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智能補(bǔ)貨平臺(tái)系統(tǒng)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)使用AI算法進(jìn)行自動(dòng)預(yù)測(cè)的重要工具。本文作者從背景價(jià)值、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、產(chǎn)品定位和產(chǎn)品設(shè)計(jì)幾個(gè)方面，對(duì)此作出了分析，一起來看一下吧。

一、背景價(jià)值

零售商和品牌商的供應(yīng)鏈運(yùn)作中，都需要基于對(duì)銷量的預(yù)測(cè)，來指導(dǎo)倉(cāng)庫(kù)和門店的周期性補(bǔ)貨，以滿足客戶或消費(fèi)者的訂單和購(gòu)買需求。

行業(yè)內(nèi)普遍存在的痛點(diǎn)：預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低，預(yù)測(cè)能力提升困難；補(bǔ)貨依賴人員經(jīng)驗(yàn)，無固定方法，人員流動(dòng)導(dǎo)致業(yè)績(jī)波動(dòng)，庫(kù)存冗余和缺貨問題頻繁出現(xiàn)。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的的算法能力，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)使用AI算法進(jìn)行自動(dòng)預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)智能補(bǔ)貨推薦。

二、業(yè)務(wù)場(chǎng)景

供應(yīng)鏈數(shù)智化預(yù)測(cè)補(bǔ)貨系統(tǒng)使用場(chǎng)景：在商品在各個(gè)地點(diǎn)（包括不限于倉(cāng)庫(kù)/門店/工廠），需要定期進(jìn)行補(bǔ)貨，才能保證消費(fèi)者到店處于有貨狀態(tài)，同時(shí)需要避免庫(kù)存過多導(dǎo)致的過期和折價(jià)銷售等浪費(fèi)。

1. 門店級(jí)自動(dòng)補(bǔ)貨

門店端商品構(gòu)成簡(jiǎn)單地分類包括生鮮品、日常用品等，需要定期進(jìn)行補(bǔ)貨，才能保證消費(fèi)者到店處于有貨狀態(tài)，同時(shí)需要避免庫(kù)存過多導(dǎo)致的過期和折價(jià)銷售等浪費(fèi)。

2. 倉(cāng)庫(kù)級(jí)自動(dòng)補(bǔ)貨

倉(cāng)庫(kù)補(bǔ)貨是為了在倉(cāng)庫(kù)的下游需求方（如批發(fā)商、零售商、零售門店）發(fā)起補(bǔ)貨需求時(shí)，有庫(kù)存完成交付，因此需要從倉(cāng)庫(kù)的上游（如供應(yīng)商、上級(jí)倉(cāng)庫(kù)）提前進(jìn)行補(bǔ)貨。

三、產(chǎn)品定位

可實(shí)現(xiàn)接口化調(diào)用的工具型產(chǎn)品，既可以在獨(dú)立場(chǎng)景中使用（如門店補(bǔ)貨、倉(cāng)庫(kù)補(bǔ)貨等），也可以嵌入到客戶的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)中，同時(shí)支持集團(tuán)內(nèi)部產(chǎn)品其他模塊的調(diào)用，如生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)系統(tǒng)可以調(diào)用預(yù)測(cè)模塊為需求計(jì)劃提供預(yù)測(cè)輸入等。

四、產(chǎn)品設(shè)計(jì)

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)重點(diǎn)，會(huì)把關(guān)鍵的參數(shù)設(shè)計(jì)為可配置項(xiàng)，形成通用模型級(jí)的智能支撐產(chǎn)品。

1. 使用流程

2. 自動(dòng)補(bǔ)貨算法模型

自動(dòng)補(bǔ)貨模型

標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入：

包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)

內(nèi)部數(shù)據(jù)：通過數(shù)據(jù)探查和數(shù)倉(cāng)建模，獲取企業(yè)內(nèi)部的自動(dòng)補(bǔ)貨依賴數(shù)據(jù)，以應(yīng)用到銷量預(yù)測(cè)和補(bǔ)貨模型中，數(shù)據(jù)包括：

• 促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)：歷史促銷方案、未來計(jì)劃促銷方案
• 價(jià)格數(shù)據(jù)：門店、商品、日期維度的歷史價(jià)格、未來計(jì)劃價(jià)格
• 堆頭數(shù)據(jù)：門店、商品、日期維度的商品堆頭位置：主通道/側(cè)通道/貨架邊排/收銀機(jī)等，歷史堆頭信息和未來推頭計(jì)劃
• 線上流量計(jì)劃數(shù)據(jù)：流量歷史和流量投入計(jì)劃
• 庫(kù)存數(shù)據(jù)：實(shí)際準(zhǔn)確的商品庫(kù)存
• 在途數(shù)據(jù)：實(shí)際已下單未到貨的在途數(shù)據(jù)
• 補(bǔ)貨參數(shù)數(shù)據(jù)：采購(gòu)提前期、采購(gòu)間隔、最小采購(gòu)量、采購(gòu)增量、包裝規(guī)格、計(jì)量單位、商品保質(zhì)期、商品貨架期等
• 倉(cāng)庫(kù)容量數(shù)據(jù)：倉(cāng)庫(kù)面積/貨架可容納的商品數(shù)量
• 銷售訂單數(shù)據(jù)：日期、商品、渠道、門店、銷量、單價(jià)、銷售額、支付金額等

外部數(shù)據(jù)：通過三方數(shù)據(jù)合作和爬蟲技術(shù)，獲取天氣歷史和預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)、競(jìng)品及商業(yè)的商品銷售趨勢(shì)、價(jià)格等數(shù)據(jù)，應(yīng)用到銷量預(yù)測(cè)中。

組合模型計(jì)算：

通過指數(shù)平滑、Xgboost、Prophet等多樣的模型組合，適配不同特點(diǎn)的品類預(yù)測(cè)。

常規(guī)品補(bǔ)貨算法模型：

基于采購(gòu)周期、采購(gòu)間隔、最小補(bǔ)貨量、供應(yīng)波動(dòng)/預(yù)測(cè)偏差等計(jì)算補(bǔ)貨點(diǎn)和補(bǔ)貨量。

大促補(bǔ)貨算法模型：

基于采購(gòu)周期、采購(gòu)間隔、促銷檔期的整體預(yù)測(cè)來做分波次的補(bǔ)貨。

生鮮補(bǔ)貨算法模型：

基于商品的保質(zhì)期、采購(gòu)周期、采購(gòu)間隔、缺貨損失、滯銷成本等計(jì)算出一個(gè)期望缺貨損失和滯銷成本總和最小的補(bǔ)貨建議。

建議補(bǔ)貨量輸出：

補(bǔ)貨建議結(jié)果：根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)以及補(bǔ)貨公式計(jì)算，輸出補(bǔ)貨任務(wù)的補(bǔ)貨建議清單，支持全自動(dòng)或人工修改確認(rèn)。

3. 智能補(bǔ)貨平臺(tái)系統(tǒng)

自動(dòng)補(bǔ)貨平臺(tái)，包括了補(bǔ)貨策略管理、補(bǔ)貨任務(wù)管理、補(bǔ)貨建議三個(gè)模塊。

補(bǔ)貨策略管理：

支持補(bǔ)貨模型選擇：根據(jù)商品類型設(shè)置對(duì)應(yīng)的補(bǔ)貨模型，可以選擇最大最小庫(kù)存、目標(biāo)庫(kù)存、手工補(bǔ)貨。

支持庫(kù)存參數(shù)設(shè)置：設(shè)置補(bǔ)貨模型使用的參數(shù)規(guī)則，如：最大最小庫(kù)存、目標(biāo)庫(kù)存、系統(tǒng)推薦庫(kù)存、指定數(shù)量、指定天數(shù)等。

補(bǔ)貨任務(wù)管理：

補(bǔ)貨管理的對(duì)象一般由地點(diǎn)和商品構(gòu)成，因?yàn)閹?kù)存的進(jìn)銷存一定是某個(gè)具體的商品在某個(gè)具體的物理地點(diǎn)上發(fā)生的。

每個(gè)地點(diǎn)和商品的組合，都需要維護(hù)一個(gè)或多個(gè)補(bǔ)貨來源，并維護(hù)相應(yīng)的補(bǔ)貨周期、補(bǔ)貨提前期、補(bǔ)貨成本等業(yè)務(wù)參數(shù)。地點(diǎn)存在多種類型，如門店、倉(cāng)庫(kù)（包括CDC和RDC）、工廠等都屬于地點(diǎn)。對(duì)于不同的地點(diǎn)類型，補(bǔ)貨時(shí)所采取不同的補(bǔ)貨模型和補(bǔ)貨參數(shù)往往是不相同的。

在零售商的場(chǎng)景中，需要進(jìn)行門店和倉(cāng)庫(kù)的補(bǔ)貨管理，門店的補(bǔ)貨來源主要是倉(cāng)庫(kù)、供應(yīng)商，倉(cāng)庫(kù)的補(bǔ)貨來源主要是上級(jí)倉(cāng)庫(kù)、供應(yīng)商。

補(bǔ)貨建議：

根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)以及補(bǔ)貨公式計(jì)算，輸出補(bǔ)貨任務(wù)的補(bǔ)貨建議清單，可以全自動(dòng)或人工修改確認(rèn)。

建議自動(dòng)結(jié)果可以通過接口對(duì)接到實(shí)際的生產(chǎn)中，完成最終補(bǔ)貨動(dòng)作。