通过跨模态学习和自然语言处理揭示变革性洞察，以提升供应链智能

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Unveiling Transformative Insights via Cross-Modal Learning and Natural Language Processing for Enhanced Supply Chain Intelligence

供应链全球化导致透明度和可见性不足，引发流程延迟与低效。本文提出融合跨模态学习与自然语言处理的增强供应链智能方案，基于Python实现销售收入与SKU分析、多模式成本分析等模块，对比RF回归、SARIMA-LSTM-BP和BiLSTM模型，评估指标包括MAE、MSE、RMSE和R2。

　　

摘要

随着当今商业环境的快速发展，供应链变得越来越全球化、复杂且覆盖范围广泛，这使得企业必须能够应对各种中断和不确定性。供应链过程中存在的主要问题在于缺乏透明度和可见性，这导致了流程中的延误和低效率。为了解决这些问题，本文提出了一种改进的供应链智能系统，该系统利用跨模态学习（Cross-Modal Learning, CML）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等学习方法来揭示有价值的见解。这些技术的实现是通过Python软件完成的。分析内容包括增强型供应链分析、销售收入与SKU（库存保有单位）之间的关系分析、不同模式下的成本分析以及交货时间与供应商和地点之间的关联分析。文章还对RF回归、SARIMA-LSTM-BP和BiLSTM模型等几种方法进行了对比分析。性能评估的指标包括MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和R^2（决定系数）。