في عالم تتزايد فيه أهمية الاستدامة والرقمنة، تتطلب سلسلة توريد القهوة، كواحدة من أكثر الشبكات الزراعية الغذائية تعقيداً، حلولاً مبتكرة تدمج بين التنبؤ بالطلب وتحسين العمليات. تقدم دراسة جديدة إطار عمل متكامل من مرحلتين يساهم في تخفيض التكاليف وتقليل الانبعاثات أثناء ضمان جودة المنتج.

في المرحلة الأولى، تم استخدام نموذج هجين من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية طويلة المدى (LSTM) لتنبؤ الطلب. وقد حقق النموذج أداءً متميزاً في مجموعة بيانات مبيعات سلسلة القهوة العامة، حيث بلغ متوسط الخطأ المطلق (MAE) 22.87 وقيمة R^2 قدرها 0.90. هذا الأداء يعكس تفوقه على أفضل المعايير في مجال التعلم العميق بنسبة تصل إلى 12% وعلى الأساليب التقليدية بأكثر من 30%.

تدخل المرحلة الثانية حيز التنفيذ من خلال تغذية الطلب المتوقع إلى نموذج برمجة خطية مختلط الأهداف (MILP)، يهدف إلى تقليل التكلفة وانبعاثات الكربون مع زيادة جودة المنتج. يتم نمذجة الجودة من خلال تدهور أسي بناءً على عمر المخزون، مما يضمن الحفاظ على نضارة القهوة. باستخدام طريقة قيود إبسيلون، تم الحصول على 25 حلاً بارتيتو.

تظهر التحليلات الحساسة والسياسية أن السياسات المستدامة المتوازنة يمكن أن تقلل الانبعاثات بنسبة 22.4% مع زيادة تكلفة لا تتجاوز 9.9%، مما يضمن الحفاظ على جودة قريبة من النمط الأمثل. هذا الابتكار يمثل خطوة هامة نحو تحقيق سلسلة توريد قهوة مستدامة وكفؤة في عصرنا الحديث.