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Odoo

以 Odoo 雲端進銷存為核心,探索小型企業數位轉型新方向: 從進銷存、CRM 到 IoT 應用結合開源系列 第 38

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

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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 OdooOdoo 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_groupsearch_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)
    • 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
    • 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。


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