供应链管理中的异常检测可识别数据中偏离预期行为的异常模式，帮助团队解决延迟、欺诈或效率低下等问题。它的工作原理是分析来自库存系统、物流跟踪器或供应商数据库等来源的历史和实时数据。算法将当前的指标（如订单履行时间、发货路线或仓库库存水平）与预定义的基线或学习到的模式进行比较。当偏差超过阈值时，系统会标记它们以供调查。例如，如果配送中心的库存突然下降 50% 并且与季节性趋势或销售预测不符，则可能会触发警报。
该过程通常涉及三个步骤：数据收集、模型训练和警报。数据从 IoT 传感器、ERP 系统或 API 聚合，然后进行清理和标准化。应用统计方法（如用于离群值检测的 Z 分数）或机器学习模型（如聚类或隔离森林）来区分正常行为和异常行为。例如，无监督学习可以对相似的交付路线进行分组，并突出显示运输时间异常长的路线。在更复杂的情况下，监督模型可以通过训练天气数据、交通模式或历史承运商绩效等特征来预测交付延迟。这些模型通常在实时管道中运行，使用 Apache Kafka 等工具进行流数据处理，并使用 Python 库（Pandas、Scikit-learn）进行分析。
实施挑战包括平衡敏感性（避免遗漏异常）和特异性（减少误报）。例如，一个标记发货中每一个小延迟的系统可能会让分析师不堪重负，而过于严格的阈值可能会遗漏关键问题，例如反复出现的关税瓶颈。开发人员通常通过调整模型置信区间或添加上下文规则（例如，忽略假期期间的延迟）来解决此问题。AWS Lookout for Metrics 或自定义 TensorFlow 工作流等工具通常会被使用，但成功取决于特定领域的自定义。例如，零售商可能会优先通过将销售点数据与仓库库存水平相关联来检测库存缩水，而制造商可能会专注于生产线传感器数据中的异常，以防止设备故障。开发人员和供应链专家之间的协作是定义有意义的阈值和迭代改进模型的关键。