算類中SKU兩兩之間的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)，提取因果性強(qiáng)的SKU進(jìn)行Lasso預(yù)測。相對獨(dú)立的SKU利用EMD分解方法提取出歷史信號中的周期性和趨勢，然后用Holt-Winters擬合子波，子波的預(yù)測相加得到預(yù)測模型。本文還加入了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)，通過在輸入數(shù)據(jù)中增加“訂貨景氣指數(shù)：計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)”和“中信行業(yè)指數(shù)：被動元件”兩個維度，提高了預(yù)測方法的適應(yīng)性。

最后整合連續(xù)時間序列預(yù)測和間斷時間序列預(yù)測模型，開發(fā)一個簡介美觀的可視化交互系統(tǒng)，方便操作人員直觀地進(jìn)行需求預(yù)測、SKU庫更新與行情查看等操作。