undefined

undefined

undefined

Thought for 1m 24s

bash -lc sed -n '1,220p' /home/oai/skills/pdfs/SKILL.md

Considering citation and file search approach

I’m thinking of using file search, since it parses text from the file. But I might also need to cite the file properly. The user wants the report based on the outline, so I shouldn’t complicate things with too much additional info. I’ll check and make sure I can get sources for relevant docs.

{"search_query":[{"q":"LSTM Hochreiter Schmidhuber 1997 Long Short-Term Memory paper DOI"},{"q":"Forecasting at scale Prophet Taylor Letham 2018 American Statistician"},{"q":"Apache Airflow documentation retries PythonOperator MySqlOperator official"}],"response_length":"short"}

Looking for sources on Spring Boot, FastAPI, and Prophet

I’m thinking I need more sources to cover Spring Boot, FastAPI, and Prophet, along with ROP (Reactive Programming) and related documentation. This will ensure I provide a comprehensive answer. I'll gather relevant resources to make sure everything aligns well and includes the correct sources.

{"search_query":[{"q":"Spring Boot Reference Documentation official current"},{"q":"FastAPI documentation official"},{"q":"Prophet documentation official quick start"},{"q":"Apache Airflow official documentation PythonOperator retries SQLExecuteQueryOperator MySQL provider"}],"response_length":"medium"}

Looking for sources on supply chain concepts

I need to gather sources to dig deeper into supply chain concepts. This will help me provide a comprehensive response and make sure I’m covering all relevant ideas related to the topic. I'll make sure to find reliable materials to include. Let's get started on that!

{"search_query":[{"q":"Bullwhip effect supply chain Lee Padmanabhan Whang 1997 Sloan Management Review"},{"q":"reorder point formula safety stock lead time inventory management source"},{"q":"ABC analysis inventory management Pareto supply chain reference"},{"q":"Silver Pyke Peterson inventory management and production planning references reorder point"}],"response_length":"medium"}

Gathering references for inventory and forecasting

I might need some academic references for inventory concepts, like Harris EOQ and Silver’s work. I wonder if I need the citations now or if I can include them later. Also, I'll look for IEEE papers on LSTM-based demand forecasting, since those might be highly relevant here.

{"search_query":[{"q":"LSTM demand forecasting supply chain inventory management paper"},{"q":"deep learning for supply chain demand forecasting LSTM paper"},{"q":"time series forecasting LSTM demand prediction retail inventory peer reviewed"}],"response_length":"medium"}

Structuring report with focus on CSDL

I need to focus on completing the CSDL (database design) properly, with sections like Chapter 3 Use Case tables and Chapter 5 about CSDL refinement. The prompt mentions precision in the design, so I should include normalized database design and relationships corrections, ensuring clarity and completeness. I'll avoid creating artifacts and include relevant citations.

Using citations with file content and adding details

I need to clarify how to use citations from the file since it provides citations without line numbers. Should I include specific citations? It seems like website citations might be fine, especially in the introduction and specific sections. I also need to include PlantUML code blocks and ensure the correct details around Airflow and other tech. I'll check for current documentation.

{"search_query":[{"q":"site:airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/ PythonOperator Airflow documentation"},{"q":"site:airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/ retries retry_delay retry_exponential_backoff Airflow documentation"},{"q":"site:airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-mysql/stable/ operators MySQL Airflow SQLExecuteQueryOperator"}],"response_length":"medium"}

Considering searching open docs directly

I’m wondering if it would be better to just search for open documentation directly instead of relying on other sources or tools. This might give me faster access to the latest info, especially if it’s publicly available and relevant. I’ll look into it and see how useful it is.

{"search_query":[{"q":"Apache Airflow 3.0 stable tasks retries documentation"},{"q":"Airflow PythonOperator documentation stable apache-airflow-providers-standard"},{"q":"Airflow MySQL operator documentation stable SQLExecuteQueryOperator"}],"response_length":"medium"}

Considering citations and DB model details

I'll probably need to cite official docs, especially for Airflow's SQL operators. The user mentions MySQLOperator, but I can explain that the current version uses SQLExecuteQueryOperator. Since the prompt asks about MySQLOperator, I might include both. I'll be careful to keep the DB model details concise but useful.Defining UC-04 flow and exceptions

For UC-04, the admin manually triggers an emergency if there’s a sales spike, dashboard mismatch, stock-out risk, or API backlog. The process involves authentication, API verification, and anomaly detection. The system creates an "emergency_action" record and triggers an emergency sync or forecast via Airflow. I’ll need a PlantUML diagram for the 3-tier deployment packages.Setting up Data Pipeline for daily sync

The pipeline will create purchase recommendations in MySQL and push updates to React for dashboard notifications. The DAG (daily_order_sync_lstm_forecast) will run daily at 02:00, with configurations for retries and error handling. Key tasks include order extraction, transformation, model training, and API calls, with special attention to rate limits and locking. I'll use HTTP and SQL operators for seamless integration.Database schema considerations for operational flow

I'll define unique constraints for crucial entities like product_listings, orders, and sales_logs to ensure data integrity. Inventory data needs to clearly separate transactions and policies by product and warehouse. For AI models, I'll use unique run identifiers with accuracy. I'll also track purchase recommendations and errors through operational tables like api_sync_logs and emergency_actions.

{"open":[{"ref_id":"turn147557search2"},{"ref_id":"turn147557search3"},{"ref_id":"turn147557search6"}],"response_length":"medium"}

{"open":[{"ref_id":"turn794148search0"},{"ref_id":"turn794148search7"},{"ref_id":"turn224484search8"},{"ref_id":"turn224484search17"},{"ref_id":"turn224484search18"},{"ref_id":"turn748491search0"},{"ref_id":"turn748491search1"},{"ref_id":"turn748491search22"},{"ref_id":"turn603161search0"},{"ref_id":"turn603161search2"},{"ref_id":"turn603161search16"}],"response_length":"medium"}

{"search_query":[{"q":"site:airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/_api retries retry_delay max_retry_delay retry_exponential_backoff BaseOperator Airflow 3.2"}],"response_length":"short"}

{"search_query":[{"q":"Airflow BaseOperator retries retry_delay retry_exponential_backoff documentation apache-airflow stable"}],"response_length":"medium"}

Clarifying document citations and references

The user wants references, but I'm wondering if I need to include the most recent sources, especially considering any official documents. I might need to use up-to-date references from the web. Also, if I create a DOCX document, citations should probably be in URL format, not web citations. Should I cite the uploaded file as well?Considering document format skills

I’m thinking I might need the skill to work with DOCX files, but could PDFs be involved too? If the task is strictly about DOCX, I’ll focus on that, but I should remain flexible in case I need to handle other file formats. Time to figure out which skills are required.

bash -lc cat /home/oai/skills/docx/SKILL.md

Creating report and handling citations

I'm going to create a DOCX report, but I need to decide on how to cite references. The user didn’t ask for citations explicitly, but the report should have proper references. I'll rely on browsing to verify sources and include raw URLs where needed, so the document can be accurate and up to date.

Final report format and contents decision

I’m considering creating both a DOCX and PDF, with the finalized link to the DOCX. The report should cover chapters, use cases, database, diagrams, code, and data pipelines, including PlantUML or possible alternatives for diagrams. I’d like to include both code blocks and diagrams for a well-rounded result but will stick to PlantUML or alternatives based on availability.Clarifying task and skill usage

I’m considering if I need any special skills. The user didn’t ask me to create one though, so I’m not sure if I should be using a skill creator. It seems the main task involves reading and possibly editing a DOCX file, which I can handle. Let me make sure I follow the right steps for tasks like render and verify.

bash -lc sed -n '1,220p' /home/oai/skills/docx/tasks/create_edit.md && printf '\n---VERIFY---\n' && sed -n '1,180p' /home/oai/skills/docx/tasks/verify_render.md

Handling PDF content and references for report

The user uploaded a PDF, so I’m wondering if I need a skill to read PDF content. Since we’ve already seen the text, maybe I don’t need a full PDF-handling skill. For the report, I can source the file and use parsed content. I’ll likely verify current references via web search.

{"search_query":[{"q":"Prophet Forecasting at Scale Taylor Letham 2018 DOI 10.1080/00031305.2017.1380080"},{"q":"Long Short-Term Memory Hochreiter Schmidhuber 1997 DOI"},{"q":"Apache Airflow MySQL provider SQLExecuteQueryOperator MySqlOperator removed"}],"response_length":"short"}

{"search_query":[{"q":"Apache Airflow tasks operators retries retry_delay documentation"},{"q":"Spring Boot reference documentation official"},{"q":"FastAPI documentation official high performance type hints OpenAPI"}],"response_length":"short"}

{"search_query":[{"q":"Facebook Prophet documentation official"},{"q":"Bullwhip effect Lee Padmanabhan Whang 1997 Management Science DOI"},{"q":"reorder point formula safety stock lead time source"}],"response_length":"short"}

{"search_query":[{"q":"ABC inventory analysis Pareto 80 20 A items 70 80 percent value source"},{"q":"demand forecasting inventory management LSTM supply chain DOI 2020 computers industrial engineering"},{"q":"LSTM demand forecasting supply chain management Procedia CIRP 2021 DOI"}],"response_length":"short"}

Creating document layout with placeholders

I need to create the document using python-docx. I'll look into custom styles, margins, and possibly include a Table of Contents, though it might be static for now since page numbers may not work until finalizing. For the cover page, I'll add placeholders like group info or blank lines for personal information, but no excessive placeholders.Structuring the report with chapters and content

I’m outlining the document with the following chapters: System Design, Database & Data Pipeline, Deployment, Results, Evaluation, and Conclusion. I’ll include sections on system architecture, database design, data integrity, security, and evaluation metrics. I should also fit in the PlantUML code, DAG snippets, and SQL DDL, possibly in appendices.Considering document layout and image handling

I’m thinking about how to handle multiple pages. Maybe instead of opening each page individually, I could generate a PDF and use a contact sheet for the key ones. I’ll aim for a 25-page document, with font sizes and tables adjusted for readability, avoiding overly wide content.

Planning document layout and formatting

I’m thinking about how to handle tables and sections. Landscape might work well for tables, but portrait could be an option for smaller ones. Code blocks will likely use a small font, like 8.5, with line breaks. I’ll also add headers, footers, page breaks, and references with proper citations.Planning document features and file formats

I’m considering adding a "Ngày lập" for the current date and including assumptions in the document. There's also a "Ghi chú nguồn" note, stating it’s based on the AI-SCM report. I’ll probably generate both DOCX and PDF formats, though DOCX seems to be the primary format the user expects.

Planning document format and features

The term "tài liệu báo cáo đầy đủ" doesn't necessarily mean PDF, so I'll focus on delivering a complete Word document (DOCX). If needed, I could convert it to PDF, but the system suggests delivering only the requested format. I'll create a document using Python, handling elements like a static TOC and code blocks.Organizing and formatting the document

I want to create a document with a static table of contents using headings and bullet points. Citations in the text, like those for Prophet or LSTM methods, should be included inline. Also, I'll use small fonts for tables, set their widths, and handle code blocks with monospaced font. Maybe I'll add footers with page numbers.

structuring report with content and tables

I’ll include a Table of Contents, possibly without page numbers, and consider adding a compact DDL for the main tables. To keep things manageable, I won’t include full SQL DDL but will provide definitions for all tables and add a data dictionary with attributes and constraints. I’ll also cover entities, relationships, and integrity rules.

bash -lc python - <<'PY' import docx, sys print('python-docx ok') PY

Building structured report with Vietnamese content and citations

I'll carefully create a script to build a document with sections, add PlantUML code in an appendix, and possibly use landscape orientation. Page numbers and a date will be included, and I'll use clean citations in the text. Raw URLs will be provided in the references section, along with necessary formulas and academic sources. The output will be saved as Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx.Planning document structure with team roles and content

The user requested 2 diagrams, considering adding an optional PlantUML ERD. Additionally, I might include a general Use Case with 6 cases. I'll outline team roles with placeholders, as member names aren't provided. The document is expected to be 40+ pages, so I’ll begin writing the script.

bash -lc cat > /mnt/data/create_ai_scm_report.py <<'PY' from docx import Document from docx.shared import Inches, Pt, RGBColor from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH, WD_BREAK from docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT, WD_CELL_VERTICAL_ALIGNMENT from docx.enum.section import WD_SECTION_START from docx.oxml import OxmlElement from docx.oxml.ns import qn from docx.enum.style import WD_STYLE_TYPE from docx.enum.section import WD_ORIENT from datetime import date

OUT = "/mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx"

---------- Helpers ----------

def set_run_font(run, name="Times New Roman", size=None, bold=None, italic=None, color=None): run.font.name = name run._element.rPr.rFonts.set(qn('w:ascii'), name) run._element.rPr.rFonts.set(qn('w:hAnsi'), name) run._element.rPr.rFonts.set(qn('w:cs'), name) if size is not None: run.font.size = Pt(size) if bold is not None: run.bold = bold if italic is not None: run.italic = italic if color is not None: run.font.color.rgb = RGBColor(*color)

def set_paragraph_font(p, size=12, bold=None, italic=None): for r in p.runs: set_run_font(r, size=size, bold=bold, italic=italic)

def set_cell_shading(cell, fill): tcPr = cell._tc.get_or_add_tcPr() shd = tcPr.find(qn('w:shd')) if shd is None: shd = OxmlElement('w:shd') tcPr.append(shd) shd.set(qn('w:fill'), fill)

def set_cell_text(cell, text, bold=False, size=10, align=None): cell.text = "" p = cell.paragraphs[0] if align is not None: p.alignment = align run = p.add_run(str(text)) set_run_font(run, size=size, bold=bold) cell.vertical_alignment = WD_CELL_VERTICAL_ALIGNMENT.CENTER

def set_table_borders(table, color="A6A6A6", sz="6"): tbl = table._tbl tblPr = tbl.tblPr borders = tblPr.first_child_found_in("w:tblBorders") if borders is None: borders = OxmlElement('w:tblBorders') tblPr.append(borders) for edge in ('top','left','bottom','right','insideH','insideV'): tag = 'w:{}'.format(edge) element = borders.find(qn(tag)) if element is None: element = OxmlElement(tag) borders.append(element) element.set(qn('w:val'), 'single') element.set(qn('w:sz'), sz) element.set(qn('w:space'), '0') element.set(qn('w:color'), color)

def set_cell_width(cell, width_in_inches): tc = cell._tc tcPr = tc.get_or_add_tcPr() tcW = tcPr.find(qn('w:tcW')) if tcW is None: tcW = OxmlElement('w:tcW') tcPr.append(tcW) tcW.set(qn('w:w'), str(int(width_in_inches * 1440))) tcW.set(qn('w:type'), 'dxa')

def add_table(doc, headers, rows, widths=None, font_size=9, header_fill="D9EAF7"): table = doc.add_table(rows=1, cols=len(headers)) table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER table.style = 'Table Grid' set_table_borders(table) hdr = table.rows[0].cells for i, h in enumerate(headers): set_cell_text(hdr[i], h, bold=True, size=font_size, align=WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER) set_cell_shading(hdr[i], header_fill) if widths: set_cell_width(hdr[i], widths[i]) for row in rows: cells = table.add_row().cells for i, val in enumerate(row): set_cell_text(cells[i], val, size=font_size) if widths: set_cell_width(cells[i], widths[i]) doc.add_paragraph() return table

def add_bullets(doc, items, level=0): for item in items: p = doc.add_paragraph(style='List Bullet' if level == 0 else 'List Bullet 2') r = p.add_run(item) set_run_font(r, size=12)

def add_numbered(doc, items): for item in items: p = doc.add_paragraph(style='List Number') r = p.add_run(item) set_run_font(r, size=12)

def add_code_block(doc, code, title=None): if title: p = doc.add_paragraph() r = p.add_run(title) set_run_font(r, size=10, bold=True, color=(31,78,121)) table = doc.add_table(rows=1, cols=1) table.style = 'Table Grid' set_table_borders(table, color="C9C9C9", sz="4") cell = table.rows[0].cells[0] set_cell_shading(cell, "F5F5F5") cell.text = "" for line in code.strip("\n").split("\n"): p = cell.add_paragraph() p.paragraph_format.space_after = Pt(0) p.paragraph_format.line_spacing = 1.0 run = p.add_run(line) set_run_font(run, name="Courier New", size=8) # remove first empty p if exists and blank if cell.paragraphs and cell.paragraphs[0].text == "": try: p = cell.paragraphs[0]._element p.getparent().remove(p) except Exception: pass doc.add_paragraph()

def add_page_number(paragraph): paragraph.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER run = paragraph.add_run("Trang ") set_run_font(run, size=9) fldChar1 = OxmlElement('w:fldChar') fldChar1.set(qn('w:fldCharType'), 'begin') instrText = OxmlElement('w:instrText') instrText.set(qn('xml:space'), 'preserve') instrText.text = 'PAGE' fldChar2 = OxmlElement('w:fldChar') fldChar2.set(qn('w:fldCharType'), 'end') r_element = run._r r_element.append(fldChar1) r_element.append(instrText) r_element.append(fldChar2)

def add_chapter_title(doc, text): p = doc.add_paragraph() p.style = doc.styles['Heading 1'] run = p.add_run(text) set_run_font(run, size=16, bold=True, color=(31,78,121))

def add_section_title(doc, text): p = doc.add_paragraph() p.style = doc.styles['Heading 2'] run = p.add_run(text) set_run_font(run, size=14, bold=True, color=(31,78,121))

def add_subsection_title(doc, text): p = doc.add_paragraph() p.style = doc.styles['Heading 3'] run = p.add_run(text) set_run_font(run, size=12.5, bold=True, color=(31,78,121))

def add_body(doc, text, bold_first=None): p = doc.add_paragraph() p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.25) p.paragraph_format.line_spacing = 1.15 if bold_first and text.startswith(bold_first): r1 = p.add_run(bold_first) set_run_font(r1, size=12, bold=True) r2 = p.add_run(text[len(bold_first):]) set_run_font(r2, size=12) else: r = p.add_run(text) set_run_font(r, size=12) return p

def add_formula(doc, text): p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER r = p.add_run(text) set_run_font(r, name="Cambria Math", size=12, italic=True) return p

def set_section_margins(section): section.top_margin = Inches(0.75) section.bottom_margin = Inches(0.75) section.left_margin = Inches(0.85) section.right_margin = Inches(0.75)

def setup_styles(doc): styles = doc.styles normal = styles['Normal'] normal.font.name = 'Times New Roman' normal._element.rPr.rFonts.set(qn('w:ascii'), 'Times New Roman') normal._element.rPr.rFonts.set(qn('w:hAnsi'), 'Times New Roman') normal.font.size = Pt(12)

text
# ensure heading styles use TNR
for style_name in ['Title', 'Heading 1', 'Heading 2', 'Heading 3', 'List Bullet', 'List Number']:
    st = styles[style_name]
    st.font.name = 'Times New Roman'
    st._element.rPr.rFonts.set(qn('w:ascii'), 'Times New Roman')
    st._element.rPr.rFonts.set(qn('w:hAnsi'), 'Times New Roman')

if 'CodeText' not in [s.name for s in styles]:
    code_style = styles.add_style('CodeText', WD_STYLE_TYPE.PARAGRAPH)
    code_style.font.name = 'Courier New'
    code_style._element.rPr.rFonts.set(qn('w:ascii'), 'Courier New')
    code_style._element.rPr.rFonts.set(qn('w:hAnsi'), 'Courier New')
    code_style.font.size = Pt(8)

---------- Document ----------

doc = Document() setup_styles(doc) for sec in doc.sections: set_section_margins(sec)

Header/footer

section = doc.sections[0] header = section.header hp = header.paragraphs[0] hp.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.RIGHT hr = hp.add_run("AI-SCM | Báo cáo đồ án cuối kỳ") set_run_font(hr, size=9, italic=True, color=(90,90,90)) footer = section.footer add_page_number(footer.paragraphs[0])

Cover

p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER r = p.add_run("TRƯỜNG/ĐƠN VỊ ĐÀO TẠO\nKHOA/NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ") set_run_font(r, size=13, bold=True)

p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER r = p.add_run("\nBÁO CÁO BÀI TẬP LỚN CUỐI KỲ") set_run_font(r, size=18, bold=True, color=(31,78,121))

p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER r = p.add_run("Đề tài:\nHỆ THỐNG QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG THÔNG MINH (AI-SCM)\nCHO MÔ HÌNH KINH DOANH CÁ NHÂN") set_run_font(r, size=16, bold=True)

p = doc.add_paragraph("\n") p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER r = p.add_run("Giảng viên hướng dẫn: ........................................\nSinh viên/Nhóm thực hiện: .....................................\nLớp: ..........................................................\nNgày hoàn thiện: 06/05/2026") set_run_font(r, size=12)

doc.add_page_break()

Assignment table

add_chapter_title(doc, "PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC") add_body(doc, "Bảng phân công dưới đây có thể được điều chỉnh theo thông tin thực tế của nhóm. Các đầu việc đã được chia theo cấu trúc báo cáo, đảm bảo bao phủ từ phân tích yêu cầu đến thiết kế hệ thống, cơ sở dữ liệu, data pipeline và tài liệu tham khảo.") assignment_rows = [ ["Thành viên 1", "Phân tích bối cảnh, mục tiêu, phạm vi đề tài; hoàn thiện Chương 1 và Chương 2.", "25%"], ["Thành viên 2", "Phân tích yêu cầu, Use Case tổng quát; đặc tả chi tiết UC-01 và UC-04.", "25%"], ["Thành viên 3", "Thiết kế kiến trúc hệ thống, PlantUML, workflow và CSDL.", "25%"], ["Thành viên 4", "Mở rộng Data Pipeline với Airflow, đánh giá rủi ro, kết luận và tài liệu tham khảo.", "25%"], ] add_table(doc, ["Thành viên", "Nội dung phụ trách", "Tỷ lệ"], assignment_rows, widths=[1.3,5.0,0.8], font_size=9)

doc.add_page_break()

Static TOC

add_chapter_title(doc, "MỤC LỤC") toc_items = [ "CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI", "CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ", "CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH YÊU CẦU BÀI TOÁN VÀ ĐẶC TẢ USE CASE", "CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG", "CHƯƠNG 5. HỆ THỐNG CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ DATA PIPELINE", "CHƯƠNG 6. CHI TIẾT TRIỂN KHAI", "CHƯƠNG 7. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ", "CHƯƠNG 8. ĐÁNH GIÁ, HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG CẢI TIẾN", "PHẦN KẾT LUẬN", "TÀI LIỆU THAM KHẢO", "PHỤ LỤC. MÃ PLANTUML VÀ MẪU CẤU HÌNH DAG", ] for item in toc_items: p = doc.add_paragraph(item) p.paragraph_format.left_indent = Inches(0.2) set_paragraph_font(p, size=12)

doc.add_page_break()

Chapter 1

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI") add_section_title(doc, "1.1. Bối cảnh và lý do chọn đề tài") add_body(doc, "Trong kỷ nguyên kinh tế số, sự phát triển mạnh của các sàn thương mại điện tử như Shopee, Lazada và TikTok Shop đã tạo điều kiện cho mô hình kinh doanh cá nhân hay doanh nghiệp một người (Solopreneur) phát triển nhanh. Tuy nhiên, quy mô vận hành nhỏ không đồng nghĩa với bài toán quản trị đơn giản. Người bán cá nhân thường phải tự xử lý nhập hàng, theo dõi tồn kho, cập nhật giá, dự báo nhu cầu, làm việc với nhà cung cấp và xử lý các biến động từ chiến dịch khuyến mãi.") add_body(doc, "Nếu quản lý bằng bảng tính thủ công hoặc dựa vào kinh nghiệm cảm tính, hệ thống rất dễ gặp hai rủi ro lớn. Thứ nhất là thiếu hàng cục bộ trong các đợt cao điểm, làm mất doanh thu và giảm uy tín gian hàng. Thứ hai là tồn kho dư thừa, đọng vốn trong các mặt hàng bán chậm, gây áp lực dòng tiền. Đây là biểu hiện điển hình của sự sai lệch thông tin trong chuỗi cung ứng, liên quan đến hiệu ứng roi da (Bullwhip Effect).") add_body(doc, "Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình dự báo chuỗi thời gian như Prophet và LSTM, việc xây dựng một hệ thống quản trị chuỗi cung ứng thông minh trở nên khả thi. Hệ thống AI-SCM được đề xuất nhằm tự động hóa thu thập dữ liệu, phân tích nhu cầu, dự báo tồn kho và hỗ trợ ra quyết định nhập hàng dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.")

add_section_title(doc, "1.2. Mục tiêu của đề tài") add_subsection_title(doc, "1.2.1. Mục tiêu kỹ thuật") add_bullets(doc, [ "Thiết kế hệ thống tích hợp đa tầng gồm React Dashboard, Spring Boot Backend, FastAPI AI Service, Apache Airflow, MySQL và Redis.", "Ứng dụng Prophet để xử lý xu hướng, mùa vụ, ngày lễ và các chiến dịch khuyến mãi; ứng dụng LSTM để học các quan hệ phi tuyến trong chuỗi dữ liệu bán hàng.", "Xây dựng Data Pipeline tự động bằng Apache Airflow để đồng bộ đơn hàng, làm sạch dữ liệu, tạo feature, chạy dự báo và cập nhật Dashboard.", "Thiết kế CSDL quan hệ đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu đơn hàng, tồn kho, forecast, nhà cung cấp và gợi ý nhập hàng.", ]) add_subsection_title(doc, "1.2.2. Mục tiêu vận hành") add_bullets(doc, [ "Tự động tính điểm đặt hàng lại ROP theo công thức ROP = (d × L) + SS.", "Giảm rủi ro out-of-stock và deadstock bằng cảnh báo tồn kho theo thời gian thực.", "Hỗ trợ phân loại hàng hóa theo ABC-XYZ để ưu tiên nguồn lực cho các SKU quan trọng.", "Hỗ trợ đánh giá nhà cung cấp dựa trên giá, thời gian giao hàng và mức độ ổn định.", ]) add_section_title(doc, "1.3. Phạm vi và giới hạn") add_body(doc, "Phạm vi của đề tài tập trung vào cá nhân kinh doanh trên sàn TMĐT, với bốn phân hệ chính: quản lý kho thời gian thực, dự báo nhu cầu, hỗ trợ đặt hàng thông minh và quản trị nhà cung cấp. Dữ liệu đầu vào gồm lịch sử bán hàng, thông tin đơn hàng, tồn kho, dữ liệu khuyến mãi và dữ liệu xu hướng thị trường.") add_body(doc, "Giới hạn của đề tài là chưa đi sâu vào kế toán tài chính, thuế, bảng lương, quản lý logistics chặng cuối hoặc quản lý đội xe vận tải. Hệ thống cũng chưa triển khai đầy đủ cơ chế tối ưu hóa đa kho quy mô lớn như các doanh nghiệp logistics chuyên nghiệp.") add_section_title(doc, "1.4. Phương pháp thực hiện") add_bullets(doc, [ "Mô hình hóa hệ thống bằng UML: Use Case, Component/Deployment Diagram và Sequence Diagram.", "Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian bằng các chỉ số thống kê, Prophet và LSTM.", "Thiết kế CSDL quan hệ theo hướng chuẩn hóa, bổ sung bảng log và audit để hỗ trợ retry, xử lý lỗi và truy vết.", "Tiếp cận phát triển Agile, chia bài toán thành các module nhỏ: đồng bộ dữ liệu, forecast, ROP, gợi ý nhập hàng và Dashboard.", ])

Chapter 2

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ") add_section_title(doc, "2.1. Apache Airflow") add_body(doc, "Apache Airflow là nền tảng mã nguồn mở dùng để định nghĩa, lập lịch và giám sát workflow dưới dạng mã Python. Trong đề tài AI-SCM, Airflow đóng vai trò bộ điều phối trung tâm cho luồng dữ liệu: crawl/đồng bộ đơn hàng, tiền xử lý, tạo feature, chạy mô hình AI, tính toán ROP và cập nhật cache Dashboard.") add_body(doc, "Các thành phần chính của Airflow gồm DAG, Scheduler, Executor, Webserver, Metadata Database và Operators. DAG mô tả tập hợp tác vụ có hướng và không vòng lặp. Scheduler theo dõi lịch chạy và kích hoạt task khi điều kiện phụ thuộc được thỏa mãn. Operator là mẫu định nghĩa hành động cụ thể như chạy Python, gọi HTTP API hoặc thực thi SQL.") add_section_title(doc, "2.2. Spring Boot") add_body(doc, "Spring Boot được sử dụng làm Backend chính cho nghiệp vụ giao dịch. Các module trọng tâm gồm Order Service, Inventory Service, ROP Engine, Supplier Service, Purchase Order Service và Authentication Service. Lý do chọn Spring Boot là tính ổn định, khả năng quản lý transaction tốt, hệ sinh thái bảo mật và khả năng tích hợp REST API với React, FastAPI và Airflow.") add_section_title(doc, "2.3. React Dashboard") add_body(doc, "React Dashboard là tầng hiển thị của hệ thống. Dashboard cung cấp các biểu đồ dự báo nhu cầu, doanh thu, số lượng đơn hàng, cảnh báo tồn kho, phân loại ABC-XYZ và danh sách gợi ý nhập hàng. React giúp giao diện phản hồi nhanh, phù hợp với các trang phân tích có nhiều biểu đồ và trạng thái thay đổi liên tục.") add_section_title(doc, "2.4. FastAPI AI Service") add_body(doc, "FastAPI đóng gói các mô hình AI thành dịch vụ độc lập. Spring Boot hoặc Airflow có thể gọi FastAPI thông qua REST API để thực hiện dự báo theo SKU, theo nhóm sản phẩm hoặc theo toàn bộ gian hàng. Cách tách AI Service khỏi Backend Java giúp hệ thống dễ mở rộng và dễ thay thế mô hình dự báo.") add_section_title(doc, "2.5. MySQL và Redis") add_body(doc, "MySQL là CSDL quan hệ chính, lưu trữ dữ liệu bền vững như sản phẩm, đơn hàng, tồn kho, nhà cung cấp, forecast và purchase recommendation. Redis được dùng làm cache tốc độ cao cho kết quả dự báo mới nhất, cảnh báo tồn kho và các dữ liệu Dashboard thường xuyên truy cập.") add_section_title(doc, "2.6. Prophet và LSTM") add_body(doc, "Prophet là mô hình dự báo chuỗi thời gian theo cấu trúc cộng gồm xu hướng, mùa vụ, hiệu ứng ngày lễ và sai số. Trong AI-SCM, Prophet phù hợp với các SKU có quy luật mùa vụ rõ ràng như ngày sale, lễ Tết hoặc chiến dịch khuyến mãi định kỳ.") add_formula(doc, "y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + ε_t") add_body(doc, "LSTM là một biến thể mạng nơ-ron hồi tiếp có khả năng ghi nhớ phụ thuộc dài hạn nhờ các cổng Forget, Input và Output. Trong AI-SCM, LSTM được dùng để nhận diện mẫu nhu cầu phức tạp, đặc biệt khi hành vi mua hàng biến động theo nhiều yếu tố và không tuyến tính.")

Chapter 3

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH YÊU CẦU BÀI TOÁN VÀ ĐẶC TẢ USE CASE") add_section_title(doc, "3.1. Mô tả bài toán") add_body(doc, "Bài toán cốt lõi của Solopreneur trong TMĐT là cân bằng giữa tồn kho và dòng tiền. Nhập hàng quá ít dẫn đến mất cơ hội bán hàng, còn nhập hàng quá nhiều gây đọng vốn, tăng chi phí lưu kho và rủi ro lỗi thời sản phẩm. Vì vậy, hệ thống AI-SCM cần tự động thu thập dữ liệu bán hàng, phân tích nhu cầu, dự báo tồn kho và đề xuất nhập hàng theo dữ liệu.") add_section_title(doc, "3.2. Yêu cầu chức năng") functional_rows = [ ["Quản lý kho hàng", "Theo dõi nhập - xuất - tồn theo thời gian thực; ghi nhận biến động bằng inventory_transactions; cập nhật inventory_balances."], ["Dự báo nhu cầu", "Phân tích lịch sử bán hàng, khuyến mãi, ngày lễ; dự báo nhu cầu 30 ngày bằng Prophet/LSTM."], ["Hỗ trợ đặt hàng", "Tính ROP, so sánh tồn kho khả dụng với nhu cầu dự báo, tạo purchase_recommendations và purchase_orders chờ phê duyệt."], ["Quản trị nhà cung cấp", "Lưu hồ sơ nhà cung cấp, giá nhập, lead time, reliability_score và lịch sử giao hàng."], ["Giám sát pipeline", "Theo dõi trạng thái DAG, log đồng bộ API, retry, cảnh báo lỗi và xử lý khẩn cấp."], ] add_table(doc, ["Nhóm chức năng", "Mô tả"], functional_rows, widths=[1.8,5.2], font_size=9) add_section_title(doc, "3.3. Yêu cầu phi chức năng") nonfunc_rows = [ ["Tính chính xác", "Dự báo được đo bằng MAE, RMSE, MAPE; dữ liệu sai lệch phải được log và không ghi đè lên dữ liệu đúng."], ["Hiệu năng", "Dashboard phản hồi nhanh nhờ Redis cache; AI Service trả kết quả trong thời gian phù hợp với quy mô dữ liệu."], ["Bảo mật", "Xác thực JWT, phân quyền Admin/User, mã hóa API token của gian hàng."], ["Tính sẵn sàng", "Airflow có retry khi API sàn TMĐT lỗi; hệ thống giữ forecast gần nhất nếu pipeline thất bại."], ["Khả năng mở rộng", "Có thể thêm sàn TMĐT, thêm mô hình AI hoặc thêm kho mà không phá vỡ cấu trúc lõi."], ] add_table(doc, ["Yêu cầu", "Diễn giải"], nonfunc_rows, widths=[1.7,5.3], font_size=9) add_section_title(doc, "3.4. Các bên liên quan") stakeholder_rows = [ ["Solopreneur", "Người dùng chính, theo dõi Dashboard, duyệt gợi ý nhập hàng, quản lý dòng tiền."], ["Admin hệ thống", "Giám sát Airflow, xử lý lỗi API, điều chỉnh tham số AI và quản trị CSDL."], ["Khách hàng cuối", "Không tương tác trực tiếp nhưng hưởng lợi từ hàng hóa luôn sẵn có."], ["Nhà cung cấp", "Nhận Purchase Order và giao hàng, được đánh giá bằng reliability_score."], ["Sàn TMĐT", "Nguồn phát sinh đơn hàng, doanh số và trạng thái đơn cần đồng bộ."], ] add_table(doc, ["Stakeholder", "Vai trò"], stakeholder_rows, widths=[1.6,5.4], font_size=9) add_section_title(doc, "3.5. Dashboard chỉ số vận hành") dashboard_rows = [ ["Daily Revenue", "Tổng giá trị đơn hàng hoàn tất trong ngày", "Theo dõi doanh thu tức thời"], ["Daily Orders Sold", "Tổng số đơn hàng hoàn tất", "Theo dõi sức bán"], ["Forecasted Demand", "Nhu cầu dự báo 30 ngày", "Lập kế hoạch nhập hàng"], ["Forecast Accuracy", "MAE, RMSE, MAPE", "Đánh giá khi nào cần retraining"], ["Reorder Point", "ROP = (d × L) + SS", "Cảnh báo đặt hàng lại"], ["ABC-XYZ", "Phân nhóm giá trị và biến động", "Ưu tiên kiểm soát SKU quan trọng"], ["Supplier Reliability", "Điểm nhà cung cấp", "Chọn nhà cung cấp tối ưu"], ] add_table(doc, ["Chỉ số", "Cách tính/Nguồn dữ liệu", "Mục đích"], dashboard_rows, widths=[1.7,2.8,2.5], font_size=8.5) add_formula(doc, "ROP = (d × L) + SS") add_body(doc, "Trong đó d là nhu cầu trung bình ngày, L là thời gian chờ hàng của nhà cung cấp và SS là tồn kho an toàn. Khi tồn kho khả dụng thấp hơn hoặc bằng ROP, hệ thống cần tạo cảnh báo hoặc gợi ý nhập hàng.")

add_section_title(doc, "3.6. Use Case tổng quát") uc_rows = [ ["UC-01", "Cập nhật dữ liệu và dự báo tự động", "Airflow tự chạy pipeline đồng bộ đơn hàng, forecast và cập nhật Dashboard."], ["UC-02", "Thêm đơn hàng/Sản phẩm ưu tiên", "Người dùng thêm sản phẩm mới hoặc SKU cần AI ưu tiên phân tích."], ["UC-03", "Điều chỉnh trạng thái quản trị", "Người dùng chuyển sản phẩm sang tạm dừng nhập, ưu tiên xả kho hoặc theo dõi đặc biệt."], ["UC-04", "Kích hoạt xử lý khẩn cấp", "Admin trigger đồng bộ/dự báo ngay khi phát hiện biến động bất thường."], ["UC-05", "Giám sát và xử lý lỗi luồng dữ liệu", "Admin kiểm tra log Airflow, lỗi API và dữ liệu lệch."], ["UC-06", "Tối ưu hóa tham số AI", "Admin điều chỉnh hyperparameters, biến ngày lễ, cửa sổ LSTM và ngưỡng retraining."], ] add_table(doc, ["Mã", "Use Case", "Mô tả ngắn"], uc_rows, widths=[0.8,2.2,4.0], font_size=8.7)

add_section_title(doc, "3.7. Đặc tả chi tiết UC-01 - Cập nhật dữ liệu và dự báo tự động") uc01_rows = [ ["Tên Use Case", "UC-01 - Cập nhật dữ liệu và dự báo tự động"], ["Tác nhân (Actor)", "Chính: Apache Airflow Scheduler. Phụ: API sàn TMĐT, MySQL, Redis, FastAPI AI Service, Spring Boot Backend, React Dashboard, Solopreneur."], ["Mục đích", "Tự động đồng bộ dữ liệu đơn hàng, tồn kho và doanh số; xử lý thành sales_logs/product_daily_features; chạy Prophet/LSTM; tính ROP; tạo gợi ý nhập hàng và cập nhật Dashboard."], ["Điều kiện tiên quyết", "DAG đã bật; thông tin stores/API token hợp lệ; product_listings đã mapping SKU sàn với SKU nội bộ; MySQL/Redis/FastAPI/Spring Boot hoạt động; inventory_policies đã có safety_stock, reorder_point, lead_time_days."], ["Basic Flow", "1) Đến lịch chạy, Airflow kích hoạt DAG daily_order_sync_forecast.\n2) Airflow gọi API sàn lấy đơn hàng, SKU, số lượng, giá, trạng thái và khuyến mãi.\n3) Hệ thống ghi/upsert orders và order_items, tránh trùng bằng unique key.\n4) PythonOperator dùng pandas làm sạch dữ liệu, loại đơn hủy, chuẩn hóa SKU, gom doanh số theo ngày.\n5) Cập nhật sales_logs và product_daily_features.\n6) Airflow gọi FastAPI AI Service để chạy Prophet/LSTM dự báo 30 ngày.\n7) Ghi forecast_runs và forecast_results.\n8) Spring Boot hoặc task Airflow đọc inventory_balances, inventory_policies và forecast_results để so sánh với ROP.\n9) Nếu tồn kho dự kiến thấp hơn ngưỡng, tạo purchase_recommendations.\n10) Redis cache kết quả mới để React Dashboard hiển thị nhanh."], ["Exception Flow", "E1 - Đứt kết nối API sàn TMĐT: task chuyển up_for_retry; Airflow retry theo retries, retry_delay, retry_exponential_backoff; nếu hết retry thì ghi api_sync_logs, giữ dữ liệu forecast gần nhất và cảnh báo Admin.\nE2 - SKU không khớp: ghi lỗi mapping, bỏ qua SKU trong lần forecast hiện tại và yêu cầu ánh xạ SKU.\nE3 - FastAPI lỗi: retry; nếu vẫn lỗi thì dùng forecast gần nhất hoặc moving average dự phòng, đánh dấu forecast_runs = FAILED.\nE4 - MySQL lỗi: rollback transaction, ghi log và retry."], ["Post-conditions", "Đơn hàng và doanh số mới được cập nhật; sales_logs/features làm mới; forecast_runs/results được ghi; Dashboard có kết quả mới; purchase_recommendations được tạo nếu cần; lỗi API được ghi log và cảnh báo."], ] add_table(doc, ["Trường", "Nội dung đặc tả"], uc01_rows, widths=[1.7,5.3], font_size=8.3)

add_section_title(doc, "3.8. Đặc tả chi tiết UC-04 - Kích hoạt xử lý khẩn cấp") uc04_rows = [ ["Tên Use Case", "UC-04 - Kích hoạt xử lý khẩn cấp"], ["Tác nhân (Actor)", "Chính: Quản trị viên hệ thống hoặc Solopreneur. Phụ: Spring Boot Backend, Apache Airflow, FastAPI AI Service, MySQL, Redis, API sàn TMĐT, React Dashboard."], ["Mục đích", "Cho phép Admin kích hoạt đồng bộ kho, chạy dự báo hoặc kiểm tra ROP ngay lập tức khi có biến động bất thường như doanh số tăng đột biến, nguy cơ hết hàng, Dashboard sai lệch hoặc lỗi đồng bộ định kỳ."], ["Điều kiện tiên quyết", "Người dùng đã đăng nhập và có quyền Admin; DAG emergency_sync_forecast tồn tại; inventory_balances, inventory_policies, product_listings, stores có dữ liệu hợp lệ; Airflow API/Webserver hoạt động."], ["Basic Flow", "1) Admin mở Dashboard và thấy cảnh báo SKU sắp hết hàng, doanh số tăng bất thường hoặc dữ liệu chưa cập nhật.\n2) Admin chọn Kích hoạt xử lý khẩn cấp.\n3) Hệ thống hiển thị form phạm vi: toàn bộ gian hàng, một sàn, một kho, một danh mục hoặc một SKU.\n4) Admin nhập lý do kích hoạt.\n5) Spring Boot tạo emergency_actions với trạng thái REQUESTED.\n6) Backend gọi Airflow API trigger DAG emergency_sync_forecast kèm tham số store_id/product_id/warehouse_id/priority.\n7) Airflow đồng bộ dữ liệu ưu tiên: orders, order_items, inventory_transactions, inventory_balances.\n8) Airflow gọi FastAPI để chạy forecast nhanh.\n9) Hệ thống so sánh tồn kho khả dụng với ROP và nhu cầu trong lead time.\n10) Nếu thiếu hàng, tạo purchase_recommendations priority = URGENT và cập nhật Dashboard."], ["Exception Flow", "E1 - Đứt kết nối API sàn TMĐT: Airflow retry; nếu thất bại, emergency_actions = PARTIAL_FAILED, ghi api_sync_logs, Dashboard báo đang dùng dữ liệu gần nhất để ước lượng rủi ro.\nE2 - Token/API key hết hạn: trạng thái AUTH_FAILED, yêu cầu cập nhật kết nối gian hàng.\nE3 - DAG không trigger được: trạng thái TRIGGER_FAILED, hiển thị nút thử lại.\nE4 - FastAPI lỗi: dùng forecast gần nhất hoặc moving average, đánh dấu LOW_CONFIDENCE.\nE5 - Tồn kho âm/dữ liệu bất thường: không tự tạo PO, chuyển cảnh báo kiểm kê thủ công."], ["Post-conditions", "Phiên xử lý khẩn cấp được ghi trong emergency_actions; dữ liệu kho/forecast/recommendation được cập nhật nếu thành công; gợi ý nhập hàng ưu tiên cao được tạo khi cần; lỗi API được log; Admin có lịch sử audit."], ] add_table(doc, ["Trường", "Nội dung đặc tả"], uc04_rows, widths=[1.7,5.3], font_size=8.3)

Chapter 4

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG") add_section_title(doc, "4.1. Kiến trúc tổng thể") add_body(doc, "Kiến trúc AI-SCM được chia thành ba tầng: Tầng Dữ liệu, Tầng Xử lý và Tầng Hiển thị. Cách phân tầng này giúp tách biệt lưu trữ dữ liệu, xử lý nghiệp vụ/AI và giao diện người dùng, từ đó tăng khả năng mở rộng và bảo trì.") arch_rows = [ ["Tầng Dữ liệu", "MySQL, Redis", "MySQL lưu dữ liệu bền vững; Redis cache forecast, cảnh báo và dữ liệu Dashboard."], ["Tầng Xử lý", "Apache Airflow, Spring Boot, FastAPI", "Airflow điều phối pipeline; Spring Boot xử lý nghiệp vụ; FastAPI chạy Prophet/LSTM."], ["Tầng Hiển thị", "React Dashboard", "Hiển thị KPI, forecast chart, cảnh báo ROP, phân loại ABC-XYZ và duyệt gợi ý nhập hàng."], ] add_table(doc, ["Tầng", "Thành phần", "Vai trò"], arch_rows, widths=[1.3,2.1,3.6], font_size=9) add_section_title(doc, "4.2. Sơ đồ kiến trúc tổng thể - PlantUML") component_puml = r''' @startuml title AI-SCM - Sơ đồ kiến trúc tổng thể skinparam componentStyle rectangle skinparam packageStyle rectangle skinparam shadowing false

actor "Solopreneur / Admin" as User cloud "Sàn TMĐT\nShopee / Lazada / TikTok Shop" as EcommerceAPI cloud "Nhà cung cấp" as Supplier

package "Tầng Hiển thị" { component "React Dashboard\n- KPI\n- Forecast Chart\n- ROP Alert\n- Purchase Approval" as React }

package "Tầng Xử lý" { component "Spring Boot Backend\n- Order Service\n- Inventory Service\n- ROP Engine\n- Supplier Service\n- Auth/JWT" as Spring component "Apache Airflow\n- DAG Scheduler\n- ETL Pipeline\n- Retry & Logging" as Airflow component "FastAPI AI Service\n- Prophet Model\n- LSTM Model\n- Forecast API" as FastAPI }

package "Tầng Dữ liệu" { database "MySQL\n- orders\n- inventory_balances\n- forecast_results\n- purchase_recommendations" as MySQL database "Redis\n- forecast cache\n- dashboard cache\n- alert cache" as Redis }

User --> React : Theo dõi Dashboard\nphê duyệt nhập hàng React --> Spring : REST API / JWT Spring --> MySQL : CRUD nghiệp vụ Spring --> Redis : Đọc cache forecast/cảnh báo Spring --> FastAPI : Gọi API dự báo theo SKU Airflow --> EcommerceAPI : Đồng bộ đơn hàng\nvà dữ liệu thị trường Airflow --> MySQL : ETL orders, sales_logs, features Airflow --> FastAPI : Trigger forecast Prophet/LSTM FastAPI --> MySQL : Đọc feature / ghi forecast FastAPI --> Redis : Cache forecast mới nhất Spring --> Supplier : Tạo Purchase Order Spring --> Airflow : Trigger DAG khẩn cấp UC-04 @enduml ''' add_code_block(doc, component_puml, "Mã PlantUML cho sơ đồ kiến trúc tổng thể") add_section_title(doc, "4.3. Sơ đồ luồng xử lý tuần hoàn - PlantUML") sequence_puml = r''' @startuml title AI-SCM - Sơ đồ luồng xử lý tuần hoàn actor "Khách hàng" as Customer participant "Sàn TMĐT" as Platform participant "Spring Boot Backend" as Spring database "MySQL" as MySQL participant "Apache Airflow" as Airflow participant "FastAPI AI Service\nProphet/LSTM" as AI database "Redis" as Redis participant "React Dashboard" as Dashboard actor "Solopreneur / Admin" as Admin

Customer -> Platform : Đặt hàng Platform -> Spring : Webhook / API đơn hàng mới Spring -> MySQL : Ghi orders, order_items Spring -> MySQL : Cập nhật inventory_transactions\nvà inventory_balances

Airflow -> MySQL : Đọc orders, sales_logs, features Airflow -> AI : Trigger dự báo nhu cầu 30 ngày AI -> MySQL : Lưu forecast_runs, forecast_results AI -> Redis : Cache forecast mới nhất

Spring -> MySQL : Đọc inventory_balances, policies, forecast_results Spring -> Spring : So sánh tồn kho với ROP\nROP = (d * L) + SS

alt Tồn kho <= ROP hoặc forecast thiếu hàng Spring -> MySQL : Tạo purchase_recommendations Spring -> Dashboard : Hiển thị cảnh báo nhập hàng Dashboard -> Admin : Gợi ý số lượng cần nhập else Tồn kho an toàn Spring -> Dashboard : Cập nhật trạng thái bình thường end

Admin -> Dashboard : Xem gợi ý và phê duyệt Dashboard -> Spring : Approve Purchase Recommendation Spring -> MySQL : Tạo purchase_orders @enduml ''' add_code_block(doc, sequence_puml, "Mã PlantUML cho sơ đồ luồng xử lý tuần hoàn") add_section_title(doc, "4.4. Luồng dữ liệu nghiệp vụ") add_body(doc, "Luồng nghiệp vụ bắt đầu khi khách hàng đặt hàng trên sàn TMĐT. Đơn hàng được ghi nhận vào CSDL, tồn kho được trừ theo transaction, Airflow gom dữ liệu bán hàng để chạy dự báo, hệ thống so sánh tồn kho với ROP và cuối cùng tạo gợi ý nhập hàng nếu phát hiện rủi ro thiếu hàng. Luồng này tạo thành vòng lặp phản hồi liên tục: dữ liệu thực tế càng nhiều thì mô hình AI càng có cơ sở để dự báo tốt hơn.")

Chapter 5

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 5. HỆ THỐNG CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ DATA PIPELINE") add_section_title(doc, "5.1. Nguyên tắc thiết kế CSDL") add_body(doc, "CSDL AI-SCM được thiết kế theo hướng quan hệ, đảm bảo dữ liệu giao dịch có tính toàn vẹn cao, đồng thời vẫn hỗ trợ truy vấn nhanh cho Dashboard và mô hình AI. Các bảng nguồn như orders, order_items và inventory_transactions đóng vai trò dữ liệu gốc. Các bảng sales_logs và product_daily_features là dữ liệu đã xử lý để phục vụ forecast. Các bảng forecast_runs, forecast_results và purchase_recommendations là đầu ra của AI và logic ROP.") add_bullets(doc, [ "Dùng khóa chính rõ ràng cho từng bảng và khóa ngoại để đảm bảo quan hệ giữa đơn hàng, sản phẩm, kho và nhà cung cấp.", "Dùng unique key với dữ liệu từ API sàn TMĐT để Airflow retry không tạo trùng bản ghi.", "Tách purchase_orders và purchase_order_items để một đơn nhập có thể chứa nhiều sản phẩm.", "Tách goods_receipts và goods_receipt_items để ghi nhận hàng về thực tế theo từng SKU.", "Bổ sung api_sync_logs và emergency_actions để hỗ trợ UC-01, UC-04 và giám sát lỗi API.", ]) add_section_title(doc, "5.2. Bảng thiết kế thực thể CSDL") db_rows = [ ["users", "id, full_name, email, password_hash, role, status", "Quản lý tài khoản, phân quyền Admin/User và audit."], ["products", "id, sku_code, name, category_id, base_cost, barcode, abc_class, xyz_class", "Thực thể trung tâm của kho và forecast."], ["product_categories", "id, name, parent_id", "Phân cấp ngành hàng."], ["platforms", "id, name", "Danh sách sàn TMĐT."], ["stores", "id, platform_id, store_name, api_key, region, sync_status", "Cấu hình gian hàng và API."], ["product_listings", "id, product_id, store_id, platform_sku, price, status", "Ánh xạ SKU nội bộ với SKU trên sàn."], ["orders", "id, order_code, store_id, order_status, total_amount, created_at", "Source of Truth cho đơn hàng."], ["order_items", "id, order_id, product_id, quantity, unit_price", "Chi tiết sản phẩm trong đơn."], ["sales_logs", "id, product_id, quantity, revenue, sold_at, is_promotion", "Dữ liệu phẳng cho Prophet/LSTM."], ["warehouses", "id, name, address, type", "Quản lý kho."], ["warehouse_locations", "id, warehouse_id, aisle, shelf, bin_code", "Vị trí lưu trữ hàng hóa."], ["inventory_balances", "product_id, warehouse_id, location_id, qty_available, qty_reserved", "Tồn kho hiện tại."], ["inventory_transactions", "id, product_id, warehouse_id, qty_change, transaction_type, ref_id", "Nhật ký nhập/xuất/hoàn/điều chỉnh."], ["inventory_policies", "product_id, warehouse_id, safety_stock, reorder_point, lead_time_days", "Luật vận hành kho và ROP."], ["ai_models", "id, model_name, version, hyperparameters", "Quản lý phiên bản Prophet/LSTM."], ["forecast_runs", "id, model_id, run_date, horizon_days, status", "Mỗi lần chạy forecast."], ["forecast_results", "id, forecast_run_id, product_id, target_date, predicted_qty, ci_upper, ci_lower", "Kết quả dự báo theo ngày."], ["product_daily_features", "product_id, date, is_promotion, rolling_avg_7d, rolling_avg_30d", "Feature Store cho AI."], ["forecast_accuracy_logs", "id, forecast_id, actual_quantity, error_value", "Theo dõi sai số forecast."], ["suppliers", "id, name, contact_info, reliability_score", "Hồ sơ nhà cung cấp."], ["product_suppliers", "product_id, supplier_id, supplier_price, lead_time_days", "Quan hệ sản phẩm - nhà cung cấp."], ["purchase_orders", "id, supplier_id, status, total_amount, expected_delivery_at", "Đơn nhập hàng."], ["purchase_order_items", "id, po_id, product_id, quantity, unit_cost", "Chi tiết sản phẩm trong đơn nhập."], ["goods_receipts", "id, po_id, received_at, status", "Phiếu nhận hàng."], ["goods_receipt_items", "id, goods_receipt_id, product_id, received_quantity, damaged_quantity", "Chi tiết hàng nhận."], ["purchase_recommendations", "id, product_id, supplier_id, recommended_quantity, priority, reason", "Gợi ý nhập hàng từ AI/ROP."], ["api_sync_logs", "id, store_id, dag_run_id, status, error_code, retry_count, started_at", "Log đồng bộ API và retry."], ["emergency_actions", "id, triggered_by_user_id, scope_type, product_id, store_id, status, reason", "Lưu phiên xử lý khẩn cấp UC-04."], ["alerts", "id, alert_type, severity, message, status, created_at", "Cảnh báo Dashboard."], ] add_table(doc, ["Bảng", "Thuộc tính chính", "Vai trò"], db_rows, widths=[1.5,2.7,2.8], font_size=7.8) add_section_title(doc, "5.3. Quan hệ và ràng buộc dữ liệu chính") add_bullets(doc, [ "products.category_id tham chiếu product_categories.id; product_listings.product_id tham chiếu products.id.", "stores.platform_id tham chiếu platforms.id; orders.store_id tham chiếu stores.id.", "order_items.order_id tham chiếu orders.id và order_items.product_id tham chiếu products.id.", "inventory_balances dùng khóa ghép product_id, warehouse_id, location_id để lưu tồn kho theo vị trí.", "inventory_transactions là bảng audit bắt buộc, mọi cập nhật tồn kho phải sinh transaction trước khi cập nhật balance.", "forecast_results tham chiếu forecast_runs và products, đảm bảo một run chỉ có một kết quả cho một sản phẩm tại một ngày.", "purchase_order_items bắt buộc để quản lý đơn nhập nhiều SKU; goods_receipt_items bắt buộc để đối soát hàng về thực tế.", "api_sync_logs và emergency_actions hỗ trợ truy vết lỗi API, retry và xử lý khẩn cấp.", ]) add_section_title(doc, "5.4. Data Pipeline với Apache Airflow") add_body(doc, "Một DAG tiêu biểu của hệ thống có thể đặt tên là daily_order_sync_lstm_forecast. DAG được Airflow Scheduler kích hoạt hằng ngày, ví dụ vào 02:00 sáng, khi dữ liệu đơn hàng của ngày trước đã tương đối ổn định. Mục tiêu của DAG là đồng bộ đơn hàng từ các sàn TMĐT, làm sạch dữ liệu, cập nhật tồn kho, tạo feature, gọi FastAPI để chạy Prophet/LSTM và tạo gợi ý nhập hàng nếu tồn kho dự kiến thấp hơn ROP.") pipeline_rows = [ ["1", "check_api_connection", "PythonOperator/HttpOperator", "Kiểm tra token, rate limit và khả năng kết nối API sàn."], ["2", "extract_orders_from_platforms", "PythonOperator", "Gọi API sàn, lấy đơn hàng theo mốc đồng bộ gần nhất."], ["3", "load_orders_to_mysql", "SQLExecuteQueryOperator", "Upsert orders/order_items, tránh trùng dữ liệu khi retry."], ["4", "transform_sales_logs", "PythonOperator", "Dùng pandas làm sạch, chuẩn hóa SKU và gom doanh số."], ["5", "build_daily_features", "PythonOperator", "Tạo product_daily_features: rolling average, promotion flag, ngày sale."], ["6", "update_inventory_balance", "SQLExecuteQueryOperator", "Ghi inventory_transactions và cập nhật inventory_balances."], ["7", "call_forecast_service", "HttpOperator/PythonOperator", "Gọi FastAPI endpoint /forecast/run."], ["8", "save_forecast_results", "SQLExecuteQueryOperator", "Ghi forecast_runs và forecast_results."], ["9", "calculate_rop_recommendation", "PythonOperator/SQL", "So sánh tồn kho với ROP và tạo purchase_recommendations."], ["10", "refresh_dashboard_cache", "PythonOperator", "Cập nhật Redis cache."], ["11", "send_alert_if_needed", "EmailOperator/Notification", "Gửi cảnh báo nếu forecast lỗi hoặc SKU dưới ROP."], ] add_table(doc, ["STT", "Task", "Operator", "Chức năng"], pipeline_rows, widths=[0.5,1.8,1.8,2.9], font_size=7.9) add_section_title(doc, "5.5. Cơ chế retry và xử lý lỗi API") add_body(doc, "Khi API sàn TMĐT timeout, trả lỗi 5xx, 429 hoặc mất kết nối, Airflow không dừng toàn bộ hệ thống ngay mà chuyển task sang trạng thái up_for_retry. Các task gọi API được cấu hình retries, retry_delay, retry_exponential_backoff và max_retry_delay để tự chạy lại. Nếu hết số lần retry, pipeline ghi lỗi vào api_sync_logs, giữ forecast gần nhất trên Dashboard và cảnh báo Admin.") retry_code = r''' from datetime import timedelta

default_args = { "owner": "ai-scm", "retries": 3, "retry_delay": timedelta(minutes=10), "retry_exponential_backoff": True, "max_retry_delay": timedelta(hours=1), } ''' add_code_block(doc, retry_code, "Mẫu cấu hình retry cho DAG Airflow") add_body(doc, "Nguyên tắc vận hành quan trọng là không ghi dữ liệu bán phần vào bảng chính nếu dữ liệu API chưa được kiểm tra. Tất cả lỗi phải có trạng thái, log, số lần retry và thông báo rõ ràng trên Dashboard. Điều này giúp tránh tình trạng dữ liệu thiếu làm sai forecast và tạo quyết định nhập hàng không chính xác.")

Chapter 6

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 6. CHI TIẾT TRIỂN KHAI") add_section_title(doc, "6.1. Quy trình vận hành dự báo") add_body(doc, "Quy trình dự báo bắt đầu bằng việc gom dữ liệu thô từ đơn hàng, chuẩn hóa thành sales_logs, tạo feature theo ngày và gọi mô hình AI. Kết quả dự báo được lưu trong forecast_results, sau đó được Spring Boot đọc để hiển thị Dashboard và phục vụ tính toán ROP. Hệ thống dự báo theo horizon 30 ngày, có thể mở rộng lên 60 hoặc 90 ngày khi dữ liệu đủ lớn.") add_section_title(doc, "6.2. Quy trình vận hành nhập hàng") add_body(doc, "Sau khi forecast hoàn tất, hệ thống kiểm tra tồn kho khả dụng theo công thức qty_available - qty_reserved. Nếu lượng tồn kho hiện tại hoặc tồn kho dự kiến trong lead time thấp hơn ROP, hệ thống tạo purchase_recommendations. Gợi ý bao gồm product_id, supplier_id, recommended_quantity, priority và reason. Admin có thể phê duyệt gợi ý để tạo purchase_orders và purchase_order_items.") add_section_title(doc, "6.3. Quy trình vận hành kho thông minh") add_body(doc, "Khi hàng nhập về, nhân viên hoặc chủ doanh nghiệp quét barcode/QR để ghi goods_receipts và goods_receipt_items. Hệ thống tự động tạo inventory_transactions loại INBOUND và cập nhật inventory_balances. Những sản phẩm nhóm A hoặc có tốc độ bán cao được ưu tiên vị trí dễ lấy trong kho. Các sản phẩm có vòng quay chậm được đánh dấu để xả kho hoặc ngừng nhập.") add_section_title(doc, "6.4. Quy trình xử lý khẩn cấp") add_body(doc, "Trong tình huống Flash Sale, lỗi đồng bộ hoặc phát hiện lệch tồn kho, Admin kích hoạt UC-04 trên Dashboard. Backend ghi emergency_actions, gọi Airflow API để trigger DAG khẩn cấp và cập nhật trạng thái xử lý theo thời gian thực. Nếu lỗi API sàn TMĐT, hệ thống chuyển sang phương án sử dụng dữ liệu gần nhất và cảnh báo mức độ tin cậy thấp.") add_section_title(doc, "6.5. Vòng lặp phản hồi và retraining") add_body(doc, "Mỗi khi đơn hàng hoàn tất, thông tin doanh số thực tế được đưa ngược lại vào sales_logs và product_daily_features. Sau mỗi chu kỳ dự báo, forecast_accuracy_logs ghi nhận sai số giữa predicted_qty và actual_quantity. Nếu MAE/RMSE vượt ngưỡng, hệ thống cảnh báo cần retraining mô hình hoặc điều chỉnh tham số như cửa sổ dữ liệu LSTM, biến ngày lễ trong Prophet hoặc trọng số mùa vụ.")

Chapter 7

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 7. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ") add_section_title(doc, "7.1. Kết quả đạt được") add_bullets(doc, [ "Xây dựng được mô hình kiến trúc AI-SCM ba tầng rõ ràng, phù hợp với cá nhân kinh doanh TMĐT.", "Hoàn thiện đặc tả Use Case trọng tâm UC-01 và UC-04, đặc biệt chú ý lỗi đứt kết nối API sàn TMĐT.", "Thiết kế CSDL đầy đủ hơn so với sơ lược ban đầu, bổ sung các bảng cần thiết cho PO items, receipt items, API logs và emergency actions.", "Mô tả Data Pipeline với Airflow, các Operator sử dụng và cơ chế retry khi lỗi API.", "Tạo mã PlantUML cho sơ đồ kiến trúc tổng thể và sequence diagram luồng xử lý tuần hoàn.", ]) add_section_title(doc, "7.2. Tiêu chí đánh giá hệ thống") eval_rows = [ ["Forecast Accuracy", "MAE, RMSE, MAPE", "Đo độ chính xác dự báo."], ["Stockout Rate", "Số lần hết hàng / tổng SKU theo dõi", "Đánh giá khả năng giảm thiếu hàng."], ["Inventory Turnover", "Giá vốn hàng bán / tồn kho trung bình", "Đo hiệu quả quay vòng tồn kho."], ["Pipeline Success Rate", "Số DAG thành công / tổng DAG", "Đo độ ổn định Airflow."], ["API Failure Recovery", "Tỷ lệ lỗi API được retry thành công", "Đánh giá khả năng chịu lỗi."], ["Recommendation Acceptance", "Số gợi ý được duyệt / tổng gợi ý", "Đánh giá mức độ hữu ích của AI."], ] add_table(doc, ["Tiêu chí", "Cách đo", "Ý nghĩa"], eval_rows, widths=[1.7,2.6,2.7], font_size=8.5)

Chapter 8

add_chapter_title(doc, "CHƯƠNG 8. ĐÁNH GIÁ, HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG CẢI TIẾN") add_section_title(doc, "8.1. Khó khăn và rủi ro") risk_rows = [ ["Dữ liệu huấn luyện", "Dữ liệu nhiễu do đơn ảo, khuyến mãi đột xuất, cold start với gian hàng mới.", "AI forecast sai, tạo gợi ý nhập hàng thiếu chính xác."], ["Tích hợp đa nền tảng", "Kết nối Java, Python, Airflow, MySQL, Redis, API sàn cần cấu hình phức tạp.", "Tăng độ trễ và chi phí vận hành."], ["Độ chính xác AI", "Model drift khi thị trường thay đổi, nhu cầu bị ảnh hưởng bởi sự kiện bất thường.", "Cần retraining và giám sát sai số thường xuyên."], ["Logic tồn kho", "ROP, safety stock và lead time nhạy cảm với tham số.", "Sai tham số có thể gây overstock hoặc stockout."], ["API sàn TMĐT", "Rate limit, token hết hạn, API thay đổi, kết nối không ổn định.", "DAG thất bại hoặc dữ liệu cập nhật chậm."], ] add_table(doc, ["Vấn đề", "Chi tiết hạn chế", "Hệ quả"], risk_rows, widths=[1.5,3.0,2.5], font_size=8.3) add_section_title(doc, "8.2. Hướng cải tiến") add_bullets(doc, [ "Bổ sung Message Broker như Kafka hoặc RabbitMQ để tách luồng đơn hàng thời gian thực khỏi batch pipeline.", "Tích hợp kiểm kê bằng barcode/QR và cảnh báo lệch tồn kho tự động.", "Mở rộng mô hình AI sang hybrid forecast, kết hợp Prophet, LSTM, XGBoost hoặc Temporal Fusion Transformer.", "Tự động điều chỉnh safety stock dựa trên độ biến động nhu cầu và độ ổn định lead time của nhà cung cấp.", "Xây dựng module tối ưu chi phí nhập hàng bằng EOQ hoặc mô hình tối ưu đa mục tiêu.", "Bổ sung phân quyền chi tiết, audit log đầy đủ và mã hóa token API của gian hàng.", ])

Conclusion

add_chapter_title(doc, "PHẦN KẾT LUẬN") add_body(doc, "Đề tài Hệ thống quản trị chuỗi cung ứng thông minh (AI-SCM) cho mô hình kinh doanh cá nhân cho thấy khả năng ứng dụng AI vào bài toán vận hành thực tế của Solopreneur. Hệ thống không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn hỗ trợ ra quyết định nhập hàng, dự báo nhu cầu, cảnh báo rủi ro tồn kho và đánh giá nhà cung cấp.") add_body(doc, "Thông qua kiến trúc ba tầng, Airflow làm trung tâm điều phối, Spring Boot xử lý nghiệp vụ, FastAPI triển khai AI, MySQL lưu dữ liệu và Redis cache Dashboard, hệ thống có khả năng mở rộng và dễ bảo trì. Hai Use Case trọng tâm UC-01 và UC-04 giúp hệ thống vừa tự động hóa theo lịch, vừa cho phép can thiệp khẩn cấp khi thị trường biến động hoặc API sàn gặp sự cố.") add_body(doc, "Mặc dù còn hạn chế về chất lượng dữ liệu, độ chính xác mô hình và chi phí vận hành đa nền tảng, AI-SCM vẫn là một hướng tiếp cận có giá trị thực tiễn cao. Khi được triển khai đầy đủ, hệ thống có thể giúp người kinh doanh cá nhân giảm thiếu hàng, giảm đọng vốn, tăng khả năng phản ứng với thị trường và ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.")

References

add_chapter_title(doc, "TÀI LIỆU THAM KHẢO") add_section_title(doc, "A. Tài liệu nghiên cứu") refs_a = [ "[1] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, "Long Short-Term Memory," Neural Computation, vol. 9, no. 8, pp. 1735-1780, 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.", "[2] S. J. Taylor and B. Letham, "Forecasting at Scale," The American Statistician, vol. 72, no. 1, pp. 37-45, 2018, doi: 10.1080/00031305.2017.1380080.", "[3] H. Abbasimehr, M. Shabani, and M. Yousefi, "An optimized model using LSTM network for demand forecasting," Computers & Industrial Engineering, vol. 143, article 106435, 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106435.", "[4] M. Pacella and G. Papadia, "Evaluation of deep learning with long short-term memory networks for time series forecasting in supply chain management," Procedia CIRP, vol. 99, pp. 604-609, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.03.081.", "[5] E. A. Silver, D. F. Pyke, and R. Peterson, Inventory Management and Production Planning and Scheduling, 3rd ed. New York: Wiley, 1998.", ] for ref in refs_a: p = doc.add_paragraph(ref) p.paragraph_format.left_indent = Inches(0.25) p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(-0.25) set_paragraph_font(p, size=10) add_section_title(doc, "B. Tài liệu kỹ thuật") refs_b = [ "[6] Apache Software Foundation, "Apache Airflow Documentation - Tasks," accessed May 6, 2026. https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/core-concepts/tasks.html", "[7] Apache Software Foundation, "How-to Guide for MySQL using SQLExecuteQueryOperator," accessed May 6, 2026. https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-mysql/stable/operators.html", "[8] Spring Team, "Spring Boot Reference Documentation," accessed May 6, 2026. https://docs.spring.io/spring-boot/documentation.html", "[9] S. Ramirez, "FastAPI Documentation," accessed May 6, 2026. https://fastapi.tiangolo.com/", "[10] Meta/Facebook Core Data Science Team, "Prophet Documentation," accessed May 6, 2026. https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html", ] for ref in refs_b: p = doc.add_paragraph(ref) p.paragraph_format.left_indent = Inches(0.25) p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(-0.25) set_paragraph_font(p, size=10) add_section_title(doc, "C. Nguồn nghiệp vụ chuỗi cung ứng") refs_c = [ "[11] H. L. Lee, V. Padmanabhan, and S. Whang, "Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect," Management Science, vol. 43, no. 4, pp. 546-558, 1997, doi: 10.1287/mnsc.43.4.546.", "[12] NetSuite, "Reorder Point Defined: Formula & How to Use," accessed May 6, 2026. https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/inventory-management/reorder-point-rop.shtml", "[13] MRPeasy, "ABC Analysis in Inventory Management," accessed May 6, 2026. https://www.mrpeasy.com/blog/abc-analysis/", "[14] Stanford Graduate School of Business, "Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect," accessed May 6, 2026. https://www.gsb.stanford.edu/faculty-research/publications/information-distortion-supply-chain-bullwhip-effect", ] for ref in refs_c: p = doc.add_paragraph(ref) p.paragraph_format.left_indent = Inches(0.25) p.paragraph_format.first_line_indent = Inches(-0.25) set_paragraph_font(p, size=10)

Appendix

add_chapter_title(doc, "PHỤ LỤC. MẪU CẤU HÌNH DAG VÀ RÀNG BUỘC CSDL") add_section_title(doc, "Phụ lục A. Mẫu DAG rút gọn") dag_code = r''' from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.providers.common.sql.operators.sql import SQLExecuteQueryOperator

Trong triển khai thực tế có thể dùng HttpOperator để gọi FastAPI.

Ở đây minh họa cấu trúc DAG và phụ thuộc task.

def extract_orders(): # Gọi API sàn TMĐT, xử lý phân trang, ghi staging hoặc trả dữ liệu qua XCom. pass

def transform_sales_logs(): # Dùng pandas chuẩn hóa SKU, loại đơn hủy, gom số lượng bán theo ngày. pass

def build_daily_features(): # Tạo rolling_avg_7d, rolling_avg_30d, is_promotion, day_of_week. pass

def call_forecast_service(): # Gọi FastAPI /forecast/run để chạy Prophet/LSTM. pass

def calculate_rop_recommendation(): # So sánh qty_available với ROP và tạo purchase_recommendations. pass

default_args = { "owner": "ai-scm", "retries": 3, "retry_delay": timedelta(minutes=10), "retry_exponential_backoff": True, "max_retry_delay": timedelta(hours=1), }

with DAG( dag_id="daily_order_sync_lstm_forecast", default_args=default_args, start_date=datetime(2026, 1, 1), schedule="0 2 * * *", catchup=False, tags=["ai-scm", "forecast", "inventory"], ) as dag: extract = PythonOperator(task_id="extract_orders_from_platforms", python_callable=extract_orders) load = SQLExecuteQueryOperator( task_id="load_orders_to_mysql", conn_id="mysql_ai_scm", sql="sql/upsert_orders.sql", ) transform = PythonOperator(task_id="transform_sales_logs", python_callable=transform_sales_logs) features = PythonOperator(task_id="build_daily_features", python_callable=build_daily_features) forecast = PythonOperator(task_id="call_forecast_service", python_callable=call_forecast_service) rop = PythonOperator(task_id="calculate_rop_recommendation", python_callable=calculate_rop_recommendation)

extract >> load >> transform >> features >> forecast >> rop

''' add_code_block(doc, dag_code) add_section_title(doc, "Phụ lục B. Ràng buộc CSDL khuyến nghị") ddl_code = r''' -- Các ràng buộc và index quan trọng ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT uq_orders_store_code UNIQUE (store_id, order_code);

ALTER TABLE product_listings ADD CONSTRAINT uq_listing_store_sku UNIQUE (store_id, platform_sku);

ALTER TABLE forecast_results ADD CONSTRAINT uq_forecast_product_date UNIQUE (forecast_run_id, product_id, target_date);

ALTER TABLE inventory_balances ADD CONSTRAINT chk_inventory_qty CHECK (qty_available >= 0 AND qty_reserved >= 0);

CREATE INDEX idx_sales_logs_product_date ON sales_logs(product_id, sold_at); CREATE INDEX idx_inventory_tx_product_time ON inventory_transactions(product_id, created_at); CREATE INDEX idx_api_sync_logs_status_time ON api_sync_logs(status, started_at); CREATE INDEX idx_purchase_recommendations_priority ON purchase_recommendations(priority, status); ''' add_code_block(doc, ddl_code)

Final clean styles: table cell font and paragraph spacing

for p in doc.paragraphs: p.paragraph_format.space_after = Pt(6) for r in p.runs: if r.font.name is None or r.font.name != "Courier New": set_run_font(r, size=r.font.size.pt if r.font.size else None)

Save

for sec in doc.sections: set_section_margins(sec)

doc.save(OUT) print(OUT) PY python /mnt/data/create_ai_scm_report.py

Considering render process and potential issues

I need to use render_docx.py for the document rendering. But I’m also thinking there might be issues with LibreOffice (LO), so I’ll keep that in mind. I’ll make sure everything works smoothly when rendering, but just in case, I’ll account for potential problems with LO.

bash -lc rm -rf /mnt/data/render_ai_scm && mkdir -p /mnt/data/render_ai_scm && python /home/oai/skills/docx/render_docx.py /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx --output_dir /mnt/data/render_ai_scm --emit_pdf

Checking page count

I need to inspect the document to make sure everything is correct. Also, I’ll need to count the total pages to ensure that the document is within the expected limits. This should be straightforward, but I’ll double-check just in case anything looks off.

bash -lc ls -1 /mnt/data/render_ai_scm | head && echo '---' && ls -1 /mnt/data/render_ai_scm/page-.png | wc -l && du -h /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx /mnt/data/render_ai_scm/.pdf

Inspecting images and creating a contact sheet

I need to check the images in the document, and it’s 17 pages long. I’m thinking of creating a contact sheet of the images to help with this. I could open the images using PIL and check them more easily. Let’s make sure everything looks good!

bash -lc python - <<'PY' from PIL import Image, ImageDraw import glob, os, math files = sorted(glob.glob('/mnt/data/render_ai_scm/page-.png'), key=lambda p:int(os.path.basename(p).split('-')[1].split('.')[0])) thumbs=[] for f in files: img=Image.open(f).convert('RGB') img.thumbnail((240, 340)) canvas=Image.new('RGB',(260,370),'white') canvas.paste(img,((260-img.width)//2,10)) d=ImageDraw.Draw(canvas) d.text((10,345),os.path.basename(f),fill='black') thumbs.append(canvas) cols=4; rows=math.ceil(len(thumbs)/cols) sheet=Image.new('RGB',(cols260,rows*370),'white') for i,t in enumerate(thumbs): sheet.paste(t,((i%cols)*260,(i//cols)*370)) sheet.save('/mnt/data/render_ai_scm/contact_sheet.jpg', quality=90) print('/mnt/data/render_ai_scm/contact_sheet.jpg') PY

Inspecting pages 7-13 and tables

The contact sheet shows that pages 8 and 9 have big tables that span across, but that should be okay. They might look a bit small, though. I need to check pages 7-13 at 100%. Specifically, I’ll focus on page 8, which has the use case table, and page 12, which has the DB table.Checking UC-04 table continuation

It looks like the UC-04 table on page 8 gets cut off at the bottom. But I believe the Word table will continue onto the next page. I should open page 9 to verify if the table is continuing there as expected. Let’s check that out to be sure.Verifying the code block on page 9

The page layout seems fine, but the code block appears to be cut off at the bottom of page 9. It likely continues onto the next page. I should open page 10 to see if the rest of the code is there and ensure everything is properly displayed. Let’s check!Checking DB table on page 12

The page looks good overall, but I should inspect the DB table on page 12. It might be a bit small, so I’ll want to confirm that it’s still legible and properly formatted. Let's look closely at that table to make sure it’s all in place.Reviewing table on page 13

The table looks good so far, but it runs to the bottom of the page, so it might continue on page 13. I should inspect page 13 to make sure the content transitions properly and doesn’t get cut off or misaligned. I’ll check that out next.Reviewing code on page 17

I might need to check out the code at the end of page 17. There could be something important there that needs review, so I'll take a closer look at that section to make sure everything is in order and nothing's been missed or misplaced.Reviewing page 16 for references and code

It seems like page 16 might need a closer inspection, especially since it contains both references and possibly some code. I should take a look to ensure everything is in place and nothing important is missed before moving forward. Let's check it with a bit more attention.Checking privacy and metadata concerns

I need to inspect pages 1 and 4, especially since the contact sheet looks fine. But there's a lot of white space on the cover—concern, maybe? The metadata needs checking for privacy. We could use a privacy scrub, but since it's generated by us, it might be fine. But we should still scrub metadata to ensure privacy.

bash -lc python /home/oai/skills/docx/scripts/privacy_scrub.py /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx --out /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh_clean.docx && mv /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh_clean.docx /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx

Considering re-rendering post-metadata scrub

I’ll have to re-render the file after performing a metadata scrub to ensure any sensitive information is removed. It seems like the best approach since cleaning up metadata is crucial for privacy. Re-rendering will ensure everything's properly updated afterward.

bash -lc rm -rf /mnt/data/render_ai_scm && mkdir -p /mnt/data/render_ai_scm && python /home/oai/skills/docx/render_docx.py /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx --output_dir /mnt/data/render_ai_scm --emit_pdf && ls -1 /mnt/data/render_ai_scm/page-*.png | wc -l

Inspecting contact after re-render

I’ll probably need to check the contact details after re-rendering, though it’s likely they’ll stay the same. I just want to be sure everything checks out and nothing gets overlooked after the re-render, even if I expect it to be fine.

bash -lc python - <<'PY' from PIL import Image, ImageDraw import glob, os, math files=sorted(glob.glob('/mnt/data/render_ai_scm/page-.png'), key=lambda p:int(os.path.basename(p).split('-')[1].split('.')[0])) thumbs=[] for f in files: img=Image.open(f).convert('RGB'); img.thumbnail((240,340)) c=Image.new('RGB',(260,370),'white'); c.paste(img,((260-img.width)//2,10)) ImageDraw.Draw(c).text((10,345),os.path.basename(f),fill='black') thumbs.append(c) cols=4; rows=math.ceil(len(thumbs)/cols) sheet=Image.new('RGB',(cols260, rows*370),'white') for i,t in enumerate(thumbs): sheet.paste(t,((i%cols)*260,(i//cols)*370)) sheet.save('/mnt/data/render_ai_scm/contact_sheet.jpg', quality=90) PY

Listing final file

I’m thinking it might be a good idea to list the final file, just to make sure everything is accounted for in the end. It can provide a nice checkpoint and ensure all the necessary details are neatly organized. Just a final step to wrap things up!

bash -lc ls -lh /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx && file /mnt/data/Bao_cao_AI_SCM_hoan_chinh.docx

Thought for 6m 13s