使用python编写代码，要求如下：根据产品物料的需求历史数据和库存历史数据，预测每个工厂对应的每个产品物料未来3个月的需求量，每月25号之前要给出未来3个月的需求量预测结果，从而可以指导工厂备货与生产。初赛提供了不同工厂产品物料2018年

由于题目中没有提供具体的数据，因此无法给出完整的代码。但是，可以给出一个大致的思路和可能用到的技术： 1. 数据清洗和预处理：将历史需求量数据和历史库存数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征工程等。 2. 特征选择和建模：根据清洗后的数据，选择合适的特征，并使用机器学习算法或时间序列分析方法建立模型，例如线性回归、决策树、随机森林、ARIMA等。 3. 模型训练和评估：使用历史数据对模型进行训练，并使用交叉验证等方法对模型进行评估，选择最优的模型。 4. 预测未来需求量：使用训练好的模型对未来3个月每个工厂对应的每个产品物料的需求量进行预测，并输出预测结果。 5. 结果可视化和解释：将预测结果进行可视化展示，并解释预测结果的原因和影响因素。 在实现上，可能需要使用Python中的pandas、numpy、scikit-learn、statsmodels等库进行数据处理和建模，同时也需要一定的数学和统计知识。