新零售模式下供应链优化及智能化管理平台构建

新零售模式下供应链优化及智能化管理平台构建TOC\o"1-2"\h\u20815第一章绪论 3323961.1新零售模式概述 318291.2供应链优化及智能化管理平台意义 3311931.3研究方法与论文结构 31011第二章：新零售模式下供应链优化关键因素分析 426612第三章：智能化管理平台构建策略 431284第四章：供应链优化及智能化管理平台实施案例 431008第五章：供应链优化及智能化管理平台效果评价与启示 418950第六章：结论与展望 425151第二章新零售模式下的供应链特点 4238122.1新零售模式对供应链的影响 4137872.2供应链协同优化需求 4219082.3供应链智能化管理趋势 59883第三章供应链优化策略 5220463.1供应链网络优化 516003.2供应链库存管理优化 616713.3供应链物流配送优化 611675第四章智能化管理平台构建 6294034.1平台架构设计 674474.2关键技术选型 7297224.3平台功能模块划分 725305第五章供应链数据挖掘与分析 872875.1数据挖掘技术概述 8313545.1.1关联规则挖掘 8108965.1.2聚类分析 8153295.1.3分类预测 8254475.1.4时序分析 8230015.2供应链数据分析方法 8289655.2.1统计分析方法 8138985.2.2数据挖掘方法 853565.2.3机器学习方法 9167055.3数据驱动下的供应链优化 9113335.3.1供应商选择与评价 92945.3.2需求预测与库存管理 9202015.3.3生产计划与调度 955975.3.4供应链风险管理 912284第六章智能决策与优化算法 9219176.1智能决策技术概述 915226.2供应链优化算法研究 10229736.2.1线性规划算法 1058066.2.2遗传算法 10171086.2.3粒子群优化算法 10127096.2.4神经网络算法 10304226.3算法应用案例分析 10286806.3.1某电商企业库存优化案例 10289486.3.2某制造企业生产调度案例 1149256.3.3某物流企业运输调度案例 1115178第七章供应链风险管理 11236067.1风险识别与评估 1182327.1.1风险识别 11190447.1.2风险评估 11273707.2风险防范与控制 12264547.2.1供应商选择与评价 12258627.2.2物流管理优化 12113377.2.3需求预测与库存管理 1225537.3风险应对策略 12146377.3.1风险规避 12273147.3.2风险分担 1243397.3.3风险应对能力提升 1217715第八章平台实施与运营 13279298.1平台部署与实施 13149448.1.1部署策略 1327738.1.2部署步骤 1369268.2平台运营管理 1397998.2.1运营团队建设 13201858.2.2运营策略 14155228.2.3运营流程 14108168.3平台效益评估 14133508.3.1效益指标 14304958.3.2评估方法 14167388.3.3评估结果应用 1418817第九章典型案例分析 15233249.1新零售企业供应链优化案例 15195409.1.1企业背景 15232389.1.2供应链优化策略 15196029.1.3优化效果 1554959.2智能化管理平台应用案例 15160889.2.1企业背景 15229689.2.2平台应用 1567829.2.3应用效果 16247429.3案例总结与启示 1632434第十章未来发展与展望 163000710.1新零售模式发展趋势 162730510.2供应链优化及智能化管理平台发展方向 171720110.3研究展望与建议 17第一章绪论1.1新零售模式概述互联网技术的飞速发展，传统零售业面临着前所未有的变革。新零售模式作为一种新兴的商业模式，融合了线上线下、大数据、云计算、人工智能等多种技术手段，旨在为消费者提供更为便捷、个性化的购物体验。新零售模式具有以下特点：（1）线上线下融合：新零售模式打破了传统零售业的线上线下界限，通过线上商城、线下实体店等多种渠道，实现资源共享、优势互补。（2）大数据驱动：新零售模式充分利用大数据技术，对消费者行为、市场趋势等进行深入分析，为商家提供精准的营销策略。（3）智能化服务：新零售模式引入人工智能技术，通过智能硬件、语音识别、人脸识别等手段，为消费者提供便捷、高效的服务。（4）供应链优化：新零售模式注重供应链的优化，通过整合上下游资源，提高供应链效率，降低成本。1.2供应链优化及智能化管理平台意义在新零售模式下，供应链优化及智能化管理平台具有重要意义。具体表现在以下几个方面：（1）提高供应链效率：通过优化供应链管理，降低库存成本，提高物流速度，从而提高供应链整体效率。（2）提升消费者体验：智能化管理平台能够实时响应消费者需求，提供个性化服务，提升消费者购物体验。（3）降低运营成本：供应链优化及智能化管理平台有助于降低企业运营成本，提高盈利能力。（4）增强企业竞争力：在新零售竞争激烈的市场环境下，供应链优化及智能化管理平台有助于企业脱颖而出，提升市场竞争力。1.3研究方法与论文结构本文采用以下研究方法：（1）文献分析法：通过查阅相关文献资料，梳理新零售模式、供应链优化及智能化管理平台的理论基础。（2）案例分析法：选取具有代表性的企业案例，分析新零售模式下供应链优化及智能化管理平台的实施效果。（3）实证分析法：结合实际数据，对供应链优化及智能化管理平台的效果进行实证分析。本文结构如下：第二章：新零售模式下供应链优化关键因素分析第三章：智能化管理平台构建策略第四章：供应链优化及智能化管理平台实施案例第五章：供应链优化及智能化管理平台效果评价与启示第六章：结论与展望通过以上研究，本文旨在为新零售模式下供应链优化及智能化管理平台的构建提供理论依据和实践指导。第二章新零售模式下的供应链特点2.1新零售模式对供应链的影响互联网技术的飞速发展，新零售模式逐渐成为我国零售业的重要发展趋势。新零售模式对供应链产生了以下几方面的影响：（1）消费需求多样化：新零售模式下，消费者需求日益多样化，对供应链的响应速度和灵活性提出了更高要求。（2）供应链结构变革：新零售模式下，供应链结构发生了变革，从传统的线性供应链向网络化、扁平化发展，以实现供应链的高效协同。（3）信息流、物流、资金流融合：新零售模式下，供应链中的信息流、物流、资金流相互融合，提高了供应链的运作效率。（4）供应链协同能力提升：新零售模式下，企业间竞争加剧，供应链协同能力成为企业核心竞争力之一。2.2供应链协同优化需求在新零售模式下，供应链协同优化需求主要体现在以下几个方面：（1）需求预测与计划协同：通过大数据分析，提高需求预测准确性，实现供应链计划协同。（2）采购与供应协同：优化采购策略，实现供应商与采购商之间的信息共享和协同作业。（3）生产与库存协同：通过智能化生产管理，实现生产与库存的实时监控和动态调整。（4）物流与配送协同：优化物流配送网络，提高物流效率，降低物流成本。（5）售后服务与客户关怀协同：提升售后服务水平，实现客户关怀与供应链协同。2.3供应链智能化管理趋势在新零售模式下，供应链智能化管理趋势主要体现在以下几个方面：（1）大数据驱动的供应链决策：利用大数据技术，对供应链中的信息进行深度挖掘，为企业决策提供有力支持。（2）物联网技术的应用：通过物联网技术，实现供应链各环节的信息实时传递和共享，提高供应链运作效率。（3）人工智能与机器学习技术的应用：运用人工智能和机器学习技术，对供应链进行智能化分析，实现供应链优化。（4）云计算与边缘计算的应用：利用云计算和边缘计算技术，实现供应链数据的快速处理和分析，提高供应链响应速度。（5）区块链技术的应用：通过区块链技术，提高供应链的透明度和可信度，降低供应链风险。第三章供应链优化策略3.1供应链网络优化在新零售模式下，供应链网络优化是提升整体供应链效率的关键环节。企业应通过数据分析和市场调研，对供应链网络进行重新规划，保证供应链网络布局的合理性。具体策略如下：（1）优化供应商选择与评价体系，建立长期稳定的合作关系，降低采购成本和风险；（2）加强供应链协同，实现信息共享，提高供应链整体响应速度；（3）采用多级分销网络，缩短产品从生产到消费的环节，提高物流效率；（4）运用大数据和人工智能技术，实现供应链网络实时监控与优化。3.2供应链库存管理优化新零售模式下，供应链库存管理优化是降低库存成本、提高库存周转率的重要手段。以下为几种优化策略：（1）采用先进库存管理方法，如VMI（VendorManagedInventory）、SMI（SupplierManagedInventory）等，实现供应链上下游库存信息的实时共享；（2）建立合理的库存预警机制，根据销售数据和库存情况，动态调整库存策略；（3）引入先进的库存优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，实现库存资源的合理配置；（4）加强供应链协同，提高供应链整体库存管理水平。3.3供应链物流配送优化在新零售模式下，供应链物流配送优化对于提升消费者体验具有重要意义。以下为几种优化策略：（1）采用智能物流系统，实现物流配送自动化、智能化；（2）优化物流配送网络，提高物流配送效率，缩短配送时间；（3）引入先进的物流配送技术，如无人机、无人车等，降低物流成本；（4）加强物流配送与供应链其他环节的协同，实现供应链整体优化。通过以上策略的实施，企业可以在新零售模式下实现供应链的优化，提高整体运营效率，降低运营成本，从而在市场竞争中占据有利地位。第四章智能化管理平台构建4.1平台架构设计智能化管理平台构建的首要任务是设计一个高效、稳定的平台架构。该架构需满足新零售模式下供应链管理的需求，实现数据的实时处理与分析，提升供应链的协同效率。平台架构设计主要包括以下几个层次：（1）数据层：负责收集、整合和存储供应链各环节的数据，包括商品信息、库存数据、销售数据、物流数据等。（2）处理层：对数据层中的数据进行预处理、清洗和转换，为后续的数据分析和应用提供基础。（3）分析层：运用大数据分析、人工智能算法等技术，对处理层的数据进行分析，挖掘供应链中的潜在规律和优化方向。（4）应用层：根据分析层的结果，为供应链各环节提供智能化决策支持，实现供应链的优化管理。4.2关键技术选型智能化管理平台构建的关键技术选型主要包括以下几个方面：（1）大数据技术：用于处理和分析供应链中的海量数据，为智能化决策提供数据支持。（2）人工智能算法：包括机器学习、深度学习等算法，用于挖掘数据中的规律和关联性，为供应链优化提供依据。（3）云计算技术：通过云计算平台，实现供应链数据的分布式存储和计算，提高数据处理和分析的效率。（4）物联网技术：通过物联网设备，实时采集供应链各环节的数据，为智能化决策提供实时信息。4.3平台功能模块划分智能化管理平台的功能模块划分如下：（1）数据采集模块：负责实时采集供应链各环节的数据，包括商品信息、库存数据、销售数据、物流数据等。（2）数据处理模块：对采集到的数据进行预处理、清洗和转换，为后续的数据分析和应用提供基础。（3）数据分析模块：运用大数据分析、人工智能算法等技术，对处理后的数据进行挖掘和分析，发觉供应链中的潜在规律和优化方向。（4）决策支持模块：根据数据分析结果，为供应链各环节提供智能化决策支持，实现供应链的优化管理。（5）系统管理模块：负责平台的用户管理、权限控制、日志记录等功能，保证平台的正常运行。（6）交互模块：为用户提供可视化的操作界面，实现与平台的交互，包括数据查询、报告展示等。第五章供应链数据挖掘与分析5.1数据挖掘技术概述数据挖掘作为一种从大量数据中发觉模式和知识的方法，已经被广泛应用于供应链管理领域。供应链数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测和时序分析等。这些技术通过对供应链中的数据进行分析，为企业提供决策支持，优化供应链运作。5.1.1关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中各项之间潜在关系的方法。在供应链管理中，关联规则挖掘可以用于发觉商品之间的销售关联，从而为企业提供商品组合策略和促销活动的依据。5.1.2聚类分析聚类分析是将数据集划分为若干个类别，使得同类别中的数据对象尽可能相似，不同类别中的数据对象尽可能不同。在供应链管理中，聚类分析可以用于对供应商、客户进行分类，以便于企业更有针对性地进行供应链管理和市场营销。5.1.3分类预测分类预测是通过对已知数据集进行学习，建立分类模型，进而对未知数据集进行分类。在供应链管理中，分类预测可以用于预测客户需求、供应商评价等，为企业提供决策依据。5.1.4时序分析时序分析是研究数据随时间变化的规律，从而对未来的发展趋势进行预测。在供应链管理中，时序分析可以用于预测市场需求、库存水平等，帮助企业优化库存管理和生产计划。5.2供应链数据分析方法供应链数据分析方法主要包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。以下对几种常用的供应链数据分析方法进行介绍。5.2.1统计分析方法统计分析方法主要包括描述性统计、假设检验、方差分析等。通过对供应链数据的统计分析，可以了解供应链的运行状况，为企业提供决策依据。5.2.2数据挖掘方法数据挖掘方法主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测和时序分析等。这些方法可以从大量的供应链数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策支持。5.2.3机器学习方法机器学习方法主要包括决策树、支持向量机、神经网络等。这些方法通过对供应链数据进行学习，建立预测模型，从而为企业提供决策依据。5.3数据驱动下的供应链优化数据驱动下的供应链优化是指利用数据挖掘和分析技术，对供应链中的各项数据进行挖掘和分析，从而发觉潜在的优化机会，提高供应链运作效率。5.3.1供应商选择与评价通过对供应商的数据进行挖掘和分析，可以评价供应商的综合实力，为企业选择优质供应商提供依据。还可以通过数据挖掘技术对供应商的交货时间、质量、价格等方面进行预测，以便于企业制定合理的采购策略。5.3.2需求预测与库存管理通过对市场需求的数据进行挖掘和分析，可以预测未来的市场需求，从而为企业制定生产计划和库存策略提供依据。还可以通过时序分析等方法对库存水平进行预测，优化库存管理。5.3.3生产计划与调度通过对生产过程中的数据进行分析，可以优化生产计划，提高生产效率。例如，通过关联规则挖掘发觉生产过程中的瓶颈环节，从而调整生产计划，降低生产成本。5.3.4供应链风险管理通过对供应链中的风险因素进行数据挖掘和分析，可以识别潜在的风险，为企业制定风险应对策略提供依据。还可以通过分类预测等方法对风险发生的概率进行预测，帮助企业防范风险。第六章智能决策与优化算法6.1智能决策技术概述信息技术的飞速发展，智能决策技术在供应链管理领域中的应用日益广泛。智能决策技术主要是指运用人工智能、大数据、云计算等现代信息技术，对供应链中的各项数据进行挖掘和分析，以实现对供应链的实时监控、预测和优化。智能决策技术包括以下几个方面：（1）数据挖掘：通过收集供应链中的各项数据，运用关联规则、聚类分析、时序分析等方法，挖掘出数据之间的内在联系，为决策提供依据。（2）机器学习：通过训练模型，使计算机具备自我学习和优化能力，从而实现对供应链的智能决策。（3）深度学习：利用神经网络技术，对供应链中的复杂问题进行建模和分析，提高决策的准确性。（4）优化算法：运用数学优化方法，对供应链中的资源进行合理配置，实现成本最小化、效率最大化。6.2供应链优化算法研究6.2.1线性规划算法线性规划算法是一种求解线性约束条件下线性目标函数最优解的方法。在供应链优化中，线性规划算法可应用于物料采购、库存管理、运输调度等方面。通过建立线性规划模型，求解最优解，实现供应链各环节的优化。6.2.2遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的优化算法。在供应链优化中，遗传算法可应用于设备投资、生产调度、库存管理等方面。通过编码、选择、交叉和变异操作，遗传算法能够找到全局最优解，提高供应链的运行效率。6.2.3粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法。在供应链优化中，粒子群优化算法可应用于路径规划、库存管理、运输调度等方面。通过粒子间的信息共享和局部搜索，粒子群优化算法能够有效找到全局最优解。6.2.4神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元结构的优化算法。在供应链优化中，神经网络算法可应用于需求预测、库存管理、生产调度等方面。通过训练神经网络模型，实现对供应链各环节的智能决策。6.3算法应用案例分析6.3.1某电商企业库存优化案例某电商企业在供应链管理中，运用遗传算法进行库存优化。通过对历史销售数据进行分析，构建遗传算法模型，求解最优库存策略。实施后，企业库存周转率提高15%，库存成本降低10%，有效提升了供应链的整体效率。6.3.2某制造企业生产调度案例某制造企业在生产过程中，运用粒子群优化算法进行生产调度。通过对生产任务进行编码，构建粒子群优化模型，求解最优生产计划。实施后，企业生产效率提高20%，设备利用率提高15%，降低了生产成本。6.3.3某物流企业运输调度案例某物流企业在运输调度中，运用神经网络算法进行路径优化。通过对历史运输数据进行训练，构建神经网络模型，求解最优运输路径。实施后，企业运输成本降低10%，运输时间缩短15%，提高了物流服务水平。通过以上案例分析，可以看出智能决策技术在供应链优化中的应用具有显著效果。在实际操作中，企业应根据自身特点和需求，选择合适的优化算法，以提高供应链管理水平和经济效益。第七章供应链风险管理7.1风险识别与评估7.1.1风险识别在新零售模式下，供应链风险管理首先需要对潜在风险进行有效识别。风险识别主要包括以下几个方面：（1）供应商风险：供应商的质量、信誉、交付能力等方面的风险。（2）物流风险：物流过程中的运输、仓储、配送等环节的风险。（3）需求风险：市场需求波动、消费者行为变化等因素带来的风险。（4）法律法规风险：政策调整、法规变化等因素对供应链带来的影响。（5）技术风险：供应链管理系统中技术更新、网络安全等方面的风险。7.1.2风险评估风险评估是对识别出的风险进行量化分析，以确定风险的可能性和影响程度。具体评估方法如下：（1）定性评估：通过专家访谈、问卷调查等方式，对风险进行定性描述。（2）定量评估：运用统计学、运筹学等方法，对风险进行量化分析。（3）风险矩阵：将风险的可能性和影响程度进行组合，形成风险矩阵，以便于决策。7.2风险防范与控制7.2.1供应商选择与评价为降低供应商风险，企业应建立严格的供应商选择与评价体系，包括：（1）供应商资质审核：对供应商的基本信息、信誉、财务状况等进行审查。（2）供应商绩效评估：对供应商的交货质量、交货周期、售后服务等方面进行评估。（3）供应商关系管理：与供应商建立长期合作关系，实现信息共享、协同优化。7.2.2物流管理优化为降低物流风险，企业应采取以下措施：（1）优化物流网络布局：合理规划物流线路，降低运输成本。（2）加强物流信息化建设：提高物流信息系统的实时性、准确性和可靠性。（3）强化物流设备管理：定期检查、维修物流设备，保证设备运行正常。7.2.3需求预测与库存管理为降低需求风险，企业应加强需求预测和库存管理：（1）建立科学的需求预测模型：结合历史数据、市场趋势等因素进行预测。（2）优化库存策略：采用先进库存管理方法，如ABC分类法、经济订货批量等。7.3风险应对策略7.3.1风险规避企业应通过以下方式规避风险：（1）多元化供应商：避免对单一供应商的依赖，降低供应商风险。（2）建立应急物流网络：应对突发物流风险，保证供应链稳定。7.3.2风险分担企业可通过以下方式实现风险分担：（1）与供应商建立长期合作关系：共同承担市场风险。（2）购买保险：将部分风险转移至保险公司。7.3.3风险应对能力提升企业应通过以下方式提升风险应对能力：（1）加强供应链信息化建设：提高风险识别和评估能力。（2）培训员工：提高员工风险意识和应对能力。（3）建立应急预案：针对潜在风险，制定应对措施。第八章平台实施与运营8.1平台部署与实施8.1.1部署策略在新零售模式下，供应链优化及智能化管理平台的部署需遵循以下策略：（1）明确目标：根据企业业务需求，确定平台部署的目标，包括提高供应链效率、降低成本、提升客户满意度等。（2）评估现有资源：对现有供应链管理系统进行评估，分析其优缺点，为平台部署提供参考。（3）制定部署计划：根据企业实际情况，制定详细的平台部署计划，包括时间表、资源配置、人员培训等。8.1.2部署步骤（1）硬件设备部署：根据平台需求，配置合适的硬件设备，如服务器、存储设备、网络设备等。（2）软件系统部署：选择合适的操作系统、数据库和开发工具，搭建开发环境，保证软件系统的稳定运行。（3）网络部署：搭建企业内部网络，实现各部门之间的数据交换和共享。（4）数据迁移与集成：将现有数据迁移至新平台，并与其他业务系统进行集成，实现数据互联互通。（5）系统测试与优化：在部署完成后，进行系统测试，保证平台运行稳定，并根据实际运行情况进行优化。8.2平台运营管理8.2.1运营团队建设（1）确定运营团队职责：根据平台运营需求，明确运营团队的职责范围，包括数据管理、系统维护、客户服务等内容。（2）人员配置：选拔具备相关专业知识和技能的员工，组成运营团队。（3）培训与考核：对运营团队进行专业培训，并定期进行考核，提高团队综合素质。8.2.2运营策略（1）数据驱动：以数据为核心，分析供应链运行状况，制定针对性的运营策略。（2）客户导向：关注客户需求，提升客户满意度，优化供应链服务。（3）持续优化：根据运营数据，不断调整和优化运营策略，提高平台运行效果。8.2.3运营流程（1）数据采集：实时采集供应链各环节的数据，包括订单、库存、物流等。（2）数据分析：对采集到的数据进行整理、分析，为决策提供依据。（3）决策制定：根据数据分析结果，制定运营策略和计划。（4）执行与监控：执行运营计划，并对执行过程进行监控，保证计划顺利进行。（5）反馈与调整：根据实际运营效果，对运营策略进行调整，以实现持续优化。8.3平台效益评估8.3.1效益指标（1）效率指标：包括订单处理速度、库存周转率、物流速度等。（2）成本指标：包括供应链成本、平台运营成本、人力资源成本等。（3）客户满意度：包括客户满意度调查、投诉处理率等。8.3.2评估方法（1）定量评估：通过数据分析，对平台效益进行量化评估。（2）定性评估：通过客户访谈、专家评审等方法，对平台效益进行定性评估。（3）案例分析：选取具有代表性的案例，分析平台实施后的效益。（4）比较分析：与其他企业或行业进行对比，评估平台效益。8.3.3评估结果应用（1）优化运营策略：根据评估结果，调整和优化运营策略，提高平台效益。（2）持续改进：对平台进行持续改进，不断提升供应链管理水平和企业竞争力。（3）人才培养与激励：根据评估结果，选拔优秀运营人才，给予奖励和晋升机会。标：新零售模式下供应链优化及智能化管理平台构建第九章典型案例分析9.1新零售企业供应链优化案例9.1.1企业背景本案例选取了一家知名的新零售企业A作为研究对象。企业A成立于2010年，主要从事线上线下一体化的零售业务，涵盖了食品、家居、服装等多个领域。新零售模式的快速发展，企业A在供应链管理方面面临诸多挑战。9.1.2供应链优化策略（1）采购环节：企业A通过大数据分析，对市场需求进行预测，优化采购计划，降低库存成本。（2）物流配送环节：企业A采用智能化物流系统，实现订单实时跟踪，提高配送效率。（3）库存管理环节：企业A利用先进的库存管理系统，实现库存实时监控，降低库存积压风险。9.1.3优化效果经过供应链优化，企业A的库存周转率提高了30%，物流配送效率提升了20%，整体运营成本降低了15%。9.2智能化管理平台应用案例9.2.1企业背景本案例选取了一家具有代表性的智能化管理平台B。平台B成立于2015年，专注于为新零售企业提供智能化管理解决方案，包括供应链管理、客户关系管理、大数据分析等。9.2.2平台应用（1）供应链管理：平台B通过整合供应链上下游资源，实现采购、库存、物流等环节的协同管理。（2）客户关系管理：平台B运用大数据分析，为企业提供精准的营销策略，提高客户满意度。（3）大数据分析：平台B利用人工智能技术，为企业提供数据挖掘、可视化等服务。9.2.3应用效果企业C采用平台B的智能化管理解决方案后，销售额同比增长了25%，客户满意度提升了20%，运营成本降低了15%。9.3案例总结与启示本章节通过新零售企业供应链优化案例和智能化管理平台应用案例，分析了新零售模式下供应链优化及智能化管理平台构建的关键环节和实施效果。以下为案例总结与启示：（1）新零售企业应重视供应链优化，提高运营效率，降低成本。（2）智能化管理平台有助于企业实现资源整合，提升管理水平。（3）大数据分析和人工智能技术在供