智能供应链数据分析数据集-机器学习应用场景-2023-prem134
数据来源：互联网公开数据
标签：智能供应链,机器学习,物流,库存管理,需求预测,供应链优化,大数据分析
数据概述：
本数据集包含了2023年智能供应链管理系统中的关键数据，适用于机器学习模型的训练和优化。数据集涵盖了供应链运营的多个方面，包括产品需求、库存水平、物流运输、订单处理和供应商绩效等。具体字段包括：
- product_id：产品唯一标识符
- order_date：订单日期
- delivery_date：交货日期
- quantity_ordered：订单数量
- quantity_shipped：出货数量
- inventory_on_hand：当前库存数量
- lead_time：供应商交货时间
- supplier_id：供应商唯一标识符
- supplier_performance：供应商绩效评分
- cost_per_unit：每单位成本
- sales_price_per_unit：每单位销售价格
- demand_forecast：需求预测值
这些数据来源于企业内部的供应链管理系统，并经过匿名化处理，确保数据的安全性和隐私性。
数据用途概述：
该数据集适用于多种供应链管理相关的机器学习应用场景，包括需求预测、库存优化、供应链风险评估和供应商绩效管理等。具体用途包括：
- 需求预测：通过历史数据训练模型，预测未来产品需求，帮助企业提前做好生产与采购规划。
- 库存优化：分析库存水平和销售数据，优化库存策略，减少库存积压和缺货风险。
- 供应链风险评估：基于供应商绩效和物流数据，识别潜在的供应链风险点，帮助企业采取预防措施。
- 供应商绩效管理：通过分析供应商交付时间和质量数据，评估供应商表现，优化供应链合作伙伴关系。
数据集为企业提供了丰富的数据资源，支持机器学习算法的开发和应用，提升供应链运营效率和竞争力。
