數(shù)智化供應鏈在消費品行業(yè)實踐中的應用場景分析

供應鏈管理系統(tǒng)包含了計劃、選品、采購、生產(chǎn)、分配發(fā)貨、售賣退貨等供應鏈全環(huán)節(jié)，能夠?qū)⒐溨械墓芾砉ぞ?、管理對象及供應鏈管理決策數(shù)字化，在消費品行業(yè)中，具有廣泛的應用場景。智慧供應鏈能夠通過AI需求預測，整合數(shù)據(jù)準備、預測策略建立、AI模型、對需求預測結(jié)果監(jiān)控和迭代這四步，達成一個可持續(xù)優(yōu)化的預測閉環(huán)。

智慧供應鏈有哪些實踐應用場景？

1銷售預測

在銷售預測過程中，首先要識別有用的數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)進行收集清洗和質(zhì)量檢查使之標準化，生成具有預測能力的變量。然后探索需求的分布規(guī)律，找出主導需求變化的關(guān)鍵因素和變量，確定需求預測的維度、目標于時間跨度。從模型庫中選擇最合適的算法，對模型效果進行評估，利用反饋數(shù)據(jù)不斷迭代模型

2門店補貨

門店補貨這個業(yè)務場景存在普遍的痛點：由于人工要貨，補貨的質(zhì)量度取決于店長參差不齊的水平；補貨的報損率高、缺貨率高等等。智慧供應鏈系統(tǒng)能夠利用預測+優(yōu)化的模型，通過科學量化地做決策將貨物損耗率降低23%，斷貨率降低7%左右還可以根據(jù)SKU銷售等級設(shè)定損失懲罰程度，為門店提供最優(yōu)訂貨量。

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3庫存優(yōu)化

在企業(yè)門店庫存管理的業(yè)務場景中存在著多個不確定性因素，例如需求的不確定性、補貨周期的不確定性等，對庫存管理的優(yōu)化能夠大大影響服務水平即有貨率，智慧供應鏈能夠補平這一短板，將種種因素綜合考慮，達到庫存管理的最優(yōu)解。

4路徑優(yōu)化

在企業(yè)配送路徑設(shè)置上要考慮配送車輛的載重量限制，配送車輛的最大行駛距離限制，門店配送優(yōu)先級限制等影響因素，供應鏈管理系統(tǒng)能夠智能綜合多種業(yè)務約束條件，在保證服務水平前提下，減少前置倉配送成本，并提升配送效率。達到路程最短，時間最少，使用車輛最少、費用最少的優(yōu)化目標。

5采購支出優(yōu)化

智慧供應鏈能夠在各個維度上（部門、產(chǎn)品、供應商等）查看支出的分布以及與歷史同期的差異，全方位了解采購支出，便于進行根因分析。對供應商支出占比進行分析，防止對頭部供應商過度依賴，分散風險。

通過分析供應商的付款條約和合同中的隱藏折扣，提供與供應商談判的策略，優(yōu)化供應商結(jié)構(gòu)，防止提前付款或者逾期付款，發(fā)現(xiàn)降低成本的機會。

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