首先，我们需要确定供应链优化的关键应用场景。比如需求预测、库存优化、运输路线规划、供应商风险评估等。然后，针对每个场景，思考如何用C#实现，可能需要哪些库或框架。例如，ML.NET用于机器学习模型，Entity Framework用于数据库操作，RestSharp或HttpClient用于API集成，Math.NET用于数学计算等。
以下是人工智能在制造业供应链优化中使用C#的具体实现方案，覆盖从需求预测到物流调度的全流程技术细节：
1. 多源数据整合平台
ERP/MES系统对接
// SAP ERP数据对接示例
public class ErpDataConnector
{
public List<OrderData> GetSapOrders()
{
// 使用SAP .NET Connector
RfcDestination dest = RfcDestinationManager.GetDestination("ERP_PROD");
IRfcFunction function = dest.Repository.CreateFunction("Z_GET_ORDERS");
function.Invoke(dest);
IRfcTable ordersTable = function.GetTable("ET_ORDERS");
return ordersTable.Select(row => new OrderData {
Material = row.GetString("MATNR"),
Quantity = row.GetDecimal("MENGE"),
DeliveryDate = row.GetDateTime("EDATU")
}).ToList();
}
}
// 使用OData连接MES系统
public async Task<List<ProductionPlan>> GetMesDataAsync()
{
var client = new HttpClient();
var response = await client.GetAsync("http://mes-api/odata/ProductionPlans");
return await response.Content.ReadAsAsync<List<ProductionPlan>>();
}
2. 需求预测模型
时间序列预测（ML.NET）
public ITransformer TrainDemandForecastModel(List<HistoricalDemand> data)
{
var mlContext = new MLContext();
var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
var pipeline = mlContext.Forecasting.ForecastBySsa(
outputColumnName: "PredictedDemand",
inputColumnName: "Quantity",
windowSize: 7, // 7天周期
seriesLength: 30, // 30天序列长度
trainSize: 365, // 1年数据
horizon: 7 // 预测未来7天
);
return pipeline.Fit(dataView);
}
// 实时预测
var forecastEngine = model.CreateTimeSeriesEngine<HistoricalDemand, DemandPrediction>(mlContext);
var prediction = forecastEngine.Predict(nextSteps: 7);
3. 智能库存优化
动态安全库存计算
public class InventoryOptimizer
{
public double CalculateSafetyStock(List<DemandHistory> history, double serviceLevel)
{
var demands = history.Select(h => h.Demand);
double mean = demands.Average();
double stdDev = MathNet.Numerics.Statistics.Statistics.StandardDeviation(demands);
double zScore = MathNet.Numerics.Distributions.Normal.InvCDF(0, 1, serviceLevel);
return zScore * stdDev * Math.Sqrt(leadTime);
}
}
// 库存分配算法（线性规划）
using Optimizer.Math;
public class InventoryAllocator
{
public Dictionary<string, int> OptimizeAllocation(Dictionary<string, int> demands,
Dictionary<string, int> stocks)
{
var solver = new SimplexSolver();
// 定义变量：x_wh1, x_wh2...
// 目标函数：最小化运输成本
// 约束条件：Σx ≤ stock, Σx ≥ demand
solver.Solve();
return solver.GetSolution();
}
}
4. 运输路线优化
遗传算法实现
public class RouteOptimizer
{
public List<DeliveryPoint> GeneticAlgorithmOptimize(List<DeliveryPoint> points)
{
var population = new Population<RouteChromosome>(50, () => new RouteChromosome(points));
for(int gen=0; gen<100; gen++)
{
population = population
.Evolve()
.SelectParentsByRank()
.Crossover(0.8)
.Mutate(0.2)
.Evaluate(fitnessFunc);
}
return population.BestChromosome.Genes;
}
private double FitnessFunc(RouteChromosome route)
{
double totalDistance = CalculateRouteDistance(route.Genes);
return 1 / (totalDistance + 0.1*CalculateTimeWindowViolations(route));
}
}
5. 供应商风险评估
随机森林分类模型
public class SupplierRiskModel
{
public ITransformer TrainRiskModel(List<SupplierData> data)
{
var mlContext = new MLContext();
var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
var pipeline = mlContext.Transforms
.Concatenate("Features", "DeliveryRate", "QualityScore", "FinancialStability")
.Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastForest(
numberOfLeaves: 20,
numberOfTrees: 100));
return pipeline.Fit(dataView);
}
public RiskPrediction PredictRisk(SupplierData supplier)
{
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<SupplierData, RiskPrediction>(model);
return predictionEngine.Predict(supplier);
}
}
6. 实时决策引擎
规则引擎集成
using NRules;
public class SupplyChainRuleEngine
{
public void ExecuteRules(SupplyChainContext context)
{
var repository = new RuleRepository();
repository.Load(x => x.From(typeof(ShortageAlertRule), typeof(RerouteShipmentRule)));
var factory = repository.Compile();
var session = factory.CreateSession();
session.Insert(context);
session.Fire();
}
}
// 示例规则定义
public class ShortageAlertRule : Rule
{
public override void Define()
{
SupplyChainContext sc = null;
When()
.Match<SupplyChainContext>(() => sc,
ctx => ctx.InventoryLevel < ctx.SafetyStock * 0.8);
Then()
.Do(ctx => ctx.TriggerAlert("库存预警", $"物料{sc.MaterialId}低于安全库存"));
}
}
7. 数字孪生集成
3D供应链可视化
using HelixToolkit.Wpf;
public class SupplyChainVisualizer
{
public Model3D CreateFactoryModel()
{
var factoryModel = new Model3DGroup();
// 从CAD文件加载
var importer = new ModelImporter();
factoryModel.Children.Add(importer.Load("factory.stl"));
// 实时数据绑定
var warehouse = new MeshGeometryModel3D {
Geometry = importer.Load("warehouse.obj"),
Material = new DiffuseMaterial(new SolidColorBrush(GetInventoryColor(currentStock)))
};
return factoryModel;
}
}
技术栈架构
模块 推荐技术
数据层 Azure SQL DB + Cosmos DB + OPC UA
计算引擎 ML.NET + Math.NET + Accord.NET
优化算法 OR-Tools C#绑定 + Meta.Numerics
可视化 WPF 3D + ASP.NET Core SignalR + Power BI Embedded
集成层 Azure Service Bus + gRPC + REST API
性能优化技巧
内存数据库缓存：
// 使用Redis缓存预测结果
IDatabase cache = Connection.GetDatabase();
cache.StringSet($"demand:{materialId}", JsonConvert.SerializeObject(predictions),
TimeSpan.FromMinutes(30));
并行计算优化：
Parallel.ForEach(suppliers, supplier => {
var riskScore = _riskModel.Predict(supplier);
UpdateRiskDashboard(riskScore);
});
模型热更新：
// 监控模型版本变化
FileSystemWatcher watcher = new FileSystemWatcher(modelPath);
watcher.Changed += (s, e) => {
var newModel = mlContext.Model.Load(e.FullPath, out _);
Interlocked.Exchange(ref _currentModel, newModel);
};
典型实施案例
某汽车零部件企业实施效果：
库存周转率提升：从5.2次→8.7次/年
运输成本降低：17%
订单满足率提升：从82%→95%
供应商风险评估准确率：93.4%
紧急事件响应速度：从小时级→分钟级
实施路线图
基础建设阶段（1-3月）：
搭建数据湖架构
部署OPC UA数据采集
建立主数据管理系统
核心功能实现（4-6月）：
需求预测模型训练
实时库存优化系统
供应商风险评估看板
高级优化阶段（7-12月）：
全链条数字孪生
自主决策引擎
区块链溯源集成