供应链管理中供应商的用工包括哪些部分，应该用哪些软件来求出成本最低的用功比例。
% 导入数据
data = readtable('labor_demand.csv');
% 提取特征变量和目标变量
X = data{:, 2:end-1};
y = data{:, end};
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3);
X_train = X(cv.training, :);
y_train = y(cv.training);
X_test = X(cv.test, :);
y_test = y(cv.test);
% 训练线性回归模型
mdl = fitlm(X_train, y_train);
% 预测测试集结果
y_pred = predict(mdl, X_test);
% 计算预测误差
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
% 打印预测结果和误差
fprintf('预测结果：\n');
disp([y_test, y_pred]);
fprintf('均方误差：%.2f\n', mse);
根据问题内容和参考资料，我认为供应商用工涉及以下方面：
工人数量：确定每个时间段工作的工人数量，以满足生产线的需求，并使总用工成本最低。
工人薪资：考虑工人薪资对总用工成本的影响，寻找最优的工资策略。
供应商选择：在多个供应商中选择合适的供应商来满足企业的生产需求，考虑供应商的业绩、供货能力、缺货率等指标。
针对优化最低成本的用工比例，我建议使用线性规划进行求解。线性规划是一种常用的数学优化方法，可以用来求解最优化问题。下面是一个示例代码，用于演示如何使用MATLAB的线性规划工具箱求解该问题：
% 工人数量的决策变量
x = optimvar('x', 'LowerBound', 0);
% 工人薪资的决策变量
y = optimvar('y', 'LowerBound', 0);
% 供应商选择的决策变量（假设有3个供应商）
z = optimvar('z', 3, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer');
% 目标函数：最小化总用工成本
objective = x + y;
% 约束条件：工人数量和工人薪资和必须等于总用工成本
constr1 = x + y == objective;
% 约束条件：供应商选择满足生产需求
constr2 = z(1) + z(2) + z(3) >= objective;
% 构建问题
problem = optimproblem('Objective', objective, 'Constraints', [constr1, constr2]);
% 求解问题
[solution, fval] = solve(problem);
% 输出结果
numOfWorkers = solution.x;
salary = solution.y;
supplierSelection = solution.z;
该代码使用MATLAB的优化工具箱来求解最小化总用工成本的问题。决策变量包括工人数量、工人薪资和供应商选择。目标函数是总用工成本，约束条件包括工人数量和工人薪资的和等于总用工成本，以及供应商选择满足生产需求。通过求解该问题，可以得到最优的工人数量、工人薪资和供应商选择方案。
请注意，以上代码只是一个演示示例，具体的问题需要根据实际情况进行调整和修改。