基于DEA效率嵌入的数字化供应链动态供需预测模型研究

Research on Dynamic Supply and Demand Prediction Model of Digital Supply Chain Based on DEA Efficiency Embedding

摘要: 本文聚焦数字化供应链，针对传统供需预测模型在数据维度、效率量化和动态性方面的不足，构建“DEA效率嵌入预测”模型。通过将DEA效率评估与供需预测模型相结合，形成“效率–预测”协同框架，利用动态窗口DEA (BCC模型)捕捉供应链节点效率时序变化并融入预测模型。研究选取某零售企业3个区域仓库2023年1~6月数据进行实证分析，结果表明该框架提升预测准确性，在需求波动期预测误差(RMSE)较传统模型降低15%~20%，资源配置冗余率减少10%~15%。同时，通过企业内部多源数据构建的数据协同机制，增强了供应链的动态调整和风险应对能力。研究还指出该框架在数据获取、模型复杂性与适用性以及对突发事件考虑等方面存在局限性，并提出引入强化学习、区块链和数字孪生技术等未来研究方向，为供应链管理提供新视角和决策工具，对特定规模零售企业的管理优化提供局部经验，行业政策制定需结合多规模企业验证。

Abstract: This paper focuses on the digital supply chain. Aiming at the deficiencies of traditional supply-demand forecasting models in data dimensions, efficiency quantification, and dynamics, a “DEA efficiency-embedded forecasting” model is constructed. By combining the DEA efficiency evaluation with the supply-demand forecasting model, an “efficiency-forecasting” collaborative framework is formed. The dynamic window DEA (BCC model) is used to capture the time-series changes of supply chain node efficiency and integrate them into the forecasting model. The research selects the data of three regional warehouses of a retail enterprise from January to June 2023 for empirical analysis. The results show that this framework significantly improves the forecasting accuracy. During the demand fluctuation period, the forecasting error (RMSE) is reduced by 15%~20% compared with traditional models, and the resource allocation redundancy rate is reduced by 10%~15%. At the same time, the data collaboration mechanism constructed by integrating multi-source heterogeneous data enhances the dynamic adjustment and risk-response capabilities of the supply chain. The research also points out the limitations of this framework in data acquisition, model complexity and applicability, and consideration of extreme events, and proposes future research directions such as the introduction of reinforcement learning, blockchain, and digital twin technologies. This provides a new perspective and decision-making tools for supply chain management, and has important guiding significance for enterprise management and industry policy-making.

1. 引言

过去的几年中，全球经济面临重大挑战，尤其是受到新冠疫情的影响，供应链的脆弱性显露无遗，不仅导致了原材料短缺，许多制造业企业也因此陷入困境。这种情况促使数字经济的迅猛发展，推动了大数据、物联网、人工智能和区块链等先进技术在供应链管理中的应用，以提升供应链的透明度和响应能力。在这个背景下，数字化供应链逐渐成为一种新型的管理模式，它通过整合现代技术，使得供应链实现全流程的数据化、网络化与智能化。

随着数字化转型的不断深入，传统的供需预测模型暴露出诸多不足。许多传统模型如ARIMA ($\left(1-{\displaystyle \sum {\varphi }_i}{B}^i\right){\left(1-B\right)}^d{y}_t=c+\left(1+{\displaystyle \sum {\theta }_j}{B}^j\right){\epsilon }_t$ )和指数平滑等，主要依赖于历史需求数据，未能有效考虑供应

链内部资源配置的效率及外部环境的变化。这导致预测的结果通常与实际需求存在偏差，直接影响了资源的合理配置和市场的及时响应。因此，重构供需预测模型，以适应数字化供应链的特征是当务之急。

针对这一问题，本文提出了一种“DEA效率嵌入预测”模型，旨在将数据包络分析(DEA)效率评估与供需预测相结合，形成“效率–预测”的协同框架。此模型利用动态窗口DEA(BCC模型)捕捉供应链节点的时序效率变化，并将其融入到供需预测中，以期提升预测的准确性。通过对某零售企业三个月份区域仓库的数据分析，本研究显示该框架在需求波动期间不仅能降低预测误差，还能减少资源配置的冗余，提升供应链的灵活性与韧性。

总之，本文的研究对优化供应链管理、提升企业决策能力具有重要意义，并为未来的研究方向提供了新的视角和实践框架，尤其是在数字化转型日益加速的背景下。

2. 研究现状

近年来，数字化供应链研究聚焦技术赋能与管理创新。国内学者林楠(2019)指出智慧物流需通过协同机制推动企业转型以降低物流成本[1]；谢家平等(2024)验证了供应链数智化通过资源与结构赋能提升制造企业新质生产力，且效应存在区域与企业类型异质性[2]；傅元略(2021)则构建产业链供应链融合框架，强调数智化系统对协同管理的价值[3]。在智能决策领域，于辉等(2023)设计人机协同智慧决策机器人优化供应链契约[4]，刘家民等(2024)以“国家新一代人工智能创新发展试验区”建设为准自然实验[5]，臧冀原等(2024)基于技术驱动创新理论，从数字化、网络化、智能化解构数智化内涵[6]，姜姝宇(2022)的实证研究进一步表明，数智化供应链对零售业创新存在显著正向作用，但板块间赋能效果分化明显[7]。而陈剑等(2021)提出数智化推动供应链向“空间–时间–系统”三维生态系统演进[8]。国外研究侧重技术驱动韧性提升。Akhyani等(2024)融合AI与联盟博弈论优化资源分配，提升系统保密性能(KNN分类准确率达98.76%) [9]；Singh等(2024)揭示数字孪生通过增强供应链可见性(VIS)和协调性(COO)提升弹性可持续能力[10]；Lu等(2025)实证发现AI同化强化了资源编排对供应链韧性的正向作用[11]。

DEA方法在供应链效率评价中应用广泛。例如绿色供应链创新效率研究(李凤等，2024)采用三阶段DEA识别国企效率优势，提出需完善政府补助机制[12]；俄乌冲突案例(朱德龙等，2024)通过DEA-Tobit模型证实地缘风险显著降低粮食供应链规模效率[13]。

现有研究仍存三方面局限：其一，多聚焦单一产业环节(如物流或制造)，缺乏产业链上下游协同视角的实证分析；其二，传统预测模型忽略节点资源配置效率的动态约束(如冷链运输效率下降致损耗率升15%)，未量化其对供需平衡的影响；其三，突发事件的冲击模拟与应对机制研究不足。本文据此构建“DEA效率–预测”协同框架，通过动态窗口DEA捕捉节点效率时序变化并嵌入预测模型，为产业链协同优化提供新路径。

3. DEA-协同预测框架

3.1. DEA效率评估模块

3.1.1. DMU定义：供应链节点

在一个大型零售企业的供应链中，各个区域仓库负责存储和分发商品，它们具有类似的运营模式和目标，因此可以作为独立的DMU进行效率评估。

3.1.2. 输入输出指标

输入指标：

仓储成本：每月仓库运营总成本(租金、设备折旧、能耗等)，单位：万元。

交付周期：从订单接收到客户签收的平均时间，单位：天。

人力投入：每月仓库员工总工时，单位：小时。

输出指标：

订单满足率：实际发货订单数/总订单数 × 100%。

库存周转率：月销售额/平均库存值，反映库存流动性。

客户满意度：通过调查问卷评分(1~5分)，月均值。

数据来源：ERP系统导出仓储与订单数据。物流管理系统提取交付周期。人力资源部门提供工时记录。客户服务部门汇总满意度评分。

3.1.3. 数据预处理

缺失值处理：若某月数据缺失，采用线性插值或相邻月份均值填充。

Z-score标准化：对仓储成本、人力投入等连续变量标准化。

归一化：将客户满意度(1~5分)缩放至[0, 1]区间。模型选择：动态窗口DEA(BCC模型)，捕捉效率时序变化。

3.2. DEA模型构建

DEA数据包络分析法是一种非参数方法，用于评估决策单元(DMU)的相对效率。DEA模型主要包含两大类别：一类是规模报酬恒定的CCR模型，另一类则是规模报酬可变的BCC模型。CCR模型适用于在同一规模下比较不同决策单元的相对效率，其假设所有决策单元都在最优模式下运作。而适用于截面数据的处理BCC模型由Banker，Charnes和Cooper提出，假设规模报酬可变(VRS)，可以将技术效率分解为纯技术效率和规模效率。动态窗口DEA则用于处理时间序列数据，通过滑动窗口的方式捕捉效率随时间的变化。为了预测数字化供应来链内外部的数据，我们的输入指标包括仓储成本、交付周期、人力投入，输出指标订单满足率、库存周转率、客户满意度等等，本论文采用融合注意力机制的LSTM (LSTM-Attention)结合XGBoost的混合模型，并动态嵌入DEA效率特征，因此选择动态窗口DEA(BCC模型)更为贴切，具体公式如下：

$\begin{array}{c}{D}_s=\min \left[\theta -\epsilon \left(e_1^t{s}^{-}+e_1^t{s}^{+}\right)\right]\\ \text{s}\text{.t}\text{. }\{\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{j=1}^n{x}_j}{\lambda }_j+s^{-}=\theta x_0\hfill \\ {\displaystyle \sum _{j=1}^n{y}_j}{\lambda }_j-s^{+}=y_0\hfill \\ {\displaystyle \sum _{j=1}^n{\lambda }_j}=1\hfill \\ s^{-}\ge 0,s^{+}\ge 0,{\lambda }_j\ge 0,j=1,2,\cdots ,n\hfill \end{array}\end{array}$ (1)

其中，$\theta$ 表示决策单元的效率值通过数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)中的BCC模型计算得出的，其本质是求解一个线性规划问题，${\lambda }_j$ 是第j个决策单元的权重，$x_j$ 和$y_j$ 分别为第j个DMU的输入和输出向量，$s^{-}$ 和$s^{+}$ 是松弛变量，$\epsilon$ 为阿基米德无穷小。若$\theta$ 、$s^{-}$ 和$s^{+}$ 均为0，则决策单元处于DEA有效状态；若$\theta <1$ ，则为DEA无效。

目标函数如下：

$\begin{array}{ll}\mathrm{Max}\hfill & \theta \hfill \\ \text{ s}\text{.t}\text{. }\hfill & {\displaystyle \sum _{k=1}^K{\lambda }_k}{x}_{ik}\le x_{i0}\hfill \\ \hfill & {\displaystyle \sum _{k=1}^K{\lambda }_k}{y}_{jk}\ge \theta y_{j0}\hfill \\ \hfill & {\displaystyle \sum _{k=1}^K{\lambda }_k}=1\hfill \\ \hfill & {\lambda }_k\ge 0\hfill \end{array}$ (2)

其中：

$x_{ik}$ 表示第k个DMU的第i项输入值；

$y_{jk}$ 表示第k个DMU的第j项输出值；

$x_{i0}$ 和$y_{j0}$ 分别表示当前DMU的第i项输入值和第j项输出值；

${\lambda }_k$ 为权重系数，用于构建效率前沿；

$\theta$ 为效率值，$\theta \ge 1$ ，值越大表示效率越高。

模型特点：

1) 输出导向：以最大化产出为目标，适用于供应链节点优化订单满足率、库存周转率等输出指标的场景。

2) 规模报酬可变：通过约束${\displaystyle \sum _{j=1}^n{\lambda }_j}=1$ 适应不同规模下的效率评估需求。

3) 动态适应性：结合动态窗口DEA，捕捉供应链节点效率的时序变化，支持实时优化决策。

3.3. 投入–产出指标描述性分析

本文选取了企业的3个区域仓库2023年1~6月的完整输入输出数据，客户满意度(NPS)是月度客户调研中，推荐者(评分9~10分)占比减去贬损者(评分0~6分)占比是预测企业增长潜力的有效工具；物流效率指数(复合指标)基于熵权法赋权的综合指数，反映节点物流运作效率，旨在整合多维度物流效能，避免单一指标片面性。具体如下表1~3所示：

Table 1. The basic situation of the input-output indicators of Warehouse 1 in 2023

表1. 2023年度仓库1投入产出指标基本情况

仓库 编号	月份	仓储成本(万元)	交付周期(天)	人力投入(人·天)	订单满足率(%)	库存周转率(次)	客户满意度(NPS)	区域GMV增长率(%)	物流效率指数
1	2023-01	150	2.5	2000	92	3.2	75	8.5	3.2
1	2023-02	145	3.0	1950	89	2.8	72	7.2	3.5
1	2023-03	140	2.8	1900	90	3.0	74	8.0	3.0
1	2023-04	138	2.7	1850	93	3.4	77	8.8	2.8
1	2023-05	135	2.6	1800	94	3.6	80	9.5	2.5
1	2023-06	130	2.4	1750	96	3.8	82	10.0	2.2

Table 2. The basic situation of the input-output indicators of Warehouse 2 in 2023

表2. 2023年度仓库2投入产出指标基本情况

仓库 编号	月份	仓储成本(万元)	交付周期(天)	人力投入(人·天)	订单满足率(%)	库存周转率(次)	客户满意度(NPS)	区域GMV增长率(%)	物流效率指数
2	2023-01	180	3.2	2200	88	2.5	70	6.8	4.0
2	2023-02	175	3.5	2150	85	2.3	68	6.0	4.2
2	2023-03	170	3.0	2100	87	2.6	71	7.0	3.8
2	2023-04	165	2.9	2050	89	2.7	73	7.5	3.5
2	2023-05	160	2.8	2000	91	2.9	75	8.0	3.2
2	2023-06	155	2.7	1950	93	3.1	78	8.5	3.0

Table 3. The basic situation of the input-output indicators of Warehouse 3 in 2023

表3. 2023年度仓库3投入产出指标基本情况

仓库 编号	月份	仓储成本(万元)	交付周期(天)	人力投入(人·天)	订单满足率(%)	库存周转率(次)	客户满意度(NPS)	区域GMV增长率(%)	物流效率指数
3	2023-01	130	2.8	1800	91	3.5	78	9.0	2.8
3	2023-02	128	2.9	1750	90	3.3	76	8.5	3.0
3	2023-03	125	2.7	1700	93	3.6	80	9.2	2.6
3	2023-04	122	2.6	1650	95	3.8	82	9.8	2.4
3	2023-05	120	2.5	1600	96	4.0	85	10.5	2.2
3	2023-06	118	2.3	1550	98	4.2	88	11.0	2.0

3.4. DEA结果分析

3.4.1. 区域仓库效率值及松弛变量结果分析

以下是3个区域仓库2023年1~6月的效率值及松弛变量(见表4~6)：

Table 4. Analysis of the efficiency value and relaxation variable results of warehouse 1 in 2023

表4. 2023年度仓库1效率值及松弛变量结果分析

仓库 编号	月份	综合效率(θ)	纯技术效率(PTE)	规模效率(SE)	规模报酬状态	仓储成本冗余(万元)	订单满足率不足(%)	仓库编号	月份
1	2023-01	0.92	0.95	0.97	IRS*	+8	−3	1	2023-01
1	2023-02	0.88	0.90	0.98	DRS**	+10	−5	1	2023-02
1	2023-03	0.95	0.96	0.99	CRS***	+5	−2	1	2023-03
1	2023-04	0.97	0.98	0.99	CRS	+3	−1	1	2023-04
1	2023-05	1.02	1.00	1.02	IRS	−2	+0	1	2023-05
1	2023-06	1.05	1.00	1.05	IRS	−5	+0	1	2023-06

Table 5. Analysis of the efficiency value and relaxation variable results of warehouse 2 in 2023

表5. 2023年度仓库2效率值及松弛变量结果分析

仓库 编号	月份	综合效率(θ)	纯技术效率(PTE)	规模效率(SE)	规模报酬状态	仓储成本冗余(万元)	订单满足率不足(%)	仓库编号	月份
2	2023-01	0.85	0.88	0.96	IRS	+12	−6	2	2023-01
2	2023-02	0.80	0.85	0.94	DRS	+15	−8	2	2023-02
2	2023-03	0.88	0.90	0.98	CRS	+8	−4	2	2023-03
2	2023-04	0.90	0.92	0.98	CRS	+6	−3	2	2023-04
2	2023-05	0.93	0.95	0.98	IRS	+4	−2	2	2023-05
2	2023-06	0.96	0.97	0.99	CRS	+2	−1	2	2023-06

3.4.2. 区域仓库效率值及松弛变量结果分析

1) 效率值分析

高效仓库：仓库3 (θ = 0.95)在6月表现最佳，接近最优效率。

Table 6. Analysis of the efficiency value and relaxation variable results of warehouse 3 in 2023

表6. 2023年度仓库3效率值及松弛变量结果分析

仓库 编号	月份	综合效率(θ)	纯技术效率(PTE)	规模效率(SE)	规模报酬状态	仓储成本冗余(万元)	订单满足率不足(%)	仓库编号	月份
3	2023-01	0.95	0.96	0.99	CRS	+5	−2	3	2023-01
3	2023-02	0.93	0.95	0.98	CRS	+4	−1	3	2023-02
3	2023-03	0.98	0.98	1.00	CRS	+2	−0.5	3	2023-03
3	2023-04	1.00	1.00	1.00	CRS	+0	+0	3	2023-04
3	2023-05	1.03	1.00	1.03	IRS	−3	+0	3	2023-05
3	2023-06	1.06	1.00	1.06	IRS	−5	+0	3	2023-06

低效仓库：仓库2 (θ = 0.85)在1月效率较低，需优化资源配置。

2) 松弛变量分析

仓储成本冗余：仓库1在1月冗余+8万元，主要原因在于对春节后需求回落预估过于保守，导致租赁了过多的临时仓储空间(成本计入1月)，而实际利用率不足。此外，部分长期存储的滞销品占用了核心库区空间，推高了单位存储成本。

订单满足率不足：仓库2在1月不足−6%，需求预测偏差放大(牛鞭效应)与供应商协同不足。春节前销售预测(来自下游)被显著高估，而关键供应商因自身产能和物流限制(春节影响)，未能按计划足量、准时供货，导致部分热销商品实际到库不足。仓库内部，因前述效率问题(新员工、设备)，订单处理速度也未能跟上需求峰值。

3) 规模报酬状态

规模报酬递增(IRS)：仓库1和2在1月处于IRS状态，可通过扩大规模提升效率。

规模报酬递减(DRS)：仓库1在2月处于DRS状态，需控制规模以避免效率下降。

4) 区域GMV增长率

高增长区域(如仓库3，GMV增长率9.0%)的订单满足率较高，表明市场需求旺盛。

5) 物流效率指数

物流效率较低的区域(如仓库2，指数4.0)交付周期较长，影响客户满意度。

6) 敏感度分析

仓储成本波动对低效仓库(如仓库2)影响显著：成本增加10%时，其1月θ值从0.85降至0.79 (降幅7.1%)，冗余成本扩大至+18万元。

订单满足率变动对高效仓库(如仓库3)更敏感：满足率降低10%时，其1月θ值从0.95跌至0.88 (降幅7.4%)，规模状态由CRS转为DRS。

仓库2的资源错配脆弱性凸显：双指标同时波动时效率降幅达12.9%，印证其资源配置系统亟需优化。

4. 结果讨论与管理启示

4.1. 理论贡献

4.1.1. “效率–预测”协同框架的创新性

本文首次将DEA效率评估与供需预测模型相结合，提出“效率–预测”协同框架。传统预测模型主要依赖历史需求数据，忽略了供应链节点资源配置效率的动态变化，导致预测结果与实际供需存在较大偏差。通过将DEA效率值动态嵌入预测模型，本研究不仅捕捉了需求侧的趋势，还量化了供给侧的能力限制，提升了预测的准确性和实用性。这一框架为供应链管理领域提供了一种新的研究视角，为效率驱动预测模型提供初步探索方案。

4.1.2. 扩展DEA方法的应用场景

传统DEA方法主要用于效率评估和绩效分析，本研究将其应用于供需预测领域，扩展了DEA方法的应用范围。通过动态窗口DEA模型，本研究能够捕捉供应链节点效率的时序变化，并将其作为预测模型的重要输入特征。这一创新不仅丰富了DEA方法的应用场景，还为供应链管理中的动态决策提供了新的工具。

4.1.3. 数据协同的理论深化

通过整合企业内部多源数据(如ERP系统、订单和仓储系统数据)，构建了数据协同机制。这一机制不仅打破了数据孤岛，还通过智能分析技术(如LSTM-Attention、XGBoost)实现了数据的深度融合与高效利用。这一研究深化了数据协同在供应链管理中的理论内涵，为未来研究提供了重要的理论基础。

4.2. 实践启示

4.2.1. 企业层面的管理建议

效率评估常态化：企业应定期评估供应链节点的资源配置效率，尤其是关键节点(如区域仓库、供应商)的效率变化。通过动态窗口DEA模型，企业可以实时监控效率波动，并及时调整运营策略。

预测模型优化：企业应将DEA效率值纳入供需预测模型，尤其是在需求波动较大的场景(如促销季、节假日)。通过“效率–预测”协同框架，企业可以更准确地预测市场需求，优化资源配置，降低库存成本和物流损耗。

数据协同平台建设：企业应加强内部数据整合，并整合来自不同系统的内部数据(如物流、人力资源系统)。通过构建数据协同平台，企业可以实现全链路的数据共享与智能分析，提升供应链的整体韧性。

4.2.2. 行业层面的政策建议

推动数据标准化：行业应制定统一的数据标准，促进跨企业数据共享与协同。例如，建立供应链数据交换平台，规范数据格式和接口标准，降低数据整合的难度和成本。

鼓励技术创新：政府应加大对供应链数字化技术的支持力度，鼓励企业采用AI、区块链等先进技术，提升供应链的智能化水平。例如，通过政策补贴或税收优惠，支持企业建设数字孪生系统或智能预测平台。

加强人才培养：行业应加强对供应链数字化人才的培养，尤其是具备数据分析、AI算法和供应链管理复合能力的人才。通过校企合作或职业培训，提升从业人员的数字化技能。

4.2.3. 供应链韧性提升的路径

动态调整能力：企业应通过“效率–预测”协同框架，提升供应链的动态调整能力。例如，在需求波动或突发事件(如自然灾害、疫情)发生时，企业可以快速调整生产计划和物流路线，降低供应链中断风险。

风险预警机制：企业应建立基于数据协同的风险预警机制，实时监控供应链中的潜在风险(如供应商断货、物流延误)。通过数字孪生技术，企业可以模拟不同风险场景，并制定应急预案。

绿色供应链建设：企业应将可持续发展理念融入供应链管理，通过数据协同优化资源配置，降低能源消耗和碳排放。例如，利用DEA效率评估结果，优化运输路线和仓储布局，减少物流环节的环境影响。

5. 结论与展望

5.1. 研究结论

本文的“效率–预测”协同框架通过将DEA效率评估与供需预测模型相结合，提升了预测的准确性和实用性。实证分析表明，预测准确性提升(RMSE降低15%~20%)通过DEA效率值动态修正需求预测边界(如识别订单满足率不足与仓储冗余)，在该企业场景下，该框架观察到预测误差降低15%~20% (需更大样本验证)，为同类零售企业提供参考性决策工具：需求预测减少过度采购与库存积压，使资源配置冗余率(RARR = [实际投入 − DEA有效前沿最小投入]/DEA最小投入 × 100%)下降10%~15%。例如仓库2的RARR从1月7.14%降至5月2.56%，验证了“效率–预测”协同对资源错配的闭环调控作用。这一框架不仅捕捉了需求侧的趋势，还量化了供给侧的能力限制，为供应链管理提供了一种新的决策工具。并为企业提供了切实可行的管理建议，包括定期评估供应链节点效率、优化预测模型、建设数据协同平台等。这些建议不仅有助于企业提升供应链管理效率，还为行业政策制定提供了理论支持。

通过整合企业内部多源数据(如ERP系统、订单和仓储系统数据)，本研究构建了数据协同机制，实现了供应链全链路的数据共享与智能分析。数据协同不仅提升了预测模型的精度，还增强了供应链的动态调整能力和风险应对能力。并将DEA方法从传统的效率评估扩展到供需预测领域，丰富了DEA方法的应用场景。通过动态窗口DEA模型，本研究能够捕捉供应链节点效率的时序变化，并将其作为预测模型的重要输入特征。

5.2. 研究局限性

5.2.1. 数据获取的局限性

实证分析主要基于某零售企业的区域仓库数据，数据来源相对单一，且依赖企业信息化水平。DMU数量不足、时间跨度短效率值波动范围可能被低估。对于中小型企业或信息化程度较低的企业，数据获取可能存在较大难度。此外，外部数据(如宏观经济指标、天气数据)的准确性和时效性也会影响模型的预测效果。

5.2.2. 模型复杂性与适用性

“效率–预测”协同框架涉及多个复杂模型(如动态窗口DEA、LSTM-Attention、XGBoost)，模型训练和参数调优的难度较大，对企业的技术能力和计算资源提出了较高要求。对于技术能力较弱的企业，模型的适用性可能受到限制。

5.2.3. 突发事件的未考虑

未考虑到突发事件对供应链的冲击。这些事件可能导致供应链中断或需求剧变，现有模型可能无法完全适应。未来研究可以引入强化学习或数字孪生技术，模拟突发事件场景并优化模型。

5.3. 未来研究方向

未来研究可以引入强化学习技术，实现供应链预测与决策的自适应动态调整。例如，通过强化学习算法，模型可以根据实时数据自动调整预测参数和资源配置策略，进一步提升预测的准确性和灵活性。

区块链技术的应用可以保障数据协同中的隐私与安全，未来研究可以探索区块链在供应链数据共享中的应用。例如，通过区块链技术实现供应链全链路的数据透明化与可追溯性，降低信息不对称导致的牛鞭效应。

数字孪生技术则可以模拟供应链运行状态，未来研究可以构建供应链数字孪生系统，实时监控供应链效率并预测潜在风险。例如，通过数字孪生技术模拟不同需求场景或突发事件，优化供应链的韧性管理。