创建一个可持续的供应链优化Web应用程序

帮助您的组织将可持续采购和供应链优化相结合，以抑制成本和环境影响

可持续供应链优化是一种将成本效益与环境责任相结合的网络设计方法。

它强调企业试图将环境考虑与利润目标协调一致时所出现的复杂性。

随着组织受到越来越大的压力来通过重塑其供应链网络来减少碳足迹，这个主题变得越来越相关。

与通常优先考虑外包到低成本地区的传统模型不同，人们明显地转向在环境效率高的设施中本地化生产。

• 使用Amazon Translate Active自定义翻译构建多语言自动翻译流程
• Microsoft和OpenAI因AI融合而发生冲突
• 谷歌的AI时尚达人：虚拟试衣服

然而，平衡成本效益和CO2排放减少是一项需要仔细规划和战略决策的复杂任务。

在本文中，我们介绍了一个我使用VIKTOR平台开发的应用程序，旨在促进数据驱动的可持续供应链网络优化决策。

摘要I. 引言II. 可持续供应链优化1. 可持续性的挑战2. 数据分析的支持III. VIKTOR简介1. VIKTOR的关键特点2. 供应链数据科学家的优势IV. 可持续供应链优化应用程序概述1. 目的和功能2. 初始步骤：数据输入3. 第二步：数据可视化4. 第三步：选择目标函数5. 最后一步：可视化结果V. 结论

I. 引言

这个想法是利用线性规划的能力来解决满足全球需求的挑战，同时最小化成本、CO2排放和资源消耗。

在接下来的几节中，我们将深入探讨可持续供应链优化的概念以及将可持续性纳入战略决策的必要性。

此外，您将获得一个综合的应用程序概述，使用应用程序中包含的样本数据集的实际示例。

II. 可持续供应链优化

这种网络设计方法将环境责任和供应链效率联系在一起。

它可以被看作是我在以前的文章中分享的两个概念的结合：

• 可持续采购：在选择供应商时整合社会和环境绩效因素
• 供应链优化：设计最优网络以在最低成本下匹配供应和需求

1. 可持续性的挑战

转向可持续供应链优化面临一系列独特的挑战。

核心复杂性在于将效率和成本效益与环境保护相一致。

如果您在 低劳动力和生产成本 的国家 海外生产

• 您可以最小化生产总成本
• 您会因运输和低效率工厂的排放而增加环境影响

如果您在 当地的绿色设施中生产

• 由于高劳动力成本和用于最小化二氧化碳排放和资源使用的绿色设备的CAPEX，您会最大化成本
• 您会通过削减运输和使用高端制造设施减少环境足迹

此应用程序将为您提供不同的情景，以帮助您平衡这些不同的约束。

2. 数据分析的支持

在之前的文章中，我们发现线性规划可以在优化工厂和分销中心之间的流程方面发挥关键作用。

这些模型可以帮助您全自动地进行深入分析，包括成本参数（固定成本、变动成本和运输成本）和足迹指标（二氧化碳、资源）以找到满足业务目标的正确平衡。

从算法的角度来看，您有一组外部参数

• 需求：每个市场的需求（单位/月）
• 每个位置的生产能力：高产能工厂（XX单位/月）、低产能工厂（YY单位/月）
• 环境足迹：二氧化碳排放（kgCO2eq/单位）、资源消耗（L/单位或MJ/单位）和废物产生（kg/单位）
• 成本：设施固定成本（美元/月）和单位变动成本（美元/单位）

您还可以添加一组约束条件，

• 约束条件1：生产的单位数≥总需求
• 约束条件2：二氧化碳排放≤XX（kgCO2eq/月）

然后算法将选择一组制造位置来开放

• 为每个潜在的站点定义一个变量：（印度，低容量）= [0或1]
• 如果值为1，则该位置是开放的，并且可以生产达到其产能

基于用户定义的客观度量标准，该模型可以提出最优的布尔值集合，以最小化此度量标准。

III. VIKTOR简介

VIKTOR是一个直观的平台，旨在通过提供快速部署基于Python的算法的强大工具来简化工程项目的创建。

1. VIKTOR的关键特点

VIKTOR凭借其促进快速开发、测试和部署Web应用程序的能力而脱颖而出。

我的第一个应用程序是一个简单的工具，用于自动化ABC分析。

经过几个简单的步骤，我使用直观的用户Web界面部署了我的Python模型，以显示帕累托和ABC图表。

尝试应用程序：ABC分析

2. 供应链数据科学家的好处

VIKTOR为数据科学家和分析师提供了一个用户友好的平台，与现有工作流程良好集成，并增强了生产力和效率。

对于这个应用程序，我从我在Github（链接）分享的与供应链优化相关的文章中分享了一个模型。

在教程“入门”（文档）中，您可以找到部署一个简单应用程序所需的所有不同步骤，该应用程序可以

• 获取用户输入，如Excel文件和参数选择，以运行优化模型
• 使用Plotly显示动态视觉效果
• 导出Word和PDF报告（ABC分析应用程序）

现在，我可以轻松地与没有编程技能运行Python脚本的用户共享此模型。

有关更多信息，请查看官方VIKTOR文档。

IV. 可持续供应链优化应用程序概述

1. 目的和功能

主要目标是为供应链工程师提供交互式平台，以模拟和评估不同的供应链网络设计策略。

它需要一个包含多个工作表的Excel文件作为输入，并提供多个模拟场景的结果访问权限。

您可以在此处尝试它

• 可持续供应链优化应用程序

2. 初始步骤：数据输入

用户可以输入其数据或使用包括与其市场需求和制造设施相关的信息的预加载数据集。

3. 第二步：数据可视化

基于上传文件中包含的数据，可视化模型的不同参数。

🛍️ 市场需求 在您的数据集中包含的地点，有客户（或商店）的月需求以单位/月计算。

🏭 市场供应 在您的数据集中包含的地点，有潜在的制造厂（低和高产能工厂），其最大月生产量以单位/月计算。

⚡ 能源使用 对于每个生产地点，生产单个单位消耗的能量（MJ/Unit）。

🗑️ 废物产生 对于每个生产地点，生产单个单位产生的废物量（Kg/Unit）。

🚰 用水量 对于每个生产地点，生产单个单位使用的水量（L/Unit）。

🌲 CO2排放 对于每个生产地点，每生产一个单位排放的CO2量（Kg CO2eq/Unit）。

该工具将帮助您决定在哪里建立工厂，以满足所有市场的需求，考虑运输，生产成本和环境因素。

4. 第三步：选择目标函数

这将导致明智的战略决策，提高您供应链的效率和可持续性。

用户可以在四个目标函数中选择：

💰 生产成本 最小化生产和运输产品到不同市场的总成本（$/Unit）

🚰 用水量 最小化每个单位生产的水量（L/Unit）

⚡ 能源使用 最小化每个单位生产的能量使用（MJ/Unit）

🌲 CO2排放 最小化每个单位生产和交付的CO2排放（kgCO2eq/Unit）

结果将自动由应用程序返回，

5. 最后一步：可视化结果

对于每种情况，应用程序提供了一个全面的结果概述，使用详细的成本和环境影响分解。

桑基图可帮助您追踪商品从生产地到其各自市场的流动。

在上面的例子中，

• 巴西每月生产15,000个单位：其中1,450个单位为本地市场，其余的为美国市场
• 美国、德国和日本完全依赖进口

决策者可以对其网络设计采取实际操作的方法。

利用数据驱动的处方，他们将了解每个目标指标（二氧化碳、水、能源等）的影响。

例如，上面的可视化可能会引发以下问题：

• Q1：我们是否能承受100％的成本增加以最小化CO2排放量？
• Q2：为什么最小化水使用比CO2排放成本更低？
• Q3：在印度找到绿色制造基地是否具有影响力？

为了回答问题Q3，让我们看看下面的可视化

正如我们在右侧看到的那样，大多数市场的排放量来自于从制造工厂运输货物。

因此，即使在印度使用最环保的设备，由于运输的原因，我们仍然会有高排放量。

V. 结论

企业需要更有效地应对利益相关者和监管机构对环境、社会和治理（ESG）要求的增长。

这个使用VIKTOR部署的简单原型可以帮助他们向绿色供应链的转型。

通过添加更高级的功能，例如：

• 最大资源使用或CO2排放的限制
• 引入需求的变化以建立强大的网络
• 可视化制造足迹的效率（最大生产产量/产能）

我强烈邀请您探索这个应用程序，利用其功能使用您的数据集测试不同的优化方案。

我随时欢迎反馈和改进建议，因为我正在改进此工具，以更好地服务于运营反馈和可持续发展的更广泛目标。

关于我

让我们在Linkedin和Twitter上联系，我是一位供应链工程师，利用数据分析来改善物流运营并降低成本。

如果您对数据分析和供应链感兴趣，请查看我的网站。

Samir Saci | 数据科学和生产力

一个专注于数据科学，个人生产力，自动化，运营研究和可持续的技术博客…

samirsaci.com

参考文献

• 蒙特卡罗模拟下的稳健供应链网络，Samir Saci，Towards Data Science
• 什么是可持续采购？，Samir Saci，小猪AI
• 可持续供应链网络优化应用，Samir Saci，Application
• 产品细分与ABC分析，Samir Saci，Application