項(xiàng)目六供應(yīng)鏈自動化分析《Python數(shù)據(jù)分析》（新商科微課版）陳煜軍目錄Content項(xiàng)目主題和目標(biāo)01項(xiàng)目設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)02項(xiàng)目小結(jié)03項(xiàng)目思考和練習(xí)04項(xiàng)目主題和目標(biāo)01.【項(xiàng)目介紹】本項(xiàng)目以某制造企業(yè)2024年供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)為分析對象，通過Python實(shí)現(xiàn)從供應(yīng)商管理到庫存優(yōu)化的自動化分析。涵蓋供應(yīng)商績效評估、物流路徑優(yōu)化等典型供應(yīng)鏈自動化分析場景，輸出可視化分析報(bào)告和自動化決策建議?！舅刭|(zhì)目標(biāo)】1.培養(yǎng)多源數(shù)據(jù)整合與標(biāo)準(zhǔn)化處理能力。2.樹立成本效益與風(fēng)險(xiǎn)管控協(xié)同意識。3.掌握數(shù)據(jù)可視化與業(yè)務(wù)決策的銜接能力。4.遵守供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)脫敏與合規(guī)使用規(guī)范。【知識目標(biāo)】1.掌握供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)整合方法。2.掌握供應(yīng)商分級評價(jià)方法。3.熟悉庫存預(yù)警指標(biāo)體系。4.了解可視化圖表選擇邏輯?！炯寄苣繕?biāo)】1.能夠使用pandas實(shí)現(xiàn)多表關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)清洗。2.會通過加權(quán)評分法生成供應(yīng)商綜合評級。3.能夠構(gòu)建庫存動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)。4.能夠使用matplotlib生成供應(yīng)鏈分析看板。【知識鏈接】1.供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析核心邏輯（1）數(shù)據(jù)整合規(guī)范主鍵統(tǒng)一性：供應(yīng)商ID、產(chǎn)品ID等關(guān)鍵字段需在采購訂單、庫存臺賬等表中保持命名一致性。時(shí)間軸校準(zhǔn)：訂單日期、交貨日期需統(tǒng)一為YYYY-MM-DD格式，支持時(shí)序分析。（2）供應(yīng)商評估體系三維度模型：質(zhì)量合格率（40%）、交貨準(zhǔn)時(shí)率（30%）、成本競爭力（30%）構(gòu)成基準(zhǔn)權(quán)重。動態(tài)調(diào)整機(jī)制：戰(zhàn)略供應(yīng)商可增加“技術(shù)創(chuàng)新”、綠色發(fā)展等維度（權(quán)重≤15%）。【知識鏈接】1.供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析核心邏輯（3）庫存健康指標(biāo)安全庫存警戒：當(dāng)前庫存量/安全庫存閾值＜1時(shí)觸發(fā)補(bǔ)貨預(yù)警。周轉(zhuǎn)效率基準(zhǔn)：制造業(yè)庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)＜45天為優(yōu)良，＞90天需深度分析?！局R鏈接】2.行業(yè)通用計(jì)算規(guī)則（1）供應(yīng)商分級標(biāo)準(zhǔn)（2）訂單延遲率閾值延遲訂單量/總訂單量＞10%需啟動物流審計(jì)。關(guān)鍵零部件延遲率＞5%觸發(fā)供應(yīng)商約談流程。等級綜合評分管理策略A≥90優(yōu)先合作B80-89常規(guī)維護(hù)C70-79限期改進(jìn)D＜70淘汰替換項(xiàng)目設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)2.【情景導(dǎo)入】某零部件制造企業(yè)供應(yīng)鏈部門面臨以下問題：庫存周轉(zhuǎn)率低于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、供應(yīng)商交貨延遲頻發(fā)、手工報(bào)表效率低下。新任供應(yīng)鏈經(jīng)理李工決定建立自動化分析系統(tǒng)，要求團(tuán)隊(duì)在兩周內(nèi)完成數(shù)據(jù)整合、供應(yīng)商評級、庫存預(yù)警和可視化看板開發(fā)，為年度供應(yīng)商大會提供決策依據(jù)。供應(yīng)鏈自動化分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)整合與清洗任務(wù)一【任務(wù)說明】整合企業(yè)ERP系統(tǒng)導(dǎo)出的供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表，完成字段對齊、異常值校正，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化分析數(shù)據(jù)集?！救蝿?wù)設(shè)計(jì)】【任務(wù)說明】整合企業(yè)ERP系統(tǒng)導(dǎo)出的供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表，完成字段對齊、異常值校正，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化分析數(shù)據(jù)集?！颈砀褡侄魏唵握f明】（1）供應(yīng)商信息表（供應(yīng)商信息.csv）字段名稱說明供應(yīng)商ID供應(yīng)商的唯一標(biāo)識符供應(yīng)商名稱供應(yīng)商的名稱注冊日期供應(yīng)商的注冊日期【思政小貼士】供應(yīng)商ID是供應(yīng)商的“數(shù)字身份證”。確保

ID唯一性與規(guī)范性，如同制造業(yè)產(chǎn)品編碼管理，是保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的根基，這不僅需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理意識，更體現(xiàn)了對細(xì)節(jié)的關(guān)注和對整體運(yùn)營負(fù)責(zé)的態(tài)度?！救蝿?wù)說明】整合企業(yè)ERP系統(tǒng)導(dǎo)出的供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表，完成字段對齊、異常值校正，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化分析數(shù)據(jù)集?！颈砀褡侄魏唵握f明】（2）采購訂單表（采購訂單.csv）字段名稱說明訂單ID采購訂單的唯一標(biāo)識符供應(yīng)商ID關(guān)聯(lián)供應(yīng)商的ID產(chǎn)品ID關(guān)聯(lián)庫存產(chǎn)品ID下單日期訂單的下單日期交貨日期訂單的交貨日期訂單數(shù)量訂單產(chǎn)品數(shù)量實(shí)際交付數(shù)量實(shí)際交付數(shù)量交貨狀態(tài)“準(zhǔn)時(shí)”或“延遲”質(zhì)檢結(jié)果“合格”或“不合格”成交單價(jià)訂單產(chǎn)品成交單價(jià)訂單的下單日期和交貨日期存在不同的日期格式【任務(wù)說明】整合企業(yè)ERP系統(tǒng)導(dǎo)出的供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表，完成字段對齊、異常值校正，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化分析數(shù)據(jù)集?！颈砀褡侄魏唵握f明】（3）庫存信息表（庫存信息.csv）字段名稱說明產(chǎn)品ID產(chǎn)品的唯一標(biāo)識符產(chǎn)品名稱產(chǎn)品的名稱庫存量當(dāng)前庫存數(shù)量（存在<0的異常值）安全庫存閾值庫存的最低安全閾值庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)庫存周轉(zhuǎn)所需天數(shù)【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（1）數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理通過pandas的read_csv()讀取供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表，并在讀取文件時(shí)將表格數(shù)據(jù)創(chuàng)建為DataFrame對象，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)格化處理。本任務(wù)中，read_csv()配置parse_dates和encoding兩個(gè)參數(shù)。parse_dates參數(shù)在read_csv讀取Excel文件時(shí)，將指定的列（默認(rèn)可能是字符串或其他類型）解析為pandas的datetime日期時(shí)間類型，這在后續(xù)分析（如時(shí)間序列計(jì)算、日期篩選等）中非常有用。如果不使用parse_dates參數(shù)，日期列可能會被讀取為字符串或Excel的原始數(shù)值格式（如Excel的日期序列值），導(dǎo)致后續(xù)無法直接進(jìn)行日期操作?！局R鏈接】parse_dates參數(shù)【思政小貼士】日期格式統(tǒng)一看似是小事，實(shí)則是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的“第一道關(guān)”。就像進(jìn)入車間必須戴安全帽一樣，規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是財(cái)務(wù)工作的基本要求，容不得半點(diǎn)馬虎。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不僅關(guān)系到財(cái)務(wù)報(bào)表的可靠性，更直接影響企業(yè)的決策和運(yùn)營。每一個(gè)小小的疏忽都可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，甚至造成不可挽回的損失。因此，財(cái)務(wù)人員必須以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度對待每一個(gè)細(xì)節(jié)，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。這不僅是對工作的負(fù)責(zé)，更是對企業(yè)、對社會負(fù)責(zé)的體現(xiàn)。指定文件的編碼格式，默認(rèn)為'utf-8'，對于GB2312或者GBK編碼的文件必須設(shè)置成'GBK'?！局R鏈接】encoding參數(shù)針對庫存數(shù)量存在<0異常值的現(xiàn)象，可以使用apply()結(jié)合lambda()匿名函數(shù)的方法，將<0的異常值置0?！局R鏈接】apply()方法pandas中一個(gè)非常強(qiáng)大的方法，用于對數(shù)據(jù)的列或行應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。在這里，它被用于對“庫存量”列的每個(gè)值應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。針對庫存數(shù)量存在<0異常值的現(xiàn)象，可以使用apply()結(jié)合lambda()匿名函數(shù)的方法，將<0的異常值置0。【知識鏈接】lambdax:xifx>=0else0這是一個(gè)匿名函數(shù)（lambda函數(shù)），用于對每個(gè)值進(jìn)行條件判斷：如果x>=0，則返回x（即保持原值）。如果x<0，則返回0（即將負(fù)值替換為0）。等效寫法如下：【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（2）數(shù)據(jù)整合根據(jù)供應(yīng)商信息表、采購訂單表和庫存臺賬表的關(guān)聯(lián)情況，建立采購-供應(yīng)商-庫存全鏈路視圖。數(shù)據(jù)整合分兩個(gè)步驟：首先，以采購訂單為基礎(chǔ)，整合供應(yīng)商信息數(shù)據(jù)。因?yàn)椴少徯畔⒈硎侵鞅恚?yīng)商表關(guān)聯(lián)表，兩表具有相同的列名（供應(yīng)商ID），所以新的訂單關(guān)聯(lián)供應(yīng)商信息表整合了采購訂單表的所有記錄，但只整合了與采購訂單表中的供應(yīng)商ID相同的供應(yīng)商記錄?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（2）數(shù)據(jù)整合依次類推，以新生成的訂單關(guān)聯(lián)供應(yīng)商信息表為主表，庫存信息表為關(guān)聯(lián)表，通過相同的產(chǎn)品ID整合兩表信息，重新形成訂單關(guān)聯(lián)供應(yīng)商和庫存信息表。pandas中用于將兩個(gè)或多個(gè)DataFrame基于指定的鍵（列或索引）進(jìn)行合并，支持多種合并方式。常用參數(shù)說明如下：how：合并方式：'inner'（內(nèi)連接）、'left'（左連接）、'right'（右連接）、'outer'（外連接），主表和關(guān)聯(lián)表連接一般是左連接。on：雙方共有的列名，比如本任務(wù)中的供應(yīng)商ID和產(chǎn)品ID?！局R鏈接】pd.merge()合并方式保留左表所有行保留右表所有行保留匹配行?內(nèi)連接????左連接????右連接????外連接???通過供應(yīng)商ID關(guān)聯(lián)采購與庫存數(shù)據(jù)，需確保主外鍵一致性，這是數(shù)據(jù)“全局觀”思維的體現(xiàn)。在企業(yè)運(yùn)營中，數(shù)據(jù)整合如同供應(yīng)鏈管理，需要協(xié)調(diào)各方資源，打破信息孤島，打通采購-供應(yīng)商-庫存數(shù)據(jù)壁壘，提升供應(yīng)鏈透明度。這不僅是企業(yè)內(nèi)部管理的優(yōu)化，也是響應(yīng)國家“雙循環(huán)”戰(zhàn)略的具體行動。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化資源配置，為產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展注入數(shù)字動能，體現(xiàn)了職業(yè)教育服務(wù)國家戰(zhàn)略的責(zé)任擔(dān)當(dāng)?！舅颊≠N士】【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（3）數(shù)據(jù)導(dǎo)出將關(guān)聯(lián)后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出，分別寫入xlsx文件的不同工作表。pd.ExcelWriter()多表寫入pandas的pd.ExcelWriter()方法支持在同一Excel文件中寫入多個(gè)工作表。常用參數(shù)如下：path：目標(biāo)文件路徑。engine：指定引擎（一般設(shè)置為'openpyxl'，其它參數(shù)詳見附錄五）【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】任務(wù)一完成代碼綜合（1）-（3）步驟，得到任務(wù)一完整代碼。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】運(yùn)行結(jié)果代碼運(yùn)行后將在程序文件所在目錄生成采購訂單詳細(xì)信息.xlsx文件包含兩個(gè)關(guān)聯(lián)工作表。?！救蝿?wù)小結(jié)】本任務(wù)通過多源數(shù)據(jù)對齊與異常值修復(fù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)集。借助pd.merge實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商、采購、庫存三表關(guān)聯(lián)，利用apply()+lambda()完成庫存量負(fù)值校正與日期格式統(tǒng)一，最終生成包含全鏈路信息的分析基表。通過本任務(wù)掌握了多表連接、字段邏輯清洗、時(shí)間序列對齊等核心方法，為后續(xù)供應(yīng)商評估和庫存預(yù)測奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。供應(yīng)鏈自動化分析供應(yīng)商KPI計(jì)算與綜合評級任務(wù)二【任務(wù)說明】在供應(yīng)商評估中，行業(yè)常用的核心公式主要集中在質(zhì)量、交貨、成本三個(gè)關(guān)鍵維度，部分企業(yè)還會結(jié)合服務(wù)、創(chuàng)新能力等指標(biāo)。本任務(wù)要求基于采購訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算供應(yīng)商產(chǎn)品級KPI指標(biāo)，構(gòu)建包含交貨準(zhǔn)時(shí)率、質(zhì)量合格率、成本競爭力的綜合評價(jià)體系，完成供應(yīng)商綜合評級工作。【任務(wù)設(shè)計(jì)】【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（1）建立產(chǎn)品基準(zhǔn)價(jià)體系運(yùn)用聚合功能，建立市場最低價(jià)基準(zhǔn)，用于后續(xù)成本競爭力評估。代碼運(yùn)行后將新建以產(chǎn)品ID為分組，聚合產(chǎn)品最低價(jià)的產(chǎn)品基準(zhǔn)價(jià)表?！舅颊≠N士】基準(zhǔn)價(jià)的建立需基于真實(shí)交易數(shù)據(jù)，避免人為干預(yù)。體現(xiàn)了“以數(shù)據(jù)說話”的職業(yè)素養(yǎng)。市場定價(jià)需遵循價(jià)值規(guī)律，供應(yīng)鏈管理也需杜絕虛假數(shù)據(jù)干擾，維護(hù)公平競爭。這種基于真實(shí)數(shù)據(jù)的決策方式，是職業(yè)操守的體現(xiàn)，也是保障市場健康運(yùn)行的重要基礎(chǔ)。groupby('產(chǎn)品ID')按產(chǎn)品分組，['成交單價(jià)'].min()取各組最小值，reset_index()將分組鍵還原為列，保持DataFrame結(jié)構(gòu)?！局R鏈接】groupby().min()聚合【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（2）計(jì)算供應(yīng)商產(chǎn)品級KPI指標(biāo)通過對采購訂單多維度分組聚合的方式，計(jì)算供應(yīng)商的交貨準(zhǔn)時(shí)率、質(zhì)量合格率、供貨平均價(jià)格等基礎(chǔ)運(yùn)營指標(biāo)，并新建供應(yīng)商KPI表?！局R鏈接】多維度分組聚合groupby(["供應(yīng)商ID","產(chǎn)品ID"])實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商-產(chǎn)品雙維度分組，相關(guān)參數(shù)如下：agg()中定義多個(gè)聚合指標(biāo)：first：獲取分組后第一條非空記錄，適用于名稱類字段。準(zhǔn)時(shí)率：統(tǒng)計(jì)“準(zhǔn)時(shí)”狀態(tài)記錄百分比。合格率：統(tǒng)計(jì)抽檢“合格”記錄百分比。成交均價(jià)：計(jì)算成交單價(jià)的算術(shù)平均值?；旌辖y(tǒng)計(jì)方式：同一分組內(nèi)同時(shí)使用計(jì)算型統(tǒng)計(jì)（mean）和屬性型統(tǒng)計(jì)（first）。命名公式語法：指標(biāo)名=("字段名",聚合函數(shù))。【知識鏈接】布爾型數(shù)據(jù)的均值代碼中l(wèi)ambda函數(shù)做了判斷(x=="準(zhǔn)時(shí)")的布爾運(yùn)算，并獲取了其均值。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，當(dāng)布爾值（True/False）被轉(zhuǎn)換為數(shù)值型（1/0）時(shí)：均值（Mean）=(Σ數(shù)值)/數(shù)據(jù)量此時(shí)等價(jià)于比例計(jì)算即：布爾型數(shù)據(jù)的均值=事件發(fā)生次數(shù)/總觀測次數(shù)所以lambdax:(x=="準(zhǔn)時(shí)").mean()*100實(shí)際上完成了快速高效的準(zhǔn)時(shí)率百分比的計(jì)算。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（3）成本競爭力分析每個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格區(qū)間不同，成交價(jià)格均價(jià)并不能體現(xiàn)供應(yīng)商的價(jià)格競爭力，可以使用價(jià)格競爭力公式轉(zhuǎn)化?！局R鏈接】成本競爭力體現(xiàn)了供應(yīng)商供貨價(jià)格的競爭力，可以用成本偏離度體現(xiàn)。不同的環(huán)境下可以設(shè)置不同的成本競爭力公式，在本任務(wù)中，使用產(chǎn)品最低價(jià)作為基準(zhǔn)價(jià)格，可以采用的偏離度計(jì)算公式。該公式中的成本偏離度≤0，當(dāng)成本偏離度為0時(shí)，表示供應(yīng)商供貨均價(jià)是產(chǎn)品最低價(jià)，成本競爭力最高；成本偏離度越接近0，則成本競爭力越高?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（3）成本競爭力分析根據(jù)所設(shè)置的成本競爭力公式，可以完成成本競爭力計(jì)算。在計(jì)算前，先用pd.merge()左連接將供應(yīng)商產(chǎn)品基準(zhǔn)價(jià)關(guān)聯(lián)到供應(yīng)商KPI表中，再用pandas列運(yùn)算直接計(jì)算成本偏離度數(shù)據(jù)。?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（4）綜合評分模型根據(jù)三維指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建綜合評分模型。【知識鏈接】加權(quán)評分法一種常用的決策分析方法，通過為不同的決策因素賦予不同的權(quán)重，綜合考慮這些因素來做出最佳決策。在供應(yīng)商KPI考核中，加權(quán)評分法是一種綜合考慮成本因素和非成本因素的評價(jià)方法。【思政小貼士】質(zhì)量權(quán)重占比40%，體現(xiàn)“質(zhì)量優(yōu)先”原則。供應(yīng)鏈管理需堅(jiān)守質(zhì)量底線，數(shù)據(jù)模型也需將質(zhì)量作為核心考量，培養(yǎng)精益求精的工匠精神?！局R鏈接】權(quán)重動態(tài)調(diào)整機(jī)制在實(shí)際決策中，權(quán)重是可以動態(tài)調(diào)整的機(jī)制，結(jié)合本任務(wù)，調(diào)整時(shí)關(guān)注點(diǎn)如下：【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（5）供應(yīng)商分級依據(jù)供應(yīng)商綜合評分和分級標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行供應(yīng)商分級?！局R鏈接】pd.cut()分區(qū)pd.cut()將連續(xù)數(shù)值（如逾期天數(shù)）按指定的端點(diǎn)區(qū)間劃分為離散分組，pd.cut()方法用bins參數(shù)定義區(qū)間端點(diǎn)，labels參數(shù)定義分組標(biāo)簽，其它使用參數(shù)可查閱附錄。本步驟中：區(qū)間劃分：5個(gè)端點(diǎn)將評分分為4個(gè)區(qū)間，(-∞,70]為D級，(70,80]為C級，(80,90]為B級，(90,+∞)為A級。標(biāo)簽設(shè)置：字母等級對應(yīng)制造業(yè)通用分級標(biāo)準(zhǔn)。動態(tài)閾值：可通過調(diào)整bins參數(shù)適應(yīng)不同行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)?！局R鏈接】-∞和+∞在pandas中，可以用float('-inf')和float('inf')分別表示-∞和+∞。如果導(dǎo)入了NumPy庫，也可以用-np.inf和np.inf分別表示-∞和+∞。：【思政小貼士】供應(yīng)商分級標(biāo)準(zhǔn)需公開透明，避免暗箱操作。這是市場公平競爭的重要體現(xiàn)，數(shù)據(jù)模型也需確保規(guī)則可解釋、可驗(yàn)證，彰顯職業(yè)倫理?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（6）結(jié)果導(dǎo)出供應(yīng)商評級報(bào)表導(dǎo)出?！局R鏈接】多表導(dǎo)出規(guī)范ExcelWriter：使用上下文管理器,with確保文件正確關(guān)閉。index=False：避免輸出冗余索引列。命名規(guī)范：結(jié)果文件名為“供應(yīng)商評級.xlsx”。【任務(wù)小結(jié)】本任務(wù)基于采購行為數(shù)據(jù)構(gòu)建“質(zhì)量-交付-成本”三維評價(jià)體系，通過groupby+agg實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商產(chǎn)品級指標(biāo)聚合，結(jié)合pd.cut分箱技術(shù)生成A/B/C/D四級分類。采用加權(quán)評分模型量化供應(yīng)商綜合表現(xiàn)，輸出評級報(bào)表，為企業(yè)供應(yīng)商汰換、價(jià)格談判提供決策依據(jù)。通過本任務(wù)掌握多維度分組聚合、動態(tài)權(quán)重配置、成本競爭力公式設(shè)計(jì)等分析方法，強(qiáng)化業(yè)務(wù)指標(biāo)與算法實(shí)現(xiàn)的銜接能力?！舅颊≠N士】職業(yè)工作中，供應(yīng)商KPI考核機(jī)制還需兼顧企業(yè)利益與社會責(zé)任。例如，某新能源供應(yīng)商因環(huán)保投入導(dǎo)致成本偏高，可以通過在模型中增設(shè)“綠色貢獻(xiàn)”維度賦分的方式調(diào)節(jié)，體現(xiàn)新發(fā)展理念下的供應(yīng)鏈擔(dān)當(dāng)；再比如對戰(zhàn)略供應(yīng)商增設(shè)“技術(shù)創(chuàng)新”權(quán)重，鼓勵(lì)關(guān)鍵領(lǐng)域國產(chǎn)化替代。這與國家“卡脖子”技術(shù)攻關(guān)戰(zhàn)略相呼應(yīng)。供應(yīng)鏈自動化分析庫存分析與動態(tài)預(yù)警任務(wù)三【任務(wù)說明】分析產(chǎn)品維度的訂單執(zhí)行情況與庫存健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系，識別庫存不足導(dǎo)致的交付風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建產(chǎn)品級庫存健康度評估體系。【任務(wù)設(shè)計(jì)】【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（1）數(shù)據(jù)聚合與指標(biāo)計(jì)算運(yùn)用聚合功能，新建總訂單量、延遲訂單量、當(dāng)前庫存量和安全庫存等銷售庫存相關(guān)基礎(chǔ)分析維度。【知識鏈接】groupby().agg()聚合groupby('產(chǎn)品ID')：按產(chǎn)品維度分組分析。last：取時(shí)間序列最后一條記錄，適用于動態(tài)庫存監(jiān)控（在本任務(wù)中，ERP導(dǎo)出的已經(jīng)是最新庫存信息）。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（2）計(jì)算庫存充足率和訂單延遲率運(yùn)用pandas列計(jì)算方法計(jì)算關(guān)鍵指標(biāo)【知識鏈接】庫存指標(biāo)設(shè)計(jì)庫存充足率：反映當(dāng)前庫存與安全閾值的比例關(guān)系（參考基準(zhǔn)≥1為安全）。訂單延遲率：衡量供應(yīng)鏈響應(yīng)效率（行業(yè)基準(zhǔn)＜10%）?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（3）庫存預(yù)警配置庫存充足率預(yù)警只有低于安全庫存和正常兩個(gè)選項(xiàng)，可以使用apply()+lambda()分類方法。【知識鏈接】apply()+lambda()分區(qū)apply()+lambda()也可以實(shí)現(xiàn)分區(qū)操作，該方法應(yīng)用到多分區(qū)時(shí)，語句相對復(fù)雜，所以一般用于分區(qū)較少的場景。lambda()：用匿名函數(shù)實(shí)現(xiàn)安全庫存分區(qū)，lambda()函數(shù)進(jìn)行分區(qū)時(shí)必須和apply()結(jié)合使用：低于安全庫存：x['當(dāng)前庫存量']<x['安全庫存']正常：其它情況axis=1：設(shè)置軸向?！舅颊≠N士】庫存充足率<1時(shí)觸發(fā)預(yù)警，需聯(lián)動采購部門核實(shí)。體現(xiàn)了“預(yù)防為主”的風(fēng)險(xiǎn)管控理念，如同消防員排查隱患，供應(yīng)鏈管理也需通過數(shù)據(jù)預(yù)警防患于未然，強(qiáng)化責(zé)任意識。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（4）風(fēng)險(xiǎn)等級劃分通過對訂單延遲率進(jìn)行分區(qū)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)等級劃分?！局R鏈接】延遲等級分區(qū)依據(jù)延遲等級是5級劃分，pd.cut()分區(qū)方法效率更高，該方法在本項(xiàng)目中已經(jīng)多次使用，這里只需要注意參數(shù)配置參考依據(jù)：區(qū)間劃分采用行業(yè)通用標(biāo)準(zhǔn)。右閉合區(qū)間設(shè)計(jì)（5%包含在低2-5%區(qū)間）。動態(tài)閾值可隨企業(yè)策略調(diào)整?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（5）庫存動態(tài)預(yù)警綜合庫存充足率預(yù)警和訂單延遲率風(fēng)險(xiǎn)等級劃分，實(shí)現(xiàn)庫存動態(tài)預(yù)警?！局R鏈接】復(fù)合條件預(yù)警動態(tài)預(yù)警的內(nèi)部邏輯就是復(fù)合條件預(yù)警，條件預(yù)警使用apply()+lambada()方法，實(shí)現(xiàn)：嵌套條件判斷：使用&進(jìn)行多條件聯(lián)合判斷。優(yōu)先級排序：緊急補(bǔ)貨＞關(guān)注延遲＞正常。行業(yè)基準(zhǔn)值嵌入：0.2為重大延遲閾值?！舅颊≠N士】綜合預(yù)警需平衡庫存與交付，避免過度反應(yīng)。這有助于從業(yè)者培養(yǎng)辯證思維能力，如同中醫(yī)調(diào)理需兼顧虛實(shí)，供應(yīng)鏈決策也需在成本與效率間找到最優(yōu)解，體現(xiàn)職業(yè)智慧。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（6）結(jié)果導(dǎo)出庫存分析與動態(tài)預(yù)警報(bào)表導(dǎo)出，代碼運(yùn)行后生成庫存分析與動態(tài)預(yù)警表如下【任務(wù)小結(jié)】本任務(wù)通過分組聚合和自定義預(yù)警規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了庫存風(fēng)險(xiǎn)量化評估。實(shí)現(xiàn)：交付-庫存關(guān)聯(lián)分析：揭示庫存不足對訂單交付的影響雙率預(yù)警體系：庫存充足率+訂單延遲率構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評估矩陣動態(tài)預(yù)警：綜合庫存充足率+訂單延遲率復(fù)合規(guī)則，實(shí)現(xiàn)動態(tài)預(yù)警最終輸出結(jié)果可直接銜接可視化模塊，為庫存策略優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。通過本任務(wù)掌握握groupby多維度聚合、lambda函數(shù)條件判斷、pd.cut風(fēng)險(xiǎn)分級等核心方法，為供應(yīng)鏈優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐?！救蝿?wù)小結(jié)】【思政小貼士】綜合預(yù)警也應(yīng)該平衡經(jīng)濟(jì)效益與社會效益。例如，對滯銷但就業(yè)帶動強(qiáng)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，可適當(dāng)放寬預(yù)警閾值，踐行社會責(zé)任，保障就業(yè)穩(wěn)定。供應(yīng)鏈自動化分析供應(yīng)鏈多維可視化看板任務(wù)四【任務(wù)說明】構(gòu)建2x2復(fù)合分析看板，集成供應(yīng)商績效、庫存健康度、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)分析等核心維度，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)全景透視。通過專業(yè)級可視化表達(dá)，滿足管理層“一屏掌握”的決策需求?！救蝿?wù)設(shè)計(jì)】【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（1）可視化布局通過matplotlib創(chuàng)建2x2子圖畫布，修改全局中文字體支持及圖像分辨率等默認(rèn)參數(shù)，有關(guān)matplotlib的使用可以復(fù)習(xí)項(xiàng)目三和查閱附錄六相關(guān)內(nèi)容?！局R鏈接】可視化布局初始配置和方法plt.subplots()可以定義Python可視化輸出的畫布布局，其它相關(guān)配置如下：figsize=(14,10)：定義畫布大小和比例，14:10黃金分割比例，分辨率默認(rèn)是100DPI，14x10英寸畫布對應(yīng)1400x1000像素。plt.subplot(2,2,N)：創(chuàng)建2行2列布局，并在第N個(gè)框畫圖（N的順序?yàn)閺纳系较?，從左到右）。tight_layout()：自動調(diào)整子圖間距。color：顏色循環(huán)系統(tǒng)：建立企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)色系。plt.show()：在屏幕上顯示?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（2）供應(yīng)商等級分布餅圖繪制供應(yīng)商等級分布餅圖，直觀展示A/B/C/D級供應(yīng)商占比。知識鏈接：分類數(shù)據(jù)可視化餅圖可以很好地體現(xiàn)分類數(shù)據(jù)可視化，常用參數(shù)：autopct='%1.1f%%'：顯示百分比格式。value_counts()快速統(tǒng)計(jì)離散值分布。reindex(['A','B','C','D'])重新按風(fēng)險(xiǎn)等級排序。顏色編碼采用MaterialDesign標(biāo)準(zhǔn)色，對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級，便于快速識別風(fēng)險(xiǎn)：A級(綠色):#4CAF50B級(黃色):#FFC107C級(橙色):#FF9800D級(紅色):#F44336【思政小貼士】顏色編碼采用紅黃綠標(biāo)準(zhǔn)色系，便于快速識別風(fēng)險(xiǎn)。這體現(xiàn)了“用戶思維”。可視化設(shè)計(jì)也需降低認(rèn)知成本，服務(wù)業(yè)務(wù)決策，強(qiáng)化服務(wù)意識?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（3）供應(yīng)商評分TOPn柱形圖繪制供應(yīng)商評分TOPn柱形圖，直觀展示前N家供應(yīng)商的評分結(jié)果，因示例數(shù)據(jù)只有6家供應(yīng)商，所以全部顯示?！局R鏈接】柱形圖數(shù)據(jù)聚合與排序groupby()+max()：獲取供應(yīng)商最高評分。sort_values(ascending=False).head(10)：降序取前10。color+alpha參數(shù)：設(shè)置顏色（淺藍(lán)）和透明度0.7，避免顏色過艷。xticks(rotation=45)：x軸標(biāo)題（供應(yīng)商名稱）太長，所以用斜45。標(biāo)簽。ylim(50,100)：設(shè)置y軸度量值50-100，聚焦有效數(shù)據(jù)區(qū)間，突顯差異?！救蝿?wù)實(shí)現(xiàn)】（4）庫存充足率條形圖繪制產(chǎn)品庫存充足率條形圖，直觀展示庫存充足率最危險(xiǎn)的n個(gè)產(chǎn)品，因示例數(shù)據(jù)只有3個(gè)產(chǎn)品，所以全部顯示?！局R鏈接】條件著色技術(shù)nsmallest(10,'庫存充足率')：獲取庫存充足率最?。ㄗ钗ｋU(xiǎn)）的10個(gè)產(chǎn)品。barh：創(chuàng)建水平條形圖便于閱讀。apply+lambda：實(shí)現(xiàn)動態(tài)設(shè)置顏色：充足率<1：顯示紅色(#F44336)充足率≥1：顯示綠色(#4CAF50)axvline：添加垂直參考線標(biāo)注安全閾值（本例中是1.0）。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】（5）庫存-延遲散點(diǎn)熱力圖創(chuàng)建庫存充足率和訂單延遲率散點(diǎn)圖，并使用熱力漸變著色。【知識鏈接】散點(diǎn)圖多維分析cmap='RdYlGn_r'：使用紅-黃-綠色彩映射（反向）。雙參考線標(biāo)注行業(yè)基準(zhǔn)：axvline()縱向參考線：庫存安全線（充足率=1）axhline()橫向向參考線：延遲警戒線（延遲率=10%）顏色漸變條(colorbar)：量化延遲程度。【任務(wù)實(shí)現(xiàn)】最終布局調(diào)整與輸出【思政小貼士】熱力圖揭示庫存與延遲的非線性關(guān)系，需結(jié)合業(yè)