供應(yīng)鏈分析方法包括以下幾種：

1. 線性規(guī)劃（Linear Programming）：通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化供應(yīng)鏈中的各種決策變量，以實(shí)現(xiàn)整體效益最大化。

2. 整數(shù)規(guī)劃（Integer Programming）：在線性規(guī)劃的基礎(chǔ)上，引入整數(shù)變量，解決供應(yīng)鏈中的非確定性問(wèn)題。

3. 網(wǎng)絡(luò)流（Network Flow）：研究供應(yīng)鏈中物資流動(dòng)的路徑和數(shù)量，以最小化總成本。

4. 多目標(biāo)優(yōu)化（Multi-Objective Optimization）：在供應(yīng)鏈分析中，同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，如成本、交貨時(shí)間、服務(wù)水平等，以實(shí)現(xiàn)綜合優(yōu)化。

5. 啟發(fā)式算法（Heuristic Algorithms）：針對(duì)大規(guī)模復(fù)雜供應(yīng)鏈問(wèn)題，采用近似算法求解，如遺傳算法、蟻群算法等。

6. 仿真（Simulation）：通過(guò)模擬供應(yīng)鏈中的各種活動(dòng)，預(yù)測(cè)和評(píng)估供應(yīng)鏈的性能。

7. 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）：從歷史數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為供應(yīng)鏈決策提供支持。

8. 可視化（Visualization）：通過(guò)圖表、地圖等形式，直觀展示供應(yīng)鏈的運(yùn)行狀況，便于分析和決策。

9. 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，提高決策的準(zhǔn)確性。

10. 人工智能（Artificial Intelligence）：將人工智能技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理，如智能調(diào)度、智能預(yù)測(cè)等。