标题：实践实训---基于需求波动的零售供应链网络动态优化仿真分析

学生团队：供应链22001薛莹、华雪儿、王佳一

作品介绍（500字以内）：

项目以零售企业典型产品为研究对象，创新性地运用AI辅助决策技术，结合多重心法与网络优化，在anyLogistix平台构建了需求驱动的配送中心优化模型。核心亮点在于AI对真实数据的深度挖掘与方案智能对比。团队利用AI工具分析企业历史订单、成本数据，快速识别需求规律与成本关联性，并模拟生成多套选址方案（单中心、多中心、前置微仓）。经严谨的KPI多维对标，团队最终采纳了多中心方案，为企业提供了科学决策依据，并提高了订单履行率

图1 项目实施思维导图

项目紧密对接企业需求，AI的引入显著提升了方案设计的效率与科学性。通过仿真模拟，团队利用AI分析工具直观揭示了运输成本与建设成本的动态平衡关系，以及需求波动对网络鲁棒性的影响，体现了数据驱动的实践价值。供应链网络的完整设计、多方案对比及KPI分析过程，充分展现了学生运用智能工具解决复杂问题的能力。

图2 产品需求数据变化趋势模拟

图3 供应链服务水平仿真结果的多维度分析

该成果是AI技术赋能传统供应链管理的积极实践。团队在方法应用、数据分析深度和方案优选逻辑上表现突出，为零售行业提供了可落地的降本增效路径，也为教学提供了鲜活案例。未来，团队将继续探索智能预测、动态优化等AI技术在供应链场景的深度应用，推动产学研融合，助力企业构建更高效、韧性的供应链网络，从而进一步彰显出供应链管理专业青年学子的创新潜力与实践担当。