前言

生鮮農產品在供應鏈環節，尤其是庫存環節損耗驚人。以無線射頻識別（radio frequency identification, RFID）為主的多元數據傳感技術在生鮮農產品庫存中廣泛應用，可以提高農產品庫存準確性，解決庫存錯放問題，提高庫存管理效率，降低部分農產品損耗。同時，這些物流技術的應用使得對生鮮農產品庫存數據進行實時采集和學習分析成為可能，并將改變傳統生鮮農產品庫存管理模式，促使生鮮農產品庫存管理的決策依據和決策內容發生變化。

盡管對生鮮農產品庫存管理及物流傳感技術應用的研究已產生許多有意義的結果，但對數據驅動下生鮮農產品庫存管理的研究較少，更缺乏數據驅動因素下對整個生鮮農產品庫存管理問題系統深入的研究。事實上，作為一種特殊的變質產品，生鮮農產品具有易腐性、鮮活性、時效性等特性，其庫存具有小批量、多批次、需求量大、易損耗、保質期短等特點，生鮮農產品的流通和存儲中還有很多問題亟待研究。

從數據驅動的視角研究生鮮農產品庫存管理，不僅研究角度新穎，而且還可以利用新的研究工具。物流技術應用下的大量相關數據的獲得，可以助力對生鮮農產品庫存中新的管理內容的探索。

本書考慮數據驅動因素，以變質庫存理論、優化理論等作為理論基礎，結合食品科學知識，使用模型方法和數據分析方法，基于數據驅動進行生鮮農產品庫存優化決策的研究。本書第1章、第2章總結生鮮農產品的特點，概述了生鮮農產品庫存的相關研究。第3章至第6章是本書的主體內容。其中，第3章基于變質產品庫存模型，考慮不同生鮮農產品具有不同的變質特性，分析變質率作為生鮮農產品的質量指標，以及變質率可控的生鮮農產品庫存優化決策。第4章分析新鮮度對生鮮農產品變質率及庫存成本的影響，研究新鮮度影響下的生鮮農產品庫存訂貨決策和保鮮決策。第5章考慮保鮮可以延長保鮮期，分析生鮮農產品的保鮮期對庫存決策的影響，研究保鮮期限制訂貨周期下的生鮮農產品庫存優化決策。第6章考慮生鮮農產品新鮮度和保鮮，分析多種生鮮農產品混合庫存時交叉易腐性因素對保鮮期的影響。基于單種生鮮農產品庫存模型，建立交叉易腐性因素影響下的多種生鮮農產品混合庫存模型，并分析模型性質，基于數據驅動對模型進行數據分析，得到生鮮農產品混合庫存優化決策內容。第7章是對數據驅動下的生鮮農產品庫存優化問題的工作總結和展望。

本書包含許多數學模型及數據分析案例，希望借此探索數據驅動的生鮮農產品庫存優化決策，希望能與大家分享想法，繼續前行。

書中難免出現錯誤和遺漏，懇請同行和讀者給予指正。

楊亞

2020年12月