无论是线上还是线下场景，无论是餐饮还是零售，打造供应链壁垒成为了首要目的，而智能盘货、补货正是其中的焦点。由此，以最优化的供应链库存来满足客户的需求是一个企业业务焦点之一，如何降低渠道库存；如何消除牛鞭效应；如何降低库存成本、存储成本和店间调拨成本；如何获得准确集成的需求信息；如何增强预测准确性；如何淘汰缺货和积压产物折价风险；这都将成为一个公司区别于其他竞争对手的关键要素。
智能补货对新阶段零售的重要性 盘货与补货这一环节其实起到了毗连上游（仓储、物流）和下游（门店、货架）的“桥梁作用”。门店销售模型预测、库存预测、采购预测，如基于历史销量、日期、节日、商品、促销、堆栈、销售终端等多种特征，以SKU为颗粒度举行未来销量预测。打造“数据获取-数据分析-模型搭建-数据预测-智能决议-新数据融入”完整数据闭环，提高销量预测、订货和出货计划的精准性，淘汰了人工决议带来的偏见，平衡了商品产量与市场需求。
库存浪费是零售企业尤其是食品为主类的零售企业的普遍面临的问题，除了在末了销售环节发生大量临期逾期商品，在层层的供应链采购和物流环节同样会浪费许多商品。智能补货的生长为稳定精准的预测提供了可能。
企业可以使用AI、BI等数据技术技术，在大量数据中发现和模拟时间序列的内在模式，从而实现对未来销量的预测，为智能补货打下基础。传统进销存ERP补货的问题 传统库存治理是指对物料的进、出、存的业务治理，是各节点企业独立治理自有库存，从企业自身利益最大化的角度寻求降低库存、淘汰缺货、降低需求不确定的风险。
传统库存治理保有一定量的自有库存能降低缺货、需求不确定性等风险，一定水平淘汰对外部生意业务商的依赖，但会泛起库存成本上升、牛鞭效应、上下游企业利益反抗、互助与相同难题等问题。由于传统的库存治理，堆栈之间都是单独治理的，很难做到实时库存数据共享。
在这种模式影响下，企业对库存内部的治理变得越发难题，一般企业用户为了不影响销售，通常会选择采购大量的产物增加库存。可是这种措施数据无法共享，最终可能会导致库存积压，无用库存占用企业流动资金。月末促销，清仓甩卖等促销手段都是这种传统库存模式发生的效果。这种情况往往会让企业盈利亏损，还会占用企业更大的人力去实施这些事情。
补货并不像它字面意思所出现的那么简朴，背后还包罗了对门店销售情况的精准掌握和预测。门店的销售情况不是一成稳定的，而是受到天气、促销等众多因素影响。补货过多会造成库存积压，补货太少则会导致时机损失。
店长天天都要分析判断哪些SKU需要补货，每个SKU各补几多，应该在什么时间点补。如果一个门店只有几款SKU，凭借履历做出判断简直不难。
但现实中，一家便利店的SKU往往多达数百上千，人力分析不仅效率低下还容易堕落。尤其是保质期短的生鲜商品，即时性要求很是高，经常需凭据上午的销售情况实时调整下午的补货计谋。
人力补货带来的效率瓶颈显而易见。而数字化、智能化补货就是如何使用人工智能技术资助便利店制定补货计谋，提高门店的整体运营效率。
一方面要淘汰库存投资，另一方面还要保证零售货架和配送中心 (DC)存有适当商品，这经常使得零售商和批发分销商倍感压力。供应链的多条理团结补货将借助IT系统通过准确、集成的需求可视化来支持治理和优化决议。
补货方法/步骤与解决方案概述 1、通过团结多条理团结补货，各公司都能够提高库存治理水平，进而提高销售额和优化服务水平。2、通过同步掌握供需来全面洞察整个供应链，可制定出在多级制造、分销和供应商网络中均可行的计划，可优化短期订单下达和库存构建的补货实施事情，可实现流程的集成和完美的执行，从而最大水平地淘汰缺货和超额成本情况的泛起。3、通过补货系统的使用，有针对性的解决现在供应和销售渠道内的库存问题，提高现金周转率并降低库存成本，革新企业服务和渠道资源使用率。
4、补货系统可以作为物流信息和产物需求决议系统，为营运司理提供产物需求预测的平台，公司将从原有的“自上而下”的大略预测向“自下而上”的准确预测转变。智能补货系统解决方案的几个基本流程 销售运营业务流程 (S&OP) 联合，提供组织计划和决议依据真正的经济价值是由革新的内部协作来提供。
与销售运营业务流程(SOP)联合,可以在企业销售计划、运营成本、经济订单、最优库存和供需平衡的综合考量下到达以需求驱动的价值链治理，不停优化补货链条各个环节，降低库存水平，降低运输成本，优化采购计划而且不停提高对客户的服务水平。模拟企业零售分销的组织和物流结构，支持多级补货结构支持灵活的供应链层级结构；对差别层级的补货需求可以灵活设置；对差别品项针对差别的地域和补货结构可以设定差别的补货周期、补货类型(叫货、配货、直配、分货)、最高最低库存等等；支持界说差别节点之间的物流信息，便于实时掌握到货状态，优化生意业务和物流成本。
需求驱动补货模型需求驱动补货模型包罗：独具特点DSR(需求信号数据站场)，多维度分析销售库存，洞察销售库存趋势；灵活的参数设定，充实思量历史记载、产物生命周期、S&OP、行业地域特等特征;联合全球多家领先的零售组织履历，建设了完善的补货模型, 应对灵活的分销结构和业务需求；可对差别业务项目(例如：新品推广、促销品、季节商品、代销…)建设有针对性的补货运算，同时跟踪项目的执行。完善灵活的补货单和采购订单治理凭据补货引擎生成的自动配货建议之后，会生成差别层级之间一系列的补货需求，再按规则汇聚到系统的采购单治理；支持灵活的区域采购和总部统一采购(两阶段补货)；补货单和采购订单自动生成，节约大量人力；补货单支持一定的事情流审批，授权用户按业务要求举行补货审批，确保降低业务风险。智能补货的兴起与未来 现代的企业在补货时，为了挣脱大批量SKU无法精致化人工合理采货，和手工补货人效低的问题，往往依靠智能化的库房治理软件，将补货逻辑和期望的关键点放入系统，使用大数据和算法来实现系统出单自动补货，这种依靠算法和系统自动生成补货单，而不再人工制作补货单的补货方式就叫做智能补货。
基于变化的销量预测，综合思量备货周期和供应商送货时长，盘算海量SKU的补货建议，使各个配送中心保持合理的库存水平，提高现货，降低周转。在自动化生成补货建议的同时，系统做了进一步的创新和突破，可以凭据分类，供应商，品牌等种种维度设置自动下单周期，从而实现一站式全自动建立采购单。该系统后台的大数据算法模型也在不停升级，在节约人效的同时，辅助人工更好的调整库存结构。
使用场景多种多样：SKU多，需要精致化治理补货，需要分品类、品牌、供应商等举行差异备货和跟进等。智能补货技术的前提——数据收集 数据驱动决议的第一步是收罗数据，在货架上植入传感器或者用摄像头照相都可以收罗数据。最初的补货做法是用打印机收罗零售小票，但打印机收罗的信息不够直观，需要多次清洗才气使用。
每个便利店的小票花样各不相同，需要先把数据花样尺度化，然后举行清洗和Named-entity recognition(NER)，最后通过匹配数据库内部的商品数据库，对每个商品举行维度扩充并打上标签。这种数据收罗方式的另一个缺陷在于，它需要重新开始一点一滴积累数据，无法对零售商后台数据库的数据举行充实使用。因此超盟数据开始实验直接接入零售商的数据库。除了零售商后台的海量销售数据，数据包罗，天气、地理位置、促销运动等上百个维度的数据，用于训练自动补货模型。
智能补货及库存预测 对于连锁态来说，各大连锁实体店面在都市在时时刻刻向供应链治理后台传输库存数据以用于补货。如果此时需要增补的货物在平台上已售罄，这不仅会损失平台的成交额(GMV)，也造成了店内的货物供应不足，导致店肆的收入降低。另一方面，如果为了最大化保障供应率，而将一大批货物囤积在集中仓中举行售卖，则有可能导致某些货物长时间卖不出去，增加了库存周转时间和滞销率，降低了供应的效率。因此，供应链补货的目的是通过供应方式（供应时间，供应数量，供应周期等）的决议到达堆栈中需求和供应的平衡，使得堆栈中货物的库存既可以最大化满足用户的需求，也能将库存周转时间控制在一定规模之内，保证供应的效率。
（因此在许多行业中，供应链补货又叫做“库存平衡”。） 库存模型 无论是传统零售还是新零售，货物都市履历从生产制造到分销、再到消费整个周转历程。
分销中的每个环节都需要维持一定货物库存来应对需求的不确定性。因此，岂论是小的态分销商或者连锁集中配送仓都需要解决以下三个问题并作出正确的决议： 1. 未来某段时间的需求是几多？2. 需要为未来的需求准备几多货？3. 天天的库存水位是几多？ 无论作出何种决议，这三个问题都可以用“进-销-存”模型来形貌。宁静库存模型及现实限制 上面的库存理论讲到补货的决议目的是在满足需求的情况下，最小化供应成本。
作为模型的一种简化，我们先忽略成本因素，仅思量如何决议才气满足用户的需求。显而易见，如果不思量成本，最佳的供应方式就是“用户买几多就进几多货”。
但现实中进货总是发生在用户购置之前的，即“先进货，再售卖”。因此决议当前进几多货就酿成了对未来的需求量预测。宁静库存模型仅思量了为满足需求而求解获得的补货量最小值，但现实情况比该模型庞大得多。
首先需要指出当补货订单下发后，货物不会马上入仓举行销售。在这期间供应商需要实时作出响应，并举行生产备货。在供应商发货后，货物还需要通过物流到达目的堆栈，在这期间也会发生时间的延迟。基于上述限制条件，我们可以基于宁静库存模型进一步革新补货模型。
首先我们应该界说一个优化的目的，好比“最小化整体库存周转天数”整数线性计划(ILP)：一个简朴的补货模型。不管是传统零售还是新零售，需求预测永远都是一个意义重大且极具挑战性的问题。
一方面，如果能准确预测出未来的需求，那么它将作为最可靠的依据，资助公司精准决议；另一方面，未来的需求受到许多不确定因素（好比用户教育、市场推广、营销计划甚至天气等因素）的影响，导致准确的需求预测就像窥探“天机”一样难题。对此，系统服务商会将这些因素集成进入其开发的智能补货系统，以窥探“天机” 数字化仓储预测 传统零售在线下渠道的数字化上投入的资源不多，导致许多需求预测全靠从业人员的“专家履历”。这种纯粹凭小我私家履历和感受的预测方式使得供应链库存经常高企，同时又有许多爆品的缺货发生。
新零售带来的渠道数字化厘革使得所有的预测和决议都“有数可循”，从基础上解决了“人治”带来的诸多难题和不确定性，使得完全通过数据驱动的需求预测和智能补货成为可能。在机械学习的领域，需求预测是一个典型的“回归”(Regression)问题。算法可以通过历史数据，以真实销量作为数据样本，不停调整模型参数，自动的学习到预测的最优解。我们需求预测的总体方法也是以机械学习模型作为主线的不停迭代。
因此要让新零售的补货系统凭据当前库存状况智能地生成补货计谋，除了要通过库存模型对现实的情况举行抽象，简化为整数计划模型之外，我们还需要对未来的需求漫衍举行精准的预测并作为库存模型的重要输入。好比经销商或门店通常会设置一个宁静库存值以及触发补货的条件，在以往这相当依赖于人工履历。而由于市场受季节、天气、节日、促销等庞大因素影响，人工主导无法做到精准预测，宁静库存值定的太高可能会带来较高的成本，宁静库存值设得太低则容易缺货、影响消费者体验。
在差别的时间差别的情况下，宁静库存的临界点也会差别，最终实现科学的需求预测及智能补货。通过大数据及智能算法，使得平均缺货率下降了10～15%，库存下降10%。无论是消费者体验还是物流成本都获得了很好的优化。有了大数据及算法的能力积累，可以资助到越来越多的品牌商举行科学合理的供应链计划，平衡产能，淘汰库存，缩短平均运输距离。
这才是真正的全渠道全供应链物流解决方案。并不是所有数据都从智能补货来输出或者决议，在整个补货建议输出的历程中，另有其他系统的关键数据输入。
补货系统盘算时输入数据除了来自系统自己的参数设置，如备货参数、下单周期、箱规等，基础数据属性泉源于主数据。主数据是指基础性数据，如是否上下柜，是否售完即止，是大件属性还是小件属性，是否开通了平行堆栈存，是否是赠品等。
这些属性会在补货系统先举行判断，来看是否该补货，走那种补货逻辑。以“售完即止”为例，如果是售完即止的商品，智能补货当抓取到该SKU属性时默认为不再需要补货。所以一个商品是否正确的设置售完即止，是否定时设置了售完即止，都市直接影响补货系统是否能出单。如果是真的售完即止，没有举行主数据勾选，就会有补货系统仍然出单最后发生滞销或者厂家无货的风险。
除了主数据，补货系统的预测数据泉源于销量预测系统，基础库存信息泉源于ERP系统，并可以举行手动实时更新。供应商绑定关系泉源于VCS系统维护的SKU与默认供应商对应关系，或者单独在补货系统接口功效维护只用于补货的供应商信息。Band分级数据泉源于公用的整体band分级底表，只是选择了其中一个牢固口径做输出。
因为智能补货与上下游系统的关联，所以许多时候我们看到的采购单被下多了或者下少了，或者没有定时下达，没有定期望拆单等，实际是受多个可能性影响。如果能把问题具象化，也就能找到具象的基础问题在那里，并找到应对方案解决。系统自动化越高，相当于决议越靠前，这就要求使用者要对设置的参数和逻辑有足够相识，智能补货的逻辑是基于供应链库存治理理论的宁静库存理论开展的。
在使用前需要先相识系统逻辑，并举行一段时间的参数设置效果验证和视察。在第十三届商业信息化行业大会岑岭论坛上，CIO嘉宾对智能补货技术在未来零售市场的应用普遍看好。在社区零售、电商、O2O、社区团购等态快速生长的配景下，传统零售的焦点能力——供应链能力需要更多的数字化加持才足以进化，而智能补货作为供应链商品流通的关键，自然成为了不行或缺的一环。
以智能补货技术支持下的供应链能力打造，未来必将是零售企业的一把数字化利剑。
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