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j9九游会杰出|滑复栗|案例 永辉超市 供应链智能决策平台

发布时间:2024-12-15 13:17:50

来源:j9九游会国际站-官方网站科技

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  永辉超市成立于 2001 年✿◈◈◈✿,2010 年在 A 股上市✿◈◈◈✿,中国企业 500 强之一✿◈◈◈✿,是国家级“流通” 及“农业产业化”双龙头企业✿◈◈◈✿。自创办以来✿◈◈◈✿,永辉超市持续高质量发展✿◈◈◈✿。目前永辉超市已在全国发展近千家连锁超市✿◈◈◈✿,业务覆盖 29 个省份滑复栗✿◈◈◈✿,经营面积超过800 万平方米✿◈◈◈✿。

  永辉超市制定了十年发展战略✿◈◈◈✿,打造“以生鲜为基础✿◈◈◈✿,以客户为中心的全渠道数字化零售平台”✿◈◈◈✿。永辉坚持科技赋能供应链✿◈◈◈✿,以科技驱动效率提升✿◈◈◈✿,基于数据做科学决策✿◈◈◈✿,通过数字化建设 提升供应链管理水平和创新能力✿◈◈◈✿,持续构建稳定✿◈◈◈✿、柔性✿◈◈◈✿、透明✿◈◈◈✿、开放的阳光供应链✿◈◈◈✿。永辉以平台化作为长期目标✿◈◈◈✿,将供应链资源和能力在行业内共建共享✿◈◈◈✿,积极带动上下游及同行的供应链创新和发展水平✿◈◈◈✿。

  经过多年的系统和流程建设✿◈◈◈✿,永辉已基本构建了供应链寻源✿◈◈◈✿、商品✿◈◈◈✿、订单✿◈◈◈✿、价格滑复栗✿◈◈◈✿、库存✿◈◈◈✿、 供应商✿◈◈◈✿、食安等全流程的在线管理系统✿◈◈◈✿,为供应链运营提效打下了坚实基础✿◈◈◈✿。永辉立足民生✿◈◈◈✿,在面对外部环境变化下积极打造创新业态模式✿◈◈◈✿,优化仓网结构✿◈◈◈✿,提升商品 力✿◈◈◈✿,在零售业构建了独有的能力体系✿◈◈◈✿。但与此同时✿◈◈◈✿,在外部市场快速变化与竞争加剧的环境下✿◈◈◈✿,永辉面向全渠道✿◈◈◈✿、全品类✿◈◈◈✿、全国近千家门店的经营规模也给供应链带来了更大的挑战✿◈◈◈✿,具体反映在✿◈◈◈✿:

  多业态✿◈◈◈✿:根据不同市场构建了线下卖场及线上到家的全渠道业态✿◈◈◈✿,而不同业态匹配了不同的 市场需求特性✿◈◈◈✿,以及对库存管理精细度复杂度要求更高✿◈◈◈✿;

  全品类✿◈◈◈✿:以生鲜为基础的生鲜食用全品类经营✿◈◈◈✿,兼顾区域特色商品及全国性商品✿◈◈◈✿。商品力是供应链的核心关键能力✿◈◈◈✿,而不同商品特性差异大✿◈◈◈✿,生鲜的短保易损✿◈◈◈✿、季节性商品✿◈◈◈✿、散装品✿◈◈◈✿、地 方商品的区域性等✿◈◈◈✿,都对需求的精准把握跟库存管理提出了高要求✿◈◈◈✿;

  多种仓网路由✿◈◈◈✿:多层仓网结构及不同物流配送模式并存j9九游会✿◈◈◈✿,包括产地直送滑复栗✿◈◈◈✿、供应商直送✿◈◈◈✿、物流 转配送等✿◈◈◈✿;多种模式下的仓网路由对更低成本✿◈◈◈✿、更高效率✿◈◈◈✿、更高质量的供应保障目标下的决策调度能力要求更高✿◈◈◈✿;

  全渠道营销✿◈◈◈✿:在营销活动上✿◈◈◈✿,包含线下海报品✿◈◈◈✿、堆头✿◈◈◈✿,线上满减✿◈◈◈✿、秒杀✿◈◈◈✿、券等多种活动类型并存✿◈◈◈✿;而营销活动是影响需求波动的重要因素✿◈◈◈✿。精准的需求预估要求活动有更强的计划性及复杂活动叠加对销量影响的有效识别和量化✿◈◈◈✿;

  如果供应链作为一家企业的神经中枢✿◈◈◈✿,永辉供应链“供-销-存”的神经末梢“凸起”更多✿◈◈◈✿,链路 更长✿◈◈◈✿,噪声源更多✿◈◈◈✿。在内外信息叠加✿◈◈◈✿、快速变化的当下✿◈◈◈✿,以往大部分基于数据参考由人工经验决策的模式已无法更精准更快速地预测和捕捉需求✿◈◈◈✿,供应链决策急需依赖一套基于精准实时的需求预测以及智能化决策指导供应链运营✿◈◈◈✿,并由此带来良性的供应链运营结果✿◈◈◈✿。比如新品的快速引入及上架✿◈◈◈✿,健康的商品库存及周转✿◈◈◈✿,最优的货架有货率✿◈◈◈✿,更低的运营成本等✿◈◈◈✿。信息化-数字化-智能化的数智变革j9九游会✿◈◈◈✿,是控制供应链熵增的唯一终极解法✿◈◈◈✿。

  供应链订单管理是连接供需✿◈◈◈✿,贯穿供应链全链路的核心大脑✿◈◈◈✿,永辉订单智能化以“以销定产”的预测引擎为核心✿◈◈◈✿,通过数据及算法刻画真实客需✿◈◈◈✿,以灵活✿◈◈◈✿、可适配的补货策略校准“供-销-存”契合度✿◈◈◈✿,避免由人工经验的滞后性✿◈◈◈✿、信息处理的局部性✿◈◈◈✿、局限性等问题带来的供需不匹配而引发的损失✿◈◈◈✿,打造以更低成本提供更高服务水平✿◈◈◈✿,全链路可视✿◈◈◈✿、敏捷✿◈◈◈✿、稳定的数字化供应链✿◈◈◈✿;围绕缺货及库存周转两个核心供应链绩效指标✿◈◈◈✿,在“订单信息化-数字化-智能化”的演进中滑复栗✿◈◈◈✿,永辉打造了一套贯穿计划域到执行域的多职能✿◈◈◈✿、由常温品到定温生鲜的多品类✿◈◈◈✿、由线下到线上 全渠道覆盖的经过实践检验的供应链智能决策平台✿◈◈◈✿。

  供应链因其复杂度高✿◈◈◈✿、链路长✿◈◈◈✿、数字化程度普遍低等特性导致供应链运营往往基于点状✿◈◈◈✿、局部有限的信息进行决策✿◈◈◈✿,可视是科学决策的基础✿◈◈◈✿。

  永辉智能决策平台搭建了完整的关键指标✿◈◈◈✿,如缺货率✿◈◈◈✿、周转天数✿◈◈◈✿、满足率✿◈◈◈✿、出清率等可视监控✿◈◈◈✿;库存流转链路可视✿◈◈◈✿;指标根因追踪✿◈◈◈✿,如缺货归因✿◈◈◈✿、高库归因✿◈◈◈✿、出清归因等可视✿◈◈◈✿;核心依赖数据及流程异常✿◈◈◈✿,提供供应链运营由点及面✿◈◈◈✿,由表及里的全面可视决策基础✿◈◈◈✿。

  依赖整体可视化体系✿◈◈◈✿,永辉供应链订单运营具备了快速针对千万店品级的缺货及高库存根 因的诊断并给出根源性解决方案的能力✿◈◈◈✿,避免供应链领域以往存在的 “头痛医头✿◈◈◈✿,脚痛医脚”的思维模式✿◈◈◈✿。

  销量预测既是计划域的源头✿◈◈◈✿,也是执行域合理补货量的参考标尺✿◈◈◈✿。作为“供-销-存”链路的出发点✿◈◈◈✿,永辉在长期对千万店品的需求波动模式探索中✿◈◈◈✿,构建了一套基于商品画像的自适配链路的预测体系✿◈◈◈✿。基于不同商品可预测性画像滑复栗✿◈◈◈✿,从顶层分配商品的预测链路✿◈◈◈✿,分别构建新品预测✿◈◈◈✿、低销预测及常规预测模型✿◈◈◈✿,根据不同SKU的供需特性匹配各条链路✿◈◈◈✿。

  针对供需稳定的商品✿◈◈◈✿,我们部署了两套主干AI模型, 分别是拆分销量影响因子✿◈◈◈✿,主要包括天气✿◈◈◈✿、节假日及活动✿◈◈◈✿,并对各因子单独建模的三因子预测模型✿◈◈◈✿,和强调时序特征的端到端时序模型✿◈◈◈✿,整体预测准确度提升近10倍✿◈◈◈✿。

  除去供需稳定的高销品✿◈◈◈✿,低销品✿◈◈◈✿、新品✿◈◈◈✿、季节品的预测通过搭建一套链路适配进行分层构建✿◈◈◈✿,如针对时序数据缺失的新品的冷启动✿◈◈◈✿,以及阶段性突刺的季节品✿◈◈◈✿;以商品特性标签为链路触发分发器✿◈◈◈✿,与供需稳定品的AI模型构成完整预测体系✿◈◈◈✿。

  针对重大节假日备货的长周期预测一直是行业难点✿◈◈◈✿,不光面临预测的“不可能”三角(如下图)✿◈◈◈✿,同时面临远期计划信息不全✿◈◈◈✿,链路中上下游节点供需的lead time错位等难点✿◈◈◈✿。我们搭建了一套不同分辨率的长周期预测模型✿◈◈◈✿,应对不同采购计划周期的业务场景✿◈◈◈✿。

  经典安全库存公式带有特定的局限性✿◈◈◈✿:基于商品销量满足正态分布的强假设✿◈◈◈✿。但实际经营中的商品销量还存在泊松分布j9九游会✿◈◈◈✿、均匀分布✿◈◈◈✿、gamma分布等多种类型✿◈◈◈✿,若直接套用经典安全库存公式✿◈◈◈✿,会在计算特定服务水平时引入误差✿◈◈◈✿。我们通过对安全库存分布的动态拟合✿◈◈◈✿,给出永辉商品定制化的安全库存方案✿◈◈◈✿,库存服务水平设置更为精准合理✿◈◈◈✿。

  针对永辉门店及线上的不同售卖渠道✿◈◈◈✿,以及短保品和长保品✿◈◈◈✿、结构品和流量品✿◈◈◈✿、新品爆品和常规品等不同的商品结构✿◈◈◈✿,如何适配不同渠道✿◈◈◈✿、不同商品特性下需求的差异以及仓容✿◈◈◈✿、货架✿◈◈◈✿、堆头等物理空间约束下的补货是一大挑战✿◈◈◈✿。针对订货复杂场景✿◈◈◈✿,永辉构建了适配订单场景的店品标签滑复栗✿◈◈◈✿,并基于标签体系✿◈◈◈✿,配置了不同的订货策略✿◈◈◈✿,最终匹配输出推(push)或拉(pull)的订单方式及在一定约束条件下的最优订量✿◈◈◈✿。

  而在最终订单执行端✿◈◈◈✿,通过风控标识来识别因计算链路中参数等异常影响可能存在的系统推荐量过大或过小记录✿◈◈◈✿,辅助人工基于专家经验快速聚焦判断并调整最终订货量✿◈◈◈✿,以达到机器与人工结合后的最优订单量滑复栗✿◈◈◈✿,即订量匹配需求✿◈◈◈✿,缺货与库存的平衡✿◈◈◈✿。

  库存管理中的难点在于如何做好有货率与库存及运营成本间的平衡✿◈◈◈✿,在订单智能化落地中✿◈◈◈✿,除了缺货✿◈◈◈✿、库存周转✿◈◈◈✿、出清等直接的供应链绩效指标外✿◈◈◈✿,还隐含了库存在流转过程中产生的运营成本✿◈◈◈✿,如拣货✿◈◈◈✿、上架✿◈◈◈✿、运输成本✿◈◈◈✿,不同的订量✿◈◈◈✿、订货批次都会影响这些成本✿◈◈◈✿。在传统的经济订货点模型(EOQ)中考虑库存存储成本✿◈◈◈✿,订货成本及需求量的平衡✿◈◈◈✿,但是未加入缺货带来的销售机会损失成本及过程中的运营作业成本✿◈◈◈✿。

  智能决策平台的库存收益测算基于库存本身成本✿◈◈◈✿,运营成本✿◈◈◈✿,缺货损失成本(因缺货带来销售机会损失的成本)j9九游会✿◈◈◈✿,并综合总成本建模计算输出最优目标库存✿◈◈◈✿,并用以判断商品在内部运营视角下是否‘值得售卖’即拥有该商品库存的成本是否大于缺货带来的损失的评估✿◈◈◈✿,以补充消费者市场偏好视角下的商品价值评估✿◈◈◈✿。

  库存收益测算系统在永辉用于订补货频次✿◈◈◈✿、仓网路由及商品大包装拆零等的决策支持✿◈◈◈✿,以提供更科学直接的决策可视结果✿◈◈◈✿。

  供应链运营逐渐转变为基于成本驱动的决策过程中✿◈◈◈✿,库存收益测算系统的搭建为供应链运营更快速✿◈◈◈✿、直接✿◈◈◈✿、科学的决策提供了核心基础✿◈◈◈✿。

  商品鲜度是生鲜短保类商品区别于长保类且尤为关键的特性✿◈◈◈✿,库存过多造成出清及损耗✿◈◈◈✿,导致毛利的损失✿◈◈◈✿,过少则导致缺货✿◈◈◈✿,造成销售损失✿◈◈◈✿,因而对库存与需求匹配精准度的要求更高✿◈◈◈✿, 而这类商品相对价格敏感度也较高✿◈◈◈✿,业务上往往通过不同价格策略来加速销售以保障商品鲜度范围内的库存收益最大化✿◈◈◈✿,然而如何在鲜度内对商品进行合理定价来保障最大程度的售卖及最小程度的损耗是一个复杂有难度的决策✿◈◈◈✿。

  基于此目标✿◈◈◈✿,智能决策平台构建了基于价格弹性模型的折价策略✿◈◈◈✿,价格弹性能够根据商品 的历史销量✿◈◈◈✿,即消费者的后验选择✿◈◈◈✿,给出一个 SKU 在不同价格带的销售速率✿◈◈◈✿,基于此针对不同商品鲜度期在合适的时间给出合适的折价✿◈◈◈✿,以达到商品可售卖期的收益最大化✿◈◈◈✿。此模块应用于 永辉生鲜售卖场景✿◈◈◈✿,与智能订单形成前后呼应闭环✿◈◈◈✿,以达商品库存收益的最大化✿◈◈◈✿;

  另在营销活动资源投放中✿◈◈◈✿,活动资源的投放手段归一化为价格和曝光✿◈◈◈✿,而通过价格弹性模 型可以测算在相似曝光下的销售速率✿◈◈◈✿,引导营销资源投向销售速率区分更有显著性的活动敏感品✿◈◈◈✿,以达营销资源的精准投放✿◈◈◈✿,科学辅助营收和预算测算✿◈◈◈✿。

  永辉订单智能化经过两三年的落地打磨✿◈◈◈✿,给经营绩效带来了切实可见的改善效果✿◈◈◈✿,而在变革推进过程中✿◈◈◈✿,对各协同职能的驱动升级j9九游会✿◈◈◈✿,对组织数据意识的提升则是更大价值的收益✿◈◈◈✿。

  订单智能化变革最直观的成果体现在核心的供应链绩效指标✿◈◈◈✿,即缺货率✿◈◈◈✿、库存金额及运营成本的下降✿◈◈◈✿,永辉订单智能化落地带来相比人工的缺货率相对40%以上的下降✿◈◈◈✿,2023年物流库存周转天数同比下降2.5天✿◈◈◈✿,从2023年年初至2024年一季度末j9九游会✿◈◈◈✿,存货总金额下降超37%✿◈◈◈✿,智能订货全国推广采纳率达90% ✿◈◈◈✿。

  库存健康度是企业经营健康度重要体现✿◈◈◈✿,永辉通过库存相关全链路的监控和异常预警✿◈◈◈✿,形成了一套进销存出全流程的可视化✿◈◈◈✿,通过缺货✿◈◈◈✿、高库✿◈◈◈✿、出清等关键指标的归因体系构建和产品 化建设✿◈◈◈✿,构建了影响关键指标根因追踪的可视化✿◈◈◈✿。

  订单智能化变革在供应链领域打磨沉淀了行之有效的对过程可见✿◈◈◈✿、可追溯✿◈◈◈✿,对结果可控可改善的综合解决方案及运营能力✿◈◈◈✿,通过对供应链各环节的治理改进j9九游会✿◈◈◈✿,提升了整体能见度✿◈◈◈✿,同时透明化带来了整体供应链的运营提效✿◈◈◈✿。

  直观看订单智能化变革带来了供应链关键绩效指标的改进✿◈◈◈✿,而更重要的是在落地中协同推进了链路上商品✿◈◈◈✿、营销✿◈◈◈✿、门店运营等的在线化✿◈◈◈✿、数字化升级✿◈◈◈✿,以及组织成员在此过程中强化的数据意识✿◈◈◈✿,根因意识✿◈◈◈✿。

  数字化能力本质上是组织✿◈◈◈✿、系统和流程有机结合高效协同的能力✿◈◈◈✿,只有能力的改变✿◈◈◈✿,结果才能持久改变✿◈◈◈✿。订单智能化变革落地是供应链领域整体有机协同的重要实践✿◈◈◈✿,为整体数字化能力建设注入了关键力量滑复栗✿◈◈◈✿。

  永辉供应链智能决策平台在永辉多业态✿◈◈◈✿、多品类✿◈◈◈✿、千万级店品✿◈◈◈✿、多节点仓网结构的复杂业务形态下实践落地并取得了良好的绩效结果✿◈◈◈✿,沉淀的针对复杂场景下的快速诊断✿◈◈◈✿、对症策略✿◈◈◈✿、闭环跟踪✿◈◈◈✿、回收迭代的产品体系及运营服务将持续在永辉经营发展中发挥领头羊作用✿◈◈◈✿。

  本着永辉长期平台化发展的方向和目标✿◈◈◈✿,供应链智能决策平台也将积极探索为上下游供应链生态中的合作伙伴提供更敏捷智能的协同服务及供应链智能化解决方案✿◈◈◈✿,助力零售供应链的创新与发展✿◈◈◈✿。



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