用 BP 神經網路（Backpropagation Neural Network）結合 Odoo 的實戰應用篇

目標與範圍

把上一份「BP 神經網路基礎」落地到 Odoo（Odoo ERP；白話：可客製的企業管理系統）內的實務情境：銷售（Sales）、CRM、庫存（Inventory）、會計（Accounting） 等。策略是：

1. 在 Odoo 擷取資料（Feature Engineering；白話：做特徵）、
2. 於外部服務訓練/託管模型（Model Serving；白話：讓模型上線可被呼叫）、
3. Odoo 以 HTTP/JSON-RPC（白話：網路 API）進行推論並驅動業務流程（排程、活動、彈性工作流）。

架構藍圖（Architecture）：Odoo × ML 微服務

• Odoo 外掛模組（Custom Module；白話：一個 Python 套件，擴充 Odoo 功能）
  • 收集資料（read_group、search_read），整理成特徵（Features），呼叫外部 ML API。
  • 寫回欄位（如 x_lead_score）、觸發 Server Action（白話：自動動作）或 排程任務（ir.cron）。
• ML 微服務（ML Microservice；白話：跑模型的獨立服務）
  • 以 FastAPI/Flask 提供 /predict、/train。
  • 訓練用 SGD（Stochastic Gradient Descent；白話：一步步調參）、做 版本管理（Model Registry）。
• 資料儲存
  • Odoo：交易資料（發票、訂單、潛在客戶）；
  • 物件儲存/資料湖：影像/大檔；
  • 特徵倉儲（Feature Store；白話：重複用的特徵表）可用 Odoo 自建模型或外部 DB。

為何推論放外部？
Odoo 核心環境精簡，不適合安裝大量科學運算套件；把模型服務外部化，可保部署與升級穩定。

核心應用情境（Use Cases）

1) CRM 進件評分（Lead Scoring）

• 問題：銷售名單多，如何優先？
• 方法：BP 網路輸出「成交機率」（Probability；白話：可能性）
• Odoo 實作：
  • 在 crm.lead 新增 x_lead_score（Float），x_lead_tier（Selection：A/B/C）。
  • 每小時排程：抽取近 90 天線索→ 特徵化 → 呼叫 /predict → 回寫分數/等第 → 自動建立 活動（Activity） 指派資深業務追蹤。
• 特徵示例（Features）
  • 來源（UTM Source）、行為（網站頁數、信開信/點擊）、公司規模、產業、區域、平均回覆時延、過往相似客戶的 LTV。

2) 銷售預測與補貨（Demand Forecasting & Replenishment）

• 問題：庫存過高或缺貨。
• 方法：以 BP 模型做「下一週/下月需求量」；或先用 特徵工程（節日、促銷、天氣）再餵入網路。
• Odoo 實作：
  • 模型回傳每 SKU 的需求量，寫入 stock.warehouse.orderpoint 的 最小/最大庫存（Reorder Point），觸發自動補貨。

3) 客戶流失預測（Churn Prediction）

• 問題：訂閱或維護合約到期流失。
• 方法：BP 輸出流失機率；超門檻則自動推「續約折扣券」與「高風險名單」。
• Odoo 實作：
  • 監聽 subscription/sale.subscription，週期性推論→ 建立 活動 或寄送 Email 模板。

4) 文檔/票據辨識（Invoice/Check OCR）

• 問題：發票/支票辨識自動化。
• 方法：圖像分割＋ BP/深度網路做 OCR 後驗證（白話：把讀取的數字再校對）。
• Odoo 實作：
  • 接收上傳影像（ir.attachment）→ 外部 ML 辨識 → 回寫 account.move 欄位，並在稽核不一致時建立 待辦。

5) 交叉銷售推薦（Cross-sell/Up-sell）

• 問題：對話視窗中要即時推薦商品。
• 方法：BP 作為購買意圖的次級分類器；或用 多標籤（Multi-Label；白話：一次決定多個品類）輸出推薦清單。
• Odoo 實作：
  • 銷售訂單行（sale.order.line）新增「推薦集」Many2many，UI 上彈出 Side Panel。

Odoo 模組骨架（Module Skeleton）

__manifest__.py

python
{
"name": "ml_bp_integration",
"version": "16.0.1.0.0",
"depends": ["crm", "sale_management", "stock", "queue_job"], # queue_job: OCA 佇列處理
"data": [
"data/ir_cron.xml",
"views/crm_lead_views.xml"
],
"installable": True,
}

模型：在 crm.lead 加欄位與推論方法

models/crm_lead.py

from odoo import api, fields, models, _
import requests

class CrmLead(models.Model):
_inherit = "crm.lead"

x_lead_score = fields.Float(string="Lead Score (BP)")
x_lead_tier = fields.Selection(
    [("A", "Tier A"), ("B", "Tier B"), ("C", "Tier C")],
    string="Lead Tier",
    compute="_compute_lead_tier",
    store=True,
)

def _build_features(self):
    # 專有名詞：Feature Engineering（特徵工程；白話：把原始欄位轉成模型懂的數字）
    feats = []
    for lead in self:
        feats.append({
            "country": lead.country_id.code or "NA",
            "industry": lead.industry_id.name if hasattr(lead, "industry_id") else "NA",
            "company_size": lead.partner_id.employee_count or 0,
            "website_pages": lead.website_pages_viewed or 0,
            "email_open_rate": lead.email_open_rate or 0.0,
            "reply_delay_hours": lead.reply_delay_hours or 999,
            "utm_source": lead.source_id.name if lead.source_id else "Direct",
        })
    return feats

def _call_ml_api(self, payload):
    # 專有名詞：Model Serving（模型服務；白話：一個可被呼叫的預測 API）
    base = self.env["ir.config_parameter"].sudo().get_param("ml_bp.api_base", "http://ml:8000")
    url = f"{base}/predict/lead"
    # 可加上 API Key
    r = requests.post(url, json=payload, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

@api.model
def cron_score_leads(self, limit=500):
    # 專有名詞：Scheduled Action / ir.cron（排程工作；白話：自動每 X 分鐘跑一次）
    domain = [("type", "=", "opportunity"), ("create_date", ">=", fields.Date.subtract(fields.Date.today(), days=90))]
    leads = self.search(domain, limit=limit)
    if not leads:
        return
    feats = leads._build_features()
    resp = leads._call_ml_api({"instances": feats})
    scores = resp.get("predictions", [])
    for lead, score in zip(leads, scores):
        lead.write({"x_lead_score": score})
        # 門檻驅動：自動建立活動（Activity）
        if score >= 0.8:
            lead.activity_schedule(
                "mail.mail_activity_data_call",
                user_id=lead.user_id.id or self.env.user.id,
                summary=_("High-score lead auto follow-up"),
            )

@api.depends("x_lead_score")
def _compute_lead_tier(self):
    for rec in self:
        s = rec.x_lead_score or 0.0
        rec.x_lead_tier = "A" if s >= 0.8 else ("B" if s >= 0.5 else "C")

排程（ir_cron）

ML 微服務雛形（FastAPI）

app.py

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import math
import random

app = FastAPI(title="BP Lead Scoring Service")

class Instances(BaseModel):
instances: list # list of dict features

@app.post("/predict/lead")
def predict(payload: Instances):
preds = []
for feat in payload.instances:
# 範例：簡化版的前向傳遞（Feedforward；白話：把數字一路算到輸出）
x = 0.0
x += 0.3 * (feat.get("email_open_rate", 0))
x += 0.2 * (1.0 / (1 + feat.get("reply_delay_hours", 999)))
x += 0.1 * (feat.get("website_pages", 0) / 10.0)
x += 0.15 if feat.get("utm_source") in ("Referral", "Campaign") else 0.0
x += 0.1 if (feat.get("company_size", 0) >= 100) else 0.0
# Sigmoid（邏輯式/Logistic；白話：把分數壓在 0~1）
score = 1.0 / (1.0 + math.exp(-x))
preds.append(round(score, 4))
return {"predictions": preds}

實務上請：

1. 以 PyTorch/TensorFlow 訓練 BP 網路；

2. 儲存 權重（Weights）/偏置（Bias）；

3. 上線時載入模型、實作 /predict；

4. 搭配 Model Registry（例如 MLflow；白話：版本化模型）管理不同版本。

特徵工程（Feature Engineering）設計範例

情境 原始欄位 衍生特徵（衍伸） 說明

CRM 進件 utm_source, email logs 開信率、點擊率、回覆延遲小時 行為強度越高，成交機率通常越高
銷售預測 sale.order.line 移動平均、節慶 dummy、促銷標誌 非線性特徵有助 BP 逼近模式
流失 subscription 使用頻率、近 30 天支援票數 頻率下降＋抱怨升高 → 高風險
OCR 校驗 account.move 影像邊緣密度、字元信心度 作為二階分類器，過濾錯讀

專有名詞：One-Hot Encoding（獨熱編碼；白話：把類別變成多個 0/1 燈）、Normalization（標準化；白話：把數值縮放到合理範圍）。

工作流（Workflow）串接與自動化

1. 排程拉數據（ir.cron）→

2. 特徵工程 →

3. 呼叫 ML API →

4. 寫回分數（x_lead_score 等）→

5. 條件觸發 Server Action/Activity（白話：自動派工、寄信、打標籤）→

6. 量化觀測（KPI Dashboard：AUC、精準率、召回率）。

專有名詞：Precision/Recall（精準率/召回率；白話：抓到的有多準/漏掉多少）、AUC（ROC 曲線下面積；白話：分得開的程度）。

模型訓練與治理（MLOps）

資料切分（Train/Validation/Test；白話：練習/調參/期末考）

過擬合控制（Dropout、L2 正則、早停 Early Stopping）

超參數（Hidden Layers/Neurons、Learning Rate、Batch Size）

監控（Data Drift、Concept Drift；白話：資料型態或規則變了）

版本管理（模型/特徵/資料快照），失效就 Rollback。

安全與效能注意事項

重試與熔斷（Retry/Circuit Breaker；白話：ML 服務掛了別把 Odoo 卡死）

佇列（queue_job）：把大量推論丟背景工作，避免 HTTP 超時。

權限（API Key/簽章）、稽核軌跡（Log 每次推論輸入/輸出與模型版本）。

隱私（PII/個資）最小化傳遞，能匿名就匿名。

端到端示例：銷售預測→自動補貨

1. ir.cron 每晚抽近 26 週的 sale.order.line。

2. 生成 SKU × 週期的特徵表（季節、促銷、移動平均、節日 dummy）。

3. 呼叫 /predict/demand，拿到未來 4 週需求量。

4. 更新 stock.warehouse.orderpoint 的最小/最大庫存。

5. 觸發 Odoo 補貨（Reordering Rules；白話：低於線就自動採購/生產）。

6. KPI 看 缺貨率、呆滯庫存天數、服務水準。

FAQ（常見問題）

為何不用 Odoo 內訓練？
大量科學套件與本機相依會衝突、升級困難；外部微服務更穩定。

BP 與梯度消失？
可改 ReLU、加 BatchNorm，或遷移到 CNN/RNN/Transformer 視需求。

資料不平衡（Imbalanced）？
權重損失（Class Weight）、過採樣/欠採樣、閾值調整。

一頁關鍵詞（附白話）

Backpropagation（反向傳遞）：從結果往回修正每條線的強弱。

Activation Function（激活函數）：把加總分數壓成 0~1 或其他形狀。

Loss Function（損失函數）：預測與真實差多遠。

SGD（隨機梯度下降）：靠斜率決定要加還是減。

Overfitting（過擬合）：背答案。Underfitting（欠擬合）：沒學會。

Feature Engineering（特徵工程）：把原始欄位變成模型好懂的數字。

Model Serving（模型服務）：把模型包成 API 讓系統呼叫。

MLOps：管資料、模型、部署與監控的一整套方法。

結語

把 BP 神經網路 放進 Odoo，重點不是「多深多炫」，而是：
選好業務節點 → 做對特徵 → 服務化部署 → 迭代監控。
當你把模型輸出與 Odoo 工作流（活動、補貨、票據、推薦）緊密連結，AI 就不再是展示，而是每天實打實替團隊省時增效的引擎。