编者注： SCM 论文《预测石油和天然气公司的半导体元件交货时间：基于机器学习的动态安全库存模型》由 Chong Zhang 撰写，并由 Thomas Koch 博士 ( [email protected] ) 指导。有关该研究的更多信息，请联系论文指导老师。
半导体交货时间的波动对不同行业来说都是一个持续的挑战。交货时间预测不准确，通常与最初供应商承诺的交货时间相差很大，会严重扰乱生产计划，增加制造成本，破坏精心策划的客户交货计划。业务波动性大、交货时间不可预测的公司需要严格的供应链管理策略来降低风险并确保运营连续性。
对于在苛刻的环境中运营的行业，例如石油和天然气勘探和生产，高可靠性组件至关重要，半导体供应链不稳定的后果尤其严重。意外的延误会对整个价值链产生连锁反应，影响从勘探到钻井和生产的关键操作。在这种情况下，准确的交货时间预测和强大的库存管理系统的重要性从未如此强烈。
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一家领先的跨国油田服务公司认识到需要主动解决这一普遍问题。虽然他们已经实施了半导体元件集中库存管理系统，但仍有两个关键漏洞未得到解决。首先，他们的系统缺乏动态安全库存机制来减轻交货时间波动的影响。其次，供应商报价的交货时间（构成其规划流程的基础）一直不可靠。这两个因素的组合带来了巨大的风险，因为该行业的停工可能意味着数百万美元的收入损失。
解码内生数据和外生数据
该公司决心解开半导体交货时间波动之谜，因此着手实施一项雄心勃勃的数据驱动计划。他们深入研究了十年的历史采购数据，精心分析了可能影响交货时间的大量因素。这种综合方法不仅限于内部指标，还涵盖了外部变量，例如全球经济指标、行业特定指数，甚至组件级规格。
目标很明确：发现数据中隐藏的相关性和预测模式，从而预测潜 Dominican Republic电子邮件列表 在的交货期延长。然而，数据的复杂性要求采用比传统预测方法更复杂的方法。
机器学习领域出现了合适的方法。在对各种模型进行严格测试后，XGBoost 算法成为明显的领先者，展示了处理复杂数据集和提取细微模式的卓越能力。从这项分析中获得的见解具有启发性。其中之一是，尽管标准普尔 500 半导体和半导体设备指数等因素与半导体公司有关，但它们对交货时间预测的影响并不显著。相比之下，标准普尔技术、医疗保健、航空航天和通信指数包括苹果、通用电气健康、波音和思科等大量使用半导体的公司，这些指数包括影响交货时间的关键特征。
这一发现凸显了全球半导体市场的相互联系。智能手机销量激增或医疗成像设备需求增加可能会对供应链产生影响，影响石油和天然气设备所用零部件的交货时间。
应对干扰的动态解决方案
凭借强大的预测模型，该公司并不满足于仅仅更准确地预测交货时间。它更进一步，开发出了一种动态安全库存模型，可以实时适应不断变化的市场环境。
这种创新方法既考虑了预测的交货时间，也考虑了其潜在的变化。系统不依赖静态安全库存水平，而是不断调整库存目标。当模型预测交货时间更长或波动性增加时，安全库存水平会自动增加。相反，在稳定期间，系统可以优化库存水平以降低持有成本。
影响是巨大的。模拟显示，由于零部件短缺，库存持有成本大幅降低。供应链采购团队和生产规划人员对他们预测交货时间、管理半导体供应波动和优化库存水平的能力有了新的信心。连锁反应扩展到整个供应链，准时交货率提高，零部件短缺成本降低。