多点Dmall自主研发的基于AI销量预测的自动补货系统,通过“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”一体化,帮助物美准确地预测市场需求,实现供应链提质增效。该项目获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例。



获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例

自动补货驱动供应链提质增效的核心要


“牛鞭效应”是供应链管理中普遍存在的现象,由于需求预测受多重因素影响,零售很难准确把握市场求,致使库存积压、供应链运作效率低下。多点Dmall自主研发的基于AI销量预测的自动补货系统,通过“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”一体化,帮助物美准确地预测市场需求,实现供应链提质增效。该项目获评CCFA2021年度零售业供应链最佳实践案例。


随着零售行业线上线下一体化进程加速,其供应链正在经历数字化重构与升级。补货作为零售供应链核心环节,效率和质量至关重要。作为直接与消费者交互的零售终端,面临以下挑战:
1、需求预测越来越难。消费者的选择越来越多,订单越来越碎片化。
2、畅销品缺货、滞销品高库存问题并行。损失潜在销售机会、严重影响库存和资金周转,导致线下坪效低下,线上营销资源浪费。
3、补货不准确、人效低。不同门店在规模、客群和销售策略上存在差异,补货影响因素多、业务链条长、高度依赖补货员个人经验,人员经验参差不齐,造成决策质量差、效率低。
4、组织管理难度大。权限下放到门店自采时易出现管理盲区,亟需改变“人治”乱象。
针对上述痛点,物美携手多点Dmall,打造了“智能预测-智能补货-订单可视-零供协同”的完整解决方案,彻底颠覆物美传统的手工补货方式,实现基于大数据的预测能力提升,在降低缺货率的同时实现了库存的快速周转。

大数据保障预测的稳定与准确。“销售预测”受多重因素综合影响,一直是个备受行业关注的复杂难题。多点Dmall利用千万级店品的综合销售数据积累,运用行业先进的机器学习和神经网络模型、完善的数据加工流程,全面考虑商圈特点、销售周期性、定价和促销、天气等外部环境因素,根据商品类别(长尾品、新品、畅销品、促销品等)构建了不同精度(人工智能模型、简单预测模型、综合预测模型)的补货预测模型。打造了能够灵活适配大卖场、标超、便利店等多业态多场景的销量预测平台。

目前,店品销量预测每天的相对误差平均控制在25%以内,较纯人工判断或简单计算实现了大幅提升,覆盖常规品、促销品、新品等,支持近3周的预测输出,满足日常补货工作场景。


紧密结合业务的智能补货。收到销量预测需求后,自动补货系统会结合当前商品库存、未来到货情况、商品陈列、损耗、安全库存、备货周期等,自动计算补货量。参数无需补货人员手工配置,最大化释放人效。
针对补货失败和补货量过高两类常见问题,系统配备了严密的风控策略。系统对供应商是否可下单、供应商行程异常等问题自动校验,通过统计规则和业务经验模型对异常值进行预警,再进一步结合人工审核和修改,为自动补货提供坚实的安全保障。

此外,系统支持专家干预流程,综合算法预测与专家经验的优势,得到更高质量的补货决策。最后,系统会进行多维度订单汇总,保证同类订单高效聚合,减少订单数量,提升线下物流的作业效率。


依托业务数据化的订单可视。系统提供自动补货计算日志使计算过程可见、可追溯,并提供历史销售、季节性、周期性等决定销量的核心因素作为参考,辅助人工判断补货决策是否合理。同时,每日计算缺货率、高库存等核心业绩指标,报警高库存、售罄等急需人工关注的重点商品,帮助快速了解业务变化、快速做出业务决策,实现“业务数据化、数据业务化”的闭环。


基于数据共享的零供高效协同。多点配套提供零供协同工具,面向供应商展示全链路库存情况、提供全链路库存计划和管控,帮助零供充分实现信息共享、流程在线,提升订货效率、降低订货成本。

截至目前,多点Dmall自动补货系统已成功在物美全门店推广使用,带来了显著效益:
经济效益增长显著。通过精准高效的预测与补货,门店缺货率全面降低,周转率加快。试点门店缺货率由最高时7%降至2%以内、库存周转天数由最高时35天降低到普遍21天以内。通过零供协同,供应商可提前掌握预测数据,按需计划生产,大幅提高了物美供应链的经济效益。
补货人效大幅提升。30人覆盖管理近千家门店,节约门店人力成本约5000万/年。自动补货系统降低了补货员能力门槛,减小了新店扩张的人员配置难度。
组织管理更加规范。清晰高效的补货流程降低了内部组织管理成本,总部和门店分工明确、高效协作,总部的商品策略能得到有效保障,而门店把精力放在销售和服务上,提升客户满意度。
助力实现全链条数字化。自动补货系统的持续迭代升级,增强了和选品、陈列、物流等其他系统打通形成智能业务闭环的可拓展性,为供应链全链条数字化转型奠定了基础,提升零售商的核心竞争力。

多点SaaS解决方案,让零售更高效。

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